特許 7562017 清掃範囲特定方法および清掃範囲特定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-26

(45)【発行日】2024-10-04

(54)【発明の名称】清掃範囲特定方法および清掃範囲特定装置

(51)【国際特許分類】

   A47L 9/28 20060101AFI20240927BHJP

【ＦＩ】

A47L9/28 E

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2023568948

(86)(22)【出願日】2021-12-23

(86)【国際出願番号】 JP2021047938

(87)【国際公開番号】W WO2023119572

(87)【国際公開日】2023-06-29

【審査請求日】2024-06-20

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000236056

【氏名又は名称】三菱電機ビルソリューションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】遠藤 嘉人

【審査官】村山 達也

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１７／１５４４２０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１９－８４１６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１８７５３２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ４７Ｌ ９／２８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

施設内の床面における清掃範囲を特定する清掃範囲特定方法であって、
前記施設内に設置される位置検出器により前記施設内における人または移動体の移動軌跡を検出するステップと、
前記施設の床材を示す床材情報を取得するステップと、
前記移動軌跡および前記床材情報を用いて、前記清掃範囲をコンピュータにより算出するステップとを備え、
前記清掃範囲を算出するステップは、前記床材が起毛材料で形成されていない場合に、前記床面から前記移動軌跡を除外した範囲を前記清掃範囲として算出するステップを含む、清掃範囲特定方法。

【請求項2】

施設内の床面における清掃範囲を特定する清掃範囲特定方法であって、
前記施設内に設置される位置検出器により前記施設内における人または移動体の移動軌跡を検出するステップと、
前記施設の床材を示す床材情報を取得するステップと、
前記移動軌跡および前記床材情報を用いて、前記清掃範囲をコンピュータにより算出するステップとを備え、
前記清掃範囲を算出するステップは、
前記移動軌跡から清掃作業を阻害する障害物の設置範囲を推定するステップと、
前記床材が起毛材料で形成されていない場合に、前記床面から前記移動軌跡および前記障害物の設置範囲を除外した範囲を前記清掃範囲として算出するステップとを含む、清掃範囲特定方法。

【請求項3】

前記障害物の設置範囲を推定するステップは、前記移動軌跡によって囲まれた範囲を前記設置範囲と推定する、請求項２に記載の清掃範囲特定方法。

【請求項4】

前記清掃範囲を特定するステップは、前記床材が前記起毛材料で形成されている場合に、前記移動軌跡を含む範囲を前記清掃範囲として算出するステップを含む、請求項１または２に記載の清掃範囲特定方法。

【請求項5】

前記施設の属性を取得するステップをさらに備え、
前記清掃範囲を算出するステップは、前記施設がデータセンターであり、かつ、前記床材が起毛材料で形成されていない場合に、前記床面から前記移動軌跡を除外した範囲を前記清掃範囲として算出する、請求項１に記載の清掃範囲特定方法。

【請求項6】

前記位置検出器は、前記施設内を撮像するカメラ、または、前記移動体と無線通信する無線通信機を含み、
前記移動軌跡を検出するステップは、前記カメラによる撮像画像および前記移動体からの無線信号を用いて前記移動軌跡を検出するステップを含む、請求項１から５のいずれか１項に記載の清掃範囲特定方法。

【請求項7】

施設内の床面における清掃範囲を特定する清掃範囲特定装置であって、
前記施設内に設置され、前記施設内における人または移動体の移動軌跡を検出する位置検出器と、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリとを備え、
前記プロセッサは、前記プログラムに従って、
前記施設の床材を示す床材情報を取得し、
前記位置検出器により検出される前記移動軌跡および前記床材情報を用いて、前記清掃範囲を算出するように構成され、
前記プロセッサは、前記床材が起毛材料で形成されていない場合に、前記床面から前記移動軌跡を除外した範囲を前記清掃範囲として算出する、清掃範囲特定装置。

【請求項8】

施設内の床面における清掃範囲を特定する清掃範囲特定装置であって、
前記施設内に設置され、前記施設内における人または移動体の移動軌跡を検出する位置検出器と、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリとを備え、
前記プロセッサは、前記プログラムに従って、
前記施設の床材を示す床材情報を取得し、
前記位置検出器により検出される前記移動軌跡および前記床材情報を用いて、前記清掃範囲を算出するように構成され、
前記床材が起毛材料で形成されていない場合に、前記プロセッサは、
前記移動軌跡から清掃作業を阻害する障害物の設置範囲を推定し、
前記床面から前記移動軌跡および前記障害物の設置範囲を除外した範囲を前記清掃範囲として算出する、清掃範囲特定装置。

【請求項9】

前記プロセッサは、前記移動軌跡によって囲まれた範囲を前記設置範囲と推定する、請求項８に記載の清掃範囲特定装置。

【請求項10】

前記床材が前記起毛材料で形成されている場合に、前記プロセッサは、前記移動軌跡を含む範囲を前記清掃範囲として算出する、請求項７または８に記載の清掃範囲特定装置。

【請求項11】

前記プロセッサは、前記プログラムに従って、前記施設の属性を示す情報をさらに取得し、
前記プロセッサは、前記施設がデータセンターであり、かつ、前記床材が起毛材料で形成されていない場合に、前記床面から前記移動軌跡を除外した範囲を前記清掃範囲として算出する、請求項７に記載の清掃範囲特定装置。

【請求項12】

前記位置検出器は、前記施設内を撮像するカメラ、または、前記移動体と無線通信する無線通信機を含み、
前記プロセッサは、前記カメラによる撮像画像および前記移動体からの無線信号を用いて前記移動軌跡を検出する、請求項７から１１のいずれか１項に記載の清掃範囲特定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、清掃範囲特定方法および清掃範囲特定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

国際公開第２０２０／１５８２７５号（特許文献１）には、自律移動型の清掃装置により施設の内部を清掃するための清掃ルートを決定する方法が開示される。特許文献１に記載される方法は、フロア毎または時間毎の人の往来の頻度が閾値以上である領域を清掃すべき領域であると決定する。

【0003】

特開２０１９－８４１６５号公報（特許文献２）には、自走式掃除機による建物内の掃除を支援する掃除支援システムが開示される。特許文献２では、建物内における人の移動軌跡を、人の移動に伴い汚れが発生した汚れ範囲であると推定する。そして、推定された汚れ範囲と、自走式掃除機により掃除が行われた範囲とを重ね合わせ、汚れ範囲のうち、掃除範囲と重複しない部分を、汚れの残る汚れ残留範囲に特定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開第２０２０／１５８２７５号

【文献】特開２０１９－８４１６５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記のように自律移動型の清掃ロボットによる自動清掃を実施する場合には、人の往来がない時間帯（例えば、夜間）等の限られた時間内で効率良く清掃作業を実施するためには、施設内の塵埃が溜まりやすい部分を重点的に清掃するように清掃範囲を特定することが求められる。

【0006】

このような清掃範囲の特定を施設の管理者または作業員が手作業で行う場合、フロア内の設備の配置を示したレイアウトに基づいて、清掃範囲を特定することができる。ただし、レイアウトには表示されていない、椅子やデスク等の清掃ロボットの走行を妨げる障害物がフロアに設置されている場合がある。そのため、障害物の有無を予め確認し、障害物の設置場所を清掃範囲から除外する作業が必要となり、清掃範囲の特定に時間および手間がかかることが懸念される。また、フロアの床材によって塵埃が溜まりやすい部分が異なる場合があるため、人の往来の頻度または人の移動軌跡のみでは清掃範囲を適切に特定できないことが懸念される。

【0007】

本開示は、かかる問題を解決するためになされたものであり、本開示の目的は、施設内における清掃範囲を適切かつ簡易に特定することができる清掃範囲特定方法および清掃範囲特定装置を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示の一態様に係る清掃範囲特定方法は、施設内の床面における清掃範囲を特定する清掃範囲特定方法である。清掃範囲特定方法は、施設内に設置される位置検出器により施設内における人または移動体の移動軌跡を検出するステップと、施設の床材を示す床材情報を取得するステップと、移動軌跡および床材情報を用いて、清掃範囲をコンピュータにより算出するステップとを備える。

【0009】

本開示の一態様に係る清掃範囲特定装置は、施設内の床面における清掃範囲を特定する。清掃範囲特定装置は、施設内に設置され、施設内における人または移動体の移動軌跡を検出する位置検出器と、プロセッサと、プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリとを備える。プロセッサは、プログラムに従って、施設の床材を示す床材情報を取得する。プロセッサは、位置検出器により検出される移動軌跡および床材情報を用いて、清掃範囲を算出する。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、施設内における清掃範囲を適切かつ簡易に特定することができる清掃範囲特定方法および清掃範囲特定装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施の形態に従う清掃範囲特定装置が適用される清掃システムの全体構成図である。

【図2】サーバのハードウェア構成を示す図である。

【図3】清掃ロボットおよびサーバの構成例を示す図である。

【図4】サーバにより実行される、清掃範囲を特定する処理の手順の一例を説明するフローチャートである。

【図5】動線マップの第１の例を示す図である。

【図6】動線マップの第２の例を示す図である。

【図7】図４のステップＳ０３の処理の詳細な手順を説明するフローチャートである。

【図8】図５に示した動線マップを用いて作成された清掃範囲マップを示す図である。

【図9】図６に示した動線マップを用いて作成された清掃範囲マップを示す図である。

【図10】変更例に従う清掃システムにおける清掃ロボットおよびサーバの構成例を示す図である。

【図11】図４のステップＳ０３の処理の詳細な手順を説明するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

【0013】

図１は、本開示の実施の形態に従う清掃範囲特定装置が適用される清掃システムの全体構成図である。清掃システムは、施設１００内のフロア２０（床面）を清掃するためのシステムである。

【0014】

図１を参照して、清掃システムは、清掃ロボット１０と、複数の無線通信機３０－１，３０－２，３０－３・・・と、カメラ３２と、サーバ４０とを備える。

【0015】

清掃ロボット１０は、自律移動型の掃除機である。清掃ロボット１０は、バッテリを搭載しており、バッテリに蓄えられた電力を用いて清掃対象のフロア２０を走行することができる。清掃ロボット１０は、自律的に移動しながら清掃部材を用いてフロア２０の清掃を行うことができる。

【0016】

清掃ロボット１０には、無線通信機１１が設けられている。無線通信機１１は、例えばＢＬＥ（Bluetooth Low Energy、「Bluetooth」は登録商標）通信規格に従う通信方式を用いて、清掃ロボット１０の位置を検出するための信号を発信する。ＢＬＥ通信規格に代えて、ＵＷＢ（Ultra Wide Band）通信規格等に従う通信方式を用いてもよい。また、無線通信機１１は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信規格に従う通信方式を用いて、清掃ロボット１０を識別するためのＩＤや、清掃ロボット１０の清掃の開始／終了を示す信号等をサーバ４０へ送信する。

【0017】

無線通信機３０－１，３０－２，３０－３・・・（以下、包括的に「無線通信機３０」と称する場合がある。）は、例えば施設１００の天井３５に適当な距離をおいて配置され、清掃ロボット１０の無線通信機１１と同じ通信規格に従う通信方式を用いて、清掃ロボット１０から発信される信号を受信するとともにその受信強度を検知する。各無線通信機３０における受信強度から、フロア２０における清掃ロボット１０の位置を測定することができる。無線通信機３０は、清掃ロボット１０から受信した信号の受信強度をサーバ４０へ出力する。無線通信機３０は、壁に設置されてもよい。

【0018】

カメラ３２は、例えば天井３５に配置され、フロア２０を含む施設１００内を撮像する。カメラ３２は、撮像画像を示すデータをサーバ４０へ出力する。カメラ３２の台数は限定されない。また、カメラ３２は、壁に設置されてもよい。

【0019】

サーバ４０は、フロア２０における清掃範囲を特定する。サーバ４０は、後述する手順に従って、フロア２０において塵埃が溜まりやすい部分を検出し、当該部分を清掃範囲に特定するように構成される。そして、サーバ４０は、特定した清掃範囲を示すデータを清掃ロボット１０へ送信する。サーバ４０は「清掃範囲特定装置」の一実施例に対応する。

【0020】

また、サーバ４０は、清掃ロボット１０による清掃作業を管理する。サーバ４０は、無線通信機３０における受信される信号の受信強度を各無線通信機３０から受信し、各無線通信機３０における受信強度からフロア２０における清掃ロボット１０の位置を測定する。そして、サーバ４０は、清掃ロボット１０による清掃作業が、特定された清掃範囲を含む清掃条件に従って正常に実施されたか否かを判定する。

【0021】

図２は、サーバ４０のハードウェア構成を示す図である。図２を参照して、サーバ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）４３と、Ｉ／Ｆ（Interface）装置４４と、記憶装置４５とを含んで構成される。ＣＰＵ４１、ＲＡＭ４２、ＲＯＭ４３、Ｉ／Ｆ装置４４、および記憶装置４５は、通信バス４６を通じて各種データを遣り取りする。

【0022】

ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３に格納されているプログラムをＲＡＭ４２に展開して実行する。ＲＯＭ４３に格納されているプログラムには、サーバ４０によって実行される処理が記述されている。

【0023】

Ｉ／Ｆ装置４４は、無線通信機３０、カメラ３２および清掃ロボット１０と信号やデータを遣り取りするための入出力装置である。Ｉ／Ｆ装置４４は、無線通信機３０において受信される信号の受信強度を各無線通信機３０から受信する。また、Ｉ／Ｆ装置４４は、カメラ３２から撮像画像を示すデータを受信する。さらに、Ｉ／Ｆ装置４４は、ＬＴＥ等の無線通信規格に従う通信方式を用いて、清掃ロボット１０を識別するためのＩＤや、清掃ロボット１０の清掃の開始／終了を示す信号等を清掃ロボット１０から受信する。

【0024】

記憶装置４５は、各種情報を記憶するストレージであって、清掃ロボット１０の情報、フロア２０の情報（床材情報等）、清掃条件（清掃範囲、頻度、日時等）を定めた清掃契約情報、清掃ロボット１０の位置情報および移動履歴（軌跡）等を記憶する。記憶装置４５は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）等である。

【0025】

図３は、清掃ロボット１０およびサーバ４０の構成例を示す図である。図３を参照して、清掃ロボット１０は、無線通信機１１と、カメラ１２と、制御部１３と、駆動部１４と、バッテリ１５と、清掃部材１６とを含む。

【0026】

無線通信機１１は、図１で説明したように、例えばＢＬＥ通信規格に従う通信方式を用いて、清掃ロボット１０の位置を検出するための信号を発信する。また、無線通信機１１は、例えば、ＬＴＥ等の無線通信規格に従う通信方式を用いて、清掃ロボット１０を識別するためのＩＤ、清掃ロボット１０による清掃の開始を示す清掃開始信号、および清掃の終了を示す清掃終了信号等の各種情報をサーバ４０へ送信する。

【0027】

カメラ１２は、清掃ロボット１０の周囲を撮像し、撮像画像を制御部１３へ出力する。カメラ１２に代えて、清掃ロボット１０の周辺に存在する物体と清掃ロボット１０との距離を測定するレーザ距離計等が設けられてもよい。

【0028】

制御部１３は、清掃ロボット１０による清掃の開始および終了を制御する。そして、制御部１３は、カメラ１２からの撮像画像に基づいて、清掃ロボット１０が自律的に移動しながら清掃を行うように駆動部１４および清掃部材１６を制御する。

【0029】

駆動部１４は、清掃ロボット１０が走行するための駆動力を発生する。駆動部１４は、例えば、清掃ロボット１０が移動するための車輪と、車輪を駆動するためのモータとを含む。駆動部１４（モータ）は、バッテリ１５から電力の供給を受けて作動することができる。バッテリ１５は、駆動部１４その他清掃ロボット１０の各機器が作動するための電力を供給する。

【0030】

清掃部材１６は、清掃ロボット１０の底面に設けられ、フロア２０（床面）の塵埃を吸引するための部材である。清掃部材１６は、例えば、吸込口と、吸込口から塵埃を吸引するための送風機と、吸込口に設けられる回転ブラシと、回転ブラシを駆動するモータとを含んで構成される。

【0031】

データセンターやショッピングモール等の施設において、上記のような自律移動型の清掃ロボットによる自動清掃を実施する場合には、各フロア２０における清掃範囲を特定する必要がある。特に、人の往来がない時間帯（例えば、夜間）等の限られた時間内で効率良く清掃作業を実施するためには、フロア２０における塵埃が溜まりやすい部分を重点的に清掃するように清掃範囲を特定することが求められる。

【0032】

このような清掃範囲の特定を施設の管理者または作業員が手作業で行う場合、フロア２０内の設備の配置を示したレイアウトに基づいて、清掃範囲を特定することができる。ただし、レイアウトには表示されていない、椅子やデスク等の清掃ロボット１０の走行を妨げる障害物がフロア２０に設置されている場合がある。そのため、障害物の有無を予め確認し、障害物の設置場所を清掃範囲から除外する作業が必要となる。したがって、清掃範囲の特定に時間および手間がかかることが懸念される。

【0033】

また、フロア２０の床材によって塵埃が溜まりやすい部分が異なる場合がある。例えば、タイルやクッションフロアのような滑らかな床材でフロア２０が形成されている場合には、フロア２０を人が歩行したときに生じる風を受けて塵埃が移動するため、通路から離れた部分に塵埃が溜まりやすくなる傾向がある。反対に、床材がカーペットのような起毛材料である場合には、通行する人の靴底等に付着している塵埃が毛に捕捉されるために、通路に塵埃が溜まりやすくなる傾向がある。

【0034】

そこで、本実施の形態では、サーバ４０は、フロア２０における人または移動体の移動軌跡を検出し、検出された移動軌跡およびフロア２０の床材を示す情報を用いて、清掃範囲を特定するように構成される。これによると、フロア２０における塵埃が溜まりやすい部分を適切に清掃範囲に特定することができる。また、作業員等による障害物の設置場所を確認するための作業が不要となるため、簡易に清掃範囲を特定することが可能となる。

【0035】

図３を参照して、サーバ４０は、入力部５２と、制御部５０と、記憶装置４５と、出力部５４とを含む。

【0036】

入力部５２は、無線通信機３０およびカメラ３２に接続されている。無線通信機３０は、施設１００内で使用される移動体２２に搭載される無線通信機２４と同じ通信規格に従う通信方式を用いて、移動体２２から発信される信号を受信するとともにその受信強度を検知する。移動体２２は、荷物を運搬するために使用されるいわゆる手押し車であり、荷物を積載するための籠、車輪およびハンドル等で構成されている。無線通信機２４は、例えば、籠またはハンドルに取り付けられている。無線通信機２４は、例えばＢＬＥ通信規格に従う通信方式を用いて、移動体２２の位置を検出するための信号を発信する。ＢＬＥ通信規格に代えて、ＵＷＢ通信規格等に従う通信方式を用いてもよい。無線通信機３０は、無線通信機２４から受信した信号の受信強度をサーバ４０へ出力する。

【0037】

カメラ３２は、フロア２０を含む施設１００内を撮像する。カメラ３２による撮像画像には、施設１００内を通行する人の画像が含まれている。カメラ３２は、撮像画像を示すデータをサーバ４０へ出力する。入力部５２は、無線通信機３０により検知された受信強度を示す信号、および、カメラ３２による撮像画像を示すデータを受け付け、受け付けた信号を制御部５０へ転送する。

【0038】

制御部５０は、無線通信機２４における受信強度から、フロア２０における移動体２２の位置を測定する。また、制御部５０は、公知の画像解析技術を用いて、撮像画像からフロア２０における人の位置を測定する。制御部５０は、移動体２２および人の位置の測定結果に基づいて、移動体２２および人の移動軌跡を検出する。制御部５０は、検出された移動体２２および人の移動軌跡を用いて、フロア２０における人の流れ（人流）を表した動線マップを作成する。

【0039】

記憶装置４５は、制御部５０により作成された動線マップを記憶する。さらに記憶装置４５は、フロアごとの床材に関する情報（床材情報）を記憶している。床材には、例えば、フロアタイル、クッションフロア、フローリング、カーペット等がある。フロアタイルは、ポリ塩化ビニルまたはセラミック等で作られている。クッションフロアは、塩化ビニル樹脂で作られたシート状の床材である。フローリングは、木材を用いた床材である。カーペットは、表面が繊維の束であるパイルで形成された床材である。

【0040】

制御部５０は、記憶装置４５に記憶されている動線マップおよび床材情報を用いて、フロア２０における清掃範囲を特定する。制御部５０は、特定した清掃範囲を表した清掃範囲マップを作成する。制御部５０は、作成した清掃範囲マップを記憶装置４５に記憶する。

【0041】

出力部５４は、作成した清掃範囲マップを座標データに変換し、変換された座標データを清掃ロボット１０へ送信する。

【0042】

清掃ロボット１０において、無線通信機１１は、サーバ４０から受信した座標データを制御部１３へ転送する。制御部１３は、座標データに示される清掃範囲に従って清掃ロボット１０が自律的に移動しながら清掃を行うように駆動部１４および清掃部材１６を制御する。

【0043】

次に、サーバ４０にて実行される清掃範囲を特定する処理について説明する。図４は、サーバ４０により実行される、清掃範囲を特定する処理の手順の一例を説明するフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、フロアごとに実行される。

【0044】

図４を参照して、サーバ４０は、カメラ３２から撮像画像を取得するとともに、無線通信機３０により検知された、移動体２２から受信した信号の受信強度を取得する（ステップＳ０１）。

【0045】

次に、サーバ４０は、取得した情報を用いて、フロア２０における人流を表した動線マップを作成する（ステップＳ０２）。具体的には、サーバ４０は、公知の画像解析技術を用いて、撮像画像から人を抽出し、抽出した人の位置の時系列変化を測定することにより、フロア２０において人が移動する流れを検出する。また、サーバ４０は、移動体２２の無線通信機２４から受信した信号の受信強度に基づいて移動体２２の位置を測定し、測定した移動体２２の位置の時系列変化を測定することにより、フロア２０において移動体２２が移動する流れを検出する。そして、サーバ４０は、検出された人および移動体２２が移動する流れを用いて動線マップを作成する。サーバ４０は、作成した動線マップを記憶装置４５に格納する。

【0046】

図５は、動線マップの第１の例を示す図である。図５には、施設１００内のフロア２０を天井から見た平面図が模式的に示されている。図５に示すように、施設１００には、人または移動体２２が施設内に出入りするための複数の出入口、および、人または移動体２２が階上または階下に移動するためのエレベータが設けられている。また、フロア２０には、複数の店舗１１０が設営されている。図５中に太線で示されたライン１２０は、人または移動体２２の移動軌跡（動線）を示している。ライン１２０は、人または移動体が出入口、エレベータおよび店舗１１０の間を移動する様子を表している。

【0047】

図６は、動線マップの第２の例を示す図である。図６には、フロア２０に設けられた廊下１５０を天井から見た平面図が模式的に示されている。図６中に太線で示されたライン１２０は、人または移動体２２の移動軌跡（動線）を示している。

【0048】

図４に戻って、次に、サーバ４０は、Ｓ０２にて作成された動線マップを用いて、フロア２０における清掃範囲を表した清掃範囲マップを作成する（ステップＳ０３）。サーバ４０は、作成された清掃範囲マップを座標データに変換し（ステップＳ０４）、生成された座標データを清掃ロボット１０へ送信する（ステップＳ０５）。

【0049】

図７は、図４のステップＳ０３の処理の詳細な手順を説明するフローチャートである。
図７を参照して、サーバ４０は、図４のＳ０２で作成された、施設１００内の動線マップを記憶装置４５から取得する（ステップＳ３１）。動線マップは、図５および図６に例示したように、フロア２０における人および移動体２２の移動軌跡を表している。また、サーバ４０は、フロア２０の床材情報を記憶装置４５から取得する（ステップＳ３２）。上述したように、床材情報は、フロア２０の床材に関する情報であり、例えば、タイル、クッションフロア、フローリング、カーペット等である。

【0050】

次に、サーバ４０は、Ｓ３２で取得した床材情報を用いて、フロア２０の床材が起毛材料で形成されているか否かを判定する（ステップＳ３３）。例えば、床材がカーペットである場合、サーバ４０は、床材が起毛材料で形成されていると判定する。一方、床材がタイル、クッションフロアまたはフローリングで形成されている場合には、サーバ４０は、床材が起毛材料で形成されていないと判定する。

【0051】

フロア２０の床材が起毛材料で形成されていない場合（Ｓ３３のＮＯ判定時）、サーバ４０は、Ｓ３１で取得した動線マップを用いて、フロア２０のうち人流の無い範囲を検出する（ステップＳ３４）。人流の無い範囲とは、人または移動体２２が移動する流れに含まれていない範囲に相当する。サーバ４０は、動線が存在する範囲を抽出し、抽出した範囲をフロア２０から除外することにより、人流の無い範囲を検出する。

【0052】

ここで、人流の無い範囲には、出入口、エレベータ、および設備等が設置されている範囲が含まれる。また人流の無い範囲には、施設の壁際の範囲が含まれる。なお、椅子やデスク等の清掃ロボット１０の走行を妨げる障害物がフロア２０に設置されている場合には、人または移動体２２は当該障害物を避けて移動するため、当該障害物が設置されている範囲も人流の無い範囲に含まれることになる。ただし、障害物はフロア２０内の設備の配置を示したレイアウトには示されていないため、障害物の存在を把握することができない。

【0053】

そこで、サーバ４０は、動線マップを用いて、障害物の設置範囲を推定する（ステップＳ３５）。Ｓ３５では、サーバ４０は、動線で四方を囲まれた範囲を障害物の設置範囲と推定する。これは、人または移動体２２が障害物を迂回するように移動することに基づいている。設備が設置されていないにもかかわらず動線が折れ曲がっている範囲については、障害物を迂回するために、人または移動体２２が移動したことによるものと判断し、障害物の設置範囲と推定することができる。

【0054】

次に、サーバ４０は、Ｓ３４にて検出された人流の無い範囲、および、Ｓ３５にて推定された障害物の設置範囲に基づいて、フロア２０における清掃範囲を特定する（ステップＳ３６）。具体的には、サーバ４０は、検出された人流の無い範囲から障害物の設置範囲を除外した範囲を清掃範囲として特定する。サーバ４０は、特定された清掃範囲を示す清掃範囲マップを作成し（ステップＳ３７）、作成された清掃範囲マップを記憶装置４５に格納する。

【0055】

図８は、図５に示した動線マップを用いて作成された清掃範囲マップを示す図である。図８には、施設１００内のフロア２０を天井から見た平面図が模式的に示されている。図８中の太線で示されたライン１２０は、人または移動体２２の移動軌跡（動線）に相当する。

【0056】

図８中の斜線で示された領域１３０は、ライン１２０（動線）に基づいて作成された清掃範囲を示している。領域１３０は、フロア２０のうち、ライン１２０（動線）が存在しない範囲を含んでいる。ただし、領域１３０からは、出入口、エレベータおよび設備１１０の設置範囲が除かれている。

【0057】

図８中の領域１４０は、ライン１２０（動線）から推定された障害物の設置範囲を示している。図８に示すように、領域１４０の周囲では動線が折れ曲がっており、領域１４０の四方が動線によって囲まれている。領域１３０は、領域１４０を含まないように設定されている。このように図８の例では、人流が無く、かつ、障害物が設置されていない範囲（領域１３０）が清掃範囲として特定されている。

【0058】

図９は、図６に示した動線マップを用いて作成された清掃範囲マップを示す図である。図９には、フロア２０に設けられた廊下１５０を天井から見た平面図が模式的に示されている。図９中に太線で示されたライン１２０は、人または移動体２２の移動軌跡（動線）を示している。

【0059】

図９の斜線で示された領域１３０は、ライン１２０（動線）に基づいて作成された清掃範囲を示している。領域１３０は、廊下１５０のうち、ライン１２０（動線）が存在しない範囲を含んでいる。すなわち、領域１３０は、廊下１５０の両側の壁際の範囲を含んでいる。なお、図６の例では、動線が迂回しておらず、動線で四方を囲まれた範囲が存在しないため、障害物が設置されていないと推定される。

【0060】

このようにフロア２０の床材が起毛材料で形成されていない場合（Ｓ３３のＮＯ判定時）には、サーバ４０は、フロア２０のうち、人流が無く、かつ、障害物が設置されていない範囲を清掃範囲として特定するように構成される。

【0061】

床材が起毛材料で形成されていない場合、床面に存在する塵埃は、人が歩行したときに生じる風を受けて床面を転がるという性質を有している。そのため、人流が多い範囲には塵埃が溜まりにくくなる一方で、人流が少ない範囲に塵埃が溜まりやすい。そこで、サーバ４０は、人流が無い範囲を清掃範囲に特定することにより、塵埃が溜まりやすい部分を清掃するように清掃範囲を特定することができる。

【0062】

なお、人流が無い範囲には障害物の設置範囲も含まれるため、サーバ４０は、動線の形状に基づいて障害物の設置範囲を推定し、推定された障害物の設置範囲を清掃範囲から除外にするように構成される。これによると、清掃ロボット１０は、障害物を回避しながら、塵埃の溜まりやすい部分を清掃することが可能となる。また、作業者等が障害物の有無を確認する作業が不要となるため、清掃範囲の特定にかかる時間および手間を削減することが可能となる。

【0063】

図７に戻って、Ｓ３３においてフロア２０の床材が起毛材料で形成されている場合（Ｓ３３のＹＥＳ判定時）、サーバ４０は、Ｓ３１で取得した動線マップを用いて、フロア２０のうち人流の有る範囲を検出する（ステップＳ３８）。人流の有る範囲とは、人または移動体２２が移動する流れに含まれている範囲に相当する。サーバ４０は、動線が存在する範囲を抽出することにより、人流の有る範囲を検出する。

【0064】

次に、サーバ４０は、Ｓ３８にて検出された人流の有る範囲に基づいて、フロア２０における清掃範囲を特定する（ステップＳ３９）。具体的には、サーバ４０は、検出された人流の有る範囲を清掃範囲として特定する。サーバ４０は、特定された清掃範囲を示す清掃範囲マップを作成し（ステップＳ３７）、作成された清掃範囲マップを記憶装置４５に格納する。

【0065】

なお、図示は省略するが、フロア２０の床材が起毛材料で形成されている場合、図５に示した動線マップを用いて作成される清掃範囲マップは、フロア２０から、出入口、エレベータおよび設備１１０の設置範囲および図８に示す領域１３０，１４０を除外した範囲を清掃範囲としている。図６に示した動線マップを用いて作成される清掃範囲マップは、廊下１５０から図９に示す領域１３０を除外した範囲を清掃範囲としている。

【0066】

このようにフロア２０の床材が起毛材料で形成されている場合（Ｓ３３のＹＥＳ判定時）には、サーバ４０は、フロア２０のうち、人流が有る範囲を清掃範囲として特定するように構成される。床材が起毛材料で形成されている場合には、床面に存在する塵埃が毛に捕捉されるため、人が歩行する通路に塵埃が溜まりやすくなる。そのため、サーバ４０は、人流が有る範囲を清掃範囲に特定することにより、塵埃が溜まりやすい部分を清掃するように清掃範囲を特定することができる。

【0067】

［実施の形態の変更例］
上述した実施の形態では、フロア２０における人または移動体の移動軌跡、および、フロア２０の床材情報を用いて、フロア２０における清掃範囲を特定する構成について説明したが、施設の属性によって塵埃の成分が異なるために、床材が同じであっても、塵埃の溜まりやすい範囲が異なる場合がある。

【0068】

例えば、施設がサーバやネットワーク機器等が設置されたデータセンターである場合には、塵埃は繊維（綿埃）や毛髪等が大半を占めており、人または移動体の移動によって生じる風を受けて移動しやすい性質を有している。そのため、フロア２０が起毛材料で形成されていない場合には、人流の無い範囲に塵埃が溜まりやすくなる。その一方で、施設がショッピングセンター等の商業施設である場合には、塵埃には繊維および毛髪の他に土砂埃も含まれる。土砂埃は風を受けて移動しにくい性質を有しているため、人流の有る範囲に塵埃が溜まりやすくなる。

【0069】

したがって、人または移動体の移動軌跡およびフロア２０の床材情報に加えて、施設の属性に関する情報を用いて、清掃範囲を特定するように構成してもよい。

【0070】

図１０は、本変更例に従う清掃システムにおける清掃ロボット１０およびサーバ４０の構成例を示す図である。図１０の構成例は、図３に示した構成例と比較して、サーバ４０の構成が異なる。図１０に示すサーバ４０は、図３に示したサーバ４０における記憶装置４５に代えて、記憶装置４５Ａを含んでいる。

【0071】

記憶装置４５Ａには、施設の属性情報が記憶されている。施設の属性には、例えば、データセンター、商業施設等が含まれる。なお、施設の属性は、施設内における塵埃の成分に基づいて区分してもよい。例えば、人の走行による風を受けて移動しやすい塵埃が多く存在する施設と、当該風を受けて移動しにくい塵埃が多く存在する施設とく区分してもよい。

【0072】

制御部５０は、記憶装置４５Ａに記憶されている動線マップ、床材情報および施設の属性情報を用いて、フロア２０における清掃範囲を特定する。制御部５０は、特定した清掃範囲を表した清掃範囲マップを作成する。制御部５０は、作成した清掃範囲マップを記憶装置４５Ａに記憶する。

【0073】

本変更例においても、サーバ４０は、図４に示すフローチャートに従って、清掃範囲を特定する処理を実行する。この処理はフロアごとに実行される。サーバ４０は、図４と同じＳ０１，Ｓ０２の処理を実行することにより、カメラ３２からの撮像画像および、移動体２２の無線通信機２４から受信した信号の受信強度を用いて、フロア２０における人流を表した動線マップを作成する。そして、サーバ４０は、Ｓ０２にて作成された動線マップを用いて、フロア２０における清掃範囲を表した清掃範囲マップを作成する（ステップＳ０３）。サーバ４０は、作成された清掃範囲マップを座標データに変換し（ステップＳ０４）、生成された座標データを清掃ロボット１０へ送信する（ステップＳ０５）。

【0074】

図１１は、図４のステップＳ０３の処理の詳細な手順を説明するフローチャートである。図１１に示すフローチャートは、図７に示したフローチャートに対してステップＳ４０，Ｓ４１の処理を追加したものである。

【0075】

図１１を参照して、サーバ４０は、図７と同じＳ３１，Ｓ３２の処理を実行することにより、施設１００内の動線マップおよびフロア２０の床材情報を記憶装置４５Ａから取得する。さらに、サーバ４０は、施設１００の属性情報を記憶装置４５Ａから取得する（ステップＳ４０）。

【0076】

サーバ４０は、Ｓ３２で取得した床材情報を用いて、フロア２０の床材が起毛材料で形成されているか否かを判定する（ステップＳ３３）。フロア２０の床材が起毛材料で形成されていない場合（Ｓ３３のＮＯ判定時）、サーバ４０は、ステップＳ４１に進み、Ｓ４０で取得した施設１００の属性情報を用いて、清掃範囲を特定する。具体的には、施設１００がデータセンターであると判定された場合には、図７と同じＳ３４～Ｓ３６の処理を実行することにより、Ｓ３４にて検出された人流の無い範囲から、Ｓ３５にて推定された障害物の設置範囲を除外した範囲をフロア２０における清掃範囲として特定する（ステップＳ３６）。サーバ４０は、特定された清掃範囲を示す清掃範囲マップを作成し（ステップＳ３７）、作成された清掃範囲マップを記憶装置４５に格納する。

【0077】

これに対して、施設１００が商業施設であると判定された場合には、サーバ４０は、図７と同じＳ３８，Ｓ３９の処理を実行することにより、Ｓ３８にて検出された人流の有る範囲を、フロア２０における清掃範囲として特定する（ステップＳ３９）。サーバ４０は、特定された清掃範囲を示す清掃範囲マップを作成し（ステップＳ３７）、作成された清掃範囲マップを記憶装置４５に格納する。

【0078】

以上説明したように、本変更例に係る清掃システムによれば、人または移動体２２の移動軌跡およびフロア２０の床材情報に加えて、施設の属性に関する情報を用いて、清掃範囲を特定することにより、施設内に存在する塵埃の性質も考慮して、塵埃の溜まりやすい部分を清掃範囲に特定することができる。

【0079】

なお、上述した実施の形態および変更例では、自律移動型の清掃ロボットによる清掃作業を行う清掃システムにおける清掃範囲の特定方法について説明したが、本開示に係る清掃範囲特定方法は、作業者による清掃作業を行うために清掃範囲を特定する構成においても適用することが可能である。

【0080】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0081】

１０ 清掃ロボット、１１，２４，３０ 無線通信機、１２，３２ カメラ、１３，５０ 制御部、１４ 駆動部、１５ バッテリ、１６ 清掃部材、２０ フロア、２２ 移動体、４０ サーバ、４１ ＣＰＵ、４２ ＲＡＭ、４３ ＲＯＭ、４４ Ｉ／Ｆ装置、４５，４５Ａ 記憶装置、４６ 通信バス、５２ 入力部、５４ 出力部、１００ 施設、１１０ 店舗、１２０ ライン、１５０ 廊下。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】