器人100的推算取向Θ提供了 90°參考。每個標識還提供用于重新定向推算位置坐標x，y的每一個的參考。在一些情況下，機器人100可選定代表外角落或內(nèi)角落的地標?？刂破?90然后可以選擇不重復(fù)重新定位，因為在使用兩個正交地標時，地標已經(jīng)可被用于實現(xiàn)相同的姿態(tài)置信復(fù)原。
[0088]本文中公開和示出的機器人行為可包括以下文獻中公開的常規(guī)程序和行為，美國專利申請序列N0.13/790643，提交日 2013年3 月8 日，題為 “Simultaneous Local izat1nand Mapping for a Mobile Robot”，其在此通過引用全部并入本文。例如，該公開的姿態(tài)推算，墻壁跟隨和姿態(tài)置信計算也可以可替代在本申請的機器人系統(tǒng)中實施。
[0089]導(dǎo)航流程圖
[0090]圖2的流程圖200表示在至少部分地由墻壁包圍的區(qū)域內(nèi)導(dǎo)航自主機器人100的方法。該方法可包括上述參考圖1A-C的導(dǎo)航，制圖，定位，以及其它SLAM有關(guān)的軟件和硬件。
[0091]在步驟S205中，控制器以跟隨模式操縱機器人100以控制機器人沿著鄰近障礙物的路徑區(qū)段行進并且記錄指示路徑區(qū)段的數(shù)據(jù)。為了以跟隨模式操縱機器人100，控制器可執(zhí)行跟隨行為，其利用緩沖器傳感器系統(tǒng)使機器人繞區(qū)域中的障礙物和物理元件航行。跟隨行為，可包括執(zhí)行姿態(tài)模塊198a，制圖模塊198b，以及標識模塊198c。如前所述，這些模塊198a-c可協(xié)作以允許機器人100記錄指示鄰近障礙物的路徑區(qū)段的輪廓，長度和/或方向性。
[0092]在步驟S210中，控制器(例如圖1C的控制器190)以覆蓋行為操縱機器人以控制機器人100的穿越區(qū)域，同時執(zhí)行機器人的功能。控制器還產(chǎn)生指示區(qū)域物理布局的數(shù)據(jù)，包括在機器人執(zhí)行功能使探測到的區(qū)域邊界和障礙物周界?？刂破骺蓤?zhí)行覆蓋模式從而以覆蓋行為操縱機器人。結(jié)果是，機器人可以有關(guān)覆蓋行為的前述覆蓋型式的其中一個穿越區(qū)域。機器人所執(zhí)行的功能可包括清掃功能，其通過例如圖1C的清掃系統(tǒng)155來執(zhí)行。在覆蓋行為期間，控制器可命令機器人執(zhí)行姿態(tài)模塊198a和制圖模塊198b?？刂破骺衫弥茍D模塊198b產(chǎn)生指示區(qū)域物理布局的數(shù)據(jù)，其可以響應(yīng)于存儲在機器人地存儲器存儲元件上的占用網(wǎng)格。占用網(wǎng)格可以使用指示可穿越或非可穿越的記號表示區(qū)域邊界和障礙物周界，如有關(guān)制圖模塊198b中所示。
[0093]在執(zhí)行步驟S210時，控制器執(zhí)行步驟S215和S220。在步驟S215中，控制器更新指示區(qū)域內(nèi)當(dāng)前機器人姿態(tài)的數(shù)據(jù)。當(dāng)前機器人姿態(tài)包括機器人相對于區(qū)域全局坐標的當(dāng)前地點和導(dǎo)向?；谥辽贆C器人測距數(shù)據(jù)，控制器更新指示當(dāng)前機器人姿態(tài)的數(shù)據(jù)。姿態(tài)模塊198a可允許控制器推算區(qū)域內(nèi)機器人地姿態(tài)。作為更新指示機器人姿態(tài)的數(shù)據(jù)的一部分，控制器可以通過將指示沿著路徑區(qū)段的機器人路徑的數(shù)據(jù)與指示記錄在跟隨模式中的路徑區(qū)段的數(shù)據(jù)相比較，更新指示當(dāng)前機器人地點的數(shù)據(jù)。該比較可以允許機器人確定，機器人沿著路徑區(qū)段的路徑是否充分匹配步驟S205中執(zhí)行的在跟隨模式中記錄的路徑區(qū)段。控制器，在確定充分匹配時，還可以更新指示計算機器人地點的數(shù)據(jù)和指示區(qū)域物理布局的數(shù)據(jù)的任一個，根據(jù)充分匹配的路徑區(qū)段。在步驟S220中，控制器計算機器人姿態(tài)置信水平?；谠跈C器人運動期間可能已經(jīng)累計的推算的偏移和誤差，置信水平可被計算出?？刂破骼^續(xù)執(zhí)行步驟S215和S220，直至機器人姿態(tài)置信水平降到預(yù)定置信界限之下。
[0094]在步驟S225中，相應(yīng)于低于預(yù)定置信界限的機器人姿態(tài)置信水平，控制器操縱機器人至路徑區(qū)段的可疑地點，基于當(dāng)前機器人姿態(tài)。隨著控制器計算步驟S220中的機器人姿態(tài)置信水平，控制器可連續(xù)地將機器人姿態(tài)置信水平與預(yù)定的置信水平相比較。在探測降到預(yù)定置信界限之下的機器人姿態(tài)置信水平時，控制器可執(zhí)行重新定位行為以重新定位機器人。重新定位行為可命令機器人選定一標識，其包括控制器可用于操縱機器人至路徑區(qū)段可疑地點的路徑區(qū)段的地點和導(dǎo)向。當(dāng)控制器操縱機器人至路徑區(qū)段的可疑地點時，控制器可追蹤軌道，接近路徑，以及，與障礙物的接觸(如果機器人接觸障礙物)。操縱機器人至路徑區(qū)段的可疑地點后，控制器進一步以跟隨模式操縱機器人，以跟隨路徑區(qū)段，同時控制器記錄機器人姿態(tài)數(shù)據(jù)?？刂破饕部梢杂涗浘彌_器傳感器數(shù)據(jù)。從記錄的機器人姿態(tài)數(shù)據(jù)，控制器可產(chǎn)生指示沿著路徑區(qū)段的機器人路徑的數(shù)據(jù)。
[0095]在步驟S230中，響應(yīng)于探測到路徑區(qū)段的可疑地點，相對于指示區(qū)域物理布局的數(shù)據(jù)，控制器更新指示計算的機器人姿態(tài)的數(shù)據(jù)。重新定位機器人100之后，控制器可指引機器人返回到其推算的姿態(tài)置信降至預(yù)定置信界限之下的位置，使得覆蓋從該點重新開始。
[0096]使用方法
[0097]上述方法，行為和模塊可以執(zhí)行用于各種情況和環(huán)境中的機器人設(shè)備。例如，雖然機器人100已經(jīng)描述為是帶有清掃系統(tǒng)的清掃機器人，但是，在其它實施中，機器人可以是推算其自身地點并且產(chǎn)生其航行地區(qū)地圖的機器人剪草機或其它自主機器人。圖3-4所示的實例示出關(guān)于圖1A、圖1B、圖1C和圖2所討論的機器人和控制系統(tǒng)的實施。
[0098]參照圖3所示，機器人100導(dǎo)航通過具有墻壁305a_l和書架310的房間300。全局坐標系是由X軸和Y軸限定。墻壁305a，305c，305e，305g，305i，和305k平行于X軸，墻壁305b，305d，305f，305h，305 j，和3051平行于Y軸。書架310抵靠墻壁305 j。機器人可以利用參考圖1C所討論的姿態(tài)模塊198a推算其在全局坐標系內(nèi)的姿態(tài)。推算的姿態(tài)包括機器人100的位置和導(dǎo)向。機器人100在全局坐標系內(nèi)的位置由X和y限定。機器人的導(dǎo)向由Θ限定，相對于X軸線測得。
[0099]圖4A表示隨著其沿著墻壁305a_l執(zhí)行墻壁跟隨行為圖3的房間300中的機器人100，以及圖4A’表示在墻壁跟隨行為中，機器人100的控制器(例如圖1C的控制器190)產(chǎn)生的相應(yīng)的占用網(wǎng)格400a ο虛擬機器人402是在占用網(wǎng)格400a內(nèi)機器人100的虛擬表示。虛擬機器人402的中心表示機器人100的推算的(x，y)位置，并且從虛擬機器人402的中心到圓周的線表示虛擬機器人402的推算的取向Θ。
[0100]機器人繞房間300跟隨路徑410a，以標記房間的非可穿越邊界。墻壁305a-l限定這些邊界。簡要參考回圖1C，機器人100的控制器執(zhí)行制圖模塊198b，以產(chǎn)生占用網(wǎng)格400a。占用網(wǎng)格400a包括陰影標記的單元，以表示非可穿越單元，以及白色單元，以表示可穿越單
J L ο
[0101]隨著機器人100執(zhí)行墻壁跟隨行為，控制器在圖4A’的占用網(wǎng)格400a中產(chǎn)生由符號SI，S2，S3，或S4標記的單元。由SI標記的單元對應(yīng)于鄰近房間300內(nèi)角落的路徑的起始。由S2標記的單元對應(yīng)于鄰近房間300的外角落的路徑的起始。由S3標記的單元對應(yīng)于鄰近平行于X軸線的房間300的地標的路徑的起始。由S4標記的單元對應(yīng)于鄰近平行于Y軸線的房間300的地標的路徑的起始。
[0102]在一些實施方式中，通過跟隨遠離墻壁的障礙物的邊緣，機器人標記房間的非可穿越邊界。例如，在房間內(nèi)但離墻壁不遠的障礙物或固定對象可被用作地標，用于重新定位。
[0103]圖4B表示執(zhí)行覆蓋行為的機器人100。機器人100跟隨路徑410b。簡要參考圖1C，隨著機器人繞房間300航行，機器人100的控制器執(zhí)行姿態(tài)模塊198a和制圖模塊198b以更新占用網(wǎng)格400b。機器人100的控制器還執(zhí)行姿態(tài)模塊198a，以計算機器人100沿著路徑410b的推算姿態(tài)，以及與推算姿態(tài)的置信。置信可以被計算為機器人與其姿態(tài)的每個元素的置信的平均。
[0104]在圖4B’中，在占用網(wǎng)格400b中的點415a_c表示隨著機器人100沿著路徑410b航行，機器人100的x，y地點的推算。點415a-c僅表示沿著路徑410b所產(chǎn)生的電的子集。在每個點415&-(3處，機器人100具有姿態(tài)和姿態(tài)置信值(1，7，0，(:，0，其中1和7對應(yīng)于全局坐標系中機器人100的推算位置，Θ對應(yīng)于相對于全局坐標系統(tǒng)的機器人100的導(dǎo)向，C對應(yīng)于機器人100的平均置信。點415a-c還可以具有可被用來計算測距的相應(yīng)的時間戳。
[0105]點415C對應(yīng)于路徑410b的終點419。在點415c處，機器人100的控制器推算機器人100的姿態(tài)，如在占用網(wǎng)格400b中的虛擬機器人402所示出的。機器人100的位置可推算為(2.lm，0.31m)?？刂破魍扑銠C器人相對于X軸線的導(dǎo)向為0° (零度)。機器人在房間300內(nèi)的實際位置是(2.6m，0.29m)。機器人100相對于X軸線的實際導(dǎo)向是8°。如圖4B所示，在點415c處的置信為89.7%，其低于預(yù)定的置信閾值(在本示例中是90%)。因為在路徑410b的終點419處，姿態(tài)置信水平降到閾值之下，因此機器人100脫離覆蓋行為并且進行重新定位行為，將要參考圖4C描述。
[0106]圖4C表示機器人100執(zhí)行重新定位行為以恢復(fù)機器人100在其推算姿態(tài)上的置信。簡要地參考圖1C，隨著控制器(例如圖1C的控制器190)實施重新定位行為，機器人100使用姿態(tài)模塊198a來推算機器人100的當(dāng)前姿態(tài)。機器人100的控制器還可以禁用制圖模塊198b使得在姿態(tài)置信低于置信閾值時控制器不再繼續(xù)更新占用網(wǎng)格。機器人100的控制器訪問標識模塊198c以發(fā)現(xiàn)對應(yīng)于控制器可導(dǎo)航機器人100的地標的優(yōu)選地標數(shù)據(jù)庫條目。
[0107]在圖4C所示的實例中，機器人100物理地位于房間300中所示的地點，并且機器人100的控制器將機器人100的位置推算為虛擬機器人402所在，其在占用網(wǎng)格400c中示出。在圖4C’中，在開始重新定位行為之前，虛擬機器人402對應(yīng)于虛擬機器人地初始位置。基于虛擬機器人402的位置，機器人100的控制器推算五個地標420a-e(在圖4B’中標簽化)為最接近虛擬機器人402的位置?；谏鲜隼缈梢删嚯x和獨特性的因素，控制器選定地標420c，其物理地顯示為房間300中的外角落425。在墻壁跟隨期間控制器產(chǎn)生地標420c，當(dāng)控制器在其姿態(tài)上具有高置信的時候。其結(jié)果是，地標路徑430與鄰近外角落425的物理路徑良好匹配。沿著外角落425的地標路徑430包括開始點430a，轉(zhuǎn)向點430b，和結(jié)束點430c。
[0108]基于虛擬機器人402的地點和地標路徑430，隨著機器人100接近墻壁305c，控制器可推算可疑的接近接觸角Os。使用先前提到的路徑規(guī)劃算法，控制器選定軌道435以向前移動至地標路徑430的開始點430a?；诒煌扑阋蔀殚_始點430a、以及被推算要成為虛擬機器人402，控制器以軌道435為基礎(chǔ)。機器人100沿著實際軌道437移動。當(dāng)機器人100接觸墻壁305c時，控制器可使用機器人100的緩沖器傳感器系統(tǒng)計算實際的接近接觸角ΘΑ。
[0109]控制器將與墻壁305c的接觸點標記為重新定位路徑440的開始點440a。機器人100轉(zhuǎn)向沿著墻壁305c朝向外角落425移動。當(dāng)控制器確定，機器人100已經(jīng)穿越墻壁305c時，機器人100轉(zhuǎn)向平行于墻壁305d移動。控制器可確定，機器人100通過，例如，使用機器人100的緩沖器作為感應(yīng)到墻壁305c不再鄰近墻壁305c的處決方式，已經(jīng)穿越了墻壁305c。隨著機器人100沿著墻壁305c前進，機器人100可故意地轉(zhuǎn)向墻壁305c以檢查墻壁305c是否仍然鄰近。
[0110]控制器將轉(zhuǎn)向點44b標記為在此機器人100轉(zhuǎn)向沿著墻壁305d移動的點。隨著地標的標識路徑430已經(jīng)指示出墻壁304c大致垂直于墻壁305d，控制器命令機器人轉(zhuǎn)動90°?？刂破魅缓竺顧C器人100沿著墻壁305d前進。很多時間可觸發(fā)控制器以指引機器人100停止沿墻壁305d前進。例如，如果作為從開始點440a所測量的行進距離已經(jīng)超出了外角落425的標識中存儲的路徑長度，那么，控制器可停止前進?？刂破饔媒K止重新定位路徑440的結(jié)束點440c來標記停止地點。
[0111]控制器可以將從重新定位路徑440計算出得參數(shù)與地標路徑430的參數(shù)相比較?？刂破骺蓪⒓僭O(shè)的接近接觸角Qs與實際的接近接觸角ΘΑ比較，并且可使用在假設(shè)的接近接觸角Θ s與實際的接近接觸角Θ A中的差別來恢復(fù)機器人100的導(dǎo)向推算的置信?？刂破骺捎嬎?br>(i)在重新定位路徑440的開始點440a和轉(zhuǎn)向點440b之間的距離，以及(ii)，在標識路徑430的開始點430a和轉(zhuǎn)向點430b之間的距離?？刂破骺杀容^這兩個距離并且使用這兩個距離之間的差來恢復(fù)在機器人100的X位置的推算中的置信?？刂破骺捎嬎?i)在重新定位路徑440的開始