专利名称：用于确定可自动移动设备的位置的方法
技术领域：
本发明涉及一种用于确定可自动移动设备，特别是可自动移动的地面灰尘收集设备的位置的方法，该设备优选具有电动的移动轮，其中，该设备具有由光学发射和接收单元组成的障碍识别装置，其中，从设备的预先计算出的假定第一位置出发进一步计算大量可能的位置和定向(质点)并在设备相应地移动后根据此时占据的第二位置借助光学单元的测量结果将此前产生的质点之一按照预先规定的考虑概率的选择算法假定为设备的新位置。
背景技术：
所述类型的方法公知，例如像与用于清洁地面的可自动移动的吸尘和/或清洁设备相关，此外在其它设计中例如与可自动移动的运输设备或割草机相关。这种类型的设备优选具有距离传感器，以便例如避免与处于移动路线中的物体或类似物的碰撞。这些传感器优选非接触式地工作，进一步优选作为光或超声波传感器工作。为此还公知这种设备具有用于周围距离测量的装置，尤其是例如以光学三角测量系统的形式构成，该系统设置在环绕垂直轴旋转的平台或类似物的部件上。借助这种系统可以根据反射达到距离测量的目的，这种距离测量用于空间定向，进一步特别是在自动工作的过程中用于障碍识别以及进一步优选用于绘制所要驶过的空间的地图并因此相应用于制作地图。与此相关的内容例如参见DE102008014912A1。根据距离测量检测的空间界限，需要时在考虑空间内可能的障碍情况下，优选以周围的地图，特别是由多个房间组成的住宅的形式储存，进一步优选储存在该设备的非易失存储器内，从而在清洁或运输过程的进程中为定向可以调用该地图。此外，与此相关公知借助这样储存的地图根据进一步储存的算法测定该设备的有利移动策略，进一步也包括识别优选处于设备的移动路线中并由传感器检测到的物体。为此必须尽可能精确测定与例如像家具或墙壁界限等物体的距离值。此外公知用于即时定位与地图构建的方法，特别是以概念SLAM公知。与此相关的内容参阅IEEE院士 Hugh Durrant-Whyte和Tim Bailey 2006年6月发表在uRobotics&Automation Magazine, IEEE，，杂志上的科技文章“Simultaneous Lokalisationand Mapping(SLAM) ”的第I部分。SLAM在这种情况下讲述通过不存在地图的环境进行运动的机器人的问题。机器人形成其自我运动和其周围内特性的相对观察。SLAM的目标是构建周围和路线的地图，该地图可以通过机器人或可自动移动设备制作和利用。为找到实际位置，在这种情况下检查大量可能的设备位置和定向。可能的设备位置和/或定向在SLAM中称为质点，其中，每个这些质点可供可能的设备位置和/或定向使用。可能的位置在这种情况下表现为具有高加权的质点。不可能的质点因此获得低加权并几乎甚至根本不可能对定位做出贡献。如果设备运动，那么下面质点就环绕可能的位置和定向发生“散射”。“散射”在这种情况下意味着，最后一代中的质点接着产生其它质点，这些质点然后可供设备的新位置使用。在质点的散射后，将这些质点与光学单元的测量结果相比较并相应加权。质点散射在这种情况下通常限制在固定数量例如一千上。质点然后以最可能的实际位置依据高斯分布散射。
发明内容
鉴于所公开的现有技术，本发明的目的在于，对所述类型的方法做进一步的改进。该目的首先和基本上通过权利要求I的主题得以实现，其中规定，为所计算出的质点云的最大延伸配备坐标系的第一轴并由此出发检测质点在另一个、即第二坐标轴方向上的偏差，进一步将质点全部投影到第一坐标轴内并为这样检测的质点分布配备分布曲线，其中，分布曲线的最大值评估为设备实际位置的近似值。根据所建议的解决方案，设备所占据位置的定位特别是在利用SLAM方法的情况下得到改进。从现有技术中公知为每个散射过程重新计算高斯分布。质点散射越多，计算开支(高斯计算)相应增加。特别是在这种情况下产生大量的高斯计算，这些计算由于所含有的指数函数而计算量很大。这一点会导致必须使用大功率的微处理器。为从质点中选取定位位置而将所有散射质点取平均值证明不够精确，因为例如在查找范围非常大的情况下和所有散射质点产生的平均值的方差大时，会产生方向不精确的位置。如果进一步例如空间内存在障碍，那么会出现产生的平均值处于障碍的范围内，因为质点可以环绕该障碍散射。在利用选择最高加权质点情况下的定位也不精确，因为在这种情况下所测定的精确度会由此受到不利影响，即具有类似高概率的多个质点通过一个例如几厘米的范围散射并在这种情况下仅选取具有最高概率的质点。用于评判实际定位精确度的重要信息提供实际质点散射的观察。如果从所有散射的质点中计算方差，那么根据所建议的方法从中得出实际的定位精确度或设备所要确定位置的可靠性。利用方差的估值，以便进一步获取有关定位精确度的其它有价值的信息。利用所建议的方法因此分析所有散射质点的方差，以便由此改进SLAM定位。如果方差非常小，相应所有质点几乎处于一个位置上，那么利用每个质点就已经相当好地反映出位置的精确度。如果方差并因此相应所计算的质点云的最大延伸相反非常大，那么实际的定位精确度与上述情况相比确切地说并不精确并因此更不可知。特别是在这里解析地使用所建议的方法。优选对质点云在不同的方向上的最大延伸进行估值，优选在两个彼此垂直定向的方向上进行，这一点优选根据对质点云的坐标系配备进行。如果在这种情况下质点方差在一个方向上(例如在一个坐标轴的方向上)变窄(比较小的质点云延伸)，那么依据该方法就得出关于所述坐标轴方向相当好的定位。相反一个坐标轴方向上的大延伸提供在该方向上确定位置时存在更高不精确度的信息。至少在超过预先规定的方差阈值情况下，依据方法才进行进一步的分析。进一步优选这种分析在两个坐标轴每次新的位置确定时进行。在这种情况下，沿一个坐标轴设置的质点全部投影到与该坐标轴垂直分布的另一坐标轴内，特别是质点加权方面的数值。据此产生一维的质点分布，为该质点分布根据一维示出的质点分布配备分布曲线，特别是高斯曲线，进一步用于改进定位精确度。在这种情况下所测定的最大值，特别是所测定的阶跃最大值(“峰值”)优选依据质点分布的概率特性判定为设备实际位置的非常好的近似值。该判定内优选同时包括每个质点所测定的每个概率值，从而质点具有较高加权的质点与具有较低加权的质点相比相应在一维质点分布的图示中反映出来。所测定的峰值位置(分布曲线的最大值或阶跃的最大值)在这种情况下可与平均值位置明显不同。即便在质点比较大的散射时，也能够根据所建议的方法确定设备在两个质点之间范围内的位置。相应通过所建议的方法，与所公开的现有技术相比可总体上减少质点散射，这样以具有优点的方式加速算法并可使用与现有技术相比功率更小并因此成本更加低廉的电子装置。下面也结合
按照其与权利要求I的主题或其它权利要求特征的优选对应说明本发明的其它特征。但这些特征也可以按照与权利要求I或各自的其它权利要求的单个特征的对应或各自独立地具有重要意义。 所设置的和上述从现有技术中公开的用于障碍识别的周围距离传感器发射测量光束。这种测量光束测定到测量光束在最近的障碍物(例如墙壁或家具)上的入射部位的距离。作为测量方法在这种情况下优选使用光飞行时间法(ToF, time offlight)。与此相关也可以使用相位相关法(PKS)。进一步优选考虑三角测量法。测量光束可以设计为线(光束的扩散角非常小，小于50mrad，这一点优选典型地导致l_22mm范围内的光束直径)或作为扩张的光束。在这种情况下，优选使用发散2-4mrad的光束，其在3m的距离时达到20-30mm的直径。传感器的接收范围以相同的方式优选作为发散的接收波瓣构成，其中，为补偿公差其发散大于发射光束的发散(例如2倍)。用于测量与物体的距离的非接触式工作的传感器装备至少一个产生测量光束的光源。光源发射可见或不可见波长范围内的光，例如650nm范围内的红光或532nm范围内的绿光。优选700nm以上波长红外线范围内的光,进一步优选例如785nm、850nm或980nm波长的辐射源(激光二极管或LED)。光源可以是灯或LED，但优选具有激光二极管。进一步优选传感器装备至少一个光学接收元件，该元件至少在发射元件所选择的波长范围内灵敏，进一步优选例如至少作为光电二极管、光电阻、CCD芯片或CMOS芯片构成。光学接收器可以作为用于检测个别地输入的光信号的单个接收元件或作为用于瞬间或顺序检测多个输入的光信号的多光电兀件阵列或多光电兀件行构成。与此相关亦公知扩展的传感器，例如线状或平面的PSD元件。可以根据选择为光源以及光敏元件配设光学元件(优选用于构成发射光束/发射光锥或接收光束/接收光锥)，下面无需详细描述。光学元件可以是透镜(会聚透镜、发散透镜，也设计为菲涅耳透镜，非球面的、球面的)、光阑(圆形、缝隙状、任意造型，设计为本身的部件或与传感器的外壳一体化)、棱镜、反射镜(平面、凹面、凸面、任意形状)、光导或还有任意形状的元件。光学元件也指光程中的保护盘或覆盖盘，用于光学装置的机械保护。优选为光源和/或光敏元件配设滤光器，它们对预定的波长尽可能好地通过，但却让其它波长尽可能少地通过。滤光器可以设计为分立元件或与其它光学元件(例如透镜的染色或涂层、保护窗等)一体化。此外可以是染色、涂层、真空镀膜等。如果使用反射镜，那么优选是表面反射镜，因为这种反射镜具有较低的光损失。在这种情况下，进一步将反射镜设计为压力注塑件并将本身的反光面设计为具有反射层的表面涂层。在这里使用金属层，例如银、金或铜，进一步优选铝。在使用铝的情况下，进一步优选设有防腐层作为其它涂层(钝化)。在优选的设计中，在所建议的区域内部确定高停留概率和低停留概率的区域，其中，优选在高停留概率的区域内计算比低停留概率的区域内更多的质点。相应优选在可能性最大的设备位置的地点上产生比进一步优选在边缘区域内更高的质点密度。特别是在分布的这些边缘区域内，进一步优选也预先规定质点(低停留概率)，以便可以考虑定位时的移动过程(例如由于驱动轮打滑)设备的较大偏差。所建议的方法优选在这种情况下使用，即按照所进行的质点分布(优选在取决于移动路线、移动方向和移动距离的情况下)将质点云或每个所设置的单个质点与借助传感器所测定的设备新位置上的实际距离值进行比较。通过距离测量产生的周围图像或所测定的距离值基本逐步投影到每个单个质点上，这些质点借助与距离数据一致的数量加权。借助首先测定的方差(质点云沿坐标轴的延伸)在进一步优选的设计中在与坐标轴的偏差方面预先规定极限，超过此极限的质点不再纳入评估范围。相应地借助方差优选确定阈值，因此进一步优选仅对优选处于方差内部的质点在必要时在考虑恒定因素的情况下进一步进行检查。借助其余的质点将所分析的质点分布优选用于形成其余质点的加权概率值，其中，对分布曲线中靠近阶跃最大值(“峰值”)的质点比质点分布的一维图示中附近没有阶跃最大值的质点更强地纳入分析。在进一步优选的设计中，附加地在定向角方面评估质点。为设备的定向角优选进行模拟观察。可选的是，每个质点的定向角也可以作为附加的数值进入共同的一维质点分 布内。事实证明此外具有优点的是，质点在偏差确定之前在设备的预定的运动方面被这样地进行评估，使与预定的运动相应的质点得到更高的评估，例如计算上增加数量。相应优选作为对上述方法的补充，定位可以通过推测的设备运动得到改进，方法是这些信息纳入每个单个质点的加权并相应用于分布曲线的图示。例如，如果只需要设备在该位置转动(例如转向运动)，那么事实证明将转动前设备最后确定位置地点处的质点更强地纳入加权值中是合适的。在这种情况下，进一步完全可以至少几乎仅检查角度方差。如果设备进一步例如主要直线移动，那么角度变化变小，因此相应加强检查沿坐标轴的方差。
下面借助仅示出实施例的附图对本发明进行详细说明。其中图I示出地面灰尘收集设备形式的可自动移动设备的透视图；图2示出所计算出的具有沿第一和第二坐标轴分布设置的质点的质点云的示意图；图3示出坐标轴的质点在第二坐标轴内投影布置的示意图；图4示出储存用于测定最大值的分布曲线情况下从图3产生的一维质点分布；图5示出在确定取决于质点方差情况下所选择的阈值时质点分布的另一示意图。
具体实施例方式首先借助图I示出和介绍以吸尘和/或清扫机形式，进一步以可自动移动的家用吸尘机器人形式的设备I。该设备具有底盘，该底盘的朝向所要清理的地面2的底面带有电动的移动轮3以及优选突伸出底盘底面下缘的、同样电动的刷子。设备罩4扣合在底盘上，其中，设备具有圆形的俯视轮廓。在设备I作为吸尘和/或清扫机的设计方面例如参阅开头列举的 DE10242257A1。此外虽然没有示出，但设备I作为对刷子的附加或选择具有吸尘口。在这种情况下，设备I内另外设置电动的抽风电动机。通过未示出的、可反复充电的蓄电池对设备I的各电动部件进行供电，例如，对移动轮3的电动机、刷子的电动装置，必要时对抽风装置和此外对于设备I内用于其控制的其它电动装置进行供电设备I此外具有形式为非接触式工作的第一传感器5的距离/障碍识别装置A，其具有光线发射装置和光线接收装置。该传感器5设置在设备I的设备罩4上面并可以环绕同时是设备I中心垂直轴线的垂直轴线d转动。传感器5优选由三角测量系统组成，借助其可以实施周围距离测量(360°地环绕轴线d，图I中的箭头r)。利用传感器5首先达到障碍识别的目的，这一点根据在优选水平扫描平面上(也就是在与地面2平行延伸的平面上)的旋转扫描进行，从而设备I可以无碰撞在地面2上或在其周围运动。此外如进一步优选的那样，通过传感器5可以对周围进行周围距离测量，其中，在这种情况下所测定的与周围的障碍物和墙壁的距离值优选用于编制整个区域的地图，该地图存储在设备I内。为了自动定位，与同时进行的即时定位和地图构建相应第使用一种SLAM方法。在这种情况下，在SLAM中从设备I的预先计算出的假定第一位置出发计算质点6形式的大量可能的位置和定向并在设备相应移动后，根据此时占据的第二位置，借助障碍识别装置A的测量结果将此前产生的质点6之一按照预定的考虑概率的选择算法假定为设备I的新位置。在这种情况下，优选每个质点6根据借助障碍识别装置A所测定的实际距离值以及进一步优选根据设备的预定的移动方向和/或移动距离和/或移动速度判定。例如与设备的预定的移动方向相应的质点6在这种情况下比不处于预定移动路线中的质点得到更高的判定。质点6的更高判定例如可以通过在计算上增加所设置的质点6而达到。总体上产生的质点云7此后首先根据带有第一坐标轴χ和与其垂直定向的第二坐标轴I的坐标系K的设定在该质点云的延伸方面进行分析。如图2举例所示，如果δχ方差相当小，优选低于预先规定的阈值，那么从中得出存在关于X位置的相当好的定位。在这里进一步例如仅计算的平均值形成足够设备近似精确的位置确定。如果相反存在大的方差，例如图2中质点云7在y方向上的延伸，那么这一点得出在该方向上与位置确定相关存在较高的不精确度(对照图2中的方差δ y)。为测定设备最可能的、优选精确的位置，在这种较大的方差时，一个方向上的质点6(在该实施例中y方向上的质点6)全部投影到另一坐标轴内(在该实施例中投影到第一坐标轴χ内)，进一步优选依据图3的图示基本投影到共同的y平面内，用于一维质点分布的进一步图示。 必要时在考虑例如从移动路线中产生的判定加权情况下这样检测到的一维质点分布依据图4的图示利用高斯分布曲线形式的分布曲线H储存，其中，阶跃的最大值P(峰值)判定为设备I实际位置的近似值。正如所看到的那样，设备I由此测定的位置与一维质点分布相关也处于两个质点6或一维投影到平面E内的质点之间。由此达到更好确定设备I位置的目的，特别是与仅通过计算得出平均值相比。正如在图4中的实施例中那样，最大位置P可与计算上所测定的平均值位置M明显不同。图4中标注的投影到平面E内的质点的高度b代表设备位置的概率。优选为设备I按照角度的方向(参照图2中的箭头c)执行相应地使用相同方法的模拟分析。
为进一步减少用于确定设备I实际位置的计算开支，在该方法的进一步扩展中，借助方差(\和/或Sy)确定阈值，在该阈值的内部进一步依据上述方法仅检查质点6。相应在质点云7的内部相应产生质点云下部区域7'，超出该下部区域的质点6不进一步纳入判定中，以便这样优选借助然后可能更清晰出现的阶跃最大值P达到进一步改进设备I位置确定的目的。所公开的所有特征(本身)对本发明均是实质性的。因此所属/附加的优先权文件(在先申请副本)的公开内容全部同时纳入本申请的公开内容，也出于此目的将这些文件的特征同时收入本申请的权利要求中。从属权利要求在其选择性的并列语句中表示现有技术独立的有独创性的进一步扩展，特别是为了在这些权利要求的基础上进行分案申请。附图标记列表1 设备2 地面3移动轮4设备罩5传感器6 质点7质点云I'质点云下部区域b 概率大小c 旋转轴r 箭头χ 第一坐标轴y 第二坐标轴A 障碍识别装置E 平面H 分布曲线K 坐标系M 平均值P 最大值δ χ χ轴方差5y y 轴方差。
权利要求
1.一种用于确定可自动移动设备(I)，特别是可自动移动的地面灰尘收集设备的位置的方法，该设备优选具有电动的移动轮(3)，其中，该设备(I)具有由光学发射和接收单元组成的障碍识别装置(A)，其中，从该设备(I)的预先计算出的假定第一位置出发进一步计算出大量可能的位置和定向(质点6)并在该设备(I)相应地移动后根据此时占据的第二位置借助所述光学单元的测量结果将此前产生的质点(6)之一按照预先规定的考虑概率的选择算法假定为该设备(I)的新位置，其特征在于，对质点(6)进行如下评估为所计算的质点云⑵的最大延伸配备坐标系⑷的第一轴(x，y)并由此出发检测质点(6)在另一个、即第二坐标轴(y，x)方向上的偏差，然后将质点(6)全部投影到第一坐标轴(x，y)内并为这样检测的质点分布配备分布曲线(H)，其中，分布曲线(H)的最大值(P)被评估为该设备(I)实际位置的近似值。
2.按权利要求I或特别是如下所述的方法，其特征在于，在与第一坐标轴U，y)的偏差方面预先规定极限，超过此极限的质点(6)不再纳入评估范围。
3.按前述权利要求之一或多项或特别是如下所述的方法，其特征在于，在定向角方面对质点(6)进行评估。
4.按前述权利要求之一或多项或特别是如下所述的方法，其特征在于，在确定偏差之前在设备(I)的预先规定的运动方面对质点(6)这样进行评估，使与预先规定的运动相应的质点(6)得到更高的评估，例如计算上增加数量。
全文摘要
本发明涉及一种用于确定可自动移动设备的位置的方法，该设备优选具有电动的移动轮，其中，设备具有障碍识别装置，其中，从设备的预先计算出的假定第一位置出发进一步计算出大量可能的位置和定向(质点6)并在设备相应地移动后根据此时占据的第二位置借助光学单元的测量结果将此前产生的质点之一按照预先规定的考虑概率的选择算法假定为设备的新位置。本发明建议对质点进行如下评估为所计算出的质点云的最大延伸配备坐标系的第一轴并由此出发检测质点在另一个、即第二坐标轴方向上的偏差，然后将质点全部投影到第一坐标轴内并为这样检测的质点分布配备分布曲线，其中，分布曲线的最大值被评估为该设备实际位置的近似值。
文档编号G05D1/02GK102621554SQ20121008409
公开日2012年8月1日 申请日期2012年1月21日 优先权日2011年1月21日
发明者A·索尔瓦尔德, M·瓦尔梅耶 申请人:德国福维克控股公司