專利名稱：控制系統(tǒng)、具有該控制系統(tǒng)的移動機器人裝置及控制方法
技術領域：
本發(fā)明總體構(gòu)思涉及一種控制系統(tǒng)、具有該控制系統(tǒng)的移動機器人裝置及其控制方法。更具體地講，本發(fā)明總體構(gòu)思涉及一種能夠使用傳感器并基于是否滿足必要條件的確定來估計用于移動機器人的控制數(shù)據(jù)的控制系統(tǒng)。本發(fā)明總體構(gòu)思還涉及具有該控制系統(tǒng)的移動機器人裝置及其控制方法。
背景技術：
將參照圖1描述具有通過使用輸出數(shù)據(jù)的傳感器來估計最優(yōu)機器人控制數(shù)據(jù)的控制系統(tǒng)的傳統(tǒng)移動機器人裝置。
圖1是傳統(tǒng)移動機器人裝置的控制框圖。如圖1所示，移動機器人裝置包括機器人主體100、傳感器部件200、數(shù)據(jù)選擇部件300和濾波器部件400。
傳感器部件200可包括一個或多個傳感器，用于感測機器人主體100的方向，例如，機器人主體相對于地磁場的絕對方向。從傳感器部件200輸出的數(shù)據(jù)(下面稱作“感測數(shù)據(jù)”)包括在感測機器人主體的方向期間從周圍環(huán)境引入的外部干擾，以及在測量感測數(shù)據(jù)時產(chǎn)生的測量誤差。
總之，干擾具有非高斯有色分布(colored non-Gaussian distribution)，測量誤差具有高斯白分布(white Gaussian distribution)。詳細地，所述干擾可使得從傳感器部件200輸出的感測數(shù)據(jù)失真并無效。
數(shù)據(jù)選擇部件300使用預定規(guī)則來確定從傳感器部件200輸出的感測數(shù)據(jù)中包含的干擾是否可以被忽略。如果感測數(shù)據(jù)滿足該規(guī)則，則確定該干擾可以被忽略，然后將感測數(shù)據(jù)輸出到濾波器部件400。
可以由Kalman濾波器來實現(xiàn)的濾波器部件400通過使用從數(shù)據(jù)選擇部件300輸入的感測數(shù)據(jù)準確地估計機器人主體100的方向。當輸入的感測數(shù)據(jù)具有高斯概率分布時，Kalman濾波器可以計算(方向估計的)最優(yōu)值。
然而，如果數(shù)據(jù)選擇部件300使用的規(guī)則是不準確的，則具有非高斯概率分布的感測數(shù)據(jù)可被輸入到濾波器部件400。換句話說，盡管實際上干擾不能被忽略，但是干擾仍然可以滿足所述規(guī)則，因此可以被輸入到濾波器部件400，這會導致不期望的結(jié)果，例如，機器人主體100的錯誤的方向。
例如，假設傳感器部件200包括兩個磁羅盤，并且數(shù)據(jù)選擇部件300應用的規(guī)則為如果從兩個磁羅盤輸出的感測數(shù)據(jù)相同，則干擾可以被忽略。如果包含干擾的感測數(shù)據(jù)從傳感器部件200的兩個磁羅盤輸出，并且恰好相同，則數(shù)據(jù)選擇部件300確定干擾可以被忽略(盡管干擾不應該被忽略)，然后將感測數(shù)據(jù)(包含干擾)輸出到濾波器部件400。
結(jié)果，由濾波器部件400估計的機器人主體100的方向與機器人主體100相對于地磁場的期望的方向極大不同。這可導致移動機器人裝置向著錯誤方向移動。
因此，找到用于數(shù)據(jù)選擇部件300的準確的規(guī)則是重要的。然而，難于找到這種使數(shù)據(jù)選擇部件300準確地確定感測數(shù)據(jù)中是否包含干擾的規(guī)則。
為了部分解決這個問題，在2006 IEEE國際機器人學與自動化會議的論文集中，由Woong Kwon、Kyung-Shik Roh和Hak-Kyung創(chuàng)作的題為“ParticlesFilter-based Heading Estimation using Magnetic Compasses for mobile RobotNavigation”的文章中，曾經(jīng)提出一種間接使用在感測數(shù)據(jù)沒有由于干擾而失真時滿足的必要條件來估計感測數(shù)據(jù)的方法。使用必要條件的原因是不難找到感測數(shù)據(jù)有效時要滿足的必要條件。
這個方法可以減少對感測數(shù)據(jù)的有效性錯誤判斷的可能性，但是，由于僅使用用于確定感測數(shù)據(jù)的有效性的必要條件，而不是充分條件，因此，不能完全消除錯誤判斷的可能性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明總體構(gòu)思提供一種控制系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)能夠在不能確定外部干擾是否反映在從傳感器部件輸出的數(shù)據(jù)中時使用概率方法來準確地估計機器人主體的方向。還提供了一種具有該控制系統(tǒng)的移動機器人裝置及其控制方法。
本發(fā)明總體構(gòu)思還提供一種控制系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)即使在感測數(shù)據(jù)不具有高斯概率分布時也能夠準確估計機器人主體的方向。還提供了一種具有該控制系統(tǒng)的移動機器人裝置及其控制方法。
本發(fā)明總體構(gòu)思還提供了一種控制系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)能夠通過融合具有與傳感器有效性相關問題的各種傳感器來獲得機器人方向的最優(yōu)估計值。
本發(fā)明總體構(gòu)思還提供一種控制系統(tǒng)，所述控制系統(tǒng)能夠通過粗略地融合包括一些輸出由于過度擾動而失真的無效數(shù)據(jù)的傳感器的普通傳感器系統(tǒng)中的各種傳感器，準確估計狀態(tài)變量。
可通過提供一種控制系統(tǒng)的控制方法來實現(xiàn)本發(fā)明總體構(gòu)思的上述和/或其它方面和效用，所述控制方法使用從控制系統(tǒng)中的傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)來估計當前狀態(tài)變量。所述方法包括確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；從前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一狀態(tài)變量從所述前一采樣值獲得；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重來估計當前狀態(tài)變量。
還可通過提供一種控制移動機器人裝置的方法來實現(xiàn)本發(fā)明總體構(gòu)思的上述和/或其它方面和效用，所述移動機器人裝置具有機器人主體和傳感器部件，所述傳感器部件輸出與機器人主體相對于地磁場的當前方向相關的當前數(shù)據(jù)。所述方法包括確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件，其中，當從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)不受地磁場影響時，認為滿足必要條件；從自傳感器部件獲得的前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一采樣值與機器人主體的前一方向相關；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重估計機器人主體的當前方向。
估計機器人主體的當前方向的步驟包括使用提取的當前采樣值和計算的權重，并將提取當前采樣值和計算權重的步驟重復預定次數(shù)來計算概率分布?？捎嬎愀怕史植嫉钠骄祦砉烙嫏C器人主體的當前方向。
估計機器人主體的方向的步驟包括基于計算的概率分布的平均值來估計機器人主體的方向?；诋斍安蓸又涤嬎惝斍皵?shù)據(jù)的權重的步驟包括在當前數(shù)據(jù)滿足必要條件時，根據(jù)下述式1來計算當前數(shù)據(jù)的權重，在當前數(shù)據(jù)不滿足必要條件時，根據(jù)下述式2來計算當前數(shù)據(jù)的權重<式1>p(Zt|Xt，C，V)p(C|V)+p(Zt|Xt，Cc，V)p(Cc|V)；<式2>p(Zt|Xt，C，Vc)p(C|Vc)+p(Zt|Xt，Cc，Vc)p(Cc|Vc)
其中，Zt是當前時間t時的當前數(shù)據(jù)，Xt是當前時間t時的機器人方向的估計值，C是當前數(shù)據(jù)不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真的事件，Cc是當前數(shù)據(jù)受到地磁場干擾的影響的事件，V是滿足當傳感器部件不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件，Vc是不滿足當傳感器部件不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件。
傳感器部件可包括磁羅盤。此外，可使用粒子濾波器來估計機器人主體的方向。
因此，可基于估計的當前方向提供關于機器人主體的定位或定向控制。
還可通過提供一種控制系統(tǒng)來實現(xiàn)本發(fā)明總體構(gòu)思的上述和/或其它方面和效用，所述控制系統(tǒng)包括傳感器部件、必要條件確定部件和估計器，用于執(zhí)行上述各種方法操作，以估計當前狀態(tài)變量(例如，機器人主體的方向)。
還可通過提供一種移動機器人裝置來實現(xiàn)本發(fā)明總體構(gòu)思的上述和/或其它方面和效用，所述移動機器人裝置包括機器人主體；傳感器部件，輸出與機器人主體相對于地磁場的方向相關的數(shù)據(jù)；必要條件確定部件，設置當輸出數(shù)據(jù)不受外部磁場影響時滿足的必要條件，并確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；數(shù)據(jù)估計器，從前一采樣值提取當前采樣值，根據(jù)所述采樣值，從傳感器部件獲得機器人主體的方向；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，所述權重依賴于是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重來估計機器人主體的方向。
數(shù)據(jù)估計器通過將提取當前采樣值并計算權重的操作重復預定次數(shù)來計算提取的當前采樣值和計算的權重，作為概率分布。
數(shù)據(jù)估計器可基于計算的概率分布的平均值估計機器人主體的方向。
數(shù)據(jù)估計器可包括基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重的權重計算器，其中，當必要條件確定部件確定當前數(shù)據(jù)滿足必要條件時，根據(jù)下述式1計算當前數(shù)據(jù)的權重；當必要條件確定部件確定當前數(shù)據(jù)不滿足必要條件時，根據(jù)下述式2來計算當前數(shù)據(jù)的權重<式1>
p(Zt|Xt，C，V)p(C|V)+p(Zt|Xt，Cc，V)p(Cc|V)<式2>
p(Zt|Xt，C，Vc)p(C|Vc)+p(Zt|Xt，Cc，Vc)p(Cc|Vc)其中，Zt是當前時間t時的當前數(shù)據(jù)，Xt是當前時間t時的機器人方向的估計值，C是當前數(shù)據(jù)不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真的事件，Cc是當前數(shù)據(jù)受到地磁場干擾的影響的時間，V是滿足當傳感器部件不具有由于地磁場的干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件，Vc是不滿足當傳感器部件不具有地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件。
數(shù)據(jù)估計器可以被配置為基于估計的當前方向來為機器人主體提供信號，以將機器人主體定位在下一方向上。
還可通過提供一種其中包含控制機器人裝置的定向移動的方法的處理器來實現(xiàn)本發(fā)明總體構(gòu)思的上述和/或其它方面和效用，所述方法包括接收由機器人裝置的傳感器部件輸出并且與機器人裝置相對于外部干擾的主體的當前方向相關的當前數(shù)據(jù)；確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件，其中，當從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)不受外部干擾的影響時，認為滿足外部條件；從自傳感器獲得的前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一采樣值與主體的前一方向相關；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重來估計機器人裝置的主體的當前方向。
通過使用提取的當前采樣值和計算的權重計算概率分布的平均值來執(zhí)行估計主體的當前方向的步驟。
所述方法還包括基于估計的當前方向為機器人裝置的主體提供信號，以控制主體的定向移動。
還可通過提供一種含有程序指令的數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)來實現(xiàn)本發(fā)明總體構(gòu)思的上述和/或其它方面和效用，當由機器人裝置中的處理器執(zhí)行所述程序指令時，所述程序指令使得處理器執(zhí)行下述操作接收由機器人裝置的傳感器部件輸出并且與機器人裝置的主體相對于外部干擾的當前方向相關的當前數(shù)據(jù)；確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件，其中，當從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)不受外部干擾的影響時，認為滿足外部條件；從自傳感器獲得的前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一采樣值與主體的前一方向相關；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重來估計機器人裝置的主體的當前方向。


通過下面結(jié)合附圖對實施例的描述，本發(fā)明總體構(gòu)思的這些和/或其它方面和優(yōu)點，將會變得更加清楚和易于理解，其中圖1是傳統(tǒng)移動機器人裝置的控制框圖；圖2是具有根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的控制系統(tǒng)的移動機器人裝置的控制框圖；圖3是示出根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例估計狀態(tài)變量的示例性控制過程的流程圖；圖4是根具有根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的控制系統(tǒng)的移動機器人裝置的立體圖；圖5是示出具有根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的控制系統(tǒng)的圖4中的移動機器人裝置的操作的流程圖。
具體實施例方式
現(xiàn)在，將詳細描述本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例，其例子列舉在附圖中，其中，相同的標號始終表示相同的部件。下面，參照附圖描述實施例，以解釋本發(fā)明的總體構(gòu)思。
圖2是具有根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的控制系統(tǒng)的移動機器人裝置的控制框圖。圖3是示出根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例估計狀態(tài)變量的示例性控制過程的流程圖。如下面所討論的，狀態(tài)變量可包括，例如，關于移動機器人裝置中的機器人主體的方向或方位而被將確定的值。盡管下面術語“值”可能不與術語“方向”、“方位”等一起使用，但是，本領域的技術人員顯然可知，這里討論的“方向”或“方位”的確定或估計隱含地包括對于“方向”的“值”(例如，離開參考方位30°等)的確定，從而以自動的方式完成機器人主體的正確的位置放置。
如圖2中所示，移動機器人裝置，例如清潔機器人、服務機器人等，可包括機器人主體10、傳感器部件20、必要條件確定部件30和數(shù)據(jù)估計器40。
機器人主體10可具有移動輪(未示出)。機器人主體10可根據(jù)由數(shù)據(jù)估計器40提供的與方向相關的數(shù)據(jù)移動，這將在后面描述，機器人主體10可包括CPU或微型計算機(未示出)，以檢測和控制機器人主體的當前移動位置、當前移動方向等。
在實施例中，傳感器部件20可以附著于機器人主體10的一側(cè)，并且可輸出機器人主體10(相對于地磁場)的與方向相關的數(shù)據(jù)。傳感器部件20可包括一個或多個傳感器。從傳感器部件20輸出的與方向相關的數(shù)據(jù)可包括例如由于外部磁場干擾(例如，電子裝置(例如，揚聲器)的干擾)、或者是鐵框或壁引起的失真。
必要條件確定部件30設置當機器人主體10不受外部磁場干擾影響時認為應該被滿足的必要條件，還確定當前數(shù)據(jù)是否滿足設置的必要條件。
如果當前數(shù)據(jù)不滿足必要條件，則必要條件確定部件30確定當前數(shù)據(jù)受外部磁場干擾的影響。即使在當前數(shù)據(jù)滿足必要條件時，當前數(shù)據(jù)仍然受外部磁場干擾的影響。
下面，將描述尋找當不受外部磁場干擾時滿足的必要條件的過程。對于該過程中的詳細的式，請參考上面提到的在2006 IEEE國際機器人學與自動化會議的論文集中，由Woong Kwon、Kyung-Shik Roh和Hak-Kyung創(chuàng)作的題為“Particles Filter-based Heading Estimation using Magnetic Compasses formobile Robot Navigation”的文章。
總之，按照下面的式1，從由傳感器部件20感測的原始信息rx和ry計算分別在x和y方向上感測的地磁場(EMF)分量Hx和Hy。
<式1>
Hx＝|HE|(rx-ox)/(rxmax-rxmin)Hy＝|HE|(ry-oy)/(rymax-rymin)這里，|HE|表示地磁場的大小，rxmax和rymax分別表示rx和ry的最大值，rxmin表示rx的最小值，rymin表示ry的最小值，ox和oy分別表示0.5(rx，rymax+rx，rymin)和0.5(rxmax，ry+rxmin，ry)的偏移值。
傳感器部件20執(zhí)行對計算的Hx和Hy的反正切(arctangent)計算，并輸出Hx和Hy的反正切值作為當前數(shù)據(jù)。從傳感器部件20輸出原始信息作為具有比例因子和偏移的當前數(shù)據(jù)的過程被稱作“校準”。
盡管這個校準過程可以補償移動機器人裝置的內(nèi)部產(chǎn)生的內(nèi)部磁場干擾，但是，它不能補償從外部(例如，電子設備、壁、支柱、金屬等)引入的外部磁場干擾。因此，通過使用比例因子的幅值的上限和下限以及偏移的上限和下限獲得必要條件，所述比例因子的幅值的上限和下限以及偏移的上限和下限是在沒有或幾乎沒有外部磁場干擾的地方，例如，遠離壁、支柱、金屬等地方通過校準過程計算的。
使用從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)，根據(jù)下面的式2可獲得地磁場的大小<式2>
|H|2=(rx-OxA^x×|HE|)2+(ry-OyA^y×|HE|)2,]]>其中，Ox和Oy表示基本為常量值的偏移，因此，可以被假定為常量， 和 表示通過校準過程計算的幅值。
使用幅值 和 的上限和下限，建立的下述式3可具有95％的可靠性<式3>
Ayl≤Aytrue≤Ayu]]>Axl≤Axtrue≤Axu,]]>其中，Ayl是Ay的下限，Ayu是Ay的上限，Axl是Ax的下限，Axu是Ax的上限。
在式3中，Aytrue和Axtrue表示地磁場區(qū)域中的幅值，并且具有未知值。Aytrue和Axtrue具有未知值的原因是這些幅值由于弱的外部磁場干擾、測量誤差、地板的不平坦(例如，移動機器人裝置放置的地方)等原因而具有不確定性。然而，由于這些不確定性可以被等效地施加到x和y軸，因此，可以假定建立下面的式4<式4>
Axi-AxlAxu-Axl=Ayi-AylAyu-Ayl.]]>由于在式4中獲得的幅值被期望符合統(tǒng)計分布的特性，因此也可以建立下面的式5<式5>
Aytrue≅aAxtrue+b,]]>其中，a≡(Ayu-Ayl)/(Axu-Axl)b≡(AylAxu-AxlAyu)/(Axu-Axl)。
此時，當新的未知變量定義為如下 并且引入安全裕度γx和γy時，可從上述式3導出下述式6<式6>
或者ψxl≤ψx≤ψxu 或者ψyl≤ψy≤ψyu。
如果機器人主體10不受外部磁場干擾的影響，則可從上述式1得到下述式7<式7>
(rx-OxAxtrue)2+(ry-OyAytrue)2=1.]]>使用上述式2和6，可以獲得與從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)相關的下述式8，并且也可在假設當前數(shù)據(jù)不受外部磁場干擾的影響的條件下獲得下述式9<式8>
|H|2/|HE|2＝(ψxsin2θ+ψycos2θ)，其中，θ是當前數(shù)據(jù)。
<式9>
θtrue(=arctanAytrue(rx-Ox)Axtrue(ry-Oy)).]]>整理上述式8，可得下述式10<式10>
|H|2/|HE|2=0.5(ψx2+ψy2+(ψy2·ψx2)cos2θ)]]>其中，將上述式5和6代入獲得的式10中，獲得下述式11<式11>
其中，ψ1+=ψx12+ψy12,]]>φ1=min(ψ1-cos2θ,ψu-cos2θ),]]>ψu+＝ψxu2+ψyu2，φu＝max(ψl-cos2θ，ψu-cos2θ)，ψ1-=minψy=a′ψx+b′(ψy2-ψx2),ψu-=minψy=a′ψx+b′(ψy2-ψx2),]]>θ是當前數(shù)據(jù)。
如果傳感器部件20包括兩個傳感器，則可在兩個傳感器感測的地磁場的大小之間出現(xiàn)不同。在這種情況下，可獲得下述式子<式12>
fxl+fyl+fy-≤2(|1H|2·|2H|2)/|HE|2≤fxu+fyu+fu-]]>其中，fx1＝min fx(1ψx)，fy1＝min fy(1ψy)，fxu＝max fx(1ψx)，fyu＝max fy(1ψy)，其中，1ψx1≤1ψx≤1ψxu，1ψy1≤1ψy≤1ψyu，fx(ψy1)=ψx21(α′xψx1+β′x)2,]]>fy(ψy1)=ψy21(α′y1ψy+β′y)2,]]>f1-=(g1cos2θ,gucos2θ),]]>fu-=max(g1cos2θ,gucos2θ),]]>gu=maxψy1=a′1ψx+b′(fy(ψy1)·fx(ψx1)).]]>gu=maxψy1=a′1ψx+b′(fy(ψy1)·fx(ψx1)).]]>上述式11和12表示當機器人主體10不受外部磁場干擾的影響時滿足的必要條件。因此，必要條件確定部件30確定當前數(shù)據(jù)是否滿足式11，然后，如果滿足式11，則確定當前數(shù)據(jù)是否滿足式12。
如果當前數(shù)據(jù)不滿足式11，或者盡管當前數(shù)據(jù)式11，但是不滿足式12，則必要條件確定部件30確定當前數(shù)據(jù)受外部磁場干擾的影響。
盡管在上述討論的實施例中，必要條件是兩個，但是應該理解的是，必要條件也可以是一個或三個或更多。
數(shù)據(jù)估計器40將從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)和將從傳感器部件20輸出的采樣值進行比較，并基于比較的結(jié)果，估計當前狀態(tài)變量(例如，如上面所提到的機器人主體10的方向的值)。在本實施例中，數(shù)據(jù)估計器40可以由在即使輸入數(shù)據(jù)具有非高斯概率分布時也能夠計算準確值的粒子濾波器來實現(xiàn)。
在本實施例中，數(shù)據(jù)估計器40還可包括權重計算器45，用于基于采樣值(從傳感器20輸出)計算當前數(shù)據(jù)(也從傳感器20輸出)的權重，這將在后面更詳細地描述。
下面，將參照圖3來詳細描述校正從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)的過程，圖3是示出根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的估計狀態(tài)變量(例如，機器人主體10的方向和方位的值)的示例性控制過程的流程圖。
參照圖3，在操作S11中，在當前時間“t”從傳感器部件20輸出當前數(shù)據(jù)Zt時，必要條件確定部件30(在操作S13中)確定當前數(shù)據(jù)Zt是否滿足必要條件。
數(shù)據(jù)估計器40在操作S15中從概率分布p(xt-1)={xt-1i,wt-1i)i=1,...,N]]>中提取多個(N)采樣值Xt-1，其中，所述多個采樣值Xt-1在前一時間“t-1”被提取，并具有在前一時間“t-1”分配給它們的相應權重Wt-1。在這種情況下，具有更高權重的采樣值更有可能被提取。下面將描述概率分布的細節(jié)。
此外，數(shù)據(jù)估計器40在考慮在前一時間“t-1”預先提取的第i個采樣值Xit-1的情況下，提取將在當前時間“t”輸出的第i個采樣值Xit-1。在這種情況下，使用測量誤差概率分布P(Xt|Xt-1，Vt-1)(其中，Vt-1是在前一時間“t-1”時的輸入控制)來提取當前時間“t”的采樣值Xit。
例如，假設前一時間“t-1”的采樣值Xt-1是30°，并且從機器人主體10輸入移動2°的控制指令。然后，數(shù)據(jù)估計器40計算平均值為32°(這是30°的前一時間t-1的采樣值Xt-1和2°的控制輸入的相加的和)的高斯概率分布，從計算的高斯概率分布提取在當前時間“t”的采樣值Xit。
在操作S17，數(shù)據(jù)估計器40的權重估計器45從當前數(shù)據(jù)Zt落入提取的采樣值Xit的預定范圍內(nèi)的概率來計算權重Wit。這里，權重Wt是指似然性p(z|x)，即，從當前時間“t”的采樣值Xit獲得當前數(shù)據(jù)Zt的概率。
下面，將描述權重計算器45如何計算權重Wit。
開始，定義當前數(shù)據(jù)Zt不受外部磁場干擾影響的事件C和當前數(shù)據(jù)Zt滿足必要條件的事件V來計算權重Wit。詳細地，為了防止當前數(shù)據(jù)Zt受到外部磁場干擾的影響，必須產(chǎn)生事件C。然而，通常不可能僅通過從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)Zt確認事件C是否產(chǎn)生。然而，可以從必要條件確定部件30的確定結(jié)果確認事件V是否產(chǎn)生。因此，當產(chǎn)生事件V時，可根據(jù)貝葉斯定理和全概率公式(Total probability theorem)來獲得下述式13<式13>
wtik=p(zti|xti,C,V)p(C|V)+p(ztk|xti,Cc,V)p(Cc|V)]]>其中，Zt是當前時間“t”時的當前數(shù)據(jù)，Xt是當前時間“t”時的機器人方向的估計值，C是當前數(shù)據(jù)不具有由于外部磁場干擾引起的失真的事件，Cc是當前數(shù)據(jù)受到外部磁場干擾的事件，V是滿足當傳感器部件不具有由于干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件。Vc是不滿足當傳感器部件不具有干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件，上標“k”表示第k個傳感器。
同樣地，當未產(chǎn)生事件V時，可獲得下述式子<式14>
wtik=p(ztk|xti,C,Vc)p(C|Vc)+p(ztk|xti,Cc,Vc)p(Cc|Vc)]]>其中，Zt是當前時間“t”時的當前數(shù)據(jù)，Xt是當前時間“t”時機器人方向的估計值，C是當前數(shù)據(jù)不具有由于外部磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真的事件，Cc是當前數(shù)據(jù)受外部磁場干擾的事件，V是滿足傳感器部件不具有由于干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件，Vc是不滿足在傳感器部件不具有由于干擾引起的失真時的必要條件的事件，上標“k”表示第k個傳感器。
可以假設從傳感器20輸出的當前數(shù)據(jù)Zt的分布通常獨立于事件V。因此，可建立下述式15和16<式15>
p(ztk|xti,C)=p(ztk|xti,C,V)=p(ztk|xti,C,Vc)]]><式16>
p(ztk|xti,Cc)=p(ztk|xti,Cc,V)=p(ztk|xti,Cc,Vc)]]>上述式15的概率分布表示產(chǎn)生了事件C，即當前數(shù)據(jù)Zt不受外部磁場干擾的影響。因此，這個概率分布可被表達為下述式17的高斯高率分布<式17>
p(ztk|xti,C)~N(h(xti),σzk)]]>其中，σz表示傳感器部件20的測量誤差的標準偏差，包括真實測量誤差、校準的不確定性引起的誤差、傳感器的制造誤差等，這可以通過試驗來確定。
上述式16的概率分布表示當前數(shù)據(jù)Zt受到外部磁場干擾的影響。該概率分布可以是用于提取采樣值Xt而不是當前數(shù)據(jù)Zt的任何概率分布，因此，該概率分布可以被表達為下述式18的高斯概率分布<式18>
p(ztk|xti,Cc)~N(h(xti),σh(x)k)]]>其中，σh(x)作為當前數(shù)據(jù)Zt的標準偏差，是獨立于測量誤差的系統(tǒng)誤差。
當從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)Zt滿足必要條件時，上述式13中的P(C|V)表示當前數(shù)據(jù)Zt不受外部磁場干擾影響的概率，并且可通過試驗獲得。
可從1-P(C|V)來計算上述式中的P(Cc|V)，并且可根據(jù)下述式19來獲得上述式14中的P(Cc|Vc)。
<式19>
p(Cc|Vc)=(1-p(C)+p(C)p(V|C))p(C|V)-p(C)p(V|C)p(C|V)-p(C)p(V|C)]]>
其中，P(C)是當前數(shù)據(jù)Zt不受外部磁場干擾影響的概率，P(V|C)是當前數(shù)據(jù)Zt滿足在當前數(shù)據(jù)Zt不受外部磁場干擾影響時的必要條件的概率?？稍跊]有外部磁場干擾的條件下通過試驗獲得這些概率。
因此，在當前數(shù)據(jù)Zt滿足必要條件時，權重計算器45可以使用上述式13來計算權重Wit，在當前數(shù)據(jù)Zt不滿足必要條件時，權重計算器45可以使用上述式14來計算權重Wit。這里，由于上述式13和14不具有高斯概率分布，因此，可以使用粒子濾波器(未示出)來獲得權重Wit。
數(shù)據(jù)估計器40根據(jù)計算的權重Wit估計機器人主體10的方向。在本實施例中，權重計算器45可將計算權重的過程(操作S13和操作S15)重復N次。重復的次數(shù)越多，校正的當前估計值Xt[Zt]的可靠性越高。
例如，如果重復的次數(shù)是100(即，N＝100)，則可獲得具有當前采樣值Xit和計算的權重Wit的概率分布(P＝{Xti，Wti}i＝1...100)，其平均值(∑Xt*W)作為當前時間t時機器人主體10的方向。
然后，數(shù)據(jù)估計器40為機器人主體10提供關于當前時間“t”時的采樣值Xt和權重Wt的概率分布(P＝{Xti，Wti}i＝1...100)，這將用于在下一時間“t+1”移動機器人主體10。
然后，在下一時間“t+1”重復操作S11至S17，并且在下一時間“t+1”，在操作S11中使用在當前時間“t”從機器人主體10提供的概率分布(P＝{Xti，Wti}i＝1...100)。
通過上述過程，在操作S19中，可以在從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)可能受到外部磁場干擾的影響的情況下，根據(jù)是否滿足必要條件，來準確地計算機器人主體10的實際方向(即，當前狀態(tài)變量)。
此外，由于數(shù)據(jù)估計器40可以由粒子濾波器(未示出)來實現(xiàn)，因此，即使當從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)具有非高斯分布時，也能在操作S19中準確計算機器人主體10的實際方向。
圖4是具有根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的控制系統(tǒng)的移動機器人裝置的立體圖。參照圖4，將更詳細地描述移動機器人裝置，所述移動機器人裝置具有由磁羅盤實現(xiàn)的傳感器部件20(例如，傳感器20a和20b)以及由粒子濾波器(未示出)實現(xiàn)的數(shù)據(jù)估計器40。這里應該注意，必要條件確定部件30也可被包含作為機器人裝置的部件(例如，位于機器人主體10的內(nèi)部)，即使這種包含在圖4中是不可見的。
如圖4中所示，傳感器部件20包括多個磁羅盤，例如，包括第一磁羅盤(下面稱為“第一傳感器”)20a和第二磁羅盤(下面稱為“第二傳感器”)20b。
第一傳感器20a和第二傳感器20b附著于機器人主體10上，并輸出與機器人主體10相對于地磁場的方向相關的數(shù)據(jù)，即，機器人主體10偏離地磁場北極的角度。此時，第一傳感器20a和第二傳感器20b可同時感測機器人主體10的方向，并分別輸出第一當前數(shù)據(jù)和第二當前數(shù)據(jù)。
必要條件確定器30確定從第一傳感器20a輸出的第一當前數(shù)據(jù)和從第二傳感器20b輸出的第二當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件。
當粒子濾波器(例如，用于實施數(shù)據(jù)估計器40的粒子濾波器)從前一時間的采樣值Xt-1提取當前時間的采樣值Xt時，權重計算器45計算使從第一傳感器20a輸出的第一當前數(shù)據(jù)落入提取的采樣值Xt的預定范圍內(nèi)的第一權重以及使從第二傳感器20b輸出的第二當前數(shù)據(jù)落入提取的采樣值Xt的預定范圍內(nèi)的第二權重。
由于第一傳感器20a和第二傳感器20b相互獨立，因此粒子濾波器將第一權重乘以第二權重來計算權重Wt，并使用計算的權重Wt來估計當前時間“t”時的機器人主體10的方向。當前時間“t”時的方向因此被當作當前狀態(tài)變量，從提取的采樣值和相應計算的權重來估計當前狀態(tài)變量的值。
由于可使用當傳感器部件20包括多個磁羅盤時的概率，通過上述過程計算當前估計值，因此，可以準確地計算機器人主體10的移動方向。
此外，即使當不能確定從磁羅盤20a和20b輸出的當前數(shù)據(jù)是否受外部磁場干擾的影響時，也可使用粒子濾波器來準確地計算機器人主體10的移動方向。
下面，將參照圖5來描述控制具有根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的控制系統(tǒng)的移動機器人裝置的方法。圖5是示出具有根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的控制系統(tǒng)的圖4中的移動機器人裝置的操作的流程圖。
如圖5中所示，在操作S100中，當從傳感器部件20輸出的數(shù)據(jù)不受外部磁場干擾影響時，必要條件確定部件30將必要條件設置為“滿足”。因此，當發(fā)現(xiàn)從傳感器部件20輸出的數(shù)據(jù)不受外部磁場干擾的影響時，認為“滿足”必要條件。
在操作S101中，傳感器部件20輸出與機器人主體10相對于地磁場的方向相關的當前數(shù)據(jù)Zt。
在操作S103中，必要條件確定部件30確定從傳感器部件20輸出的當前數(shù)據(jù)Zt是否滿足必要條件。
在操作S105中，計數(shù)變量“i”被初始化為“1”，以將后續(xù)操作重復N次。
在操作S107中，數(shù)據(jù)估計器40從采樣值Xt-1提取當前時間的采樣值Xt，所述采樣值Xt-1是在前一時間從傳感器部件20提取的。此時，可以通過考慮前一數(shù)據(jù)Zt-1和在前一時間t-1與機器人主體10的運動相關的控制輸入來提取采樣值Xt。
在操作S109，權重計算器45根據(jù)是否滿足來自必要條件確定部件30的必要條件，基于提取的采樣值Xt，計算當前數(shù)據(jù)Zt的權重Wt。
具體地，在當前數(shù)據(jù)Zt滿足必要條件時，根據(jù)上述式13來計算權重Wt，在當前數(shù)據(jù)Zt不滿足必要條件時，根據(jù)上述式14來計算權重Wt。為了便于參考，下面再給出這兩個式<式13>
wtik=p(ztk|xti,C,V)p(C|V)+p(ztk|xti,Cc,V)p(Cc|V)]]><式14>
wtik=p(ztk|xti,C,Vc)p(C|Vc)+p(ztk|xti,Cc,Vc)p(Cc|Vc)]]>其中，Zt是當前數(shù)據(jù)，Xt是采樣值，C是當前數(shù)據(jù)不受外部磁場干擾影響的事件，CC是當前數(shù)據(jù)受外部磁場干擾影響的事件，V是滿足必要條件的事件，VC是不滿足必要條件的事件。
在操作S111，數(shù)據(jù)估計器40比較“i”和N，以確定使用提取的采樣值Xt計算當前數(shù)據(jù)Zt的權重Wt的操作是否被重復N次。
如果確定“i”不等于N，則在操作S113中，將“i”增加“1”，然后，重復上述操作S107和S109。
如果確定“i”等于N，則數(shù)據(jù)估計器40計算當前數(shù)據(jù)Zt沒有外部磁場干擾的權重Wt的概率分布(P＝{Xti，Wti}i＝1...N))，并在操作S115中，基于計算的概率分布(P＝{Xti，Wti}i＝1...N))估計機器人主體10的方向。這里，估計的機器人主體10的方向是概率分布(P＝{Xti，Wti}i＝1...N))的平均值(∑Xt*W)。
通過上述操作，即使在存在由于障礙引起的外部磁場干擾的情況下，也能計算與機器人主體10的方向相關的數(shù)據(jù)。
這里應該注意的是，在本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例中，可以使用可作為移動機器人裝置的一部分的合適的編程處理器、CPU和控制單元(未示出)，來實施參照圖2中的必要條件確定部件30和數(shù)據(jù)估計器40討論的各種功能。此外，在本發(fā)明總體構(gòu)思的另一實施例中，數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)(未示出)可設置有存儲在其上的合適的軟件或程序指令，所述數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)可包括例如，在機器人主體10中或與機器人主體10關聯(lián)的存儲器單元(未示出)、光學數(shù)據(jù)存儲單元(未示出)(例如壓縮盤(CD))或電磁數(shù)據(jù)存儲單元(未示出)(例如，數(shù)據(jù)盒式磁帶)。當由處理器或CPU(未示出)執(zhí)行時，程序指令可配置處理器或CPU執(zhí)行必要條件確定部件30和/或數(shù)據(jù)估計器40的功能(上面討論的)。
此外，由于感測絕對方向的磁羅盤可應用于移動機器人，例如，用于室內(nèi)的清洗機器人、服務機器人等，可以使用根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思的實施例的位置確定方法來解決由于移動機器人自身位置識別并自動運行而發(fā)生的問題。
如上所述，根據(jù)本發(fā)明總體構(gòu)思，必要條件確定部件確定當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件。必要條件確定部件不使用規(guī)則來確定傳感器的有效性，從而避免規(guī)則的錯誤判斷的可能性。然后，通過使用傳感器的有效性和無效性的條件概率應用粒子濾波器來獲得數(shù)據(jù)的估計值，基于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件的確定結(jié)果來計算所述條件概率。
條件概率可以具有非高斯概率分布。因此，當具有非高斯高率分布的數(shù)據(jù)被輸入粒子濾波器時，粒子濾波器可獲得最優(yōu)估計值。
此外，如上所述，通過使用多個磁羅盤可找到移動機器人的準確的方向，例如，航向角(heading angle)。
盡管上面討論了粒子濾波器使用權重(作為加權估計方式的一部分而被計算)來估計機器人主體的方向，但是應該理解的是，粒子濾波器可使用除了權重之外的因子來估計機器人主體的方向。
從上面的描述清楚可知，本發(fā)明總體構(gòu)思提供的移動機器人裝置及其控制方法即使在從傳感器部件輸出的數(shù)據(jù)受到外部磁場干擾的影響的情況下下，也能夠非常準確地估計機器人主體的移動方向。
此外，本發(fā)明總體構(gòu)思提供的移動機器人裝置及其控制方法，即使在從傳感器部件輸出的數(shù)據(jù)會受到過度的外部磁場干擾的影響的情況下，外部磁場的干擾未知時，也能夠通過使用粒子濾波器，準確地估計機器人主體的移動方向。
此外，本發(fā)明總體構(gòu)思提供的移動機器人裝置及其控制方法，通過使用滿足必要條件的概率確定從傳感器輸出的數(shù)據(jù)是否受到外部磁場干擾的影響，然后通過使用根據(jù)是否滿足必要條件的條件概率，能夠準確地估計機器人主體的方向。
此外，本發(fā)明總體構(gòu)思提供的移動機器人裝置及其控制方法通過使用磁羅盤測量施加給移動機器人裝置的絕對方向，能夠克服與室內(nèi)移動機器人(例如，清洗機器人、服務機器人等)的自身位置識別和自動運轉(zhuǎn)相關的方向或位置定位相關的問題。
盡管已示出和描述了本發(fā)明總體構(gòu)思的一些實施例，但是本領域的技術人員應該理解，在不脫離本發(fā)明總體構(gòu)思的原理和精神的情況下，可以在這些實施例中作出改變，本發(fā)明總體構(gòu)思的范圍由權利要求及其等同物限定。
權利要求
1.一種使用從控制系統(tǒng)中的傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)來估計當前狀態(tài)變量的方法，所述方法包括確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；從前一采樣值提取當前采樣值，前一狀態(tài)變量從所述前一采樣值獲得；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，所述權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重來估計當前狀態(tài)變量。
2.如權利要求1所述的方法，還包括在當前數(shù)據(jù)輸出不受干擾影響時，認為滿足必要條件。
3.一種控制移動機器人裝置的方法，所述移動機器人裝置具有機器人主體和傳感器部件，所述傳感器部件輸出與機器人主體相對于地磁場的當前方向相關的當前數(shù)據(jù)，所述方法包括確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件，其中，當從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)不受地磁場影響時，認為滿足必要條件；從自傳感器部件獲得的前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一采樣值與機器人主體的前一方向相關；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重估計機器人主體的當前方向。
4.如權利要求3所述的控制方法，其中，估計機器人主體的當前方向的步驟包括使用提取的當前采樣值和計算的權重，并將提取當前采樣值和計算權重的步驟重復預定次數(shù)來計算概率分布。
5.如權利要求4所述的控制方法，其中，估計機器人主體的當前方向的步驟還包括基于計算的概率分布的平均值來估計機器人主體的當前方向。
6.如權利要求3、4或5所述的控制方法，其中，基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重的步驟包括在當前數(shù)據(jù)滿足必要條件時，根據(jù)下述式1來計算當前數(shù)據(jù)的權重，在當前數(shù)據(jù)不滿足必要條件時，根據(jù)下述式2來計算當前數(shù)據(jù)的權重<式1>p(Zt|Xt，C，V)p(C|V)+p(Zt|Xt，Cc，V)p(Cc|V)<式2>p(Zt|Xt，C，Vc)p(C|Vc)+p(Zt|Xt，Cc，Vc)p(Cc|Vc)其中，Zt是當前時間t時的當前數(shù)據(jù)，Xt是當前時間t時的機器人方向的估計值，C是當前數(shù)據(jù)不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真的事件，Cc是當前數(shù)據(jù)受到地磁場干擾的影響的事件，V是滿足當傳感器部件不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件，Vc是不滿足當傳感器部件不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件。
7.如權利要求6所述的控制方法，其中，傳感器部件包括磁羅盤。
8.如權利要求6所述的控制方法，其中，估計機器人主體的當前方向的步驟還包括使用粒子濾波器來估計機器人主體的當前方向。
9.如權利要求3所述的控制方法，還包括基于估計的當前方向，將機器人主體定位在下一方向上。
10.一種包括傳感器部件并使用從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)估計當前狀態(tài)變量的控制系統(tǒng)，所述控制系統(tǒng)包括必要條件確定部件，結(jié)合到傳感器部件上，被配置為設置將要滿足的必要條件設置，并確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；數(shù)據(jù)估計器，結(jié)合到必要條件確定部件上，并被配置為從前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一狀態(tài)變量從所述前一采樣值獲得；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提前的當前采樣值和計算的權重來估計當前狀態(tài)變量。
11.如權利要求10所述的控制系統(tǒng)，其中，在當前數(shù)據(jù)輸出不受干擾影響時，認為滿足必要條件。
12.一種移動機器人裝置，包括機器人主體；傳感器部件，結(jié)合到機器人主體上，用于輸出與機器人主體相對于干擾的當前方向相關的數(shù)據(jù)；必要條件確定部件，結(jié)合到傳感器部件上，被配置為設置將要滿足的必要條件，并確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；數(shù)據(jù)估計器，結(jié)合到必要條件確定部件和機器人主體上，并被配置為從自傳感器獲得的前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一采樣值與機器人主體的前一方向相關；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重估計機器人主體的當前方向。
13.如權利要求12所述的移動機器人裝置，其中，在當前數(shù)據(jù)輸出不受干擾影響時，認為滿足必要條件。
14.如權利要求12所述的移動機器人裝置，其中，所述干擾包括地磁場。
15.如權利要求14所述的移動機器人裝置，其中，傳感器部件包括磁羅盤。
16.如權利要求12所述的移動機器人裝置，其中，數(shù)據(jù)估計器被配置為使用提取的當前采樣值和計算的權重，并將提取當前采樣值和計算權重的操作重復預定次數(shù)來計算概率分布。
17.如權利要求16所述的移動機器人裝置，其中，數(shù)據(jù)估計器被配置為基于計算的概率分布的平均值來估計機器人主體的當前方向。
18.如權利要求12所述的移動機器人裝置，其中，數(shù)據(jù)估計器包括權重計算器，所述權重計算器被配置為當必要條件確定部件確定當前數(shù)據(jù)滿足必要條件時，根據(jù)下述式1基于當前采樣值來計算當前數(shù)據(jù)的權重；當必要條件確定部件確定當前數(shù)據(jù)不滿足必要條件時，根據(jù)下述式2基于當前采樣值來計算當前數(shù)據(jù)的權重<式1>p(Zt|Xt，C，V)p(C|V)+p(Zt|Xt，Cc，V)p(Cc|V)<式2>p(Zt|Xt，C，Vc)p(C|Vc)+p(Zt|Xt，Cc，Vc)p(Cc|Vc)其中，Zt是當前時間t時的當前數(shù)據(jù)，Xt是當前時間t時的機器人方向的估計值，C是當前數(shù)據(jù)不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真的事件，Cc是當前數(shù)據(jù)受到地磁場干擾的影響的事件，V是滿足當傳感器部件不具有由于地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件，Vc是不滿足當傳感器部件不具有地磁場干擾引起的數(shù)據(jù)失真時的必要條件的事件。
19.如權利要求18所述的移動機器人裝置，其中，數(shù)據(jù)估計器包括粒子濾波器。
20.如權利要求12所述的移動機器人裝置，其中，數(shù)據(jù)估計器被配置為基于估計的當前方向來為機器人主體提供信號，以將機器人主體定位于下一方向。
21.一種處理器，其中包含控制機器人裝置的定向移動的方法，所述方法包括接收由機器人裝置的傳感器部件輸出并且與機器人裝置的主體相對于外部干擾的當前方向相關的當前數(shù)據(jù)；確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件，其中，當從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)不受外部干擾的影響時，認為滿足必要條件；從自傳感器部件獲得的前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一采樣值與主體的前一方向相關；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重來估計機器人裝置的主體的當前方向。
22.如權利要求21所述的包含所述方法的處理器，其中，通過使用提取的當前采樣值和計算的權重計算概率分布的平均值來執(zhí)行估計所述主體的當前方向的步驟。
23.如權利要求21所述的包含所述方法的處理器，其中，所述方法還包括基于估計的當前方向為機器人裝置的主體提供信號，以控制主體的定向移動。
24.一種含有程序指令的數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)，當由機器人裝置中的處理器執(zhí)行所述程序指令時，所述程序指令使得處理器執(zhí)行下述操作接收由機器人裝置的傳感器部件輸出并且與機器人裝置的主體相對于外部干擾的當前方向相關的當前數(shù)據(jù)；確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件，其中，當從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)不受外部干擾的影響時，認為滿足外部條件；從自傳感器部件獲得的前一采樣值提取當前采樣值，其中，前一采樣值與主體的前一方向相關；基于當前采樣值計算當前數(shù)據(jù)的權重，其中，權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件；基于提取的當前采樣值和計算的權重來估計機器人裝置的主體的當前方向。
全文摘要
提供了一種移動機器人裝置及其控制系統(tǒng)和方法?？赏ㄟ^使用機器人裝置的傳感器部件來估計當前狀態(tài)變量。初始地，確定從傳感器部件輸出的當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件。在當前數(shù)據(jù)不受干擾或外部干涉影響時，認為滿足必要條件。然后，可從自傳感器部件獲得的前一采樣值提取當前采樣值。前一采樣值可與前一狀態(tài)變量相關?？苫诋斍安蓸又涤嬎惝斍皵?shù)據(jù)的權重。權重的值依賴于當前數(shù)據(jù)是否滿足必要條件。然后，基于提取的當前采樣值和計算的權重來估計當前狀態(tài)變量?？苫诠烙嫷漠斍盃顟B(tài)變量來提供機器人主體的定向移動的控制。提供一種當不能確定外部干擾是否反映在從傳感器部件輸出的數(shù)據(jù)中時使用概率分布來準確估計機器人主體的方向的控制系統(tǒng)。
文檔編號G05D1/00GK101049693SQ20071007889
公開日2007年10月10日 申請日期2007年2月25日 優(yōu)先權日2006年4月4日
發(fā)明者權雄, 盧慶植 申請人:三星電子株式會社