阅读说明：本技术 自走式机器人 (Self-propelled robot ) 是由 小松真弓 涩泽慎吾 井上修司 于 2020-08-18 设计创作，主要内容包括：本发明涉及的自走式机器人,包括：在主体直线行进时,检测作用在左驱动轮以及右驱动轮的横向力的力传感器；获取有关左驱动轮以及右驱动轮的左目标速度以及右目标速度的获取部；基于力传感器检测到的横向力,计算有关左目标速度以及右目标速度的左校正量以及右校正量的校正量计算部；基于左校正量以及右校正量,校正左目标速度以及右目标速度的校正部；以及,基于通过校正部校正的左目标速度以及右目标速度,驱动左驱动轮以及右驱动轮的驱动部。根据该构成,即使机器人主体没有在地板上转动也可以抑制横向滑动。(The self-propelled robot according to the present invention includes: a force sensor for detecting a lateral force acting on the left and right drive wheels when the main body travels straight; an acquisition unit that acquires a left target speed and a right target speed for the left drive wheel and the right drive wheel; a correction amount calculation unit that calculates a left correction amount and a right correction amount for the left target speed and the right target speed based on the lateral force detected by the force sensor; a correction unit that corrects the left target speed and the right target speed based on the left correction amount and the right correction amount; and a drive unit that drives the left drive wheel and the right drive wheel based on the left target speed and the right target speed corrected by the correction unit. According to this configuration, lateral sliding can be suppressed even if the robot main body does not rotate on the floor.)

自走式机器人

技术领域

本发明涉及一种自走式机器人。

背景技术

近年来，一种在地毯等地板上自主地行走并清扫地毯面的自走式机器人已为公知。这样的自走式机器人，在目标轨道为直线行进的情况下，由于地毯的绒毛排列的影响，有时会一边向横向滑动一边直线行进，期望能抑制该横向滑动。

例如，在日本专利公开公报特表2015-521760号公报中公开了一种机器人装置，基于通过感测车轮的转动的第一传感器组感测到的驱动特性和通过感测主体的转动的第二传感器感测到的运动特性，推测地毯漂移。

然而，由于日本专利公开公报特表2015-521760号公报所公开的以往的机器人装置由陀螺仪传感器来构成，如果机器人主体不在地毯上大幅度地转动，就无法检测出横向滑动，需要进一步改善。

发明内容

本发明是为了解决这样的问题而做出的发明，其目的在于提供一种自走式机器人，即使机器人主体没有在地板上转动，也可以抑制横向滑动。

本发明的一方面涉及的自走式机器人，包括：主体；使所述主体在地板上行走的左驱动轮以及右驱动轮；在所述主体直线行进时，检测作用在所述左驱动轮以及所述右驱动轮的在所述左驱动轮以及所述右驱动轮的车轮轴方向的力即横向力的力传感器；获取关于所述左驱动轮以及所述右驱动轮的左目标速度以及右目标速度的获取部；基于所述力传感器检测到的横向力，计算对所述左目标速度以及所述右目标速度的左校正量以及右校正量的校正量计算部；基于所述左校正量以及所述右校正量，校正所述左目标速度以及所述右目标速度的校正部；以及，基于通过所述校正部校正的所述左目标速度以及所述右目标速度，驱动所述左驱动轮以及所述右驱动轮的驱动部。

附图说明

图1是表示第一实施方式涉及的自走式机器人的构成的一个例子的示意图。

图2是表示脚轮相对于主体转动的状态的示意图。

图3是表示第一实施方式涉及的自走式机器人的控制构成的方框图。

图4是对行进方向计算部的处理的详细情况进行说明的示意图。

图5是表示作用在自走式机器人的横向力的示意图。

图6是表示校正数据的特性的示意图。

图7是表示校正数据的特性的示意图。

图8是表示第一实施方式涉及的自走式机器人的处理的一个例子的流程图。

图9是表示第二实施方式涉及的自走式机器人的构成的一个例子的示意图。

图10是表示第二实施方式涉及的自走式机器人的控制构成的方框图。

图11是表示在第二实施方式的横向力的计算方法的一个例子的示意图。

图12是表示校正数据的特性的示意图。

图13是表示第二实施方式涉及的自走式机器人的处理的一个例子的流程图。

具体实施方式

(本发明的经过)

自走式机器人，在目标轨道为直线行进的情况下，因地毯的绒毛排列有时会产生一边向横向滑动一边直线行进的横向滑动。在这种情况下，自走式机器人，虽然是准备沿着目标轨道直线行进，但是，由于实际的轨道相对于目标轨道倾斜，无法到达目标轨道上的目标地点。为此，对自走式机器人有抑制横向滑动的要求。

由于横向滑动是自走式机器人一边向横向滑动一边直线行进的动作，不一定总是会产生转动速度。因此，如日本专利公开公报特表2015-521760号公报所述，即使使用陀螺仪传感器检测横向滑动时产生的转动速度，也不能充分地抑制横向滑动。

在此，本发明的发明人发现，如果检测或推测作用在构成自走式机器人的一对驱动轮的横向力，就可以正确地检测出横向滑动，从而想到了本发明的下述所示的各种实施方式。

本发明的一方面涉及的自走式机器人，包括：主体；使所述主体在地板上行走的左驱动轮以及右驱动轮；在所述主体直线行进时，检测作用在所述左驱动轮以及所述右驱动轮的在所述左驱动轮以及所述右驱动轮的车轮轴方向的力即横向力的力传感器；获取关于所述左驱动轮以及所述右驱动轮的左目标速度以及右目标速度的获取部；基于所述力传感器检测到的横向力，计算对所述左目标速度以及所述右目标速度的左校正量以及右校正量的校正量计算部；基于所述左校正量以及所述右校正量，校正所述左目标速度以及所述右目标速度的校正部；以及，基于通过所述校正部校正的所述左目标速度以及所述右目标速度，驱动所述左驱动轮以及所述右驱动轮的驱动部。

根据该构成，在主体直线行进时，检测出作用在左驱动轮以及右驱动轮的在左驱动轮以及右驱动轮的车轮轴方向的力即横向力，基于检测到的横向力计算左校正量以及右校正量，基于左校正量以及右校正量校正左目标速度以及右目标速度，基于被校正的左目标速度以及右目标速度驱动左驱动轮以及右驱动轮。

在此，即使主体没有转弯只要主体横向滑动就会产生横向力。因此，在该构成，即使主体没有在地板上转弯也能抑制横向滑动。

在上述实施方式，还包括检测关于所述左驱动轮以及所述右驱动轮的左转动速度以及右转动速度的速度检测部；和，基于所述左转动速度以及所述右转动速度，计算所述主体的行进方向的行进方向计算部，其中，所述校正量计算部，仅在通过所述行进方向计算部计算出的所述行进方向满足表示所述主体正在直线行进的规定的条件的情况下，分别计算所述左校正量以及所述右校正量。

横向滑动是在自走式机器人本打算直线行进的情况下产生的横向滑动，并不是在主体显然转弯的情况下才发生。根据该构成，基于左驱动轮以及右驱动轮的左转动速度以及右转动速度来计算主体的行进方向，仅在行进方向满足表示主体正在直线行进的规定的条件的情况下，才计算左校正量以及右校正量。为此，在会产生横向滑动的可能性比较高的情况下，可以校正左转动速度以及右转动速度，能可靠地抑制横向滑动。

在上述实施方式，所述力传感器也可以是具有至少一个轴的检测方向的力传感器。如果使用加速度传感器虽然能够检测横向滑动，但加速度传感器价格昂贵，会使自走式机器人的成本增加。在该构成，因为使用与加速度传感器相比相对廉价的一轴的力传感器，可以低成本构成自走式机器人。

本发明的另一方面涉及的自走式机器人，包括：主体；使所述主体在地板上行走的左驱动轮以及右驱动轮；相对于所述主体可转动地而设置的从动脚轮；检测所述从动脚轮相对于所述主体的转动角度的角度传感器；检测所述左驱动轮以及所述右驱动轮各自的状态的状态传感器；获取对于所述左驱动轮以及所述右驱动轮的左目标速度以及右目标速度的获取部；基于所述状态传感器检测到的所述左驱动轮以及所述右驱动轮各自的状态，推测在所述左驱动轮以及所述右驱动轮的转动方向分别产生的左外部干扰以及右外部干扰的外部干扰推测部；基于通过所述角度传感器检测到的所述转动角度和通过所述外部干扰推测部推测出的所述左外部干扰以及所述右外部干扰，推测作用在所述左驱动轮以及所述右驱动轮的在所述左驱动轮以及所述右驱动轮的车轮轴方向的力即横向力的横向力推测部；基于所述横向力推测部推测出的横向力，计算对所述左目标速度以及所述右目标速度的左校正量和右校正量的校正量计算部；基于所述左校正量以及所述右校正量，分别校正所述左目标速度以及所述右目标速度的校正部；以及，基于通过所述校正部校正的所述左目标速度以及所述右目标速度，使所述左驱动轮以及所述右驱动轮转动的驱动部。

根据该构成，基于状态传感器检测到的左驱动轮以及右驱动轮各自的状态，推测在左驱动轮以及右驱动轮的转动方向分别产生的左外部干扰以及右外部干扰的大小。而且，基于通过角度传感器检测到的转动角度和通过外部干扰推测部推测出的左外部干扰以及右外部干扰，推测作用在左驱动轮以及右驱动轮的横向力。而且，基于推测出的横向力计算左校正量以及右校正量，基于左校正量以及右校正量分别校正左目标速度以及右目标速度，基于被校正的左目标速度以及右目标速度驱动左驱动轮以及右驱动轮。在此，即使主体没有转弯只要主体横向滑动就会产生作用在左驱动轮以及右驱动轮的横向力。因此，在该构成，即使主体没有在地板上转弯也能抑制横向滑动。而且，在该构成，因为推测横向力，即使不使用力传感器也能抑制横向滑动。

在上述实施方式，还可以是，所述驱动部包含驱动所述左驱动轮的左马达和驱动所述右驱动轮的右马达，所述状态传感器包含检测所述左马达以及所述右马达的各自的驱动电流作为所述状态的电流传感器和检测所述左马达以及所述右马达的各自的转动速度作为所述状态的编码器。

根据该构成，因为将左马达以及右马达的各自的驱动电流和左马达以及右马达的各自的转动速度作为状态，能正确地求出左外部干扰以及右外部干扰。

在上述实施方式，还可以是，所述横向力推测部，将所述左外部干扰以及所述右外部干扰之间的差作为对所述自走式机器人在所述转动角度的方向产生的行进外部干扰而计算，将所述行进外部干扰在所述车轮轴方向的成分作为所述横向力而推测。

根据该构成，能正确地推测横向力。

在上述实施方式，还可以是，所述校正量计算部仅在所述主体正在直线行进的情况下计算校正量。

根据该构成，因为仅在主体正在直线行进的情况下计算校正量，所以只在发生横向滑动的可能性比较大的情况下才抑制横向滑动。

在上述实施方式，还包括：存储以如下方式形成的校正数据的存储器，即，以使所述左校正量随着车轮轴向左方向的横向力的增大比所述右校正量增大的方式将所述横向力与所述左校正量以及所述右校正量相互对应，并且，以使所述右校正量随着车轮轴向右方向的横向力的增大比所述左校正量增大的方式将所述横向力和所述右校正量以及所述左校正量相互对应，其中，所述校正量计算部，通过从所述校正数据获取与检测到或推测出的所述横向力对应的所述左校正量以及所述右校正量，计算所述左校正量以及所述右校正量。

根据该构成，因为在发生向左方向的横向滑动的情况下使左校正量随着向左方向的横向力的增大比右校正量增大，左驱动轮的驱动力大于右驱动轮的驱动力，其结果可以抑制向左方向的横向滑动。而且，因为在发生向右方向的横向滑动的情况下使右校正量随着向右方向的横向力的增大比左校正量增大，右驱动轮的驱动力大于左驱动轮的驱动力，其结果可以抑制向右方向的横向滑动。

本发明可以作为让计算机执行这样的自走式机器人所包含的特征性的各构成的控制程序，或者，通过执行该控制程序而动作的系统来实现。而且，不用说也可以使这样的计算机程序通过CD-ROM等计算机可读取的非暂时性的记录介质或因特网等通信网络而流通。

另外，以下说明的实施方式中的任何一个实施方式都是表示本发明的具体例子。在以下的实施方式所示的数值、形状、构成要素、步骤、步骤的顺序等只不过是一个例子而已，并不用于限定本发明。而且，以下的实施方式中的构成要素之中，对于表示最上位概念的独立权利要求中没有记载的构成要素作为任意的构成要素而说明。而且，在全部的实施方式中，可以任意地组合各自的内容。

(第一实施方式)

图1是表示第一实施方式涉及的自走式机器人1的构成的一个例子的示意图。以下，在本说明书中，将自走式机器人1的上方向定义为+Z方向、下方向定义为-Z方向。将自走式机器人1的正面方向定义为+Y方向、与正面方向相反的方向定义为-Y方向。将朝向正面方向时自走式机器人1的左侧定义为+X方向、朝向正面方向时自走式机器人1的右侧定义为-X方向。自走式机器人1例如是通过在室内自主地移动来清扫室内的地板的机器人。在图1中，为了便于说明，省略了吸引机构的图示。Z方向是总称+Z方向和-Z方向的方向。Y方向是总称+Y方向和-Y方向的方向。X方向是总称+X方向和-X方向的方向。在图1中，上图是从+X方向平视自走式机器人1的视图，下图是从-Z方向即从下侧仰视主体10的视图。

图1所示的自走式机器人1包含主体10、驱动轮11、脚轮12、马达13以及力传感器14。驱动轮11包含左右一对的左驱动轮11a以及右驱动轮11b。马达13包含驱动左驱动轮11a的左马达13a和驱动右驱动轮11b的右马达13b。力传感器14包含检测作用在左驱动轮11a的横向力的力传感器14a和检测作用在右驱动轮11b的横向力的力传感器14b。

左驱动轮11a以及右驱动轮11b被设置成在主体10的背面101分别露出一部分。左驱动轮11a以及右驱动轮11b分别包含省略图示的车轮轴。左驱动轮11a通过来自左马达13a的动力绕车轮轴转动。右驱动轮11b通过来自右马达13b的动力绕车轮轴转动。车轮轴与X方向平行。因此，主体10通过左驱动轮11a以及右驱动轮11b以相同的转动速度向前转动而前行。主体10通过左驱动轮11a以及右驱动轮11b以相同的转动速度向后转动而后退。通过对左驱动轮11a以及右驱动轮11b的转动速度设置转速差，主体10转弯。具体而言，在向前转动的左驱动轮11a的转动速度大于右驱动轮11b的转动速度的情况下，主体10向右前方转弯。另一方面，在向前转动的右驱动轮11b的转动速度大于左驱动轮11a的转动速度的情况下，主体10向左前方转弯。另外，自走式机器人1也可以向后转弯。

左马达13a以及右马达13b分别通过内置于主体10内的微控制器(省略图示)进行速度控制。在左马达13a内置编码器15a(参照图3)，在右马达13b内置编码器15b(参照图3)。编码器15a检测左马达13a的转动速度即左转动速度。编码器15b检测右马达13b的转动速度即右转动速度。编码器15a是用于检测左驱动轮11a的左转动速度的速度检测部的一个例子，编码器15b是用于检测右驱动轮11b的右转动速度的速度检测部的一个例子。

脚轮12起到防止主体10向前后的倾倒、使主体10的背面101保持与地板90大致平行的作用。脚轮12包含车轮121和可转动地保持车轮121的支架(省略图示)。支架(省略图示)以可绕与Z方向平行的轴转动的方式被安装在背面101。由此，脚轮12可相对于主体10转弯。

脚轮12的车轮121不具备驱动力，根据主体10的移动速度而被动地转动。脚轮12的支架(省略图示)不具备驱动力，根据主体10的转动而被动地转弯。

力传感器14a检测在左驱动轮11a和左驱动轮11a的车轮轴(省略图示)之间产生的车轮轴方向的力即横向力。力传感器14a例如用单轴的力传感器来构成。力传感器14b检测在右驱动轮11b和右驱动轮11b的车轮轴(省略图示)之间产生的车轮轴方向的力即横向力。力传感器14b例如用单轴的力传感器来构成。力传感器14a、14b可以分别用例如压电式或应变仪式(strain gauge type)力传感器来构成。

图2是表示脚轮12相对于主体10转弯的状态的示意图。如图2所示，脚轮12可以相对于主体10转弯。由此，在主体10的行进方向不是Y方向，而是相对于Y方向朝向左斜前方或右斜前方的情况下，可以使车轮121朝向行进方向转弯。其结果，自走式机器人1可以不拖拽车轮121而转弯。

图3是表示第一实施方式涉及的自走式机器人1的控制构成的方框图。自走式机器人1，除了上述的左马达13a、右马达13b、力传感器14、编码器15a以及编码器15b以外，还包含目标轨道输出部20、获取部21、行进方向计算部22、校正量计算部23、驱动部24、校正部25以及存储器26。在图3中，目标轨道输出部20至校正部25用微控制器来构成。存储器26例如用非易失性半导体存储器来构成。

目标轨道输出部20输出表示自走式机器人1的目的轨道的目标轨道数据。目标轨道数据是定义用于使自走式机器人1沿着目标轨道行走的动作序列的数据，例如，以目标速度V1从地点A1直线行进至地点A2，然后，在地点A2用角速度ω1以转动半径r1转弯，然后，以目标速度V2从地点A2行走到地点A3。目标轨道数据例如可以事先创建并存储在存储器26中。因此，目标轨道输出部20可以从存储器26读取目标轨道数据，并按照序列号依次将目标轨道数据输出到获取部21。

获取部21，通过从目标轨道输出部20获取目标轨道数据从而获取目标速度，并基于获取的目标轨道数据，计算作为左马达13a的目标速度的左目标速度Vol、作为右马达13b的目标速度的右目标速度Vor，并将它们输出到校正部25。

行进方向计算部22，基于从编码器15a输入的左马达13a的左转动速度θ1和从编码器15b输入的右马达13b的右转动速度θr，计算主体10的行进方向。左转动速度θ1是左马达13a在1秒钟的转动量即角速度。右转动速度θr是右马达13b在1秒钟的转动量即角速度。

以下利用图4对行进方向计算部22的处理的详细情况进行说明。图4是用于说明行进方向计算部22的处理的详细情况的示意图。假设左驱动轮11a以及右驱动轮11b的半径分别为r。在这种情况下，左驱动轮11a在1秒钟的移动距离为r·θ1。同样，右驱动轮11b在1秒钟的移动距离为r·θr。在右转动速度θr＞左转动速度θ1的情况下，即，在主体10向左转弯的情况下，左驱动轮11a与右驱动轮11b的移动距离之间的差为r·(θr-θ1)。假设左驱动轮11a以及右驱动轮11b在车轮轴方向(X方向)的长度为2t。在这种情况下，主体10的行进方向ω可以利用三角函数用下述式(1)来计算。行进方向ω是主体10每秒绕偏航轴(Z轴)的转弯角度。

ω＝tan^-1(r·(θr-θ1)/2t)……(1)

这种情况，在θr＜θ1时，即，主体10向右转弯时也同样。行进方向计算部22将利用式(1)计算出的主体10的行进方向ω输出到校正量计算部23。

校正量计算部23，基于力传感器14检测到的横向力F1、Fr，计算相对子左目标速度Vol以及右目标速度Vor的左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor，并将它们输出到校正部25。

具体而言，校正量计算部23，判断从行进方向计算部22输出的行进方向ω是否满足可以看作主体10正在直线行进的规定的条件，仅在判断行进方向ω满足规定的条件的情况下，计算左校正量Δvol以及右校正量ΔVor。规定的条件例如是行进方向ω相对于事先被设定的角度ε为|ω|≤ε的条件。该条件表示行进方向ω基本上是前行或后退，意味着在主体10没有产生转弯。在主体10没有产生转弯的情况下，由于作用在自走式机器人1的转弯力(Cornering Focus)几乎为0，是没有横向力F1、Fr的正常状态。但是，在地毯上行走时，因地毯的绒毛排列，有时在左驱动轮11a以及右驱动轮11b产生横向力F1、Fr。由此，尽管目标轨道是直线行进，然而自走式机器人1也会产生一边向横向滑动一边直线行进的横向滑动。

图5是表示作用在自走式机器人1的横向力的示意图。如图5所示，如果产生横向滑动，就相对于左驱动轮11a以及右驱动轮11b分别产生横向力F1、Fr。在图5的例子中，由于产生了向+X方向(左方向)的横向滑动，相对于左驱动轮11a以及右驱动轮11b分别产生+X方向(左方向)的横向力F1、Fr。在这种情况下，通过力传感器14检测到固定值以上的横向力F1、Fr。为此，校正量计算部23可以推测产生了横向滑动。

在本实施方式，存储器26存储通过事先实验获得的表示作为横向力F1以及横向力Fr之和的横向力Ft和与横向力Ft对应的左校正量ΔVol之间的关系的校正数据261。而且，存储器26还存储通过事先实验获得的横向力Ft和与横向力Ft对应的右校正量ΔVor之间的关系的校正数据262。校正量计算部23，根据通过力传感器14检测到的横向力F1以及横向力Fr计算横向力Ft，通过参照校正数据261获取与横向力Ft对应的左校正量Δvol，并通过参照校正数据262获取与横向力Ft对应的右校正量ΔVor。

图6是表示校正数据261的特性的示意图。图7是表示校正数据262的特性的示意图。校正数据261在纵轴设定左校正量Δvol、在横轴设定横向力Ft。在校正数据261，横轴在横向力Ft朝向-X方向(右方向)即产生向右方向的横向滑动的情况下为正，在横向力Ft朝向+X方向(左方向)即产生向左方向的横向滑动的情况下为负。

校正数据261，在横向力Ft大于横向力Ft1的情况下左校正量ΔVol为0，但是，当横向力Ft在横向力Ft1以下的情况下左校正量ΔVol随着横向力Ft朝向负方向的增大例如线性地增大。在此，在横向力Ft大于0的情况下，左校正量ΔVol为0是由于没有产生向左方向的横向滑动，不需要校正左目标速度Vol。在横向力Ft大于横向力Ft1且在0以下的情况下，设有左校正量ΔVol为0的空白区(dead zone)是由于可以认为横向力Ft较小不会产生横向滑动。在横向力Ft在横向力Ft1以下的情况下，随着横向力Ft向负方向的增大左校正量ΔVol线性地增大，为了抑制向左方向的横向滑动，随着向左方向作用的横向力Ft的增大，有必要增大相加在左目标速度Vol的左校正量ΔVol。

校正数据262在纵轴设定右校正量ΔVor、在横轴上定横向力Ft。在校正数据262，横轴在横向力Ft朝向-X方向(右方向)即产生向右方向横向滑动的情况下为正，在横向力Ft朝向+X方向(左方向)即产生向左方向横向滑动的情况下为负。

校正数据262，在横向力Ft为横向力Ft2以下的情况下右校正量ΔVor为0，但是在横向力Ft大于横向力Ft2的情况下，右校正量ΔVor随着横向力Ft在正方向的增大例如线性地增大。在此，在横向力Ft为0以下的情况下，右校正量ΔVor为0是由于没有产生向右方向的横向滑动，不需要校正右目标速度Vor。在横向力Ft大于0且小于横向力Ft2的情况下，设有右校正量ΔVor为0的盲区是由于可以认为横向力Ft较小，没有产生横向滑动。在横向力Ft大于横向力Ft2的情况下，随着横向力Ft向正方向的增大右校正量ΔVor线性地增大，为了抑制向右方向的横向滑动，随着向右方向作用的横向力Ft的增大，需要增大对右目标速度Vor相加的右校正量ΔVor。在图6以及图7的例子中，横向力Ft1和横向力Ft2的正负不同但是绝对值相同。

例如，假设通过力传感器14检测到的横向力Ft为Ftx，校正量计算部23，参照校正数据261获取与Ftx对应的左校正量ΔVol(＝ΔVoly)，参照校正数据262获取与Ftx对应的右校正量ΔVol(＝0)。然后，校正量计算部23将获取的左校正量ΔVol(＝ΔVoly)和右校正量ΔVor(＝0)输出到校正部25。由此，在产生向左方向的横向滑动的情况下，由于将左校正量ΔVol(＝ΔVoly)加到左目标速度Vol，另一方面，将右校正量ΔVor(＝0)加到右目标速度Vor，左目标速度Vol大于右目标速度Vor。其结果，左驱动轮11a的驱动力大于右驱动轮11b的驱动力，从而可以抑制主体10向左方的滑动。

返回参照图3。校正部25基于左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor分别对左目标速度Vol以及右目标速度Vor进行校正。校正部25包含加法器251。加法器251，通过将从校正量计算部23输出的左校正量ΔVol累加到从获取部21输出的左目标速度Vol，来校正左目标速度Vol。加法器251，通过将在从校正量计算部23输出的右校正量ΔVor累加到从获取部21输出的右目标速度Vor，来校正右目标速度Vor。

驱动部24，基于通过校正部25校正的左目标速度Vol以及右目标速度Vor，驱动左驱动轮11a以及右驱动轮11b。驱动部24包含图1中说明的左马达13a、右马达13b、编码器15a以及编码器15b。通过校正部25校正的左目标速度Vol被输入到左马达13a。由此，左马达13a被控制成以左目标速度Vol转动。而且，通过校正部25校正的右目标速度Vor被输入到右马达13b。由此，右马达13b被控制成以右目标速度Vor转动。

图8是表示第一实施方式涉及的自走式机器人1的处理的一个例子的流程图。另外，图8的流程例如以规定的运算周期被反复执行。在步骤S1，获取部21根据从目标轨道输出部20获取的目标轨道数据计算左目标速度Vol以及右目标速度Vor。

在步骤S2，编码器15a检测左转动速度θ1，编码器15b检测右转动速度θr。

在步骤S3，行进方向计算部22计算左驱动轮11a的移动距离r·θ1和右驱动轮11b的移动距离r·θr。

在步骤S4，行进方向计算部22计算移动距离r·θ1与移动距离r·θr之间的差r(θr-θ1)。

在步骤S5，行进方向计算部22将r·(θr-θ1)代入式(1)计算行进方向ω。

在步骤S6，校正量计算部23判断行进方向ω是否在角度ε以下。当行进方向ω在角度ε以下的情况下(在步骤S6为“是”)，力传感器14a检测横向力F1，力传感器14b检测横向力Fr(步骤S7)。

在步骤S8，校正量计算部23，将横向力F1和横向力Fr相加计算出横向力Ft，参照校正数据261计算与横向力Ft对应的左校正量Δvol，参照校正数据262计算与横向力Ft对应的右校正量ΔVor。

在步骤S9，校正部25，将左校正量ΔVol加到左目标速度Vol来校正左目标速度Vol，将右校正量ΔVor加到右目标速度Vor来校正右目标速度Vor。

在步骤S10，驱动部24，以校正后的左目标速度Vol驱动左马达13a，以校正后的右目标速度Vor驱动右马达13b。如果步骤S10结束，处理就返回到步骤S1。

在步骤S6，在行进方向ω大于角度ε的情况下(在步骤S6为“否”)，驱动部24以在步骤S1计算出的左目标速度Vol以及右目标速度Vor驱动左马达13a以及右马达13b(步骤S11)。如果步骤S11结束，处理就返回到步骤S1。

如此，根据本实施方式，在主体10直线行进时，检测作用在左驱动轮11a以及右驱动轮11b的横向力Ft，基于检测出的横向力Ft计算左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor，基于左校正量ΔVol以及右校正量Δvor来校正左目标速度Vol以及右目标速度Vor，基于被校正的左目标速度Vol以及右目标速度Vor驱动左驱动轮11a以及右驱动轮11b。

在此，作用在左驱动轮11a以及右驱动轮11b的横向力Ft，即使主体10没有转动，只要主体10横向滑动就会产生。因此，本构成，即使是在主体10没有在地板上转弯的情况下，也可以抑制横向滑动。

此外，在第一实施方式，因为直接检测横向力F1、Fr并校正左目标速度Vol以及右目标速度Vor，可以在自走式机器人1向与实际上行进的方向不同的方向滑出之前校正左目标速度Vol以及右目标速度Vor，可以使直线行进动作保持在沿着行进方向。

此外，在第一实施方式，由于基于作用在左驱动轮11a以及右驱动轮11b上的横向力Ft来校正左目标速度Vol以及右目标速度Vor，不管作用在主体10的横向力Ft是因主体10的转弯引起的还是因主体10的横向滑动引起的，都可以使直线行进动作保持在沿着主体10的行进方向。

(第二实施方式)

第二实施方式涉及的自走式机器人1A也是推测横向力FI、Fr的机器人。图9是表示第二实施方式涉及的自走式机器人1A的构成的一个例子的示意图。另外，在本实施方式，对与第一实施方式共通的构成要素赋予相同的符号，并省略其说明。自走式机器人1A是在自走式机器人1的基础上还包含编码器15c。编码器15c被安装在脚轮12上。编码器15c是检测脚轮12相对于主体10的转动角度γ的角度传感器的一个例子。转动角度γ是脚轮12绕Z轴(偏航轴)的转动角度。

图10是表示第二实施方式涉及的自走式机器人1A的控制构成的方框图。自走式机器人1A具备电流传感器16代替自走式机器人1的力传感器14。电流传感器16包含电流传感器16a、16b。电流传感器16a例如被设置在左马达13a。电流传感器16b例如被设置在右马达13b。电流传感器16a检测左马达13a的驱动电流的电流值Ia，并将其输出到外部干扰推测部27。电流传感器16b检测右马达13b的驱动电流的电流僮Ib，并将其输出到外部干扰推测部27。

另外，在本实施方式，电流传感器16以及编码器15a、15b是检测左驱动轮11a以及右驱动轮11b的状态的状态传感器的一个例子。

自走式机器人1A具备外部干扰推测部27以及横向力推测部28代替自走式机器人1的行进方向计算部22。另外，在图10中，对与第一实施方式功能不同的同一名称的方框在符号的末尾附加A。

外部干扰推测部27，基于通过电流传感器16a检测到的电流值Ia和通过编码器15a检测到的左转动速度θ1推测在左马达13a产生的左负载外部干扰T1。外部干扰推测部27，基于通过电流传感器16b检测到的电流值Ib和通过编码器15b检测到的右转动速度θr推测在右马达13b产生的右负载外部干扰Tr。在此，外部干扰推测部27例如可以使用外部干扰观测器推测左负载外部干扰T1以及右负载外部干扰Tr。在左马达13a以及右马达13b产生的左负载外部干扰T1以及右负载外部干扰Tr分别是对左马达13a以及右马达13b的转动方向上的扭矩的外部干扰。为此，如果假设左驱动轮11a以及右驱动轮11b的半径分别为r，通过r·Tr可以计算在左驱动轮11a的转动方向产生的左外部干扰Ff1，通过r·Tr可以计算在右驱动轮11b的转动方向产生的右外部干扰Ffr。在此，外部干扰推测部27通过r·T1计算左外部干扰Ff1、通过r·Tr计算右外部干扰Ffr。

横向力推测部28，基于从外部干扰推测部27输出的左外部干扰Ff1以及右外部干扰Ffr和从编码器15c输出的脚轮12的转动角度γ，推测作用在左驱动轮11a以及右驱动轮11b的车轮轴方向的力即横向力Flat。

图11是表示在第二实施方式横向力Flat的计算方法的一个例子的示意图。在该例子中，在左驱动轮11a产生的左外部干扰Ff1和在右驱动轮11b产生的右外部干扰Ffr中，可以认为它们之间的差的部分是对行走而言的外部干扰(行进外部干扰)，相等的部分相当于驱动力。因此，首先，横向力推测部28，通过Ffr-Ff1计算行进外部干扰。而且，可以认为从编码器15c输出的转动角度γ接近在自走式机器人1A产生的行进外部干扰的方向。即，可以视为在转动角度γ的方向产生了行进外部干扰Fall。在此，横向力推测部28利用式(2)推测行进外部干扰Fall。

Fall＝k·((Ffr-Ff1)/cosγ)……(2)

k是通过事先实验而确定的调整系数。

在此，在自走式机器人1A产生的行进外部干扰Fall之中相当于车轮轴方向的成分可以视为横向力Flat。为此，横向力Flat可以用三角函数通过式(3)来表示。

Flat＝Fall·sinγ……(3)

在此，横向力推测部28，通过Flat·sinγ来推测横向力Flat。

校正量计算部23A，基于通过横向力推测部28推测的横向力Flat计算左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor。具体而言，校正量计算部23A，参照图12所示的校正数据263，计算左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor，并将它们输出到校正部25。图12是表示校正数据263的特性的示意图。校正数据263在纵轴设定左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor，在横轴设定横向力Flat。在校正数据263中，横轴在横向力Flat朝向-X方向(右方向)即产生向右方向的横向滑动的情况为正，在横向力Flat朝向+X方向(左方向)即产生向左方向的横向滑动的情况为负。

在图12中，实线所示的左校正量ΔVol在横向力Flat大于0的情况下为0。这是由于在横向力Flat大于0的情况下，因没有产生向左方向的横向滑动，不需要对左目标速度Vol进行校正。而且，左校正量Δvol，在横向力Flat为0以下的情况下，例如随着横向力Flat向负方向的增大而线性地增大。这是由于为了抑制向左方向的横向滑动，随着作用在左方向的横向力Flat的增大，需要增大相加在左目标速度Vol的左校正量ΔVol。

在图12中，虚线所示的右校正量Δvor，在横向力Flat为0以下的情况下为0。这是由于在横向力Flat为0以下的情况下，没有产生向右方向的横向滑动，不需要校正右目标速度Vor。而且，右校正量Δvor，在横向力Flat大于0的情况下，例如随着横向力Flat向正的方向的增大而线性地增大。这是由于为了抑制向右方向的横向滑动，随着作用在右方向的横向力Flat的增大，需要增大相加在右目标速度Vor的右校正量ΔVor。

另外，在图12中，没有如图6、图7所示设置盲区是由于在本实施方式，如式(3)所示，以脚轮12相对于主体10转动为条件计算左校正量Δvol、右校正量ΔVor。即，脚轮12相对于主体10转动可以认为已充分地产生了为了产生横向滑动所需的横向力Flat。

例如，假设通过力传感器14检测到的横向力Flat＝Ftx，校正量计算部23A，就参照校正数据263，获取与Ftx对应的左校正量ΔVol(＝ΔVoly)并获取与Ftx对应的右校正量ΔVor(＝0)，并将它们输出到校正部25。由此，在产生向左方向的横向滑动的情况下，左校正量ΔVol(＝ΔVoly)被相加到左目标速度Vol，而右校正量ΔVor(＝0)被相加到右目标速度Vor，变为左目标速度Vol大于右目标速度Vor。其结果，左驱动轮11a的驱动力大于右驱动轮11b的驱动力，从而抑制主体10向左方向的横向滑动。

返回参照图10。目标轨道输出部20A，除了将自走式机器人1A的目标轨道数据输出到获取部21之外，在本实施方式，还将从目标轨道数据获得的表示自走式机器人1当前是否正在直线行进的直线行进通知信号输出到校正量计算部23A。受左马达13a以及右马达13b各自的响应时间等的影响，从目标轨道数据被输出到获取部21的时刻开始到自走式机器人1A实际上开始按照目标轨道数据进行动作为止会产生延迟。在此，目标轨道输出部20A，也可以预先设定延迟时间(例如，1秒)，在从将表示直线行进的目标轨道数据输出到获取部21的时刻开始经过了延迟时间的时刻，将直线行进通知信号输出到校正量计算部23A。在这种情况下，校正量计算部23A在接收到直线行进通知信号之后开始左目标速度Vol以及右目标速度Vor的校正处理即可。由此，校正量计算部23A，可以仅在表示目标轨道数据是正在直线行进中的情况下进行校正处理。

图13是表示第二实施方式涉及的自走式机器人1A的处理的一个例子的流程图。另外，图13的流程例如以规定的运算周期反复执行。在步骤S101，获取部21根据从目标轨道输出部20获取的目标轨道数据计算左目标速度Vol以及右目标速度Vor。

在步骤S102，电流传感器16a检测左马达13a的电流值Ia、电流传感器16b检测右马达13b的电流值Ib。而且，在步骤S102，编码器15a检测左马达13a的左转动速度θ1、编码器15b检测右马达13b的右转动速度θr。而且，在步骤S102，编码器15c检测脚轮12的转动角度γ。

在步骤S103，外部干扰推测部27，基于电流值Ia和左转动速度θ1推测左负载外部干扰T1、基于电流值Ib和右转动速度θr推测右负载外部干扰Tr。

在步骤S104，外部干扰推测部27，通过r·T1计算左外部干扰Ff1、通过r·Tr计算右外部干扰Ffr。

在步骤S105，横向力推测部28计算左外部干扰Ff1和右外部干扰Ffr之间的差(＝Ffr-Ff1)。

在步骤S106，横向力推测部28将左外部干扰Ff1和右外部干扰Ffr之间的差(＝Ffr-Ff1)以及转动角度γ代入式(2)，计算行进外部干扰Fall。

在步骤S107，横向力推测部28将行进外部干扰Fall和转动角度γ代入式(3)，计算横向力Flat。

在步骤S108，校正量计算部23A，通过参照校正数据263，计算相对于被推测出的横向力Flat的左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor。

步骤S109、S110的处理与图8所示的步骤S9、S10相同。

如上所述，根据第二实施方式，基于通过横向力推测部28推测的横向力Flat，通过校正量计算部23A计算左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor，基于左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor校正左目标速度Vol以及右目标速度Vor。为此，自走式机器人1A，即使在如地毯那样的外部干扰的环境下，也能实现在目标轨道为直线行进时不会发生横向滑动而进行直线行进动作。

在此，对利用行进外部干扰Fall以及脚轮12(从动脚轮)的转动角度γ推测作用在左驱动轮11a及右驱动轮11b的横向力Flat的意义进行了说明。例如，在即使是因地毯的影响对驱动轮11产生了横向滑动或转弯时也不进行校正并且考虑到直线行进而对左右驱动轮11连续地发出相同速度的指令的情况下，因地毯的影响，有时在左右驱动轮11之间几乎不会产生速度差。即，仅基于左右驱动轮11之间的速度差有时难以检测到因地毯产生的横向滑动或转弯。然而，在本实施方式，可以通过利用行进外部干扰Fall来检测因地毯的影响对驱动轮11产生横向滑动或转弯的情况。特别是，在本实施方式，基于电流僮Ia和左转动速度θ1的左外部干扰Ff1和基于电流值Ib和右转动速度θr的右外部干扰Ffr，在即使是因地毯的影响对驱动轮11产生了横向滑动或转弯时也不进行校正并且考虑到直线行进而对左右驱动轮11连续地发出相同速度的指令的情况下，也会出现差异，本实施方式利用该知识。另一方面，该行进外部干扰Fall是施加在左右驱动轮11的转动方向的行进外部干扰，引起横向滑动的力与地板存在垂直的关系。因此，在本实施方式，除了行进外部干扰Fall之外，还利用影响引起横向滑动的方向的力的脚轮12(从动脚轮)的转动角度γ，来提高检测因地毯的影响的检测精度，实现直线行进动作。

此外，根据第二实施方式，由于推测横向力Flat，不需要使用用于推测横向力Flat的传感器也可以让自走式机器人1A进行没有横向滑动的直线行进动作。

此外，根据第二实施方式，由于基于施加在左驱动轮11a及右驱动轮11b上的横向力Flat来校正左目标速度Vol及右目标速度Vor，作用在主体10的横向力Ft，不论是因主体10的转弯引起的还是因横向滑动引起的，都可以保持主体10的直线行进动作。

本实施方式还可以采用以下的变形例。

(1)在第二实施方式，目标轨道输出部20A向校正量计算部23A输出了行进通知信号，但这仪是一个例子，也可以不输出行进通知信号。

(2)在第一实施方式，存储器26具备校正数据261和校正数据262，但这仅是一个例子，存储器26也可以存储汇总了校正数据261和校正数据262的校正数据。在这种情况下，存储器26也可以存储以如下方式形成的校正数据，即，以使左校正量ΔVol随着车轮轴的左方向的横向力Ft的增大比右校正量ΔVor增大的方式将横向力Ft与左校正量Δvol以及右校正量ΔVol相互对应，并且，以使右校正量ΔVor随着车轮轴的右方向的横向力Ft的增大比左校正量ΔVol增大的方式将横向力Ft和右校正量ΔVor以及左校正量ΔVol相互对应。

(3)校正数据261以及校正数据262分别具备盲区，但是，本发明并不局限于此，也可以不具备盲区。

(4)在第一实施方式，使用了两个力传感器14a、14b，但这仅是一个例子，自走式机器人1也可以具备力传感器14a、14b之中的任意一个力传感器。在这种情况下，校正量计算部23也可以通过使一个力传感器检测到的横向力加倍来计算横向力Ft。或者，校正数据261、262也可以分别用将一个力传感器检测到的横向力与左校正量ΔVol以及右校正量ΔVor相互对应的校正数据来构成。

产业上的可利用性

根据本发明，由于可以抑制横向滑动使自走式机器人按照目标轨道行走，作为清扫机器人等的自走式机器人有其实用价值。