ビジョン

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12741 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

掃除は人間の生活における基本的な日常業務ですが、現在ではロボット工学や人工知能などの最先端テクノロジーに引き継がれています。 掃除機をかけたり、こすったりするなど、さまざまな清掃機能を備えたさまざまな床清掃ロボットが開発されています。 ただし、ロボットが互換性のない種類の汚れを掃除しようとすると、失敗が発生する可能性があります。 このような状況は、ロボットの効率を低下させるだけでなく、ロボットに深刻なダメージを与えることになります。 したがって、さまざまな地域で実行される洗浄作業を分類し、それぞれの洗浄剤に割り当てる効果的な方法の開発が、トレンドの研究領域となっています。 この記事では、YOLOv5 および DeepSORT アルゴリズムを使用して汚れを検出および分類し、さまざまな清掃要件に割り当てられる領域を示す汚れ分布マップを作成するビジョンベースのシステムを提案します。 このマップは、各清掃ロボットをそれぞれの地域に展開して、中断のないエネルギー効率の高い作業を実現するための共同清掃フレームワークに役立ちます。 提案手法は、あらゆる移動ロボット、あらゆる路面や土の上で実行可能であり、汚れ分布図における汚れ表示精度は81.0％という高い精度を達成した。

清掃は通常、主に汚れた不利な環境で行われる単調な作業であると考えられています1。 それは、危険な物体や場所と関連付けられたり、人間の労働において累積的な外傷障害を引き起こしたりすることさえあります2。 掃除は生活水準を維持するために欠かせない仕事です。 したがって、最近では、この問題に対する理想的な解決策として、掃除ロボットが最前線に立っています3。 過去 20 年間にわたる掃除ロボットの開発は、パフォーマンスを向上させるためにロボットの自律性を強化することに焦点を当ててきました。 床4、ファサード5、プール6、換気ダクト7、階段8を清掃するために、多くの清掃ロボット装置が開発されています。 これらすべてのロボットには、それぞれの清掃作業に特化して最適化された独自のメカニズムと自律性戦略が備わっています。

しかし、ファサード、パイプ、換気ダクト、下水道管などの清掃ロボットはまだ量産化されていません。 これらのシステムは、清掃対象の表面または物体の要件と形状に合わせて特別に最適化されており、住宅部門ではなく専門環境でのみ使用されます3。 しかし、床掃除ロボットなどのデバイスは、大きな収益をもたらす大衆市場を生み出しました。 掃除ロボットの世界市場は、2021 年に 83 億 4,000 万米ドルと評価され、年平均成長率は 22.7%9 でした。 たとえば、家庭用の掃除機ロボットは、世界中で最も広く販売されているロボット システムの 1 つです。 清掃ロボットには、エリア範囲 10、エネルギー使用量 11、カバー時間 12、信頼性と安全性 13、人間の快適さ 14 が広く期待されています。

掃除機をかける、こすり洗い、水拭きは、床掃除ロボットによって実行される個別のタスクです。 それぞれの清掃作業に適切なロボットを導入すると、効率が向上します15。 掃除機かけロボット、モップ掛けロボット、たわしロボットなど、さまざまな清掃要件に応じてさまざまなロボットの協調動作を可能にするフレームワークを使用して、清掃効率を高めることができます。 この種のフレームワークを、この文書の範囲内では共同清掃フレームワークと呼びます。 さらに、共同清掃フレームワークにより、特定の作業に互換性のない清掃ロボットを使用した結果として生じる故障や、ロボットや環境への潜在的な損害を回避できます。 たとえば、掃除機ロボットが液体を吸収しようとしたり、湿式掃除ロボットが固形の汚れに遭遇したりすると、望ましくない結果が生じる可能性があります。

この点において、異種清掃ロボットのセットを備えた協調清掃フレームワークは、対象環境の各場所での清掃要件を特定できる必要があります。 この必要性を実現するための共同清掃の枠組みとして、点検ロボットの役割を導入することができる。 ここで、検査ロボットは各エリアの清掃要件を特定し、不必要な範囲を避けて効率と信頼性を確保しながら、特定された場所にそれぞれの洗浄剤を誘導します。 たとえば、モップロボットは液体がこぼれた場所に送られ、掃除機ロボットは粉塵のある場所に送られます。 この戦略により、エネルギーの効率的な使用が確保され、液体による掃除機ロボットの損傷が防止されます。 この種の検査ロボットは、エネルギー消費が少なくシンプルな設計で、環境を検査するためのシステムのみを搭載する必要があります。 しかし、この種の概念はまだ完全に実現されておらず、文献で見つかるのはほんのわずかのサポート概念だけです。 たとえば、Ramalingam et al.16 は、ロボットを選択的に掃除するように誘導するための閉回路テレビ (CCTV) ベースのシステムを提案しました。 ここでは、汚れの位置と人の活動を検出し、ロボットが最適な経路を作成してスポット掃除を行い、効率を高めます。 しかし、このシステムでは、さまざまな汚れの種類や、さまざまな清掃機能を備えた一連のロボットの使用を考慮することができませんでした。