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以用户为中心的路径规划清洁机器人：分析用户的清洁行为
摘要
目前对机器人导航的研究主要集中在明确的地图识别和最优路径规划这两个方面。然而，人类清洁路径在时间上不是最佳的，但是对于清洁目的是最佳的。我们在文本中分析了家庭环境中的清洁行为，并通过使用各种吸尘机器人的使用测试来了解用户的路径规划行为。 我们发现实际用户使用房屋特定区域特有的方法清洁，而不是遵循最佳清洁路径。我们不仅提出了一种使用分层地图的真空吸尘机器人的路径规划方法，还提出了反映每个区域特征的清洁区域指定方法。 基于这些，我们设计了一个吸尘机器人的行动。
关键词
人机交互设计，设计研究，路径规划，清洁机器人
绪论
家用电子服务机器人预计在不久的将来会出现在人们的日常生活中。 机器人具有各种服务功能，例如具有清洁功能或安全保障功能，并且在过去几年中，具有简单功能的服务机器人作为国内消费产品。然而这些服务机器人的技术效率通常已经被开发到最大限度。
然而，在服务机器人的情况下，难以用技术上最优的设计来满足用户。 因为即使机器人的运动是最佳设计的结果，用户也不能辨别机器人的意图。例如，机器人将沿着路径清洁起居室和厨房，使得它能够在最短的时间内完成任务，但是用户将希望清洁起居室。用户可以感觉到后者更有效。这意味着在技术上最优的设计和用于用户需求的设计之间可能存在差异。因此，必须在技术开发过程中实现用户的需求。
在常规产品的情况下，用于实现用户需求的方法很好地应用于产品开发过程中。用户熟悉产品的概念和功能，并且基于以前的经验清楚地了解他/她的需求。然而，当开发诸如机器人的未来产品时，不可能将直接用户的需求应用于产品的技术开发。大多数用户对机器人技术没有了解，也不清楚机器人产品能够提供的功能。因此，机器人技术开发迄今一直致力于提供不基于用户需求的技术最优解决方案。现在家用机器人最近正在商业化生产，用户已经开始参与设计过程。为了实现用户在开发机器人产品技术方面的需求，我们从概念开发阶段开始进行用户研究。然后，基于用户研究，我们打算在技术开发阶段之前定义产品的概念。最后，从定义的产品概念，我们提出了一个指导方向的技术开发。
1.1目地
我们已经利用了这种研究方法来实现用户的需要到吸尘机器人的技术设计，这是目前最常见的机器人。最佳路径规划是目前技术研究的主要领域之一，用于实现机器人以最大效率执行任务。
我们分析了用户的清洁行为和家庭环境，并保护一个理想的路径，以此执行任务，如清洁。这是由交互设计实现的。
我们开始研究，根据家庭环境制作清洁任务情景，并分析由机器人的运动产生的情况。然后，分析每种情况的每种解决方案。我们通过这个过程理解当前使用的时间最优路径规划的问题。我们发现，根据空间的特性而不是基于时间来规划清洁路径是更合适的。因此，我们提出了一个由用于空间识别路径规划的空间区域组成的分层地图。最后，我们鼓励工程师在其概念开发阶段遵循这种路径规划方法。在UML中使用的状态转换图用于描述机器人的动作。
2. 最佳路径规划概述
家用服务机器人被期望能识别给定环境以便尽可能智能地和自主地执行任务。通过使用空间信息，机器人能够计算其位置，定义地图并计划移动路径。
当下的吸尘吸尘机器人在滚轮上具有编码器传感器或者携带陀螺仪传感器，其使得其能够准确地测量其移动，并且因此估计地图及其位置。然而，因为有许多意想不到的变量，例如在移动中遇到障碍，它实际上是不准确的。并且因为机器人不具有全局地图并且不知道其自身的确切位置，所以难以设计有效的路径。具有这种类型的导航技术的本机器人不能通过绘制随机路径来识别其位置并进行清洁，或者根据墙壁来绘制一般地图。
最优路径规划是机器人感知全局地图并在最短时间内覆盖区域的最重要的技术之一。在设计吸尘机器人的情况下，如果引入该技术，则可以设计在最短时间内覆盖清洁区域的路径。然而，最短路径不能被认为是用户的最佳路径。例如，如果人们在起居室和厨房连续的地方清洁房间，则该人将完成清洁起居室区域，然后他/她才开始清洁厨房区域。在机器人的情况下，它会一起清洁客厅和厨房，因为它只寻找一个路径，使其能够在最短的时间内完成任务。我们分析了从家庭环境的特点产生的清洁任务的需求和问题，以便将最佳路径规划到清洁任务
3. 分析用户清洁行为
3.1 吸尘机器人的使用趋势分析
为了寻找最佳路径规划方法，我们分析了用户的使用行为。 吸尘机器人在实际的家庭环境中使用，并且识别机器人的路径上的可能问题。
我们从超过三十个不同的清洁机器人列表中选择了知名的商业机器人。在研究中使用的四种类型的抽吸机器人如下：Karcher RC3000（Karcher TM），Roomba Discovery，Roomba Pro Elite（iRobots RoombaTM）和Trilobite（ElectroluxTM）。
我们同时测试四个机器人与四个家庭主妇，每个个体测试十天，从自然观察和调查中获取结果，包括报告的照片等。 人种志研究方法作为描述家庭经验的手段变得流行。
每个家庭主妇使用吸尘机器人只有当她认为她的家真的需要清洁。 家庭主妇的清洁行为被报告与当家庭主妇发现一些问题机器人的运动或做了一些对环境的人工摄取的自拍照片。研究人员访问了家庭主妇，观察了清洁行为并在实验结束时询问预定义的问题，定性分析结果。
因为目前市场上的吸尘吸尘器不能绘制地图或者不能自己计划清洁路径，通过提供对实际用户需求的一些见解，所以我们观察到用户如何移动当前的吸尘机器人并且改变房屋的对象或结构的位置以理解用户关于机器人的路径的需要进行运动。
作为这项研究的结果，我们了解到用户使用了根据空间的环境使用吸尘机器人。用户将使用设置有抽象的机器人的虚拟墙模块，或物体如家具或坐垫，或甚至关闭门以限制清洁区域，使得其不能移动到另一个空间而没有完成清洁当前区域。此外，我们发现待清洁的空间不同，时间或使用频率就不同。
真空吸尘机器人的特征之一是它能够清洁诸如家具下面的隐藏空间。我们发现，当清洁诸如床下的隐藏区域时，用户希望机器人开始清洁另一个区域，以完成清洁给定区域。为了实现这一点，一些使用者制作具有衬垫的临时壁，使得一旦清洁，真空吸尘机器人就不能从床下面出来。此外，一些用户感到不舒服的是，机器人继续在床旁边的地毯上进行清洁，与床下通常的预期是不同的。基于上述结论，我们假设清洁的需要可能与每个家庭环境不同
3.2 分析清洁需求的功能
为了分析清洁需求，我们决定了解家庭组成的空间以及与清洁相关的每个空间的特征。 我们定义了韩国100〜130平方米公寓的清洁相关结构，并分割了该结构中物体的特征。此外，为了理解在每个空间发生的清洁特性，清洁相关的任务被分割为：安装，充电，避免障碍物，清洁，部分清洁和处理，以便清洁。然后我们分析了每个空间中清洁任务的特性。
每个空间（如卧室，书房，客厅，厨房等）分为九个单位空间和三十六个详细空间。 然后从每个清洁任务中分析每个详细空间中的可能的清洁特性。我们参考上面提到的机器人的使用观察。
清洁任务的选择特性由KJ方法分组。结果发现了10组特征，但本文只讨论了与设计路径相关的4个特征。
第一，清洁区域的重叠是个严重问题，这是由于机器人围绕基站移动的情况造成的。由于真空吸尘机器人对充电能力有限制，因此对某些产品应用自动返回基站的功能。然而，因为路径被设计成在站处开始，所以站附近的区域总是被清洁多次，并且远离站的区域由于充电问题而不被清洁。
第二，当清洁在遇到具有特定形状的图案（例如门，桌子，椅子，床或沙发）的结构物体时，当前机器人可能会将这些物体识别为障碍物并且被设计成避开它们。我们了解到，机器人需要一种特殊的清洁方法来处理特定图案的结构。例如，在床下的情况下，用户有时希望其更深入地清洁并且可能提供特殊的功能，例如消毒该区域。
第三，我们发现当机器人打算返回到站点进行充电时，用户希望它在返回之前完成清洁单元区域并且能在其还未被清洁的区域周围的充电。
第四，用户希望真空吸尘机器人完成清洁区域：它应该完成清洁厨房，然后移动到客厅，只有在完成清洁它的情况下，再进行到卧室和孩子的房间等。此外，如果该区域具有特殊地毯材料，例如地毯或大理石地板，用户希望机器人以适当的方法自动清洁。
设计用于按面积计划清洁路径的技术不同于时间最佳路径规划技术。如果机器人能够通过地板或区域的材料辨别，则在清洁过程中将消耗更多的时间。用户按区域清洁的需要可以分为三个主要类别。
（1）按单位面积清洁
空间由诸如房间，客厅，厨房等的大单元识别，并且这些空间也可以分解成较小的区域，例如地毯，家具下方和家具单元周围
（2）材料清洗方法的分离
对于不同类型的地板材料，例如地毯，大理石或木制品，也需要不同的清洁方法，特别是当使用水时。
（3）通过特性选择程序和频率
程序和所需的清洁频率因分段单位面积而异。 发生许多活动的区域需要每天清洁两次，而诸如家具下方的隐藏空间不太需要清洁，并且也希望最后清洁。
3.3 按面积清洁的功能要求
为了实现用户对区域清洁的需要，绘制清洁地图和设计清洁路径，我们对区域单元进行了分割，并研究了它们的清洁特征。 我们已经分割了在用户日活动期间可能发生的清洁需求。
我们分析了清洁方法，目标的特性，主要进行清洁的位置，清洁的频率和范围。从这个分析中，我们将四种类型的清洁区域分类，并定义了反映到技术开发方向设计的清洁要求。
4 技术开发方向设计
用常规研究来满足面积清洁的需要是不够的。最佳路径规划被指向以最小时间覆盖最大面积。因此，区域单元被分段为时间最优的，覆盖具有相同频率和功率的所有区域，并且重要的是构建不会重叠的最佳路径。
我们建议根据清洁特性建立一个按地区划分的清洁地图; 反映房间结构，如房间，门等，以及感测地板材料和冰箱的高度。我们还提出根据清洁区域特性（包括地表材料，结构结构以及现场清洁频率和灰尘量的历史）开发最佳路径规划技术。
5. 按区域进行路径规划
如上所述，为了实现清洁区域的部分特性，我们提出了一种地图构建方法，其识别房间的毛毡，地板材料和房间的差异。
在所提出的地图和路径规划方法的情况下，机器人根据地点清洁的频率，冰箱下面积的识别，地板材料的差异和房间空间的辨别，具有分层地图，因此它可以 根据各层清洁不同频率和清洁方法
5.1 分层清理地图法
分层地图包括覆盖整个房子的一个地图以及被定义为根据每个不同地清洁特性的小区域组的其他地图。
小区域组由收集类似材料的材料地图，收集诸如床下的隐藏空间的地图以及需要频繁清洁的区域的地图组成。因为每个区域地图具有不同的清洁方法或所需的频率，所以例如可以快速地清洁每天两次的频繁灰尘的区域，而不是清洁整个房子。此外，在所有其他区域完成并且机器人在末端消毒时，可以清洁隐藏区域。
当以区域来设计具有这种分层地图的路径时，机器人具有根据面积的路径规划设计，而不是常规的最优设计。
需要识别该区域的各种特性的传感器。收集的传感器数据还应该与区域的特征相匹配，根据标准分析并分组到各个区域中。通过使用几个传感器，机器人能够收集各种信息，例如地面材料，障碍物之间的距离，灰尘水平，位置和在其在某一区域中的运动路径上的障碍物。
例如，吸尘机器人使用其向上距离传感器测量到家具的距离，并且如果低于特定距离的区域高于特定尺寸，则可以判断为下家具。此外，通过使用向下的光学传感器，它能够从其图像或反射辨别地板材料。
然后，通过将该收集的区域特性信息添加到基本地图中，并与其他区域的常规特性信息进行比较，能够根据其清洁标准绘制不同区域的地图。当用户命令机器人清洁时，机器人按区域搜索地图，并绘制满足每个区域的清洁条件的最佳运动路径。
使用该方法，可以理解每个区域在地图上的位置，并计算最有效的清洁方法并基于导航地图计划路径。
还可以在设计清洁路径时根据区域和组相关区域不同地设置清洁频率和功率。对于超过50厘米高的冰箱，假设在桌子或书桌下面，该区域容易弄脏，所以清洁可以经常进行清洁，但是功率较弱，使得它不干扰电线。另一方面，对于低于15cm高的床，人们可以设计一个不经常清洁的路径，因为该区域是不可见的但具有强大的能力，并且最后完成清洁其他区域。对于材料，被认为是地毯的区域应当经常清洁并且使用地毯刷，而对于木材漂洗，应该沿着板的方向进行清洁，以便减少可能的划伤。
5.2 按地区绘制清洁地图
为了理解清洁区域，机器人能够在其全局地图中显示每个区域的不同属性作为网格分割条件。在下面的图中，用相同颜色着色的区域意味着它们具有相似的特性或者是相同的面积。
此外，如表中所示，从多个传感器收集的数据可以表示为定义的数据值以匹配每个网格。
首先，使用测量与位于机器人顶部的物体的距离的传感器，使得在家庭家具的情况下，测量机
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