JPH04256719A - 掃除機 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は複数の運転モードを有し
、床面のごみ量を検出して自動的に床用吸い込み具の回
転数を調整する掃除機に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、掃除機は床面ごみ量，床面の種類
などを検出して床用吸い込み具の回転数をきめ細かく調
整できることが求められている。

【０００３】従来、この種の掃除機は複数の運転モード
を有し、床用吸い込み具の回転数を選択できるようにし
ているが、ごみ量などによって回転数を設定されるもの
はなかった。また、床や畳、絨毯の毛足の長さなどの床
面状態によって吸い込み力を設定するものはあるが、床
用吸い込み具の回転数を設定するものはなかった。しか
も、床面状態によって吸い込み力を設定するものにあっ
ても床面の状態を３段階程度しか見分けることができな
かった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このような従来の掃除
機では、ごみ量や床面の状態というのは、決して３から
４段階に設定できるものではなく連続的に変化するもの
であり、しかもごみ質についても考慮に入れていないた
め、それぞれの運転モードにおいてごみの量，質，床面
の状態などに最適の床用吸い込み具の回転数が得られな
いという問題を有していた。

【０００５】本発明はこのような従来の課題を解決する
もので、それぞれの運転モードにおいて、ごみセンサの
検出値から学習則により最適化されたニューロ・ファジ
ィ推論器を用いて床用吸い込み具の回転数をきめ細かく
決定することを目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、床面のごみをかきあげる床用吸い込み具と
、床面のごみを検出するごみセンサと、前記床用吸い込
み具の回転数の制御範囲を指定できる運転モード設定手
段と、前記運転モード設定手段により運転モードを選択
し、それぞれの運転モードで前記ごみセンサの出力によ
り前記床用吸い込み具の回転数を決定し、かつ最急降下
法等の学習則によりファジィ推論の各種パラメータを最
適化したニューロ・ファジィ推論器とを備えたことを課
題解決手段としている。

【０００７】

【作用】本発明は上記した課題解決手段により、ごみセ
ンサの出力から学習則によって最適化されたニューロ・
ファジィ推論器により床用吸い込み具の回転数を設定す
ることができ、きめ細かく回転数を決定できて掃除を行
う床面によらず効率よくごみがとれ、しかも非常に操作
感がよく、また、静音運転モードを選択すれば、最大の
回転数を低い値に設定して静かに掃除することが可能と
なる。

【０００８】

【実施例】以下本発明の一実施例について図１を用いて
説明する。

【０００９】図に示すように、ごみセンサ１は吸い込み
ホース２の一部に設け、対向して設置した発光部３と受
光部４により構成しており、吸い込まれたごみは必ずこ
れらの間を通過するようにしている。ごみ量積算手段５
は吸い込まれたごみの所定時間の積算量を算出する。ご
み変化率算出手段６は吸い込まれたごみの所定時間の変
化率を算出する。ごみ質検出手段７は吸い込まれたごみ
がごみセンサ１の間を通過する時間を測定し、ごみ質を
検知する。運転モード設定手段８はスイッチなど（図示
せず）により運転モードを選択し、床用吸い込み具９の
最大回転数を設定する。ニューロ・ファジィ推論器１０
はごみ量積算手段５とごみ変化率算出手段６とごみ質検
出手段７の出力から床用吸い込み具９の回転数を運転モ
ード設定手段８で選択された運転モードに応じて推論す
る。制御手段１１は床用吸い込み具９の回転数をニュー
ロ・ファジィ推論器１０で推論された回転数で駆動する
。

【００１０】ニューロ・ファジィ推論器１０は図２に示
すように構成しており、前件部メンバーシップ関数記憶
手段１２はごみ量，ごみ質，ごみ変化率に関するメンバ
ーシップ関数を記憶している。ごみ質適合度演算手段１
３，ごみ量適合度演算手段１４，ごみ変化率適合度演算
手段１５は、それぞれ前件部メンバーシップ関数記憶手
段１２に記憶されているごみ質，ごみ量，ごみ変化率に
関するメンバーシップ関数と入力であるごみ質，ごみ量
，ごみ変化率との適合度を演算する。前件部ミニマム演
算手段１６はごみ質適合度演算手段１３，ごみ量適合度
で演算手段１４，ごみ変化率適合度演算手段１５の出力
である３つの適合度のＭＩＮをとり前件部の結論とする
。床用吸い込み具回転数推論ルール記憶手段１７は床用
吸い込み具９の回転数に関する推論ルールを記憶してい
る。床用吸い込み具メンバーシップ関数記憶手段１８は
後件部の回転数に関するメンバーシップ関数を記憶して
いる。後件部ミニマム演算手段１９は床用吸い込み具回
転数推論ルール記憶手段１７に記憶されている推論ルー
ルにしたがい、前件部結論と床吸い込み具回転数メンバ
ーシップ関数記憶手段１８に記憶されている後件部の床
用吸い込み具回転数メンバーシップ関数のＭＩＮをとっ
てそのルールの結論する。重心手段２０はすべてのルー
ルについてそれぞれの結論を求めたのち全結論のＭＡＸ
をとり、その重心を計算することにより、最終的に床用
吸い込み具９の回転数を求める。このニューロ・ファジ
ィ推論器１０はマイクロコンピュータにより容易に実現
できる。また、ニューロ・ファジィ推論器１０に含まれ
る前件部メンバーシップ関数記憶手段１２と床用吸い込
み具回転数推論ルール記憶手段１７，床用吸い込み具回
転数メンバーシップ関数記憶手段１８とに記憶されてい
るメンバーシップ関数および推論ルールは、ごみ量とご
み変化率とごみ質のデータと掃除するときの操作感を考
慮した設定すべき床用吸い込み具９の回転数のデータか
ら、予め最急降下法（ニューラルネットワークに用いら
れる学習則の１つで、誤差関数を最小にする方法である
）などの学習則によって最適に設定されている。制御手
段１１では決定された回転数に基づき、床用吸い込み具
９の位相制御量を算出し制御を行う。

【００１１】つぎに、上記構成において動作を説明する
と、ごみセンサ１の発光部３から発光された光は、ごみ
がない場合受光部４で受光できるが、ごみが通過した場
合は遮られるため受光部４で受光することができない。 よって、受光部４の出力よりごみの有無が判別できる。 ごみ量積算手段５では、ごみセンサ１で検出したごみを
一定時間（例えば０．１秒間）積算する。この積算によ
ってその時点の床面にあるごみ量が判る。

【００１２】図３に掃除を継続して行っている場合のご
み量の積算値の変化の度合いを示している。同図におい
て掃除を開始してからＴ１まではごみは一気に減るが、
これは床表面のごみがとれたことを示している。またＴ
１から以降は、図３に示すように、その後のごみのとれ
かたによって大きく図３Ａ，Ｂ，Ｃのように分かれる。 図３Ｃの場合はごみの積算値がほぼ０であり、Ｔ１まで
の間にほとんどとれてしまったことを示している。これ
は掃除を行う床面が木床やクッションフロア，畳などの
場合である。また、床面が絨毯の場合は、毛足の間にご
みが埋もれてしまい、一般的に木床や畳に比べて相対的
にごみの量が多くなかなかとれにくい。すなわち図３Ａ
，Ｂのようにごみ量の積算値が除々に減っていくような
特性を示す。このようにごみ量の変化率をごみ変化率算
出手段６により算出すると、現在掃除をしている床面の
特性がどんなものであるか推定することができる。ごみ
量の変化率が小さいというのは、ごみがなかなかとれに
くい床面であることを示していおり、ごみ量の変化率が
大きいというのは、ごみがとれやすい床面であるという
ことを示している。図４は、ごみセンサ１で検出したご
みのパルス波形を示しており、図４Ａは綿ごみを吸い込
んだ場合のパルス波形を示しており、図４Ｂは砂ごみを
吸い込んだ場合のパルス波形を示している。よって、ご
み質検出手段７によりこのパルス波形を検出することに
より、吸い込まれたごみが綿ごみのように大きくて軽い
ものなのか、砂ごみのように小さくて重いものなのかと
いうごみの質が判る。また掃除を行う場合の最適な床用
吸い込み具９の回転数は、床面のごみの量やごみ質、床
面の特性などによって決まるものであり、これはごみ量
積算手段５とごみ変化率算出手段６とごみ質検出手段７
の出力値からニューロ・ファジィ推論器１０で推論する
。

【００１３】つぎに、床用吸い込み具９の回転数推論の
過程について説明する。本実施例のファジィ推論の推論
ルールは「ごみ量が多めで、砂などのように重くて小さ
いごみで、ごみの取れにくい床面（ごみ量の変化率が小
さい）であれば床用吸い込み具の回転数をとても高くす
る」とった一般的な判断を基に形成されている。ごみ量
が「多い」とか、ごみ量の変化率が「小さい」とか、ご
み質が「重い」とか、回転数を「とても高く」といった
定性的な概念は図５Ａ，Ｂ，Ｃおよび図６Ａ，Ｂ，Ｃに
示すようなメンバーシップ関数により定量的に表現され
る。ごみ量適合度演算手段１４では、ごみ量積算手段５
からの入力と前件部メンバーシップ関数記憶手段１２に
記憶されているごみ量に関するメンバーシップ関数に対
する適合度を両者のＭＡＸをとることにより求める。ご
み変化率適合度演算手段１５では、ごみ変化率算出手段
６からの入力と前件部メンバーシップ関数記憶手段１２
に記憶されているごみ変化率のメンバーシップ関数に関
して同様に適合度を求める。ごみ質適合度演算手段１３
では、ごみ質検出手段７からの入力と前件部メンバーシ
ップ関数記憶手段１２に記憶されているごみ質のメンバ
ーシップ関数に関して同様に適合度を求める。前件部ミ
ニマム演算手段１６では、前記３つの適合度のＭＩＮを
とり前件部の結論とする。後件部ミニマム演算手段１９
では、床用吸い込み具回転数推論ルール記憶手段１７に
記憶されているいずれかのルールにしたがい、前件部結
論と床用吸い込み具回転数メンバーシップ関数記憶手段
１８に記憶されている後件部の回転数メンバーシップ関
数のＭＩＮをとってそのルールの結論とする。このとき
、運転モード設定手段８により、床用吸い込み具回転数
推論ルール記憶手段１７のうちでＡ，Ｂ，Ｃのいずれか
のルールが選択されており、それぞれルールでは最大回
転数が予め選択されている。なお、床用吸い込み具回転
数推論ルール記憶手段１７でＡ，Ｂ，Ｃは、たとえばそ
れぞれ強力モード，普通モード，静音モードなどとして
記憶させている。

【００１４】すべてのルールについてそれぞれの結論を
求めたのち、重心演算手段２０では全結論のＭＡＸをと
り、その重心を計算することにより最終的に回転数が基
まる。制御手段１１では決定された回転数に基づき、床
用吸い込み具９の位相制御量を算出して制御する。なお
、本実施例では推論方法の中のＭＡＸ−ＭＩＮ合成法，
重心法を用いているがその他の方法でも可能であり、ま
た後件部である床用吸い込み具回転数をメンバーシップ
関数で表現したが、実数値や線形式でも表現することが
できることはいうまでもない。

【００１５】

【発明の効果】以上の実施例から明らかなように本発明
によれば、床面のごみをかきあげる床用吸い込み具と、
床面のごみを検出するごみセンサと、前記床用吸い込み
具の回転数の制御範囲を指定できる運転モード設定手段
と、前記運転モード設定手段により運転モードを選択し
、それぞれの運転モードで前記ごみセンサの出力により
前記床用吸い込み具の回転数を決定し、かつ最急降下法
等の学習則によりファジィ推論の各種パラメータを最適
化したニューロ・ファジィ推論器とを備えたから、最急
降下法等の学習則を用いて、ニューロ・ファジィ推論器
の構成の最適化を行ったため、ファジィ推論における入
力の数が増えても、それらの間の推論ルールやその構成
を最適化するのが容易で、ごみ量とごみ質とごみの変化
率からファジィ推論によってきめ細かく、しかも好みの
運転モードで最適な床用吸い込み具の回転数を決定でき
、掃除を行う床面やごみ質によらず効率よくごみがとれ
、しかも非常に操作感がよく、また、静音運転モードを
選択すれば床用吸い込み具の回転数を弱く抑えて静かに
掃除できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の掃除機のブロック図

【図２
】同掃除機のニューロ・ファジィ推論器のブロック図

【図３】同掃除機のごみ量の変化を示す特性図

【図４】
（Ａ），（Ｂ）同掃除機のごみ質の波形を示す図

【図５】（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）同掃除機のメンバーシ
ップ関数を示す図

【図６】（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）同掃除機のメンバーシ
ップ関数を示す図

【符号の説明】

１　　　　ごみセンサ ８　　　　運転モード設定手段 ９　　　　床用吸い込み具 １０　　ニューロ・ファジィ推論器

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　床面のごみをかきあげる床用吸い込み
   具と、床面のごみを検出するごみセンサと、前記床用吸
   い込み具の回転数の制御範囲を指定できる運転モード設
   定手段と、前記運転モード設定手段により運転モードを
   選択し、それぞれの運転モードで前記ごみセンサの出力
   により前記床用吸い込み具の回転数を決定し、かつ最急
   降下法等の学習則によりファジィ推論の各種パラメータ
   を最適化したニューロ・ファジィ推論器とを備えた掃除
   機。
2. 【請求項２】　　ニューロ・ファジィ推論器はごみセン
   サの出力から床面のごみ量，ごみ質，床面の種類を認識
   し、床用吸い込み具の回転数を決定するようにした請求
   項１記載の掃除機。
3. 【請求項３】　　ニューロ・ファジィ推論器は各種パラ
   メータとして、前件部メンバーシップ関数および後件部
   メンバーシップ関数の形状，推論ルールを最適化した請
   求項１記載の掃除機。