JPH04259433A - 掃除機 - Google Patents
掃除機Info
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- JPH04259433A JPH04259433A JP3020828A JP2082891A JPH04259433A JP H04259433 A JPH04259433 A JP H04259433A JP 3020828 A JP3020828 A JP 3020828A JP 2082891 A JP2082891 A JP 2082891A JP H04259433 A JPH04259433 A JP H04259433A
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- JP
- Japan
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- dust
- amount
- sensor
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- Electric Vacuum Cleaner (AREA)
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は床面センサとごみセンサ
により床面の種類，質および床面のごみ量を検出して自
動的に吸い込み力、電動床用吸込具の回転ブラシの回転
数を制御する掃除機に関する。
により床面の種類，質および床面のごみ量を検出して自
動的に吸い込み力、電動床用吸込具の回転ブラシの回転
数を制御する掃除機に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、掃除機は絨毯など掃除対象の多様
化にともない、ファンモータの吸い込みが力自動的に制
御できることが求められている。
化にともない、ファンモータの吸い込みが力自動的に制
御できることが求められている。
【０００３】従来、この種の掃除機は、ごみ量などによ
って間接的に床面を検出し吸い込み力を多段階に設定さ
れるものであった。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もある
が、これも床面の状態を３段階程度しか見分けることが
できなかった。
って間接的に床面を検出し吸い込み力を多段階に設定さ
れるものであった。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もある
が、これも床面の状態を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
機でき、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、それによって設定される吸い込み力も多段階で
あるべきであり、ごみ量や、床面の状態によって最適な
吸い込み力を設定できないものであった。
機でき、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、それによって設定される吸い込み力も多段階で
あるべきであり、ごみ量や、床面の状態によって最適な
吸い込み力を設定できないものであった。
【０００５】本発明はこのような従来の課題を解決する
もので、床面センサとごみセンサにより床面の種類や質
と床面のごみ量をより精度よく検出し、各種床面とごみ
分布に適した吸い込み力をきめ細かく決定し、使い勝手
を向上することを目的としている。
もので、床面センサとごみセンサにより床面の種類や質
と床面のごみ量をより精度よく検出し、各種床面とごみ
分布に適した吸い込み力をきめ細かく決定し、使い勝手
を向上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、ごみを吸い込むためのファンモータと、床
用吸込具に設け床面の状態，種類を検出する床面センサ
と、塵埃通路内を通過する塵埃を検出するごみセンサと
、前記ファンモータの吸い込み力を決定するファジィ推
論器とを備え、前記ファジィ推論器は前記床面センサと
ごみセンサの両出力によりファンモータの吸い込み力を
決定するようにしたことを課題解決手段としている。
するために、ごみを吸い込むためのファンモータと、床
用吸込具に設け床面の状態，種類を検出する床面センサ
と、塵埃通路内を通過する塵埃を検出するごみセンサと
、前記ファンモータの吸い込み力を決定するファジィ推
論器とを備え、前記ファジィ推論器は前記床面センサと
ごみセンサの両出力によりファンモータの吸い込み力を
決定するようにし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、床面セ
ンサとごみセンサの出力からファジィ推論によりファン
モータの吸い込み力をきめ細かく設定でき、掃除を行う
床面に関係にく効率よくごみがとれ、しかも非常に操作
感がよくなる。
ンサとごみセンサの出力からファジィ推論によりファン
モータの吸い込み力をきめ細かく設定でき、掃除を行う
床面に関係にく効率よくごみがとれ、しかも非常に操作
感がよくなる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の一実施例について図１および
図２を用いて説明する。
図２を用いて説明する。
【０００９】図に示すように、床用吸込具１はホース（
図示せず）の先端に設けたもので、発光素子２と受光素
子３を床面に対し対向させて配設し、光学的な方式で床
面センサ４を構成している。床面センサ４は、発光素子
２と受光素子３により床面の凹凸状態を検出し、電気信
号に変換するものである。光量の絶対量検出手段５は受
光素子３で検出される光量の絶対量を検出する。光量の
変化率検出手段６は光量の時間的変化率を算出する。 ごみセンサ７はホースなどの塵埃通路８に対向して配置
された発光素子９と受光素子１０とで構成している。ご
みセンサ７は塵埃が発光素子９と受光素子１０との間を
通過した際の光量の変化を電気的信号に変換するもので
あり、単位時間当りのごみカウント数に比例したパルス
出力を得る構成となっている。ごみセンサ７の出力はご
み量積算手段１１とごみ変化率算出手段１２で演算され
る。ファジィ推論器１３は、床面センサ４の光量の絶対
量検出手段５の出力と光量の変化率検出手段６の出力と
、ごみセンサ７のごみ量積算手段１１の出力とごみ変化
率算出手段１２の出力とを入力し、床質と床面のごみ分
布に最適なファンモータ１４の吸い込み力を推論する。 制御手段１５は推論された吸い込み力から位相制御量を
算出し、ファンモータ１４を駆動する。
図示せず）の先端に設けたもので、発光素子２と受光素
子３を床面に対し対向させて配設し、光学的な方式で床
面センサ４を構成している。床面センサ４は、発光素子
２と受光素子３により床面の凹凸状態を検出し、電気信
号に変換するものである。光量の絶対量検出手段５は受
光素子３で検出される光量の絶対量を検出する。光量の
変化率検出手段６は光量の時間的変化率を算出する。 ごみセンサ７はホースなどの塵埃通路８に対向して配置
された発光素子９と受光素子１０とで構成している。ご
みセンサ７は塵埃が発光素子９と受光素子１０との間を
通過した際の光量の変化を電気的信号に変換するもので
あり、単位時間当りのごみカウント数に比例したパルス
出力を得る構成となっている。ごみセンサ７の出力はご
み量積算手段１１とごみ変化率算出手段１２で演算され
る。ファジィ推論器１３は、床面センサ４の光量の絶対
量検出手段５の出力と光量の変化率検出手段６の出力と
、ごみセンサ７のごみ量積算手段１１の出力とごみ変化
率算出手段１２の出力とを入力し、床質と床面のごみ分
布に最適なファンモータ１４の吸い込み力を推論する。 制御手段１５は推論された吸い込み力から位相制御量を
算出し、ファンモータ１４を駆動する。
【００１０】ファジィ推論器１３の床面センサ４とごみ
センサ７に対する演算手段は図２に示すような構成とな
っている。すなわち、床面センサ４の光量の絶対量検出
手段５からの入力と絶対量メンバーシップ関数記憶手段
１６に記憶されてい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絶対量適合度
演算手段１７と、光量の変化率検出手段６からの入力と
光量変化率メンバーシップ関数記憶手段１８に記憶され
ているメンバーシップ関数に関して同様に適合度を求め
る変化率適合度演算手段１９と、ごみセンサ７のごみ量
積算手段１１からの入力とごみ量メンバーシップ関数記
憶手段２０に記憶されてい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量
適合度演算手段２１と、ごみ量の変化率算出手段１２か
らの入力とごみ変化率メンバーシップ関数記憶手段２２
に記憶されているメンバーシップ関数に関して同様に適
合度を求めるごみ変化率適合度演算手段２３と、前記４
つの適合度をＭＩＮを取り前件部の適合度とする前件部
ミニマム演算手段２４と、吸い込み力推論ルール記憶手
段２５に記憶されているルールに従い、前件部適合度と
吸い込み力メンバーシップ関数記憶手段２６に記憶され
ている後件部の吸い込み力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後件部ミニマム演算手
段２７と、すべてのルールについてそれぞれの結論を求
めた後、全結論のＭＡＸをとりその重心を計算すること
により、最終的に吸い込み力を求める重心演算手段２８
とから構成されている。このファジィ推論器１３はマイ
クロコンピュータにより容易に実現できる。なお、制御
手段１５では決定された吸い込み力に基づき、ファンモ
ータ１４の位相制御量を算出し制御を行う。
センサ７に対する演算手段は図２に示すような構成とな
っている。すなわち、床面センサ４の光量の絶対量検出
手段５からの入力と絶対量メンバーシップ関数記憶手段
１６に記憶されてい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絶対量適合度
演算手段１７と、光量の変化率検出手段６からの入力と
光量変化率メンバーシップ関数記憶手段１８に記憶され
ているメンバーシップ関数に関して同様に適合度を求め
る変化率適合度演算手段１９と、ごみセンサ７のごみ量
積算手段１１からの入力とごみ量メンバーシップ関数記
憶手段２０に記憶されてい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量
適合度演算手段２１と、ごみ量の変化率算出手段１２か
らの入力とごみ変化率メンバーシップ関数記憶手段２２
に記憶されているメンバーシップ関数に関して同様に適
合度を求めるごみ変化率適合度演算手段２３と、前記４
つの適合度をＭＩＮを取り前件部の適合度とする前件部
ミニマム演算手段２４と、吸い込み力推論ルール記憶手
段２５に記憶されているルールに従い、前件部適合度と
吸い込み力メンバーシップ関数記憶手段２６に記憶され
ている後件部の吸い込み力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後件部ミニマム演算手
段２７と、すべてのルールについてそれぞれの結論を求
めた後、全結論のＭＡＸをとりその重心を計算すること
により、最終的に吸い込み力を求める重心演算手段２８
とから構成されている。このファジィ推論器１３はマイ
クロコンピュータにより容易に実現できる。なお、制御
手段１５では決定された吸い込み力に基づき、ファンモ
ータ１４の位相制御量を算出し制御を行う。
【００１１】つぎに、上記構成の動作について説明する
。床面センサ４の発光素子２から発光された光は床面に
放射され、受光素子３で受光できる。一般に絨毯などに
あっては床面の凹凸は大きく、床面からの反射光は床面
で乱反射し、受光素子３で検出される光量は小さくなり
、光量の変化量は大きくなる傾向がある。また、床面が
木床、たたみなどにあっては、床面の凹凸は比較的小さ
く床面からの反射光も多くなり、受光素子３で検出され
る光量は大きくなり、光量の変化量は逆に小さくなる傾
向がある。よって、受光素子３の出力より床面の種類，
質の判別ができる。
。床面センサ４の発光素子２から発光された光は床面に
放射され、受光素子３で受光できる。一般に絨毯などに
あっては床面の凹凸は大きく、床面からの反射光は床面
で乱反射し、受光素子３で検出される光量は小さくなり
、光量の変化量は大きくなる傾向がある。また、床面が
木床、たたみなどにあっては、床面の凹凸は比較的小さ
く床面からの反射光も多くなり、受光素子３で検出され
る光量は大きくなり、光量の変化量は逆に小さくなる傾
向がある。よって、受光素子３の出力より床面の種類，
質の判別ができる。
【００１２】このように光量の絶対量と変化率とを光量
の絶対量検出手段５と変化率検出手段６により検出する
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。また、ごみセンサ７によりご
み量の積算値と変化率を検出することにより、掃除面の
ごみ分布状態とある程度の床質を検知可能である。この
ように床面の種類，質，ごみ分布状態が特定できれば、
最適な吸い込み力は決まるものであり、これはファジィ
推論器１３で推論する。
の絶対量検出手段５と変化率検出手段６により検出する
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。また、ごみセンサ７によりご
み量の積算値と変化率を検出することにより、掃除面の
ごみ分布状態とある程度の床質を検知可能である。この
ように床面の種類，質，ごみ分布状態が特定できれば、
最適な吸い込み力は決まるものであり、これはファジィ
推論器１３で推論する。
【００１３】つぎに、吸い込み力の推論の過程について
説明する。本実施例のファジィ推論は「床面センサの光
量が多めで、かつ凹凸が小さい床面（光量の変化率が小
さい）で、かつごみセンサのごみ変化率が少なく、ごみ
量が少ない状態であれば、床面は床（木床等であり）吸
い込み力を小さくする」また「床面センサの光量が多め
で、かつ凹凸が小さい床面（光量の変化率が小さい）で
、かつごみセンサのごみ変化率が少なく、ごみ量が多い
状態であれば、床面は床（木床などであり）で床面にご
みが多く分布している状態であり、吸い込み力をやや高
くする」「床面センサの光量が少なく、かつ凹凸が大き
い床面（光量の変化率が大きい）で、かつごみセンサの
ごみ変化率が大きく、ごみ量が多ければ床面は絨毯であ
り、絨毯面にごみが多く分布している状態であり、吸い
込み力を高くする」さらに「床面センサの光量が少なく
、かつ凹凸が大きい床面（光量の変化率が大きい）で、
かつごみセンサのごみ変化率が大きく、ごみ量が少なけ
れば床面は絨毯であり絨毯面にごみが少なく分布してい
る状態であり、吸い込み力を普通程度にする」といった
一般的な判断を基に行われる。推論のルールは数個のル
ールからなる。
説明する。本実施例のファジィ推論は「床面センサの光
量が多めで、かつ凹凸が小さい床面（光量の変化率が小
さい）で、かつごみセンサのごみ変化率が少なく、ごみ
量が少ない状態であれば、床面は床（木床等であり）吸
い込み力を小さくする」また「床面センサの光量が多め
で、かつ凹凸が小さい床面（光量の変化率が小さい）で
、かつごみセンサのごみ変化率が少なく、ごみ量が多い
状態であれば、床面は床（木床などであり）で床面にご
みが多く分布している状態であり、吸い込み力をやや高
くする」「床面センサの光量が少なく、かつ凹凸が大き
い床面（光量の変化率が大きい）で、かつごみセンサの
ごみ変化率が大きく、ごみ量が多ければ床面は絨毯であ
り、絨毯面にごみが多く分布している状態であり、吸い
込み力を高くする」さらに「床面センサの光量が少なく
、かつ凹凸が大きい床面（光量の変化率が大きい）で、
かつごみセンサのごみ変化率が大きく、ごみ量が少なけ
れば床面は絨毯であり絨毯面にごみが少なく分布してい
る状態であり、吸い込み力を普通程度にする」といった
一般的な判断を基に行われる。推論のルールは数個のル
ールからなる。
【００１４】光量が「多め」とか、光量の変化率が「小
さい」とか、吸い込み力を「とても多め」といった定性
的な概念は図３（ａ），（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。ファジィ
推論器１３は、床面センサ４の光量の絶対量適合演算手
段１７では、光量の絶対量検出手段５からの入力と絶対
量メンバーシップ関数記憶手段１６に記憶されているメ
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。光量の変化率適合度演算手段１９で
は、光量の変化率検出手段６からの入力と光量変化率メ
ンバーシップ関数記憶手段１８に記憶されているメンバ
ーシップ関数に関して同様に適合度を求める。ごみセン
サ７についても同様の演算を行なう。前件部ミニマム演
算手段２４では、前記４つの適合度のＭＩＮをとり前件
部の適合度とする。後件部ミニマム演算手段２７では、
吸い込み力推論ルール記憶手段２５に記憶されているル
ールに従い、前件部適合度と吸い込み力メンバーシップ
関数記憶手段２６に記憶されている後件部の吸い込み力
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。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２８では全結論のＭＡＸをとり
、その重心を計算することにより、最終的に吸い込み力
が求まる。制御手段１５では決定された吸い込み力に基
づき、ファンモータ１４の位相制御量を算出し制御を行
う。
さい」とか、吸い込み力を「とても多め」といった定性
的な概念は図３（ａ），（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。ファジィ
推論器１３は、床面センサ４の光量の絶対量適合演算手
段１７では、光量の絶対量検出手段５からの入力と絶対
量メンバーシップ関数記憶手段１６に記憶されているメ
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。光量の変化率適合度演算手段１９で
は、光量の変化率検出手段６からの入力と光量変化率メ
ンバーシップ関数記憶手段１８に記憶されているメンバ
ーシップ関数に関して同様に適合度を求める。ごみセン
サ７についても同様の演算を行なう。前件部ミニマム演
算手段２４では、前記４つの適合度のＭＩＮをとり前件
部の適合度とする。後件部ミニマム演算手段２７では、
吸い込み力推論ルール記憶手段２５に記憶されているル
ールに従い、前件部適合度と吸い込み力メンバーシップ
関数記憶手段２６に記憶されている後件部の吸い込み力
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。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２８では全結論のＭＡＸをとり
、その重心を計算することにより、最終的に吸い込み力
が求まる。制御手段１５では決定された吸い込み力に基
づき、ファンモータ１４の位相制御量を算出し制御を行
う。
【００１５】つぎに、本発明の他の実施例について図４
を用いて説明する。なお、上記実施例と同じ構成のもの
は同一符号を付して説明を省略する。
を用いて説明する。なお、上記実施例と同じ構成のもの
は同一符号を付して説明を省略する。
【００１６】図に示すように、ファジィ推論器２９は床
面センサ４とごみセンサ７の出力により、ファンモータ
１４の吸い込み力と床用吸込具３０に設けた回転ブラシ
３１の回転数を決定し、制御手段３２は回転ブラシ３１
の回転数も制御するようにしている。
面センサ４とごみセンサ７の出力により、ファンモータ
１４の吸い込み力と床用吸込具３０に設けた回転ブラシ
３１の回転数を決定し、制御手段３２は回転ブラシ３１
の回転数も制御するようにしている。
【００１７】推論ルールは、たとえば、「床面センサの
光量が少なく、かつ凹凸が大きい床面（光量の変化率が
大きい）で、かつごみセンサのごみ変化率が大きく、ご
み量が多ければ床面は絨毯であり、絨毯面にごみが多く
分布している状態であり、吸い込み力を高くするととも
に床用吸込具の回転ブラシの回転数を高くする。」さら
に「床面センサの光量が少なく、かつ凹凸が大きい床面
（光量の変化率が大きい）で、かつごみセンサのごみ変
化率が大きく、ごみ量が少なければ床面は絨毯であり、
絨毯面にごみが少なく分布している状態であり、吸い込
み力を普通程度にするとともに床用吸込具の回転ブラシ
の回転数を低くする。」といった一般的な判断を基に行
われる。
光量が少なく、かつ凹凸が大きい床面（光量の変化率が
大きい）で、かつごみセンサのごみ変化率が大きく、ご
み量が多ければ床面は絨毯であり、絨毯面にごみが多く
分布している状態であり、吸い込み力を高くするととも
に床用吸込具の回転ブラシの回転数を高くする。」さら
に「床面センサの光量が少なく、かつ凹凸が大きい床面
（光量の変化率が大きい）で、かつごみセンサのごみ変
化率が大きく、ごみ量が少なければ床面は絨毯であり、
絨毯面にごみが少なく分布している状態であり、吸い込
み力を普通程度にするとともに床用吸込具の回転ブラシ
の回転数を低くする。」といった一般的な判断を基に行
われる。
【００１８】なお、本実施例では推論方法の中に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、また後件部である吸い込み力をメンバ
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。
−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、また後件部である吸い込み力をメンバ
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。
【００１９】
【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、ごみを吸い込むためのファンモータと、床用
吸込具に設け床面の状態，種類を検出する床面センサと
、塵埃通路内を通過する塵埃を検出するごみセンサと、
前記ファンモータの吸い込み力を決定するファジィ推論
器とを備え、前記ファジィ推論器は前記床面センサとご
みセンサの両出力によりファンモータの吸い込み力を決
定するようにしたから、掃除を行う場合にごみが効率よ
くとれる上、操作性を向上できる。すなわち、掃除機の
持つ吸い込み力は年々上昇する傾向により、現在では約
３００Ｗ程度であるが、あらゆる床面でこの吸い込み力
で掃除を行うと、絨毯などの床面では吸い込み力により
床ノズルが床面に吸いついてしまうため、非常に操作感
が悪いが、本発明では、床面センサとごみセンサとの複
合センサにより床面と床面のごみ量に最適な吸い込み力
をファジィ推論によって求め込め細かな吸い込み力を決
定しているので、掃除を行う床面によらず効率よくごみ
がとれ、しかも操作感を向上できる。
によれば、ごみを吸い込むためのファンモータと、床用
吸込具に設け床面の状態，種類を検出する床面センサと
、塵埃通路内を通過する塵埃を検出するごみセンサと、
前記ファンモータの吸い込み力を決定するファジィ推論
器とを備え、前記ファジィ推論器は前記床面センサとご
みセンサの両出力によりファンモータの吸い込み力を決
定するようにしたから、掃除を行う場合にごみが効率よ
くとれる上、操作性を向上できる。すなわち、掃除機の
持つ吸い込み力は年々上昇する傾向により、現在では約
３００Ｗ程度であるが、あらゆる床面でこの吸い込み力
で掃除を行うと、絨毯などの床面では吸い込み力により
床ノズルが床面に吸いついてしまうため、非常に操作感
が悪いが、本発明では、床面センサとごみセンサとの複
合センサにより床面と床面のごみ量に最適な吸い込み力
をファジィ推論によって求め込め細かな吸い込み力を決
定しているので、掃除を行う床面によらず効率よくごみ
がとれ、しかも操作感を向上できる。
【００２０】また、床用吸込具に回転ブラシを設け、フ
ァジィ推論器は床面センサとごみセンサの出力により、
ファンモータの吸い込み力と前記床用吸込具の回転ブラ
シの回転数を決定するようにしたから、床面センサとご
みセンサの複合センサにより床面の質とごみ量の多さ状
態により、床用吸込具の回転ブラシの回転数と吸い込み
力をファジィ制御により最適に制御でき、ごみが追い絨
毯であれば回転ブラシを強い回転数に制御でき、ごみが
少ない絨毯であれば弱い回転数に制御することができ、
静かでより効果的な掃除ができるという利点がある。
ァジィ推論器は床面センサとごみセンサの出力により、
ファンモータの吸い込み力と前記床用吸込具の回転ブラ
シの回転数を決定するようにしたから、床面センサとご
みセンサの複合センサにより床面の質とごみ量の多さ状
態により、床用吸込具の回転ブラシの回転数と吸い込み
力をファジィ制御により最適に制御でき、ごみが追い絨
毯であれば回転ブラシを強い回転数に制御でき、ごみが
少ない絨毯であれば弱い回転数に制御することができ、
静かでより効果的な掃除ができるという利点がある。
【図１】本発明の一実施例の掃除機のブロック図
【図２
】同掃除機のファジィ推論器のブロック図
】同掃除機のファジィ推論器のブロック図
【図３】（ａ
）〜（ｃ）同ファジィ推論器のメンバーシップ関数を示
す図
）〜（ｃ）同ファジィ推論器のメンバーシップ関数を示
す図
【図４】本発明の他の実施例の掃除機のブロック図
１ 床用吸込具
４ 床面センサ
７ ごみセンサ
８ 塵埃通路
１３ ファジィ推論器
１４ ファンモータ
Claims (2)
- 【請求項１】 ごみを吸い込むためのファンモータと
、床用吸込具に設け床面の状態，種類を検出する床面セ
ンサと、塵埃通路内を通過する塵埃を検出するごみセン
サと、前記ファンモータの吸い込み力を決定するファジ
ィ推論器とを備え、前記ファジィ推論器は前記床面セン
サとごみセンサの両出力によりファンモータの吸い込み
力を決定するようにしてなる掃除機。 - 【請求項２】 床用吸込具に回転ブラシを設け、ファ
ジィ推論器は床面センサとごみセンサの出力により、フ
ァンモータの吸い込み力と前記床用吸込具の回転ブラシ
の回転数を決定するようにしてなる請求項１記載の掃除
機。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3020828A JPH04259433A (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 掃除機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3020828A JPH04259433A (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 掃除機 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04259433A true JPH04259433A (ja) | 1992-09-16 |
Family
ID=12037905
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3020828A Pending JPH04259433A (ja) | 1991-02-14 | 1991-02-14 | 掃除機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04259433A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06105773A (ja) * | 1992-09-25 | 1994-04-19 | Hitachi Ltd | 電気掃除機 |
| JP2018086499A (ja) * | 2018-03-02 | 2018-06-07 | アイロボット コーポレイション | デブリセンサを備えた清浄装置 |
| US10595695B2 (en) | 2004-01-28 | 2020-03-24 | Irobot Corporation | Debris sensor for cleaning apparatus |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0326223A (ja) * | 1989-06-22 | 1991-02-04 | Omron Corp | 電気掃除機 |
-
1991
- 1991-02-14 JP JP3020828A patent/JPH04259433A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0326223A (ja) * | 1989-06-22 | 1991-02-04 | Omron Corp | 電気掃除機 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06105773A (ja) * | 1992-09-25 | 1994-04-19 | Hitachi Ltd | 電気掃除機 |
| US10595695B2 (en) | 2004-01-28 | 2020-03-24 | Irobot Corporation | Debris sensor for cleaning apparatus |
| JP2018086499A (ja) * | 2018-03-02 | 2018-06-07 | アイロボット コーポレイション | デブリセンサを備えた清浄装置 |
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