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    专

    一种新型晶态外衣的制备方法及其在天然产物绝对构型测定中的应用

    KR20220349590A1
    发明人
    江仁望, 刘金长, 黄伟平, 叶文才
    受让人
    UNIV JINAN GUANGDONG (UJIN-C)
    申请人
    ENRICO NENCI
    申请号
    13217848
    申请日
    2003-07-08
    公开(公告)号
    KR20220349590A1
    公开(公告)日
    1982-10-27
    IPC分类号
    A61B034/30A61B090/11A61B090/90G16H040/60
    CPC分类号
    -
    优先权号
    202111265125.3
    优先权日
    2021-10-27
    摘要

    NOVELTY - The system has a vehicle detection device installed at an entrance of a car park to photograph a vehicle entering the car park. A piezoelectric element is installed on a bottom surface of a ramp that is formed at the entrance of the entrance. A battery storing power is generated by the piezo-electric element, and supplies power to a camera. A charge control device is installed in parking spaces with different sizes, and a management server estimates weight of the vehicle entering an entrance among vacant parking spaces in the parking spaces. A management server controls operating ratio of the charging control devices based on total amount of collected electric load.

    USE - Power management system for parking facilities through operation ratio control in a flat house.

    ADVANTAGE - The system collects the electric load of each household of the flat house and controls the operating ratio of the charging control devices based on the total of the collected electric load so as to operate the system in an efficient manner.

    DESCRIPTION OF DRAWING(S) - The drawing shows a schematic representation of the power management system.

    权利要求
    1. A method for generating a speaker model for use in distinguishing an individual speaker of interest as different from other speakers, the method comprising: extracting a plurality of frame-level acoustic features from utterances of the speaker of interest and from utterances of other speakers; performing speech recognition processing on the one or more frame-level acoustic features, wherein the speech recognition processing assigns a value to each of the one or more frame-level acoustic features; defining one or more regions within the utterances in accordance with the value assigned to each of the one or more frame-level acoustic features; modeling one or more speech features within each of the one or more regions; based on the modeling, assigning a performance measure to one or more of the extracted features, wherein the performance measure represents a strength with which the one or more extracted features distinguishes the speaker of interest from the other speakers; and based at least in part on the performance measure, creating a speaker model for the speaker of interest.
    2. The method of claim 1 , comprising: obtaining a plurality of speech samples, the plurality of speech samples comprising a set of speech samples from the speaker of interest and a plurality of additional speech samples from the plurality of other speakers; extracting a plurality of speech features from each of the plurality of speech samples; and ranking the plurality of speech features according to an ability to distinguish the speaker of interest from the plurality of other speakers.
    3. The method of claim 1 , wherein the one or more frame-level acoustic features include at least one of pitch or energy.
    4. The method of claim 1 , wherein at least one of the one or more speech features comprises a combination of two or more individual speech features.
    5. The method of claim 1 , comprising: assigning a weight to each of the one or more speech features, based on the performance measure associated with the each of the one or more speech features.
    6. The method of claim 5 , wherein a weight of zero excludes an associated one of the one or more speech features from the speaker model.
    7. The method of claim 5 , wherein the assigning is performed by a classifier.
    8. The method of claim 1 , wherein the one or more speech features includes at least one of: a cepstral feature, a prosodic feature, or a signal processing-based feature.
    9. The method of claim 8 , wherein the cepstral feature is constrained by one of: a lexical feature, a phonetic feature, a state-level feature, a prosodic feature, a pause feature, a turn feature, or a speaking-rate feature.
    10. The method of claim 1 , wherein the one or more speech features vary from one speaker of interest to another speaker of interest.
    11. A non-transitory computer readable medium containing an executable program for generating a speaker model for use in detecting an individual speaker of interest as different from other speakers, where the program performs steps comprising: extracting a plurality of frame-level acoustic features from utterances of the speaker of interest and from utterances of other speakers; performing speech recognition processing on the one or more frame-level acoustic features, wherein the speech recognition processing assigns a value to each of the one or more frame-level acoustic features; defining one or more regions within the utterances in accordance with the value assigned to each of the one or more frame-level acoustic features; modeling one or more speech features within each of the one or more regions; based on the modeling, assigning a performance measure to one or more of the extracted features, wherein the performance measure represents a strength with which the one or more extracted features distinguishes the speaker of interest from the other speakers; and based at least in part on the performance measure, creating a speaker model for the speaker of interest.
    12. A system for generating a speaker model for use in detecting an individual speaker of interest as different from other speakers, the system comprising one or more computing devices configured to: extracting a plurality of frame-level acoustic features from utterances of the speaker of interest and from utterances of other speakers; performing speech recognition processing on the one or more frame-level acoustic features, wherein the speech recognition processing assigns a value to each of the one or more frame-level acoustic features; defining one or more regions within the utterances in accordance with the value assigned to each of the one or more frame-level acoustic features; modeling one or more speech features within each of the one or more regions; based on the modeling, assigning a performance measure to one or more of the extracted features, wherein the performance measure represents a strength with which the one or more extracted features distinguishes the speaker of interest from the other speakers; and based at least in part on the performance measure creating a speaker model for the speaker of interest.
    13. A method for detecting an individual speaker of interest, the method comprising: receiving a speech sample; and applying a stored speaker model to the speech sample, in order to determine a likelihood that the speaker of interest is speaking in the speech sample, wherein the stored speaker model is created based on one or more speaker-distinguishing features algorithmically identified using a combination of: (i) frame-level acoustic features extracted from utterances of the speaker of interest and (ii) frame-level acoustic features extracted from utterances of other speakers, wherein the speaker-distinguishing features distinguish the individual speaker of interest as different from other speakers, wherein the speaker-distinguishing features are identified: performing speech recognition processing on the one or more frame-level acoustic features, wherein the speech recognition processing assigns a value to each of the one or more frame-level acoustic features; defining one or more regions within the utterances in accordance with the value assigned to each of the one or more frame-level acoustic features; modeling one or more speech features within each of the one or more regions; based on the modeling, assigning a performance measure to one or more of the extracted features, wherein the performance measure represents a strength with which the one or more extracted features distinguishes the speaker of interest from the other speakers.
    14. The method of claim 13 , wherein the applying comprises: extracting the one or more speech features from the speech sample; and assigning a score to each of the one or more speech features in accordance with the stored speaker model.
    15. The method of claim 13 , wherein at least one of the one or more speech features comprises a combination of two or more individual speech features.
    16. The method of claim 13 , wherein the one or more speech features includes at least one of: a cepstral feature, a prosodic feature, or a signal processing-based feature.
    17. The method of claim 13 , wherein the one or more speech features vary from one speaker of interest to another speaker of interest.
    18. A method for generating a speaker model for use in detecting an individual speaker of interest, the method comprising: extracting one or more frame-level acoustic speech features from a set of speech samples comprising utterances of the speaker of interest and utterances of other speakers; using the speech features extracted from the utterances of the speaker of interest and the features extracted from the utterances of the other speakers, algorithmically identifying one or more speech features that distinguishes the individual speaker of interest as different from the other speakers by: performing speech recognition processing on the one or more frame-level acoustic features, wherein the speech recognition processing assigns a value to each of the one or more frame-level acoustic features; defining one or more regions within the utterances in accordance with the value assigned to each of the one or more frame-level acoustic features; modeling one or more speech features within each of the one or more regions; based on the modeling, assigning a performance measure to one or more of the extracted features, wherein the performance measure represents a strength with which the one or more extracted features distinguishes the speaker of interest from the other speakers; based at least in part on the performance measure creating a speaker model for the speaker of interest; and storing the speaker model.
    说明书
    [0001]清洁机器人
    [0002]技术领域
    [0003]本发明总体构思涉及一种清洁机器人,更具体地说,涉及一种具有用于清洁邻近墙壁的角落的角落清洁单元的清洁机器人以及其清洁方法。
    [0004]背景技术
    [0005]传统的清洁机器人是一种在被清洁的区域独立行进的同时从地面吸取杂质(例如,灰尘)的清洁装置。在日本专利申请第2004-337301号中公开了一种具有用于清洁邻近墙壁的角落的角落清洁单元的清洁机器人。
    [0006]在上述文件中公开的角落清洁单元包括吸入构件和旋转支撑件;其中,吸入构件可旋转地结合到主体,可向外展开,并且在其下部设置有吸入口,旋转支撑件可旋转地支撑吸入构件。旋转支撑件在其内表面上设置有螺旋导向狭槽,以允许吸入构件通过旋转而上升和下降,并且吸入构件设置有用于插入到所述导向狭槽中的突起。此外,在吸入构件和旋转支撑件之间设置有扭转弹簧。
    [0007]根据上述构造,吸入构件可通过扭转弹簧的弹力而被展开以保持展开的状态。
    [0008]在上述角落清洁单元中,因为当吸入构件通过旋转而向外展开时,吸入构件的突起通过旋转支撑件的导向狭槽被引导下降,所以吸入构件下降。相反,因为当吸入构件向主体折叠时,吸入构件沿相反的方向旋转,吸入构件的突起通过旋转支撑件的导向狭槽被引导上升,所以吸入构件上升。
    [0009]但是,清洁机器人的角落清洁单元适于在主体行进的同时当吸入构件与障碍物(例如,沙发腿、椅子腿等)碰撞时允许吸入构件旋转和折叠。在这种情况下,吸入构件上升并且与地面极大地分离。结果,清洁效果降低。
    [0010]此外,当清洁机器人在不平的地面(例如,地毯)上行进时,它的轮子由于主体的重力作用而埋入在地毯的表面下,吸入构件不能充分展开,因此,所有期望的角落区域不能都被覆盖。而且,当不使用角落清洁单元时,吸入构件必须通过手动旋转并折叠。因此,清洁机器人不便使用。
    [0011]发明内容
    [0012]本发明总体构思提供一种清洁机器人,当吸入构件在与障碍物碰撞而旋转时防止吸入构件向上运动。
    [0013]本发明总体构思还提供这样一种清洁机器人,当吸入构件的下表面沿着不平的地面(例如,地毯)行进时,吸入构件完全展开。
    [0014]本发明总体构思还提供一种自动地折叠和展开吸入构件的清洁机器人。
    [0015]本发明总体构思的其它方面和效用将一部分在以下描述中被阐述,一部分通过以下描述变得清楚,或者可通过实施本发明总体构思而学习到。
    [0016]本发明总体构思的上述和/或其它方面和效用也可通过提供一种清洁机器人来实现,所述清洁机器人包括:主体,在被清洁的地面上行进;灰尘收集单元,安装在主体中;角落清洁单元,安装在主体中。所述角落清洁单元可包括:吸入构件,具有通过旋转而从主体展开的吸入臂和连接到吸入臂的可旋转圆柱体;可运动构件,通过扭转弹簧围绕吸入构件的可旋转圆柱体可旋转地结合,从而可运动构件能够与吸入构件一起上下运动;驱动单元,使可运动构件旋转;支撑支架,设置在主体中,以支撑驱动单元;至少一个上升导向面,形成在支撑支架的一个上,以允许可运动构件在旋转的同时沿着上升导向面上下运动;至少一个导向凸块,设置到可运动构件上,其设置方式是,所述导向凸块能够沿着上升导向面上下运动。
    [0017]支撑支架可形成有旋转导向面,所述旋转导向面从每个上升导向面的下端开始沿着与吸入构件的旋转方向相同的方向延伸,以引导已经沿着上升导向面向下运动的导向凸块的旋转运动。
    [0018]在上升导向面的上方可形成空间,并且旋转导向面允许导向凸块向上运动。
    [0019]驱动单元可包括:圆柱形转子,安装在可运动构件的外表面上,以使可运动构件旋转,并且可形成有沿着纵向设置的长导向狭槽,以引导导向凸块的上下运动;驱动电机,与支撑支架结合,以使圆柱形转子正转或反转。
    [0020]驱动单元还可包括:驱动齿轮,结合到驱动电机的轴,以将驱动电机的旋转力传递到圆柱形转子;从动齿轮,设置在圆柱形转子的外表面上,以与驱动齿轮啮合。
    [0021]圆柱形转子可以可旋转地支撑在支撑支架上,其状态是,圆柱形转子的上下运动受到限制。
    [0022]另外,在圆柱形转子中可设置有螺旋弹簧,以向下偏压可运动构件。
    [0023]在可旋转圆柱体中可设置有吸入通道,并且所述吸入通道可通过连接管连接到灰尘收集单元。
    [0024]导向凸块可分别设置有辊子,辊子的设置方式是,其可沿着上升导向面和旋转导向面滚动。
    [0025]本发明总体构思的上述和/或其它方面和效用也可通过提供一种清洁机器人来实现,所述清洁机器人包括:主体,在被清洁的地面上行进;灰尘收集单元,安装在主体中;角落清洁单元,安装在主体中。角落清洁单元可包括吸入构件,吸入构件具有通过旋转从主体展开的吸入臂和连接到所述吸入臂的可旋转圆柱体;驱动电机,使可旋转圆柱体正转或反转,以使吸入臂自动地折叠和展开。
    [0026]本发明总体构思的上述和/或其它方面和效用也可通过提供一种清洁机器人来实现,所述清洁机器人包括:主体;角落清洁单元,具有吸入构件,使吸入构件相对于主体沿折叠方向和展开方向运动,并且当吸入构件运动到折叠方向和展开方向时,使吸入构件相对于主体向上和向下运动。
    [0027]角落清洁单元可控制吸入构件同时沿着展开方向和向下运动,并且同时沿着折叠方向和向上运动。
    [0028]角落清洁单元可包括:驱动单元,安装到主体,以控制吸入构件沿着折叠方向和展开方向之一运动;支架,安装到主体,以引导吸入构件向下或向上运动。
    [0029]所述清洁机器人还可包括可运动构件,该可运动构件设置在驱动单元和吸入构件之间;其中,驱动单元包括转子,转子具有允许可运动构件相对于转子向上和向下运动的狭槽。
    [0030]支架可包括相对于转子的狭槽倾斜的上升导向面,从而当可运动构件沿着狭槽运动时,上升导向面向上和向下引导可运动构件。
    [0031]支架还可包括旋转导向面,所述旋转导向面从上升导向面延伸出,从而当吸入构件沿着上升导向面向下运动之后,在折叠方向和展开方向之间引导吸入构件。
    [0032]支架还可包括旋转导向面,当在折叠方向和展开方向之间运动时,保持向下的位置。
    [0033]支架还可包括旋转导向面,当驱动单元不控制吸入构件时,在折叠方向和展开方向之间引导吸入构件运动。
    [0034]支架可包括旋转导向面,在吸入构件运动到展开方向之后,保持吸入构件在展开的状态。
    [0035]所述清洁机器人还可包括:弹性单元,结合在吸入构件和驱动单元之间,控制吸入构件;驱动单元,控制吸入构件在展开状态下沿着旋转导向面运动。
    [0036]所述清洁机器人还可包括:弹性构件,结合在吸入构件和驱动单元之间,在展开状态下,控制吸入构件相对于旋转导向面运动。
    [0037]角落清洁单元可控制吸入构件在运动到展开方向和向下运动之后保持展开状态。
    [0038]角落清洁单元可控制吸入构件在展开状态下根据相对于主体的第一基准的高度和第二基准的距离沿第一和第二方向运动。
    [0039]本发明总体构思的上述和/或其它方面和效用也可通过提供一种利用包括主体和吸入构件的清洁机器人来清洁表面的方法来实现,所述方法包括:使吸入构件相对于主体沿着折叠方向和展开方向运动;当吸入构件沿着折叠方向和展开方向运动后,使吸入构件相对于主体向上和向下运动。
    [0040]所述方法还可包括:控制吸入构件同时沿着展开方向和向下运动,并且同时沿着折叠方向和向上运动。
    [0041]附图说明
    [0042]通过以下参照附图对实施例进行的描述,本发明总体构思的这些和/或其它方面和效用将变得清楚和更加容易理解,其中:
    [0043]图1是显示根据本发明总体构思实施例的清洁机器人的构造的主视图;
    [0044]图2是显示根据本发明总体构思实施例的清洁机器人的主要部分的俯视图;
    [0045]图3是显示在根据本发明总体构思实施例的清洁机器人中的角落清洁单元的透视图,其中,吸入构件处于折叠状态;
    [0046]图4是显示根据本发明总体构思实施例的清洁机器人的图3中的角落清洁单元的分解透视图;
    [0047]图5是显示根据本发明总体构思实施例的清洁机器人的图3中的角落清洁单元的剖视图;
    [0048]图6是显示根据本发明总体构思实施例的清洁机器人的图3中的角落清洁单元的分解透视图,其中,吸入构件处于展开状态;
    [0049]图7是显示根据本发明总体构思实施例的清洁机器人的图3中的角落清洁单元的侧视图,其中,吸入构件处于折叠状态;
    [0050]图8是显示根据本发明总体构思实施例的清洁机器人的图3中的角落清洁单元的侧视图,其中,吸入构件处于展开状态。
    [0051]具体实施方式
    [0052]现在,将详细描述本发明总体构思的实施例,其例子表示在附图中,图中相同的标号始终指代相同的元件。以下,通过参照附图描述实施例以解释本发明的总体构思。
    [0053]如图1和图2所示,根据本发明总体构思实施例的清洁机器人包括安装在主体10中的灰尘收集单元20、使主体10运动的行进单元30、用于清洁邻近墙壁的角落的角落清洁单元40。
    [0054]主体10呈大致的圆形,以便于容易地旋转。主体10包括下壳11和上壳12,上壳12设置在下壳11上方,以覆盖下壳11和安装在其中的组件。如图2所示,主体10设置有多个障碍物传感器13,所述多个障碍物传感器13按照预定间隔设置在主体10的外周部分。所述障碍物传感器13可通过发送信号(例如,超声波)并且接收反射的信号来检测主体10和障碍物之间的距离或主体10和墙壁之间的距离。
    [0055]行进单元30包括:两个行进轮31和32,斜对地(diagonally)安装到主体10的下部中间部分;两个行进电机33和34,分别独立地驱动行进轮31和32;转弯轮35,安装在主体10的下部的前部。行进单元30根据控制器(未示出)的控制信号使得行进电机33和34分别驱动行进轮31和32向前或向后旋转,从而允许主体10行进。主体10的行进方向通过不同地控制行进电机33和34的速度和旋转方向来确定。转弯轮35具有小脚轮(caster)结构,其能够在主体10的行进方向上自由地转动。
    [0056]虽然没有详细地描述,但是主体10中的灰尘收集单元20可包括:吸入风扇(未示出),用于通过形成在主体10的下表面上的主吸入口21随同空气一起吸入杂质(例如,灰尘和污物);吸风电机,用于驱动吸入风扇;过滤单元,用于从吸入的空气过滤杂质。过滤单元可包括普通的旋风器或灰尘袋。
    [0057]吸入管22和吸入导向管23(两者均用于引导杂质和空气的吸入)介于灰尘收集单元20和主吸入口21之间。如图2所示,主吸入口21可以可旋转地设置有刷子24。刷子24可包括通过风力旋转的涡轮刷或通过电机旋转的电力刷。
    [0058]如图2和图3所示,角落清洁单元40径向地安装在主体10的后部边缘。如图4所示,角落清洁单元40包括:上支撑支架41和下支撑支架42,结合到主体10;吸入构件50,可旋转并且可升降地结合到上支撑支架41和下支撑支架42两者;驱动单元70,用于使吸入构件50移动和/或旋转。
    [0059]如图4和图5所示,吸入构件50包括:吸入臂51,沿着横向形成得较长,并且在其内部形成有水平吸入通道51a;可旋转圆柱体52,从吸入臂51的一端向上延伸,并且在其内部设置有与吸入臂51的水平吸入通道51a以及连接管80和灰尘收集单元20相通的垂直吸入通道52a。在吸入臂51的下表面上设置有吸入口53,以吸入空气以及杂质。如图2和图3所示,吸入臂51围绕可旋转圆柱体52旋转,从而吸入口53允许吸入臂51从主体10展开或者折叠到主体10中。即,吸入臂51在折叠的状态和展开的状态之间相对于主体10运动。
    [0060]如图4和图5所示,吸入构件50的可旋转圆柱体52具有围绕其安装的圆柱形可运动构件44,所述圆柱形可运动构件44可与吸入构件50一起上下运动,同时相对于可旋转圆柱体52旋转。为了安装可运动构件44,在可旋转圆柱体52的外表面上设置有环形凹槽54,并且环形凹槽54与卡环55配合,以限制可运动构件44相对于可旋转圆柱体52的上下运动。具体地说,可运动构件44首先围绕可旋转圆柱体52安装,然后,卡环55安装到可旋转圆柱体52的环形凹槽54中,从而可运动构件44的顶表面被卡住。
    [0061]扭转弹簧56安装在吸入构件50的吸入臂51和可运动构件44之间。扭转弹簧56围绕可旋转圆柱体52安装。扭转弹簧56的一端可固定到可运动构件44,并且其另一端可被安装到吸入臂51的上表面上的弹簧钩槽57中。扭转弹簧56可在可运动构件44被安装之前被首先围绕可旋转圆柱体52安装。
    [0062]扭转弹簧56用作可运动构件44和吸入构件50之间的连接器。从而,当可运动构件44通过驱动单元70(将在随后描述)的操作而旋转时,吸入构件50被允许旋转,并且当在清洁期间吸入臂51碰撞到障碍物时,吸入构件50在弹性变形的范围内相对旋转。换句话说,如图2所示,当在主体10在吸入臂51展开的情况下行进的同时吸入臂51与障碍物碰撞时,吸入臂51可向着主体10被折叠。在经过障碍物之后,吸入臂51通过扭转弹簧56的弹力被再次展开。
    [0063]驱动单元70包括:转子71,安装到可运动构件44的外表面上;驱动电机72,固定到上支撑支架41;驱动齿轮73,结合到驱动电机72的轴72a,以将驱动电机72的旋转力传递到转子71;从动齿轮74,形成在转子71的外表面上,与驱动齿轮73啮合。
    [0064]转子71呈圆柱形,使得安装在其中的可运动构件44能够上下运动,并且转子71的上部可旋转地结合到上支撑支架41,从而转子71本身可被限制上下运动,并且转子71的下部还可旋转地结合到下支撑支架42。此外,转子71可设置有沿着竖直方向的长导向狭槽75,从而能够将转子71的旋转力传递到可运动构件44,同时使可运动构件44上下运动。在可运动构件44的外表面上设置有用于安装到导向狭槽75中的导向凸块45,使得圆柱形可运动构件44相对于转子71上下运动。
    [0065]下支撑支架42设置有围绕转子71的螺旋形上升导向面47,从而在可运动构件44通过转子71旋转的同时,可运动构件44可通过上升导向面47上下运动。上升导向面47支撑通过导向狭槽75从可运动构件44向外突出的导向凸块45。此外,导向凸块45分别设置有用于沿着上升导向面47滚动的辊子46。从而,当转子71通过驱动电机72的操作而旋转时,在吸入构件50与可运动构件44一起旋转的同时,吸入臂51可从主体10展开。在上述操作发生的同时,导向凸块45可同时沿着上升导向面47向下运动,从而允许可运动构件44和吸入构件50向下运动。
    [0066]此外,下支撑支架42设置有旋转导向面48,旋转导向面48沿着与吸入构件50的旋转方向相同的方向(即,水平方向)从每个上升导向面47的下端延伸,从而沿着上升导向面47向下运动后的导向凸块45可在预定的中心角范围内不改变高度地旋转。因此,如图8所示,在吸入构件50向下运动以接近被清洁的表面后,吸入构件50在沿逆时针方向旋转的同时可被展开而不再向下运动。
    [0067]如图3和图4所示,从上升导向面47和旋转导向面48向上延伸的空间是敞开的空间,从而允许导向凸块45上下运动。在转子71的内部设置有用于向下压迫可运动构件44的螺旋弹簧49。这样,在清洁机器人在不平的地面上行进的同时,吸入构件50可根据被清洁的地面的高度的改变上下运动而不旋转,因此,适应了不平的地面的高度改变。因此,导向凸块45可沿着转子71的导向狭槽75与可运动构件44一起向上运动,从而从旋转导向面48分离。因此,当清洁机器人在不平的地面(可包括地毯等)上行进时,吸入臂51的下表面可紧密地接近不平的地面,同时,吸入臂51可被保持在完全展开的状态。
    [0068]如图3和图5所示,吸入构件50的可旋转圆柱体52延伸到转子71之外。可旋转圆柱体52的上部通过连接管80与灰尘收集单元20的吸入导向管23连接。因此,当灰尘收集单元20被开动时,空气和杂质可通过吸入构件50的吸入口53被吸入。
    [0069]以下,将描述清洁机器人的角落清洁单元的操作。
    [0070]当不使用角落清洁单元40时,导向凸块45的辊子46被布置在上升导向面47上,如图3和图7所示。因此,可运动构件44处于被升起的状态,并且吸入构件50也处于被升起的状态。吸入臂51也向着主体10折叠。
    [0071]如图2和图6所示,当清洁机器人朝着墙壁100行进并且清洁邻近于墙壁100的角落时,吸入构件50的吸入臂51通过驱动电机72的操作而从主体10展开。因此,驱动电机72的旋转力通过驱动齿轮73和从动齿轮74传递到转子71。转子71的旋转力通过导向凸块45传递到可运动构件44,可运动构件44的旋转力通过扭转弹簧56传递到吸入构件50。如图6和图8所示,当驱动电机72被驱动时,吸入构件50的吸入臂51在沿逆时针方向旋转的同时从主体10展开,可运动构件44的导向凸块45沿着上升导向面47向下运动,并且吸入构件50的吸入口53被降低为邻近于被清洁的地面。
    [0072]此外,在吸入构件50的吸入口53被降低为邻近于被清洁的地面之后,当驱动电机72被进一步驱动时,导向凸块45沿着旋转导向面48被引导。此时,吸入构件50不再旋转,而吸入臂51在按照预定中心角旋转的同时被展开。在吸入构件50完全展开之后,驱动电机72停止。这样,清洁机器人可沿着墙壁100行进并且清洁角落,如图2所示。因为旋转导向面48上面的空间是导向凸块45可自由向上运动的敞开的空间,所以吸入构件50可根据不平的地面的高度而向上运动。
    [0073]当在清洁机器人行进的同时吸入构件50的吸入臂51与障碍物碰撞时,吸入臂51被从障碍物往回推动,然后向主体10旋转,从而其可通过障碍物。此时,可运动构件44不旋转,仅吸入构件50根据旋转导向面48和扭转弹簧56旋转。在通过障碍物之后,吸入构件50通过扭转弹簧56的弹力而恢复到原来的位置。此外,因为吸入构件50与障碍物碰撞时旋转而不上下运动,所以吸入构件50相对于被清洁的地面保持固定的间隙。结果,可提高清洁效果。
    [0074]当清洁机器人在不平的地面上行进时,吸入构件50的下表面在与被清洁的地面紧密靠近的情况下可被向上推动。在这种情况下,因为导向凸块45可在上升导向面47和旋转导向面48上部的敞开的空间中上下运动,所以吸入构件50可响应于不平的地面的高度改变而上下运动。换句话说,因为可运动构件44在吸入构件50不旋转的情况下可上下运动,所以在吸入构件50完全展开的情况下可执行清洁。
    [0075]当对角落的清洁完成时,驱动电机72被反向驱动,从而吸入构件50的吸入臂51可向着主体10折叠。此时,因为导向凸块45沿着上升导向面47向上运动,所以吸入构件50可向上运动。
    [0076]如上所述,根据本发明总体构思的清洁机器人,因为角落清洁单元的吸入构件通过扭转弹簧可旋转地结合到可运动构件,所以尽管吸入构件的吸入臂与障碍物碰撞而旋转,仍可防止吸入构件向上运动。因此,可改善清洁效果。
    [0077]此外,吸入构件和可运动构件可向上运动而不旋转。这样,在清洁机器人在不平的地面(像地毯)上行进的同时,虽然吸入构件的下表面在紧密靠近被清洁的不平的地面的情况下可被向上推动,这种高度上的改变也可被容许,并且在吸入构件完全展开并与不平的地面紧密接近的同时,可执行清洁。
    [0078]此外,因为在驱动电机的操作期间,吸入构件旋转,所以吸入构件可自动地折叠和展开。
    [0079]虽然已经显示并描述了本发明总体构思的一些实施例,但是本领域技术人员应该理解,在不脱离本发明总体构思的原理和精神的情况下,可以对这些实施例进行改变,本发明总体构思的范围由权利要求及其等同物限定。
    同族专利
    暂无同族专利