로봇청소기는 청소영역별로 수집된 영상에 영역 식별자를 부가하여 학습데이터를 수집하고 합성곱 신경망을 학습시킨다. 사용자는 로봇청소기가 청소할 영역과 충전 영역을 지정할 수 있다. 로봇 청소기는 입력 영상을 딥러닝 모델에 입력해 추정되는 청소 주행 경로를 재설정한다. 배터리 잔량이 임계치 이하면 충전영역으로 가고, 초과하면 배터리 소비 데이터에 기반해 청소영역을 거쳐 충전 영역으로 경로를 재설정할 수 있다.
로봇 청소기 학습 단계에서 로봇 청소기가 전체 청소영역에 대하여 주행을 진행하며, 각 영역별로 구분하여 주변 영상들을 수집하되, 각각의 영역에서 수집된 영상에 영역 식별자를 부가하여 학습 데이터로 수집한다. 수집된 학습 데이터를 이용하여 로봇 청소기 내 합성곱 신경망을 학습시킨다. 합성곱 신경망을 통한 영상 데이터의 구체적인 학습 방법은 후술하기로한다. 또한, 사용자는 청소 영역 식별자를 이용하여 로봇 청소기가 청소를 수행할 청소 영역과 로봇 청소기의 충전기가 위치한 충전 영역을 지정할 수 있다. 청소 영역을 인식하기 위한 합성곱 신경망의 학습이 완료된 청소기는 충전기에 거치되어 충전을 실시하며, 사용자의 청소 명령 또는 스케줄에 기반한 청소 기능 활성화를 대기한다. 로봇 청소기가 사용자의 청소 명령을 수신하거나 스케줄에 따라 청소 기능이 활성화 되면, 로봇 청소기는 현재 위치에서 주변의 영상을 수집한다. 로봇 청소기는 입력된 영상을 딥러닝 모델에 입력하여, 추정되는 청소 영역 식별자를 산출한다. 로봇 청소기는 추정된 청소 영역 식별자를 출발지로 하여 로봇 청소기의 주행 경로를 재설정한다. 주행 경로를 재설정하는 단계는 로봇 청소기의 배터리 잔량을 측정하여, 배터리 잔량이 임계치 이하일 경우, 상기 충전 영역으로의 경로를 재설정하는 구성을 포함할 수 있다. 또한 로봇 청소기의 배터리 잔량이 임계치를 초과할 경우, 청소 영역 및 청소 영역별 평균 배터리 소비 데이터에 기반하여, 청소 영역을 거쳐 상기 충전 영역으로 이동하도록 경로를 재설정하는 구성을 더 포함할 수 있다.