(57)【要約】【課題】移動中に路面状態を計測する際に、阻害物を除去して計測精度を高める。【解決手段】路面上を移動中に路面状態が計測される計測領域の外側に、阻害物が存在するか否かを判定する判定部６１０と、阻害物が存在すると判定された場合に、阻害物を除去する除去部４００を制御する制御部６３０と、を備える、阻害物除去装置２０００が提供される。この構成により、移動中に路面状態を計測する際に、阻害物を除去して計測精度を高めることが可能となる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
路面上を移動中に路面状態が計測される計測領域の外側に、前記計測を阻害する阻害物が存在するか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記阻害物が存在すると判定された場合に、前記阻害物を除去する除去部を制御する制御部と、
を備えることを特徴とする、阻害物除去装置。
【請求項２】
前記阻害物の属性を判定する属性判定部を備え、
前記制御部は、前記阻害物の属性に応じて前記除去部を制御することを特徴とする、請求項１に記載の阻害物除去装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記阻害物の属性に応じて、除去できない前記阻害物については前記除去部を作動させないことを特徴とする、請求項２に記載の阻害物除去装置。
【請求項４】
前記阻害物の位置を判定する位置判定部を備え、
前記制御部は、前記阻害物の位置に応じて、前記除去部が前記阻害物を除去する方向を制御する、請求項１〜３のいずれかに記載の阻害物除去装置。
【請求項５】
前記除去部により前記阻害物が除去されたか否かを確認する除去確認部を備えることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の阻害物除去装置。
【請求項６】
前記除去部による前記阻害物の除去を所定の試行回数行った後、前記阻害物確認部により当該阻害物が除去されていないことが確認されると、前記制御部は、当該阻害物を除去するための前記除去部の作動を行わないことを特徴とする、請求項５に記載の阻害物除去装置。
【請求項７】
前記計測領域の外側を撮影して得られる画像に基づいて前記阻害物を認識する認識部を備えることを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の阻害物除去装置。
【請求項８】
路面を撮影するカメラを備え、
前記計測領域は前記カメラが撮影した画像における前記カメラの画角よりも狭い範囲に設定され、  前記判定部は、前記カメラが撮影した画像における前記計測領域外の領域に前記阻害物が存在するか否かを判定することを特徴とする、請求項１〜７のいずれかに記載の阻害物除去装置。
【請求項９】
路面上の前記計測領域を撮影する第１のカメラと、前記路面上の前記計測領域の外側を撮影する第２のカメラと、を備え、
前記判定部は、前記第２のカメラが撮影した画像に基づいて前記阻害物が存在するか否かを判定することを特徴とする、請求項１〜７のいずれかに記載の阻害物除去装置。
【請求項１０】
前記判定部は前記計測領域の外側且つ移動方向前方の領域において、前記計測を阻害する阻害物が存在するか否かを判定することを特徴とする、請求項１〜８のいずれかに記載の阻害物除去装置。
【請求項１１】
路面上を移動中に路面状態が計測される計測領域の外側に、阻害物が存在するか否かを判定するステップと、
前記阻害物が存在すると判定された場合に、前記阻害物を除去する除去部を制御するステップと、
を備えることを特徴とする、阻害物除去方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、阻害物除去装置及び阻害物除去方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば下記の特許文献１には、移動体に搭載されるカメラに関し、太陽光などの高輝度光源がカメラの画角内に写り込まれるときも撮影対象を適切な輝度値で撮影することを想定した技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−６０２８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
移動体に路面を撮影するカメラを搭載することで、移動中に撮影した画像から路面状態を逐次計測することが可能となる。ここで、路面状態とは、路面のひび割れ、路面の粗さ、路面の凹凸、路面の材質等を含む。しかし、路面上に例えば落ち葉や塵などの阻害物が存在すると、撮影した画像に基づいて路面状態を正確に計測することが困難となる。
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、移動中に路面状態を計測する際に、阻害物を除去して計測精度を高めることが可能な、新規かつ改良された阻害物除去装置及び阻害物除去方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、路面上を移動中に路面状態が計測される計測領域の外側に、前記計測を阻害する阻害物が存在するか否かを判定する判定部と、前記判定部によって前記阻害物が存在すると判定された場合に、前記阻害物を除去する除去部を制御する制御部と、を備える、阻害物除去装置が提供される。
【０００７】
また、前記阻害物の属性を判定する属性判定部を備え、前記制御部は、前記阻害物の属性に応じて前記除去部を制御するものであっても良い。
【０００８】
また、前記制御部は、前記阻害物の属性に応じて、除去できない前記阻害物については前記除去部を作動させないものであっても良い。
【０００９】
また、前記阻害物の位置を判定する位置判定部を備え、前記制御部は、前記阻害物の位置に応じて、前記除去部が前記阻害物を除去する方向を制御するものであっても良い。
【００１０】
また、前記除去部により前記阻害物が除去されたか否かを確認する除去確認部を備えるものであっても良い。
【００１１】
また、前記除去部による前記阻害物の除去を所定の試行回数行った後、前記阻害物確認部により当該阻害物が除去されていないことが確認されると、前記制御部は、当該阻害物を除去するための前記除去部の作動を行わないものであっても良い。
【００１２】
また、前記計測領域の外側を撮影して得られる画像に基づいて前記阻害物を認識する認識部を備えるものであっても良い。
【００１３】
また、路面を撮影するカメラを備え、前記計測領域は前記カメラが撮影した画像における前記カメラの画角よりも狭い範囲に設定され、  前記判定部は、前記カメラが撮影した画像における前記計測領域外の領域に前記阻害物が存在するか否かを判定するものであっても良い。
【００１４】
また、路面上の前記計測領域を撮影する第１のカメラと、前記路面上の前記計測領域の外側を撮影する第２のカメラと、を備え、前記判定部は、前記第２のカメラが撮影した画像に基づいて前記阻害物が存在するか否かを判定するものであっても良い。
また、前記判定部は前記計測領域の外側且つ移動方向前方の領域において、前記計測を阻害する阻害物が存在するか否かを判定するものであっても良い。
【００１５】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、路面上を移動中に路面状態が計測される計測領域の外側に、阻害物が存在するか否かを判定するステップと、前記阻害物が存在すると判定された場合に、前記阻害物を除去する除去部を制御するステップと、を備える、阻害物除去方法が提供される。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、移動中に路面状態を計測する際に、阻害物を除去して計測精度を高めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本開示の一実施形態に係る移動体の概略構成を示す模式図である。
【図２】移動体の機能構成を示すブロック図である。
【図３】、移動体の進行方向における路面を示す平面図であって、カメラによる撮影範囲Ｒ１と、阻害物の検出範囲Ｒ２との関係を示す模式図である。
【図４】移動体の進行方向における路面を示す平面図であって、カメラによる撮影範囲Ｒ１と阻害物の検出範囲Ｒ２との関係の別の例を示す模式図である。
【図５】路面の画像を撮影するカメラとは別に阻害物を検出するカメラを設けた例を示す模式図である。
【図６】阻害物を除去する処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１９】
図１は、本開示の一実施形態に係る移動体１０００の概略構成を示す模式図である。図１に示す移動体１０００は、例えば無人で地面の上を走行し、地面を撮影する。図１に示すように、移動体１０００は、前輪１００、後輪１２０、カメラ２００、照明装置３００、除去部４００、を有している。
【００２０】
前輪１００、後輪１２０は地面に接触し、駆動力が付与されることで移動体１０００を走行させる。また、前輪１００が操舵機構によって操舵されることで、移動体１０００の進行方向を変更させる。なお、前輪１００、後輪１２０などの移動体１０００を走行させる構成は一例であり、他の構成を採用しても良い。
【００２１】
カメラ２００は、移動体１０００が走行する地面（路面）に向けられており、移動体１０００の走行中に路面を撮影する。カメラ２００は、好適には路面のカラー画像を撮影する。また、カメラ２００は、ステレオカメラから構成されていても良い。カメラ２００をステレオカメラから構成することで、阻害物を認識した場合に、左右画像の視差から阻害物までの距離を求めることができる。
【００２２】
除去部４００は、エアダスターガン、または集塵機等から構成されており、路面上の阻害物を除去する。好適には、除去部４００がエアダスターガンの場合、エアを噴射するノズル４２０の方向が調整可能に構成されている。また、除去部４００が集塵機の場合、集塵機のノズル４２０の方向が調整可能に構成されている。後述する制御装置６００が、除去部４００のアクチュエータ４１０を制御することで、ノズル４２０の方向が調整される。なお、図１では１つの除去部４００を示しているが、除去部４００は２つ以上設けられていても良い。
【００２３】
照明装置３００は、路面に光を当てて路面を照明する。好適には、照明装置３００は無影灯から構成される。図１に示すように、照明装置３００をリング状に構成することで、路面上の広い範囲を照明することができる。一方、照明装置３００の構成はリング状に限られるものではなく、様々なタイプの照明装置を用いることができる。なお、照明装置３００は設けられていなくても良い。
【００２４】
図２は、移動体１０００に備えられた阻害物除去装置２０００の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、阻害物除去装置２０００は、カメラ２００、照明装置３００、除去部４００、認識部５００、制御装置６００、駆動部７００、保存用データベース８００、認識用データベース８５０、バッテリ９００を有している。
【００２５】
認識部５００は、カメラ２００で撮影された画像を画像処理し、路面上の阻害物を認識する。制御装置６００は移動体１０００の全体を制御する。特に本実施形態において、制御装置６００は、認識部５００による阻害物の認識結果に基づき、除去部４００を制御して阻害物を除去する。なお、認識部５００は、制御装置６００に含まれていても良い。
【００２６】
制御装置６００は、判定部６１０、属性判定部６２０、位置判定部６２４、制御部６３０、除去確認部６４０、走行制御部６５０を有して構成されている。なお、制御装置６００の各構成要素は、ＣＰＵなどの中央演算処理装置と、これを機能させるためのプログラムから構成することができる。
【００２７】
駆動部７００は、駆動力を発生させるモータ、操舵を行うモータ等から構成され、前輪１００、後輪１２０を駆動し、また前輪１００を操舵する。駆動部７００は、制御装置６００の走行制御部６５０によって制御される。保存用データベース８００は、カメラ２００が撮影した画像のデータを蓄積する。認識用データベース８５０には、認識部５００が阻害物を認識するために参照する阻害物の属性、重量などが保存されている。バッテリ９００は、駆動部７００のモータに電力を供給する。
【００２８】
以上のように構成された移動体１０００は、路面を走行し、カメラ２００で路面を撮影することで、路面の表面の詳細な情報を取得し、データベース８００に蓄積する。取得した情報は、例えば摩擦係数の推定など、様々な用途に使用することができる。
【００２９】
カメラ２００で路面を撮影する際に、路面上に落ち葉や塵などの阻害物が付着していると、カメラ２００による路面の詳細情報の取得に障害が生じる場合がある。従って、路面上で除去が可能な阻害物については、路面状態を計測する前に予め除去しておくことが望ましい。本実施形態では、移動体１０００の走行中に、路面状態を計測する前に除去部４００により阻害物を除去することで、阻害物が除去された路面を撮影した画像により詳細に路面状態を計測することができる。
【００３０】
一方で、阻害物の除去部４００常時動作させると、バッテリ９００の電力が消費され、駆動部７００が消費する分のバッテリ９００の電力が減るため、移動体１０００の移動距離に制約が生じる。また、高精細に３次元情報・色情報を取得するためには、撮影を行う路面に十分に接近するか、または望遠レンズなどを用いて拡大して撮影する必要がある。このため、カメラ２００が一度に取得できるデータは、画角として狭い領域となり、広範な領域を撮影するためには、撮影する領域を分割して、領域毎にカメラ２００で撮影する。従って、カメラ２００の電力消費を考慮すると、除去部４００を常時動作させることは望ましくない。
【００３１】
このため、本実施形態では、路面に阻害物があるか否かを判定し、路面に阻害物が有る場合に除去部４００を作動させて阻害物を除去する。これにより、路面に阻害物が存在しない場合は除去部４００を停止させておくことができ、電力消費を抑えることができる。
【００３２】
認識部５００では、カメラ２００から取り込んだ画像情報に基づいて、画像処理により阻害物の検出を行う。阻害物の検出方法として、エッジ検出、コーナ検出を用いた方法、機械学習を用いた方法などが挙げられる。認識部５００は、阻害物を画像情報から検出し、認識用データベース８５０の情報を参照して、阻害物の属性（種類）、阻害物の重量などを認識する。属性として、落ち葉、紙片、金属片などが挙げられる。例えば、認識用データベース８５０に格納されたこれらの属性のテンプレート画像とカメラ２００が撮影した画像のマッチングを行うことにより、属性を認識することができる。また、機械学習による画像のセグメンテーションにより属性を認識しても良い。また、重量については、属性の認識結果と、阻害物の大きさに基づいて認識することができる。また、認識部５００は、画像情報に基づいて、検出した阻害物の画像内の座標、方位角、阻害物までの距離を認識する。方位角は、移動体１０００の進行方向を０度とした場合に、阻害物の位置の角度を表す。なお、移動体１０００の進行方向は、制御装置６００が前輪１００の操舵角から取得することができ、制御装置６００が認識部５００に送信する。
【００３３】
認識部５００は、阻害物を認識すると、阻害物の属性、阻害物の重量、座標、方位角、阻害物までの距離などの情報を制御装置６００に送る。制御装置６００では、認識部５００が認識した情報に基づいて、属性判定部６２０が阻害物の属性を判定し、位置判定部６２４が阻害物の位置を判定する。そして、制御装置６００の制御部６３０は、除去部４００に対して制御信号を出力し、除去部４００を動作させる。除去部４００は、制御装置６００から受けた制御信号に基づいて、阻害物が進行方向前方または側方に移動するように阻害物の除去を行う。
【００３４】
例えば、除去部４００がエアダスターガンから構成される場合、除去部４００は、制御装置６００から受けた制御信号に基づいてアクチュエータ４１０を制御し、阻害物が進行方向前方または側方に移動するようにエアを噴出するノズル４２０の方向を調整し、阻害物を吹き飛ばす。また、除去部４００が集塵機から構成される場合、除去部４００は、制御装置６００から受けた制御信号に基づいてアクチュエータ４１０を制御し、集塵機のノズル４２０が阻害物の方向に向けるように調整し、阻害物を吸い取る。
【００３５】
また、制御装置６００は、認識された阻害物の重量に応じて、阻害物を吹き飛ばすエアダスターガンのエアの噴射量、阻害物を吸い込む集塵機の負圧を調整しても良い。この際、阻害物の大きさが大きいほど、又は重量が重いほどエアの噴射量を大きくし、または負圧を高くするようにする。
【００３６】
図３及び図４は、移動体１０００の進行方向における路面を示す平面図であって、カメラ２００による撮影範囲（計測領域）Ｒ１と、阻害物の検出範囲Ｒ２との関係を示す模式図である。図３に示す例は、カメラ２００の画角のうち、中心の撮影範囲Ｒ１を路面の画像の撮影に用い、その周辺を阻害物検出のための検出範囲Ｒ２とした例を示している。また、図４に示す例は、カメラ２００の画角のうち、進行方向よりに阻害物検出のための検出範囲Ｒ２を設け、進行方向と反対寄りに路面の画像の撮影のための撮影領域Ｒ１を設けた例を示している。認識部５００が阻害物を認識する際には、画像内で図３及び図４に示す方位角０度の方向が、制御装置６００から送られた移動体１０００の進行方向に設定される。これにより、カメラ２００で撮影された画像の向きと移動体１０００の進行方向を合わせることができ、阻害物の位置を正確に認識できる。
【００３７】
図３に示すように、移動体１０００の進行方向において、カメラ２００の撮影範囲Ｒ１が設定され、撮影範囲Ｒ１で撮影された画像により、路面の詳細情報が取得される。阻害物の検出範囲Ｒ２は、カメラ２００の撮影範囲Ｒ１の周囲に設定されている。阻害物の検出範囲Ｒ２内で阻害物１０が発見されると、除去部４００により阻害物が除去される。
【００３８】
図３に示すように、撮影範囲Ｒ１よりも進行方向の前方に検出範囲Ｒ２が設けられているため、移動体１０００の移動に伴って撮影範囲Ｒ１に阻害物１０が入る前に阻害物１０が発見され、除去される。従って、撮影範囲Ｒ１に阻害物１０が入ることを抑制することが可能である。
【００３９】
図４に示す例では、阻害物の検出範囲Ｒ２は、撮影範囲Ｒ１の進行方向の前方及び側方を囲むように設けられ、撮影範囲Ｒ１の進行方向の前方は図３よりも広い範囲で設けられている。このような構成においても、撮影範囲Ｒ１よりも進行方向の前方及び側方に検出範囲Ｒ２が設けられているため、移動体１０００の移動に伴って撮影範囲Ｒ１に阻害物１０が入る前に阻害物１０を発見することができ、阻害物１０を除去することが可能である。
【００４０】
図１に示す構成例では、路面の画像を撮影するカメラ２００を用いて阻害物を検出している。つまり、路面の画像を撮影するカメラと阻害物を検出するカメラは共通である。この場合、路面の画像を撮影する画角よりも広い範囲で阻害物を検出する画角を設定する。
【００４１】
これにより、図３及び図４に示すように、路面の画像を撮影する撮影範囲Ｒ１よりも進行方向側の広い範囲に検出範囲Ｒ２が設定される。従って、路面の画像を撮影する画角外に阻害物を認識した時点で、阻害物１０を除去することで、阻害物１０を含んだ路面の画像が撮影されてしまうことを抑止できる。
【００４２】
また、図５に示すように、路面の画像を撮影するカメラ２００とは別に阻害物を検出するカメラ２５０を設けても良い。図２では、阻害物を検出するカメラ２５０を破線のブロックで示している。この場合、カメラ２００は、図３及び図４に示す撮影範囲Ｒ１を撮影して路面の詳細な画像を取得する。また、カメラ２５０は、図３及び図４に示す検出範囲Ｒ２を撮影して阻害物１０を検出する。この場合、カメラ２００が路面の画像を撮影する撮影範囲Ｒ１よりも広い範囲に、カメラ２５０が撮影して阻害物を検出する検出範囲Ｒ２が設定される。従って、路面の画像を撮影する画角外に阻害物を認識した時点で、阻害物を除去することで、阻害物を含んだ路面の画像が撮影されてしまうことを抑止できる。
【００４３】
次に、図６のフローチャートに基づいて、阻害物を除去する処理の流れについて説明する。図６の処理は、主に制御装置６００により、所定の制御周期毎に行われる。先ず、ステップＳ１０では、移動体１０００の制御情報を取得する。制御情報には、移動体１０００の進行方向、阻害物除去の試行回数、カメラ２００の撮影画角、阻害物１０の除去方向などの情報が含まれる。
【００４４】
次のステップＳ１２では、移動体１０００の移動中にカメラ２００を作動させる。次のステップＳ１４では、カメラ２００により画像を撮影し、画像を取得する。次のステップＳ１６では、認識部５００が、カメラ２００が撮影した画像に基づき、画像認識を行う。
【００４５】
次のステップＳ１８では、判定部６１０が、認識部５００による認識結果に基づき、図３及び図４に示した検出範囲Ｒ２において、阻害物１０があるか否かを判定し、阻害物１０がある場合はステップＳ２０へ進む。ステップＳ２０では、属性判定部６２０が、阻害物の属性（種類）の判定を行う。一方、ステップＳ１８で検出範囲Ｒ２に阻害物が無い場合は、本制御周期での処理を終了する（ＲＥＴＵＲＮ）。
【００４６】
ステップＳ２０では、画像認識結果と阻害物の属性とを対応付けした、認識用データベース８５０に格納された情報に基づき、阻害物の属性の判定を行う。ステップＳ２０の後はステップＳ２２へ進み、阻害物の属性に基づいて、阻害物の除去が可能か否かを判定する。
【００４７】
ステップＳ２２の判定は、ステップＳ２０で判定された阻害物の属性に基づいて行われる。例えば、阻害物の属性が落ち葉の場合、除去が可能であると判定される。また、阻害物の属性が比較的大きな石の場合、除去が可能ではないと判定される。また、阻害物の属性が小さな小石の場合、除去が可能であると判定される。上述したように、阻害物の属性の認識結果と、阻害物の大きさに基づいて、阻害物の重量を推定することができるため、阻害物の重量に基づいて除去が可能か否かを判定することができる。
【００４８】
ステップＳ２２で阻害物の除去が可能と判定された場合は、ステップＳ２４へ進む。ステップＳ２４では、ステップＳ１６の画像認識の結果に基づき、位置取得部６２４が、画像内での阻害物の位置（座標、阻害物の方位角、阻害物までの距離）を取得する。
【００４９】
次のステップＳ２６では、制御部６３０が除去部４００を制御して阻害物を除去する。この際、ステップＳ２４で取得された阻害物の座標、阻害物の方位角、阻害物までの距離に基づいて、制御部６３０が除去部４００を制御することで、最適な方向に阻害物を除去する。例えば、除去部４００がエアダスターガンから構成され、図３に示す阻害物１０が発見された場合、進行方向左寄りに位置しているため、阻害物１０を左方向（矢印Ａ１方向）へ飛ばすように除去部４００を制御する。同様に、図４に示す阻害物１０が発見された場合、進行方向右寄りに位置しているため、阻害物１０を右方向（矢印Ａ２方向）へ飛ばすように除去部４００を制御する。
【００５０】
ステップＳ２６の後はステップＳ２８へ進む。ステップＳ２８では、除去確認部６４０が、ステップＳ２６で阻害物を除去した後にカメラ２００で撮影された画像を取得し、阻害物の除去結果を確認する。次のステップＳ３０では、ステップＳ２８での阻害物の除去結果の確認に基づき、阻害物の除去に成功したか否かを判定し、阻害物の除去に成功した場合は処理を終了する（ＲＥＴＵＲＮ）。阻害物の除去に成功したか否かは、阻害物を除去した後にカメラ２００で撮影された画像に阻害物が存在するか否かによって判定できる。
【００５１】
一方、ステップＳ３０において、阻害物の除去に成功していない場合は、ステップＳ３２へ進む。ステップＳ３２では、除去試行回数まで除去部４００を作動したか否かを判定し、除去試行回数まで除去部４００を作動した場合はステップＳ３４へ進む。ここで、除去試行回数は、ステップＳ１０で取得した制御情報に含まれた情報を用いる。ステップＳ３４では、除去試行回数まで除去部４００を作動しても阻害物を除去できなかったため、阻害物を無視して処理を終了する（ＲＥＴＵＲＮ）。
【００５２】
阻害物を除去できなかった場合は、移動体１０００がユーザに警告を発するようにしても良い。また、移動体１０００が除去できなかった阻害物の位置を記憶しておき、一通り路面状態の計測を終えた後、除去できなかった阻害物の位置に戻って再度阻害物の除去を行うようにしても良い。
【００５３】
以上説明したように本実施形態によれば、路面の状態を精細に撮影するカメラ２００を備えた移動体１０００において、路面上に阻害物を発見した場合は除去部４００で阻害物を除去するようにした。これにより、カメラ２００で撮影した画像に阻害物が含まれてしまうことを抑制することができ、カメラ２００で撮影した画像に基づいて精細な路面の状態を得ることが可能となる。
【００５４】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００５５】
２００      カメラ
４００      除去部
５００      認識部
６００      制御装置
６１０      判定部
６２０      属性判定部
６２４      位置判定部
６３０      制御部
６４０      除去確認部
１０００    移動体
２０００    阻害物除去装置
【図１】
2020144022.tif 000003
【図２】
2020144022.tif 000004
【図３】
2020144022.tif 000005
【図４】
2020144022.tif 000006
【図５】
2020144022.tif 000007
【図６】
2020144022.tif 000008