(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットが走行する経路の第１及び第２表面情報を順次的に獲得し、
前記第１及び第２表面情報をマッチングして前記第１及び第２表面情報の差を求め、
前記第１及び第２表面情報の差によって前記第１及び第２表面情報に位置する動的障害物を検出し、
前記動的障害物を除去した第３表面情報を生成し、
前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングして地図を作成すること、を含み、
前記第１及び第２表面情報は、前記ロボットが走行しながら獲得した３次元映像の表面情報である、
ことを特徴とするロボットの地図作成方法。
【請求項２】
前記第１及び第２表面情報をマッチングすることは、
前記第１及び第２表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを１次的に遂行することであることを特徴とする請求項１に記載のロボットの地図作成方法。
【請求項３】
前記ロボットの運動情報を獲得し、
前記運動情報から前記第１及び第２表面情報の剛体変換行列を獲得することをさらに含み、
前記ＩＣＰマッチングは、前記剛体変換行列を初期位置にして前記第１及び第２表面情報を整合することを特徴とする請求項２に記載のロボットの地図作成方法。
【請求項４】
前記第１及び第２表面情報の差は、前記ＩＣＰマッチングされた前記第１及び第２表面情報の距離差であることを特徴とする請求項２に記載のロボットの地図作成方法。
【請求項５】
前記動的障害物を検出することは、
前記第１及び第２表面情報の距離差が予め定められた一定距離以上であるかを判断し、前記第１及び第２表面情報の距離差が一定距離以上である場合、前記第１及び第２表面情報に位置する前記動的障害物を検出することであることを特徴とする請求項４に記載のロボットの地図作成方法。
【請求項６】
ロボットが走行する経路の第１及び第２表面情報を順次的に獲得し、
前記第１及び第２表面情報をマッチングして前記第１及び第２表面情報の差を求め、
前記第１及び第２表面情報の差によって前記第１及び第２表面情報に位置する動的障害物を検出し、
前記動的障害物を除去した第３表面情報を生成し、
前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングして地図を作成すること、を含み、
前記第１及び第２表面情報をマッチングすることは、
前記第１及び第２表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを１次的に遂行することであり、
前記第１及び第２表面情報の差は、前記ＩＣＰマッチングされた前記第１及び第２表面情報の距離差であり、
前記動的障害物を検出することは、
前記第１及び第２表面情報の距離差が予め定められた一定距離以上であるかを判断し、前記第１及び第２表面情報の距離差が一定距離以上である場合、前記第１及び第２表面情報に位置する前記動的障害物を検出することであり、
前記動的障害物を除去することは、
前記動的障害物が検出された前記第１及び第２表面情報を２次元グリッド映像に変換し、
前記２次元グリッド映像を収縮／拡張して前記動的障害物を除去することであることを特徴とするロボットの地図作成方法。
【請求項７】
前記第３表面情報を生成することは、
前記第１及び第２表面情報から前記動的障害物を除去した３次元映像の表面情報を生成することであることを特徴とする請求項６に記載のロボットの地図作成方法。
【請求項８】
前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングすることは、
前記第１及び第２表面情報のうち動的障害物のない表面情報と前記第３表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを２次的に遂行することであることを特徴とする請求項７に記載のロボットの地図作成方法。
【請求項９】
前記２次的なＩＣＰマッチングの初期位置は、前記１次的なＩＣＰマッチングの位置であることを特徴とする請求項８に記載のロボットの地図作成方法。
【請求項１０】
走行経路の第１及び第２表面情報を順次的に獲得する表面情報獲得部と、
前記第１及び第２表面情報をマッチングして前記第１及び第２表面情報に位置する動的障害物を検出し、前記動的障害物を除去した第３表面情報を生成して前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングする制御部と、を含み、
前記表面情報獲得部は、前記ロボットが走行しながら獲得する３次元映像の第１及び第２表面情報を測定する３次元測定装備である、
ことを特徴とするロボット。
【請求項１１】
前記制御部は、前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングし、前記ロボットが走行する経路の地図を作成することを特徴とする請求項１０に記載のロボット。
【請求項１２】
前記第１乃至第３表面情報を保存する保存部をさらに含み、
前記保存部は、前記ロボットが走行しながら順次的に獲得する３次元映像の表面情報を複数個保存することを特徴とする請求項１０に記載のロボット。
【請求項１３】
前記制御部は、前記第１及び第２表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを１次的に遂行し、前記第１及び第２表面情報の距離差が予め定められた一定距離以上である場合、前記第１及び第２表面情報に位置する前記動的障害物を検出することを特徴とする請求項１０に記載のロボット。
【請求項１４】
走行経路の第１及び第２表面情報を順次的に獲得する表面情報獲得部と、
前記第１及び第２表面情報をマッチングして前記第１及び第２表面情報に位置する動的障害物を検出し、前記動的障害物を除去した第３表面情報を生成して前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングする制御部と、を含み、
前記制御部は、前記第１及び第２表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを１次的に遂行し、前記第１及び第２表面情報の距離差が予め定められた一定距離以上である場合、前記第１及び第２表面情報に位置する前記動的障害物を検出し、
前記制御部は、前記動的障害物が検出された前記第１及び第２表面情報を２次元グリッド映像に変換し、前記変換された２次元グリッド映像を収縮／拡張して前記動的障害物を除去する、
ことを特徴とするロボット。
【請求項１５】
前記制御部は、前記第１及び第２表面情報から前記動的障害物を除去した３次元映像の前記第３表面情報を生成することを特徴とする請求項１４に記載のロボット。
【請求項１６】
前記制御部は、前記第１及び第２表面情報のうち動的障害物のない表面情報と前記第３表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを２次的に遂行することを特徴とする請求項１５に記載のロボット。
【請求項１７】
前記２次的なＩＣＰマッチングの初期位置は、前記１次的なＩＣＰマッチングの位置であることを特徴とする請求項１６に記載のロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボット及びその地図作成方法に関するもので、より詳細には、動的障害物を除去した３次元映像の表面情報を用いて地図を作成するロボット及びその地図作成方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、ロボットは、電気的または磁気的な作用を用いて人間の動作と類似した運動を行う機械装置である。最近、ロボットは、センサー及び制御器の発達によって多様な分野で活用されており、その例としては、家庭での家事手伝いロボット、公共場所用サービスロボット、生産現場での搬送ロボット、作業者支援ロボットなどがある。このようなロボットが自律的に走行するためには、周辺環境に対する事前情報なしに自身の位置を認識し、環境に対する情報から地図を作成する位置認識（Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）と地図作成（Ｍａｐ−ｂｕｉｌｄｉｎｇ）の過程が同時に行われるべきである。これをロボットの同時位置認識及び地図作成（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｍａｐ−ｂｕｉｌｄｉｎｇ；ＳＬＡＭ）という。
【０００３】
このようなＳＬＡＭ方法の一例が特許文献１に開示されている。
【０００４】
特許文献１に開示されたＳＬＡＭ方法は、全方位視野を有する全方位視覚センサーを移動体（ロボット）に搭載し、移動体を特定の経路上に移動させながら全方位視覚センサーによって移動体周辺の映像を時系列的な標準パターンで獲得した。また、移動体が任意の経路を走行すると、全方位視覚センサーの獲得映像と予め設定された標準パターンの映像とを比較し、二つの映像が一致する場合、標準パターンの映像と関連する位置を検出結果として推定する方式を通して移動体の位置を認識し、周辺環境に対する地図を作成した。このとき、移動体は、走行する経路上に位置する障害物が固定物体（静的物体）であるか、移動物体（動的物体）であるかを正確に検知すべきである。この理由は、地図情報が動的物体（以下、動的障害物という。）を除去した固定物体（以下、静的物体という。）に基づいて作成されるべきであるためである。
【特許文献１】日本特許公開第平成１０−１６０４６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来のＳＬＡＭ方法は、移動体の正確な位置を認識できずに概略的な位置のみを推定するので、走行する経路上に位置する障害物が静的物体であるか、または動的障害物であるかを認識するのに限界がある。例えば、動的障害物が静的物体として認識される場合、静的物体に基づいて作成される地図情報が歪曲され、地図情報に基づいて求める移動体の位置に多くの誤差が含まれるようになる。また、動的障害物が静的物体として認識される場合、移動体が動的障害物を避けられず、これらが衝突するという問題点がある。
【０００６】
本発明は、上記のような従来の問題点を解決するためのもので、その目的は、二つの表面の３次元情報から動的障害物を検出する３次元表面マッチング法を用いて動的障害物を除去した正確な地図情報を作成できるロボット及びその地図作成方法を提供することにある。
【０００７】
本発明の他の目的は、静的物体や動的障害物の３次元距離情報を２次元グリッド映像に変換し、グリッド映像の収縮／拡張を通して動的障害物を除去できるロボット及びその地図作成方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために、本発明のロボットの地図作成方法は、ロボットが走行する経路の第１及び第２表面情報を順次的に獲得し、前記第１及び第２表面情報をマッチングして前記第１及び第２表面情報の差を求め、前記第１及び第２表面情報の差によって前記第１及び第２表面情報に位置する動的障害物を検出し、前記動的障害物を除去した第３表面情報を生成し、前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングして地図を作成することを含む。
【０００９】
前記第１及び第２表面情報は、前記ロボットが走行しながら獲得した３次元映像の表面情報であることを特徴とする。
【００１０】
前記第１及び第２表面情報をマッチングすることは、前記第１及び第２表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを１次的に遂行することであることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明のロボットの地図作成方法は、前記ロボットの運動情報を獲得し、前記運動情報から前記第１及び第２表面情報の剛体変換行列を獲得することをさらに含み、前記ＩＣＰマッチングは、前記剛体変換行列を初期位置にして前記第１及び第２表面情報を整合することを特徴とする。
【００１２】
前記第１及び第２表面情報の差は、前記ＩＣＰマッチングされた前記第１及び第２表面情報の距離差であることを特徴とする。
【００１３】
前記動的障害物を検出することは、前記第１及び第２表面情報の距離差が予め定められた一定距離以上であるかを判断し、前記第１及び第２表面情報の距離差が一定距離以上である場合、前記第１及び第２表面情報に位置する前記動的障害物を検出することであることを特徴とする。
【００１４】
前記動的障害物を除去することは、前記動的障害物が検出された前記第１及び第２表面情報を２次元グリッド映像に変換し、前記２次元グリッド映像を収縮／拡張して前記動的障害物を除去することであることを特徴とする。
【００１５】
前記第３表面情報を生成することは、前記第１及び第２表面情報から前記動的障害物を除去した３次元映像の表面情報を生成することであることを特徴とする。
【００１６】
前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングすることは、前記第１及び第２表面情報のうち動的障害物のない表面情報と前記第３表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを２次的に遂行することであることを特徴とする。
【００１７】
前記２次的なＩＣＰマッチングの初期位置は、前記１次的なＩＣＰマッチングの位置であることを特徴とする。
【００１８】
そして、本発明のロボットは、走行経路の第１及び第２表面情報を順次的に獲得する表面情報獲得部と、前記第１及び第２表面情報をマッチングして前記第１及び第２表面情報に位置する動的障害物を検出し、前記動的障害物を除去した第３表面情報を生成して前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングする制御部とを含む。
【００１９】
前記表面情報獲得部は、前記ロボットが走行しながら獲得する３次元映像の第１及び第２表面情報を測定する３次元測定装備であることを特徴とする。
【００２０】
前記制御部は、前記第３表面情報と前記第１及び第２表面情報のうち何れか一つをマッチングし、前記ロボットが走行する経路の地図を作成することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明のロボットは、前記第１乃至第３表面情報を保存する保存部をさらに含み、前記保存部は、前記ロボットが走行しながら順次的に獲得する３次元映像の表面情報を複数個保存することを特徴とする。
【００２２】
前記制御部は、前記第１及び第２表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを１次的に遂行し、前記第１及び第２表面情報の距離差が予め定められた一定距離以上である場合、前記第１及び第２表面情報に位置する前記動的障害物を検出することを特徴とする。
【００２３】
前記制御部は、前記動的障害物が検出された前記第１及び第２表面情報を２次元グリッド映像に変換し、前記変換された２次元グリッド映像を収縮／拡張して前記動的障害物を除去することを特徴とする。
【００２４】
前記制御部は、前記第１及び第２表面情報から前記動的障害物を除去した３次元映像の前記第３表面情報を生成することを特徴とする。
【００２５】
前記制御部は、前記第１及び第２表面情報のうち動的障害物のない表面情報と前記第３表面情報を整合するためのＩＣＰマッチングを２次的に遂行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明のロボット及びその地図作成方法は、３次元測定装備を用いて連続する二つの表面の３次元映像情報を獲得し、獲得した二つの表面の３次元映像情報をＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ）アルゴリズムを通してマッチングした二つの表面の距離差を求めて動的障害物を検出した後、動的障害物を除去した３次元映像の表面情報を用いて２次的なＩＣＰアルゴリズムを遂行する３次元表面マッチング法で静的物体のみに基づいた地図情報を正確に作成できるという効果を有する。
【００２７】
また、本発明のロボット及びその地図作成方法は、静的物体や動的障害物の３次元距離情報を２次元グリッド映像に変換し、グリッド映像の収縮／拡張過程を通して動的障害物を除去することで、ロボットが動的障害物と衝突しうる誤差発生を除去できるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の実施例によるロボットの外観構成図である。
【図２】本発明の実施例によるロボットの制御ブロック図である。
【図３】本発明の実施例によるロボットの走行経路に障害物が位置する例を示した構成図である。
【図４Ａ】本発明の実施例によるロボットの地図作成方法を示した動作フローチャートである。
【図４Ｂ】本発明の実施例によるロボットの地図作成方法を示した動作フローチャートである。
【図５Ａ】本発明の実施例によるロボットにおいて、地図作成のために二つの表面をマッチングするＩＣＰアルゴリズムの例を示した図である。
【図５Ｂ】本発明の実施例によるロボットにおいて、地図作成のために二つの表面をマッチングするＩＣＰアルゴリズムの例を示した図である。
【図５Ｃ】本発明の実施例によるロボットにおいて、地図作成のために二つの表面をマッチングするＩＣＰアルゴリズムの例を示した図である。
【図６】図５Ａ乃至図５ＣのＩＣＰアルゴリズムを通して動的障害物を検出する過程を示した図である。
【図７】図６を通して検出された動的障害物を除去する過程を示した図である。
【図８】図７を通して動的障害物を除去した二つの表面のマッチング結果を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施例を添付された図面に基づいて詳細に説明する。
【００３０】
図１は、本発明の実施例によるロボットの外観構成図である。図１において、本発明のロボット１０は、人間と同様に二つの脚部１１によって直立移動する２足歩行ロボットとして、上体部１２、二つの腕部１３及び頭部１４を備えて自律的に走行する。
【００３１】
図２は、本発明の実施例によるロボットの制御ブロック図である。図２において、本発明のロボット１０は、表面情報獲得部２０、保存部２２、運動情報獲得部２４、制御部２６及び駆動部２８を含む。
【００３２】
表面情報獲得部２０は、ロボット１０が障害物のある環境で走行しながら一定時間（約１ｓｅｃ以内）間隔で得た３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）を順次的に獲得する３次元測定装備（例えば、ステレオカメラ、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）カメラなど）で、最近の３次元測定装備の技術発達によってロボット１０の走行経路上に位置する多様な物体（例えば、動的障害物や静的物体）の３次元情報（Ｓ１、Ｓ２；物体の表面情報）を容易に獲得することができる。
【００３３】
保存部２２は、表面情報獲得部２０を通して順次的に獲得される３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）を保存するメモリで、表面情報獲得部２０によって３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）を一定時間（約１ｓｅｃ以内）間隔で獲得するので、第２表面情報（Ｓ２）を獲得する前に獲得した第１表面情報（Ｓ１）を保存しておくべきである。したがって、保存部２２には、連続する３次元映像の第１及び第２表面情報（例えば、Ｓ１、Ｓ２）を含む複数個の３次元表面情報が保存される。
【００３４】
運動情報獲得部２４は、表面情報獲得部２０によって一定時間（約１ｓｅｃ以内）間隔で３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）を順次的に獲得する過程で走行経路に沿って移動するロボット１０の運動情報をオドメトリー（Ｏｄｏｍｅｔｒｙ）などを用いて獲得するもので、第１表面情報（Ｓ１）から第２表面情報（Ｓ２）を獲得するまで走行するロボット１０の運動情報を獲得する。
【００３５】
制御部２６は、運動情報獲得部２４によって獲得した運動情報を用いて表面情報獲得部２０によって獲得した３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の剛体変換行列（Ｒｏｔａｔｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ、Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ；Ｒ、Ｔ）を求め、このように求めた第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の剛体変換行列が多くの誤差（スリップなど）を含むので、Ｒ、Ｔマトリックスを初期位置にしてＩＣＰアルゴリズムを１次的に遂行し、第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）をマッチングし、１次的にＩＣＰマッチングした第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差を計算して動的障害物を検出した後、動的障害物を除去した３次元映像の第３表面情報（Ｓ２'）を生成し、これに基づいて、すなわち、動的障害物を除去して生成された３次元映像の第３表面情報（Ｓ２'）と第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）のうち動的障害物のない３次元表面情報（Ｓ１またはＳ２）を用いてＩＣＰアルゴリズムを２次的に遂行する３次元表面マッチング法で最終的な変換行列を獲得し、静的物体のみに基づいた地図情報を作成するロボット中央演算装置（ＣＰＵ）である。
【００３６】
また、制御部２６は、１次的にＩＣＰマッチングした第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差が予め定められた一定距離以上になる部分を検出し、第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差が一定距離以上であると動的障害物を検出し、第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差が一定距離以上になる部分を２次元グリッド映像に変換し、この変換された２次グリッド映像の収縮／拡張過程を通して誤差を除去する方法で動的障害物を除去する。
【００３７】
駆動部２８は、制御部２６で作成された地図情報に基づいてロボット１０が障害物との衝突なしに走行経路を自律的に移動するように駆動する。
【００３８】
以下、上記のように構成されたロボット及びその地図作成方法の動作過程及び作用効果を説明する。
【００３９】
本発明において、３次元表面情報をマッチングするために使用されるＩＣＰアルゴリズムは、二つの表面を整合するための一般的な方法で、二つの表面に存在するいくつかの点の距離総合が最小になる精密なボディー運動（Ｒｉｇｉｄ  Ｂｏｄｙ  Ｍｏｔｉｏｎ）の回転と移動関係を求めるものである。ＩＣＰアルゴリズムを具現する方法には多様な方法がある。
【００４０】
Ｈｏｒｎによって提案されたＩＣＰアルゴリズムは、互いに異なる二つの座標システム間の整合問題を共分散（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ）行列による単位四元数（ｑｕａｔｅｒｎｉｏｎ）を用いて解決した［Ｂ．Ｋ．Ｐ．Ｈｏｒｎ，‘Ｃｌｏｓｅｄ−Ｆｏｒｍ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ  Ｑｕａｔｅｒｎｉｏｎｓ'，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａ，Ａ，ｖｏｌ．４．ｐｐ．．６２９−６４２，Ａｐｒｉｌ  １９８７］。その反面、ＢｅｓｌとＭｃｋａｙによって提案されたＩＣＰアルゴリズムは、現在の整合問題に最も広く使用される方法で、一致点の抽出過程なしに二つのデータ集合間の最も近い点の対を反復的に探して整合を最適化させる［Ｐ．Ｊ．Ｂｅｓｌ  ａｎｄ  Ｎ．Ｄ．Ｍｃｋａｙ，‘Ａ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ３−Ｄ  Ｓｈａｐｅｓ’，‘ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ’，ｖｏｌ．１４，ｎｏ．２、ｐｐ．２３９−２５６，Ｆｅｂｒｕａｒｙ  １９９２］。
【００４１】
このようなＩＣＰアルゴリズムを用いて３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）のマッチングを遂行するとき、動的障害物がある場合に誤差が存在するので、本発明は、動的障害物による誤差を除去する３次元表面マッチング法を用いて静的物体のみを有して正確な地図情報を作成できるように具現した。
【００４２】
図３は、本発明の実施例によるロボットの走行経路に障害物が位置する例を示した構成図で、図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の実施例によるロボットの地図作成方法を示した動作フローチャートである。
【００４３】
図３に示すように、ロボット１０が障害物のある環境で走行を開始すると（１００）、制御部２６は、ロボット１０の走行経路上に位置する多様な物体（例えば、動的障害物や静的物体）の３次元映像の第１表面情報（Ｓ１）を表面情報獲得部２０を通して獲得し（１０２）、これを保存部２２に保存する（１０４）。
【００４４】
その後、制御部２６は、次の３次元映像の第２表面情報（Ｓ２）を獲得するまで走行経路に沿って移動するロボット１０の運動情報を運動情報獲得部２４を通して獲得しながら（１０６）、予め定められた一定時間（約１ｓｅｃ以内）が経過したかを判断する（１０８）。
【００４５】
段階１０８の判断結果、一定時間が経過していない場合、段階１０６にフィードバックし、次の３次元映像の第２表面情報（Ｓ２）を獲得するまでロボット１０の運動情報を運動情報獲得部２４を通して継続的に獲得しながら、以後の動作を進行する。
【００４６】
一方、段階１０８の判断結果、一定時間が経過した場合、制御部２６は、走行経路上に位置する次の３次元映像の第２表面情報（Ｓ２）を表面情報獲得部２０を通して獲得し（１１０）、これを保存部２２に保存する（１１２）。
【００４７】
このように、保存部２２に複数個（例えば、２個）の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）が保存されると、制御部２６は、運動情報獲得部２４によって獲得したロボット１０の運動情報を用いて３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の剛体変換行列［Ｒ（回転変換行列）、Ｔ１（移動変換行列）］を求める（１１４）。ロボット１０の運動情報を用いて求める３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の剛体変換行列は、ＩＣＰアルゴリズムで二つの表面に存在するいつくかの点の距離総合が最小になるように表面の精密なボディー運動（回転、移動）関係を求める回転変換行列と移動変換行列で、大韓民国公開特許公報特２００３−００４０７０１号と特２００４−００９４２３０号などの多数の文献に開示されている。
【００４８】
このように求めた第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の変換行列は、多くの誤差（スリップなど）を含むので、Ｒ、Ｔマトリックスを初期点とするＩＣＰアルゴリズムを遂行し、３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）を１次的にマッチングする（１１６）。ＩＣＰアルゴリズムは、反復的な方式で二つの表面の距離差の合計が最小になるように整合する一般的な方法である。ＩＣＰアルゴリズムの遂行方法は、上述した大韓民国公開特許公報特２００３−００４０７０１号と特２００４−００９４２３０号などの多数の文献に開示されている。
【００４９】
このようなＩＣＰアルゴリズムの遂行によって、３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）は、図５Ａ乃至図５Ｃに示すようにマッチングされる。以前の３次元映像の第１表面情報（Ｓ１）をｔ時間で得た場合（図５Ａを参照）、次の３次元映像の第２表面情報（Ｓ２）は、一定時間（約１ｓｅｃ以内）が経過したｔ＋１時間で得るようになり（図５Ｂを参照）、このように順次的に獲得される３次元映像の第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）は、図５Ｃに示すようにＩＣＰマッチングされる。
【００５０】
ＩＣＰアルゴリズムの表面マッチング過程で動的障害物がある場合、誤差が存在し、歪曲された地図情報が作成されうるので、制御部２６は、１次的にＩＣＰマッチングした第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差を計算し（１１８）、第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差が予め定められた一定距離以上になる部分があるかを判断する（１２０）。
【００５１】
段階１２０の判断結果、第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差が一定距離以上になる部分が検出されると、制御部２６は、第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差が一定距離以上になる部分を、図６に示すように動的障害物として検出し（１２２）、第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）の距離差が一定距離以上になる部分を、図７に示すように２次元グリッド映像に変換する（１２４）。
【００５２】
したがって、図７に示すように、制御部２６は、変換された２次元グリッド映像の収縮／拡張過程を通して誤差を除去することで（１２６）、動的障害物を除去した３次元映像の第３表面情報（Ｓ２'）を生成する（１２８）。
【００５３】
これによって、制御部２６は、動的障害物を除去した３次元映像の第３表面情報（Ｓ２'）と第１及び第２表面情報（Ｓ１、Ｓ２）のうち動的障害物のない何れか一つの表面情報（例えば、第１表面情報"Ｓ１"）を用いてＩＣＰアルゴリズムを２次的に遂行する。ＩＣＰアルゴリズムを２次的に遂行するときは、段階１１６と同様にＲ、Ｔマトリックスを初期位置にし、図８に示すように、第１及び第３表面情報（Ｓ１、Ｓ２'）をマッチングする３次元表面マッチング法で最終的な変換行列を獲得する。
【００５４】
したがって、制御部２６は、動的障害物を除去した静的物体のみに基づいて地図情報を作成し、これを保存部２２に保存し（１３２）、ロボット１０の走行が完了したかを判断する（１３４）。
【００５５】
段階１３４の判断結果、ロボット１０の走行が完了していない場合、段階１０２にフィードバックし、ロボット１０が障害物のある環境で走行しながら次の３次元映像の表面情報を獲得してＩＣＰアルゴリズムを遂行する３次元表面マッチング法で動的障害物を除去し、静的物体のみに基づいた地図情報を継続的に作成するように、以後の動作を反復的に進行する。
【００５６】
一方、段階１３４の判断結果、ロボット１０の走行が完了した場合、制御部２６は、駆動部２８を通してロボット１０の走行を完了しながら動作を終了する。
【符号の説明】
【００５７】
１０  ロボット
１１  脚部
１２  上体部
１３  腕部
１４  頭部
２０  表面情報獲得部
２２  保存部
２４  運動情報獲得部
２６  制御部
２８  駆動部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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