(57)【要約】【課題】移動ロボットの前方領域を走行可能領域及び走行不能領域に正しく区分けし得るうえ、走行可能領域内に存在する起伏が斜面であるか段差であるかを判別して、走行の可否を判定し得る走行領域判定装置及び方法を提供する。【解決手段】移動ロボットＲの前方側を走行可能及び走行不能の各領域に分ける処理部３０では、外界計測部１０のレーザレンジファインダ１１を用いて取得した移動ロボットＲの前方側プロファイルデータの幾何的特徴量から領域の分割を行い、分割後の領域内の計測点データから起伏の有無などの幾何的特徴量を評価して、分割した領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けし、区分けによる走行可能領域内に起伏が存在する場合、起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅に基づいて起伏が斜面Ｓｌであるか段差Ｓｔであるかを判別することで、移動ロボットＲの起伏部分での走行の可否を判定処理する。【選択図】図１
2014119349.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律して走行する移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする走行領域判別装置であって、
レーザ光を走査して前記移動ロボットの前方側のプロファイルデータ及び反射したレーザ光のパルス幅を取得する水平ラインスキャンタイプのレーザレンジファインダを具備した外界計測部と、
この外界計測部のレーザレンジファインダで得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同一領域であるか否かに応じた２状態の状態変数を定義することで、前記プロファイルデータの任意の領域分割状態を２(N-1)の状態空間のうちの一状態として表現し、互いに異なる幾何的特徴を有する領域を評価する値として、前記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用い、前記２(N-1)の状態空間の中から前記評価関数を最大とする領域分割状態をマルコフ連鎖モンテカルロ法により求め、分割後の該領域内の計測点データから、起伏の有無や表面粗さなどの幾何的特徴量を評価することにより、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分け処理する処理部を備えた移動ロボットの走行領域判別装置において、
前記処理部では、前記区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する場合に、該領域内の計測点データのうちの前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅に基づいて前記起伏が斜面であるか段差であるかを判別して、前記移動ロボットの前記起伏部分での走行の可否を判定処理する
ことを特徴とする移動ロボットの走行領域判別装置。
【請求項２】
前記処理部では、前記区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する際に、該領域内の計測点データのうちの前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅が閾値以上である場合を前記起伏が斜面であると判定し、前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅が閾値よりも小さい場合を前記起伏が段差であると判定する請求項１に記載の移動ロボットの走行領域判別装置
【請求項３】
自律して走行する移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする走行領域判別方法であって、
前記移動ロボットに搭載した水平ラインスキャンタイプのレーザレンジファインダからレーザ光を走査して該移動ロボットの前方側のプロファイルデータ及び反射したレーザ光のパルス幅を取得した後、
前記移動ロボットのレーザレンジファインダで得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同一領域にあるか否かに応じた２状態の状態変数を定義することで、前記プロファイルデータの任意の領域分割状態を２(N-1)の状態空間のうちの一状態として表現し、
互いに異なる幾何的特徴を有する領域を評価する値として、前記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用いて、
前記２(N-1)の状態空間の中から前記評価関数を最大とする領域分割状態をマルコフ連鎖モンテカルロ法により求め、分割後の該領域内の計測点データから、起伏の有無や表面粗さなどの幾何的特徴量を評価することにより、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けするのに続いて、
この区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する場合に、該領域内の計測点データのうちの前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅に基づいて前記起伏が斜面であるか段差であるかを判別して、前記移動ロボットの前記起伏部分での走行の可否を判定処理する
ことを特徴とする移動ロボットの走行領域判別方法。
【請求項４】
前記区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する際に、該領域内の計測点データのうちの前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅が閾値以上である場合を前記起伏が斜面であると判定し、前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅が閾値よりも小さい場合を前記起伏が段差であると判定する請求項１に記載の移動ロボットの走行領域判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律して走行する移動ロボットの走行経路を決める段階において、移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び障害などによる走行不能領域に区分けするのに用いられる走行領域判別装置及び走行領域判別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、上記したような移動ロボットの走行領域判別方法としては、例えば、特許文献１に開示された手法がある。
この移動ロボットの走行領域判別方法では、移動ロボットに搭載した1軸スキャンタイプのレーザレンジファインダによって移動ロボット前方側の水平方向のプロファイルデータを取得し、この水平方向のプロファイルデータにおける幾何的特徴などから領域の分割を行ったうえで、分割した領域毎に起伏の有無や表面粗さを評価して、これらの分割した領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けするようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2009-229394号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、上記した従来の走行領域判別方法では、移動ロボットの前方領域を分割した後に行う分割領域毎のプロファイルデータの処理において、例えば、図１７（ａ）に示すように、移動ロボットｒの前方領域に存在する上り斜面ｓｌをレーザレンジファインダ  によって計測した場合と、図１７（ｂ）に示すように、移動ロボットｒの前方領域に存在する上り段差ｓｔをレーザレンジファインダ  によって計測した場合とでは、図１８（ａ），（ｂ）に示すように、上り斜面ｓｌ及び上り段差ｓｔの各水平方向プロファイルデータｓｌｄ，ｓｔｄが互いに類似して、両者の区別がつき難くなる。
【０００５】
つまり、前方の領域に存在する上り段差ｓｔが、実際には走行不可能な段差であるにもかかわらず、走行可能な上り斜面ｓｌとして誤認識されて、この領域判別の後工程において誤った環境地図が作成されてしまい、その結果、移動ロボットｒの移動に支障を来す虞があるという問題を有しており、この問題を解決することが従来の課題となっていた。
【０００６】
本発明は、上述した従来の課題に着目してなされたもので、整地環境や舗装道路は勿論のこと、不整地環境や未舗装道路で移動ロボットを自律走行させる場合において、判別コストの低減を図ったうえで、レーザレンジファインダにより取得した任意の位置及び任意の方向からのデータに基づいて、走行可能領域であるか否かの判別を安定して行うことが可能であり、加えて、前方に走行不可能な段差が存在していたとしても、この段差を確実に見つけ出して走行不可能領域と判定することができる走行領域判別装置及び走行領域判別方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
ここで、ラインスキャンタイプの1軸レーザレンジファインダは、１回の水平方向スキャンで計測対象のプロファイルデータ及び反射したレーザ光のパルス幅を取得可能であり、この際、スキャンレートが１００Ｈｚ程度なので、この1軸レーザレンジファインダが激しく揺動したとしても、得られるプロファイルデータは揺動の影響を受け難い。
【０００８】
このようなラインスキャンタイプの1軸レーザレンジファインダによる水平方向のスキャンラインＳｃを図３に模式的に示し、不整地環境や未舗装路で取得される路面のプロファイルデータＰＤを図９に模式的に示す。なお、この図９及び以下に示す図１０〜図１４中、ｚ方向は鉛直方向（上向き）であり、ｙ方向は移動ロボットの進行するｘ方向と直交する方向である。
【０００９】
図１０に示すように、不整地環境や未舗装路で取得される路面のプロファイルデータＰＤは、（Ｎ）個の計測点データＰ（Ｐ＝ｐ１，ｐ２，…，ｐＮ）から構成されており、この場合、中央部分が走行可能領域、その左右の部分が走行不能領域を模擬している。
【００１０】
図１１に示すように、上記プロファイルデータＰＤを走行可能領域Ｂ及び走行不能領域Ａ，Ｃに正しく分割することができれば、それぞれの領域Ａ〜Ｃ内のデータに基づいて、低次の最小自乗近似等の簡便な手法により、起伏の有無や表面粗さを正しく評価することができる。
【００１１】
しかし、図１２に示すように、上記プロファイルデータＰＤの分割箇所を間違えると、領域Ａ〜Ｃ内のデータをサンプルデータとした場合には、勾配や表面粗さを正しく評価することができないため、その結果、走行可能領域及び走行不能領域を正しく評価することができない。
【００１２】
そこで、図１３に示すように、上記プロファイルデータＰＤを構成する（Ｎ）個の計測点データＰ（Ｐ＝ｐ１，ｐ２，…，ｐＮ）間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、新たに状態変数Ｂ（Ｂ＝ｂ１，ｂ２，…，ｂｉ，…，ｂ(N-1)）を定義し、この際、境界点ｂｉがとり得る値を（１）又は（−１）の２状態として、互いに隣接する計測点データＰ同士が同一領域であるか否かに応じて、図１４に示すように、該境界点ｂｉを（１）又は（−１）で表すことで、プロファイルデータの任意の領域分割状態を、２(N-1)の状態空間のうちの一状態として表現すことができる。
【００１３】
この際、上記領域分割を行う指針として、以下のような評価関数を用いることとする。
すなわち、走行可能領域及び走行不能領域は、互いに異なる表面粗さを有すると推測できるので、各々の表面粗さを評価する値として、上記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似し、これで得た近似線からのばらつきを加味した評価関数を用いることとした。この際、各領域はできるだけ連続性を持つことが望ましいので、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性も評価関数に加味することとした。
【００１４】
これにより、如何にして正しい領域分割を行うかという上記した問題は、２(N-1)の状態空間の中から上記評価関数を最大化させる分割状態を見つけ出す、という最適化問題に帰着することとなる。
上記した問題は、２(N-1)の状態空間のうちの一状態が２値の離散値であって微分が定義できないことから、ニュートン法などの適用が困難であるうえ、計測点データＰの数が数百個程度になるので、すべての状態を探索すると計算コストが膨大になる。
【００１５】
したがって、本発明において、マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）を用いて最適解を求めることとした。このマルコフ連鎖モンテカルロ法は、ランダムサンプリングによる状態空間の探索時において、状態の確率分布に基づいて、よりもっともらしいと思われる状態の探索とサンプリングを行う手法である。なお、このマルコフ連鎖モンテカルロ法については、［伊庭幸人  他５名著  ２００５統計科学のフロンティア１２計算系統IIマルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺  岩波書店発行］にその詳細な説明が
記載されている。
【００１６】
具体的に説明すれば、逐次的に異なる領域分割を試行して、評価関数が最大となる領域分割状態を探索することとなる。
上記試行におけるモンテカルロステップ動作の理解のため、ダミーデータを用いた領域分割結果を図１５（ａ）〜（ｄ）に示し、図１６（ａ）〜（ｇ）には、モンテカルロステップの回数（０，１００，１０００，２０００，３０００，４０００，５０００）毎のスナップショットを示す。
【００１７】
図１５（ａ）〜（ｄ）に示す各例において、いずれも左側がモンテカルロステップを開始する初期状態であり、右側がモンテカルロステップの終了状態である。また、各図中、点は計測点データであり、互いに隣接する計測点データ同士が同じ領域であれば隣と同じ色（白又は黒）で表示し、一方、互いに隣接する計測点データ同士が同じ領域でなければ隣と異なる色で表示していて、色自体は意味をもっていない。
【００１８】
このように、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いることで、上記した２(N-1)の状態空間の中から評価関数を最大化させる分割状態を見つけ出すことが可能となる。さらに、分割された領域内のデータに対し、低次の最小自乗近似を適用することにより、起伏である斜面や段差を正しく評価することができ、走行可能領域であるか否かの判別を安定して行うことが可能となる。
【００１９】
具体的には、図７（ａ），（ｂ）に示すように、なだらかな上り勾配の斜面Ｓｌには水平方向にスキャンされるレーザ光Ｌが斜めに当たるので、図７（ｃ）に示すように、斜面Ｓｌで反射して戻るパルス幅Ｗｓｌが大きくなる。これに対して、図８（ａ），（ｂ）に示すように、段差Ｓｔにはその起立した立壁面Ｓｔｗにレーザ光Ｌが正対するようにして当たるので、図８（ｃ）に示すように、立壁面Ｓｔｗで反射して戻るパルス幅Ｗｓｔが小さくなる。
【００２０】
この斜面Ｓｌで反射して戻るパルス幅Ｗｓｌと、段差Ｓｔの立壁面Ｓｔｗで反射して戻るパルス幅Ｗｓｔとの違いを利用して、計測点（レーザ光Ｌの反射点）が斜面Ｓｌの領域にあるのか、段差Ｓｔの立壁面Ｓｔｗの領域にあるのかを閾値を用いて区別し、且つ、その領域が斜面Ｓｌであるか段差Ｓｔであるかを判別して、走行可能領域と走行不能領域とを決定する。
【００２１】
したがって、自律して走行する移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする本発明の請求項１に係る走行領域判別装置において、レーザ光を走査して前記移動ロボットの前方側のプロファイルデータを取得する水平ラインスキャンタイプのレーザレンジファインダを具備した外界計測部と、この外界計測部のレーザレンジファインダで得たプロファイルデータ及び反射したレーザ光のパルス幅を構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同一領域であるか否かに応じた２状態の状態変数を定義することで、前記プロファイルデータの任意の領域分割状態を２(N-1)の状態空間のうちの一状態として表現し、互いに異なる幾何的特徴を有する領域を評価する値として、前記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用い、前記２(N-1)の状態空間の中から前記評価関数を最大とする領域分割状態をマルコフ連鎖モンテカルロ法により求め、分割後の該領域内の計測点データから、起伏の有無や表面粗さなどの幾何的特徴量を評価することにより、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分け処理する処理部を備え、この処理部では、前記区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する場合に、該領域内の計測点データのうちの前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅に基づいて前記起伏が斜面であるか段差であるかを判別して、前記移動ロボットの前記起伏部分での走行の可否を判定処理する構成としており、この走行領域判別装置の構成を課題を解決するための手段としている。
【００２２】
また、本発明の請求項２に係る走行領域判別装置において、前記処理部では、前記区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する際に、該領域内の計測点データのうちの前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅が閾値以上である場合を前記起伏が斜面であると判定し、前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅が閾値よりも小さい場合を前記起伏が段差であると判定する構成としている。
【００２３】
一方、自律して走行する移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする本発明の請求項３に係る走行領域判別方法にあっては、前記移動ロボットに搭載した水平ラインスキャンタイプのレーザレンジファインダからレーザ光を走査して該移動ロボットの前方側のプロファイルデータ及び反射したレーザ光のパルス幅を取得した後、前記移動ロボットのレーザレンジファインダで得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同一領域にあるか否かに応じた２状態の状態変数を定義することで、前記プロファイルデータの任意の領域分割状態を２(N-1)の状態空間のうちの一状態として表現し、互いに異なる幾何的特徴を有する領域を評価する値として、前記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用いて、前記２(N-1)の状態空間の中から前記評価関数を最大とする領域分割状態をマルコフ連鎖モンテカルロ法により求め、分割後の該領域内の計測点データから、起伏の有無や表面粗さなどの幾何的特徴量を評価することにより、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けするのに続いて、この区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する場合に、該領域内の計測点データのうちの前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅に基づいて前記起伏が斜面であるか段差であるかを判別して、前記移動ロボットの前記起伏部分での走行の可否を判定処理する構成としており、この走行領域判別方法の構成を課題を解決するための手段としている。
【００２４】
そして、本発明の請求項４に係る走行領域判別方法では、前記区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する際に、該領域内の計測点データのうちの前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅が閾値以上である場合を前記起伏が斜面であると判定し、前記起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅が閾値よりも小さい場合を前記起伏が段差であると判定する構成としている。
【００２５】
本発明において、上記評価関数をエネルギに見立て、評価が高い場合をエネルギが低いとし、一方、評価が低い場合をエネルギが高いとした。
また、状態の確率分布には、統計物理のアナロジより、評価関数をエネルギに見立てたボルツマン分布を適用し、遷移確率の決定には、状態の確率分布をもとにメトロポリス法を適用した。
さらに、本発明において、効率的な最適化を行うために、シミュレーテッドアニーリングを適用した。
【００２６】
そして、上記のようにして正しい領域分割を行った後、それぞれの領域に含まれる計測点群に対して、図１１に示すように、幾何的特徴である起伏の有無や表面粗さ等の物理量（幾何的特徴量）を推定すれば、走行可能領域及び走行不能領域が決定され、この結果を自律走行の経路計画地図の生成に供し得ることとなる。
【００２７】
この際、上記のようにして正しく分割された領域のうちの走行可能と判定された走行可能領域内に起伏が存在する場合には、該領域内の計測点データのうちの起伏で反射して戻ったレーザ光のパルス幅に基づいて起伏が斜面であるか段差であるかを判別（段差であると判定した場合には段差の高低差も計算）すれば、移動ロボットの起伏部分での走行の可否が決定され、この結果も自律走行の経路計画地図の生成に供すれば、より一層有益な自律走行の経路計画地図を作成し得ることとなる。
【００２８】
なお、移動ロボットの自己位置を求めて外界計測部による計測地点を明確化する自己位置計測手段として、例えば、ジャイロやＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）やデッドレコニングを用いることができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明に係る移動ロボットの走行領域判別装置及び移動ロボットの走行領域判別方法では、整地環境や舗装道路のみならず、不整地環境や未舗装道路で移動ロボットを自律走行させる場合において、１台の水平ラインスキャンタイプのレーザレンジファインダのみを使用するようにして判別コストの低減を図ったうえで、この水平ラインスキャンタイプのレーザレンジファインダにより取得した任意の位置及び任意の方向からのデータに基づいて、走行可能領域及び走行不能領域の判別を安定して行うことが可能であり、加えて、走行可能領域及び走行不能領域のそれぞれの領域における起伏の有無や凹凸の度合いなどの物理量を精度良く得られるため、移動ロボットの走破性能に合わせた効率のよい経路計画が可能になり、さらに、走行可能領域内に斜面や段差等の起伏があったとしても、この起伏が斜面であるか段差であるかを判別して、移動ロボットの起伏部分での走行の可否を判定することができるので、移動ロボットのより有益な経路計画が可能になるという非常に優れた効果がもたらされる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明に係る移動ロボットの走行領域判別装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１における走行領域判別装置を搭載した移動ロボットの概略構成説明図である。
【図３】図２の外界計測部におけるレーザレンジファインダによるスキャン状況を示す平面説明図である。
【図４】図１における走行領域判別装置の制御フローを示すブロック図である。
【図５】図１に示した走行領域判別装置の処理部におけるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた領域分割アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図６】図１における走行領域判別装置のデータ入力から地図生成までの流れを示すフローチャートである。
【図７】図１に示した走行領域判別装置の起伏としての斜面に対するスキャン状況を示す平面説明図（ａ），このスキャンにより取得される斜面のプロファイル説明図（ｂ）及び斜面からの反射レーザ光のパルス幅説明図（ｃ）である。
【図８】図１に示した走行領域判別装置の起伏としての段差に対するスキャン状況を示す平面説明図（ａ），このスキャンにより取得される段差のプロファイル説明図（ｂ）及び段差からの反射レーザ光のパルス幅説明図（ｃ）である。
【図９】レーザレンジファインダによる水平方向のスキャンラインを示す模式図である。
【図１０】不整地環境や未舗装路で取得される路面のプロファイルデータを示す模式図である。
【図１１】図１０のプロファイルデータを走行可能領域及び走行不能領域に正しく分割した状態を示す模式図である。
【図１２】図１０のプロファイルデータを走行可能領域及び走行不能領域に正しく分割できなかった状態を示す模式図である。
【図１３】プロファイルデータを構成する複数個の計測点データ間における境界点を新たな状態変数とした状態を示す模式図である。
【図１４】プロファイルデータの任意の領域分割状態を状態空間のうちの一状態として示す模式図である。
【図１５】モンテカルロステップ動作の理解のためにダミーデータを用いた際の領域分割結果を示す説明図（ａ）〜（ｄ）である。
【図１６】モンテカルロステップの回数毎のスナップショットを示す説明図（ａ）〜（ｇ）である。
【図１７】従来において起伏としての斜面に対するスキャン状況を示す平面説明図（ａ）及び起伏としての段差に対するスキャン状況を示す平面説明図（ｂ）である。
【図１８】図１７のスキャンにより取得される斜面のｙｚ座標のプロファイルデータ説明図（ａ）及び段差のｙｚ座標のプロファイルデータ説明図（ｂ）である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、本発明に係る移動ロボットの走行領域判別装置及び走行領域判別方法を図面に基づいて説明する。
図１〜図８は、本発明に係る移動ロボットの走行領域判別装置の一実施形態を示しており、この実施形態では、移動ロボットが車両タイプである場合を例に挙げて説明する。
【００３２】
図１及び図２に示すように、この走行領域判別装置１は、レーザ光を走査して移動ロボットＲの前方側のプロファイルデータ及び反射したレーザ光のパルス幅を取得する水平ラインスキャンタイプの1軸のレーザレンジファインダ１１を具備した外界計測部１０と、バーチカルジャイロ２１及びＧＰＳ２２を具備して、移動ロボットＲの自己位置を求める自己位置計測部２０と、外界計測部１０で得た外界データがＬＡＮ２を介して入力されると共に自己位置計測部２０で得た自己位置データが入出力回路３を介して入力される処理部３０と、この処理部３０とＬＡＮ２を介して接続する地図作成部４０を備えており、外界計測部１０の1軸のレーザレンジファインダ１１では、図３に模式的に示すように、水平スキャンラインＳｃに沿う水平方向のプロファイルデータを取得するものとなっている。
【００３３】
この場合、外界計測部１０のレーザレンジファインダ１１は、移動ロボットＲの中央上部に搭載され、一方、自己位置計測部２０，処理部３０，地図作成部４０及び後述する車体制御部６０のコンピュータ群は、移動ロボットＲの後端部（図２左端部）に搭載されており、この移動ロボットＲの後端上部にはＧＰＳ２２用のアンテナ２３が配置してある。
【００３４】
そして、移動ロボットＲにおける車体駆動部５０である操舵手段５１は、ドライバ５２及び入出力回路４を介して車体制御部６０と接続していると共に、同じく車体駆動部５０である車速制御手段５３は、コンバータ５４及び入出力回路４を介して車体制御部６０と接続しており、この車体制御部６０には、地図作成部４０からの制御信号がＬＡＮ２を介して入力されるようになっている。
【００３５】
上記処理部３０は、図４にも示すように、外界計測部１０のレーザレンジファインダ１１で得た移動ロボットＲの前方側のプロファイルデータ及び自己位置計測部２０のバーチカルジャイロ２１で得た姿勢データに基づいて前方側領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分け処理する走行可否領域分割処理モジュール３０Ａを有していると共に、自己位置計測部２０で得た姿勢データやＧＰＳデータ等の自己位置データに基づいて自己位置推定結果を生成する自己位置情報生成モジュール３０Ｂを有している。
【００３６】
この処理部３０では、外界計測部１０のレーザレンジファインダ１１で得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同じ領域に属するか否かに応じた２状態の状態変数を定義して（１）又は（−１）で表すことで、プロファイルデータの任意の領域分割状態を２(N-1)の状態空間のうちの一状態として表現する処理と、この一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用いて、この評価関数を最大とする領域分割状態を上記２(N-1)の状態空間の中からマルコフ連鎖モンテカルロ法により求める処理とを行って、分割後の該領域内の計測点データから、起伏の有無や表面粗さなどの幾何的特徴量を評価することで、移動ロボットＲの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けするようにしている。
【００３７】
加えて、この処理部３０では、区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する場合において、この走行可能領域内の起伏部分の計測点データから、この起伏が斜面であるか段差であるかを判別すると共に、起伏が段差であると判定した際には段差の高低差も計算して、移動ロボットＲの起伏部分での走行の可否を判定処理するようにしている。
【００３８】
ここで、上記マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた領域分割アルゴリズムを具体的に説明すると、図５に示すように、ステップＳ１でモンテカルロステップｔ＝０の初期状態にある状態変数Ｂ（０）（Ｂ＝ｂ１，ｂ２，…，ｂｉ，…，ｂ(N-1)）に対して、ステップＳ２において、初期エネルギＥ（０）を計算してこの初期状態の評価を行う。
【００３９】
次いで、ステップＳ３において、状態Ｂのインデックスｉをランダムに決めてｂｉの値を（１）→（−１）或いは（−１）→（１）に変更して状態Ｂ´を生成し、ステップＳ４において、状態Ｂ´に基づいてエネルギＥ（Ｂ´）を計算してこの状態の評価を行う。
【００４０】
次に、ステップＳ５において、変更前のエネルギＥ（Ｂ（ｔ））及び変更後のエネルギＥ´に基づいて、確率Ｐ（Ｂ（ｔ）β）及びＰ（Ｂ´β）を計算するのに続いて、ステップＳ６において、遷移確率を決定するために、メトロポリス法に用いる一様乱数０≦ｒ＜１を生成する。
【００４１】
この後、ステップＳ７において、上記で求めた確率Ｐ（Ｂ（ｔ）β）及びＰ（Ｂ´β）の比であるＰ（Ｂ（ｔ）β）／Ｐ（Ｂ´β）と一様乱数ｒとを比較して、一様乱数ｒがＰ（Ｂ（ｔ）β）／Ｐ（Ｂ´β）よりも小さければ、ステップＳ８において、変更した状態Ｂ´を次の状態とし、一方、一様乱数ｒがＰ（Ｂ（ｔ）β）／Ｐ（Ｂ´β）よりも大きければ、ステップＳ９において、変更前の状態Ｂ（ｔ）を次の状態として、ステップＳ１０において、モンテカルロステップｔが所定回数（５０００回程度）に達するまで上記ステップＳ３以降の操作を繰り返すと、移動ロボットＲの前方側の領域が類似した幾何的特徴を有する連続領域に区分けされることとなる。
【００４２】
この区分けの後、領域内の計測点データから、起伏の有無や表面粗さを評価することにより、走行可能領域及び走行不能領域に区分けすることができ、さらに、上記区分け処理による走行可能領域内に起伏が存在する場合には、この走行可能領域内の起伏部分の計測点データから、この起伏が斜面であるか段差であるかを判別し、起伏が段差であると判定した際には段差の高低差をも計算して、移動ロボットＲの起伏部分での走行の可否を判定することができる。
【００４３】
この実施形態では、上記ステップＳ３以降の操作を繰り返す過程のステップＳ１１において、シミュレーテッドアニーリングを適用しており、モンテカルロステップｔを増す毎に、パラメータβをあらかじめ決定しておいたΔβ分ずつ増加させている。これにより、状態がローカルミニマムに陥るのを防ぎつつモンテカルロステップｔを実行して、全体最適解を効率よく求め得るようにしている。
【００４４】
また、上記地図作成部４０は、処理部３０から得た走行可能領域及び走行不能領域の判別情報や、走行可能領域内における起伏部分の走行の可否判定情報に基づいてベース地図を作成する地図作成モジュール４０Ａを有していると共に、この地図作成モジュール４０Ａで作成されたベース地図に基づいて移動ロボットＲの走行経路を決める走行経路決定モジュール４０Ｂを有している。
【００４５】
次に、上記した移動ロボットＲの走行経路決定用地図の作成要領を説明する。
まず、図６に示すように、ステップＳ２１において、走行領域判別装置１の処理部３０に対して、外界計測部１０からのプロファイルデータ及び自己位置計測部２０からのジャイロ２１やＧＰＳ２２等による自己位置データが入力され、ステップＳ２２において、レーザレンジファインダ１１で得たセンサ座標系データが鉛直上向きを１軸とする直交座標系データ（ジャイロ座標系データ）へ変換される。
【００４６】
続いて、ステップＳ２３において、処理部３０の走行可否領域分割処理モジュール３０Ａにおける上記マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）を用いた走行可能領域及び走行不能領域の分割処理が成され、ステップＳ２４において、分割された走行可能領域及び走行不能領域の各々のプロファイルデータに対して、幾何的特徴である起伏の有無及び表面粗さなどの物理量（幾何的特徴量）の計算が成される。
【００４７】
次いで、ステップＳ２５において、分割された走行可能領域内の起伏の有無が問われ、起伏が存在しない場合（Ｎｏ）には、ステップＳ２６において、処理部３０の走行可否領域分割処理モジュール３０Ａから得た走行可能領域及び走行不能領域の判別情報と、自己位置情報生成モジュール３０Ｂから得たジャイロ２１やＧＰＳ２２等による自己位置情報とに基づいて、地図作成部４０の地図作成モジュール４０Ａによって整合性のあるベース地図が連続的に作成される。
【００４８】
一方、ステップＳ２５において、分割された走行可能領域内に起伏が存在する場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ２７において、領域内の起伏における計測点（レーザ光Ｌの反射点）が選択され、ステップＳ２８において、起伏で反射して戻ったレーザ光Ｌのパルス幅に基づいて、起伏が斜面であるか段差であるかを判定する。
【００４９】
具体的には、図７（ａ），（ｂ）に示すように、なだらかな上り勾配の斜面Ｓｌには水平方向にスキャンされるレーザ光Ｌが斜めに当たるので、図７（ｃ）に示すように、斜面Ｓｌで反射して戻るパルス幅Ｗｓｌが大きくなる。これに対して、図８（ａ），（ｂ）に示すように、段差Ｓｔにはその起立した立壁面Ｓｔｗにレーザ光Ｌが正対するようにして当たるので、図８（ｃ）に示すように、立壁面Ｓｔｗで反射して戻るパルス幅Ｗｓｔが小さくなる。
【００５０】
したがって、斜面Ｓｌで反射して戻るレーザ光Ｌのパルス幅Ｗｓｌと、段差Ｓｔの立壁面Ｓｔｗで反射して戻るレーザ光Ｌのパルス幅Ｗｓｔとの違いを利用して、ステップＳ２８において、反射して戻ったレーザ光Ｌのパルス幅が閾値よりも小さい場合（Ｙｅｓ）を起伏が段差Ｓｔであると判定し、反射して戻ったレーザ光Ｌのパルス幅が閾値以上である場合（Ｎｏ）を起伏が斜面Ｓｌであると判定する。
【００５１】
このステップＳ２８において、反射して戻ったレーザ光Ｌのパルス幅が閾値以上であって起伏が斜面Ｓｌであると判定された場合には、ステップＳ２９において、斜面Ｓｌの勾配が計算され、一方、ステップＳ２８において、反射して戻ったレーザ光Ｌのパルス幅が閾値よりも小さくて起伏が段差Ｓｔであると判定された場合には、ステップＳ３０において、段差Ｓｔの高低差が計算され、いずれの場合も、斜面Ｓｌの勾配の計算結果及び段差Ｓｔの高低差の計算結果が、ステップＳ２６におけるベース地図の作成に供される。
【００５２】
上記したように、この実施形態に係る移動ロボットの走行領域判別装置１によれば、マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）を用いて走行可能領域及び走行不能領域の分割を行った後、それぞれの領域に含まれる計測点群に対して、幾何的特徴である起伏の有無や表面粗さ等の幾何的特徴量を評価することで、走行可能領域及び走行不能領域を決定することができるので、この結果を自律走行の経路計画地図の生成に供すれば、有益な自律走行の経路計画地図を作成し得ることとなる。
【００５３】
加えて、上記のようにして正しく分割された領域のうちの走行可能領域内に起伏があったとしても、この起伏が斜面Ｓｌであるか段差Ｓｔであるかを判別（段差Ｓｔであると判定した場合には段差の高低差も計算）して、移動ロボットＲの起伏部分での走行の可否を決定することができるので、この結果も自律走行の経路計画地図の生成に供すれば、移動ロボットＲのより一層有益な自律走行の経路計画地図を作成し得ることとなり、この経路計画地図の作成に際しては、１台の水平ラインスキャンタイプのレーザレンジファインダ１１のみを使用するようにしているので、判別コストの低減が図られることとなる。
【００５４】
上記した走行領域判別装置１では、外界計測部１０が、１軸レーザレンジファインダ１１を具備している場合を示したが、外界計測部１０の1軸レーザレンジファインダ１１以外の構成や配置はこれに限定されるものではない。
【００５５】
また、上記した一実施形態では、移動ロボットが車両タイプである場合を示したが、これに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００５６】
１  移動ロボットの走行領域判別装置
１０  外界計測部
１１  １軸レーザレンジファインダ
３０  処理部
Ｌ  レーザ光
Ｒ  移動ロボット
Ｓｌ  斜面
Ｓｔ  段差
Ｗｓｌ  斜面で反射したレーザ光のパルス幅
Ｗｓｔ  段差で反射したレーザ光のパルス幅
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１５】
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【図１６】
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