(57)【要約】【課題】移動体の自己位置を高速かつ高精度に同定すること。【解決手段】環境全体地図において２計測点間距離が閾値範囲内の計測点の組合せの２点間距離順列を生成し、周辺の環境部分地図において注目点集合として表現した注目点部分地図を生成し、注目点部分地図の各注目点の中から閾値範囲内の距離の２注目点を抽出し、その２注目点の中から１注目点セットを選択し、選択した２注目点間距離と２点間距離順列の２計測点間距離との差が閾値以下の２計測点間距離を抽出して近似２計測点を選択し、各近似２計測点に対する注目点部分地図の２注目点を、環境全体地図の２計測点に最も近付ける移動量を算出し、各移動量で移動させた環境部分地図の各計測点と環境全体地図の各計測点との照合度合を算出し、照合度合が最高の２注目点を抽出し、照合度合が最高の２注目点を環境全体地図の対応する２計測点に最も近付くような移動量を再計算して位置同定を行う。【選択図】図２
2014085166.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の移動環境内における障害物の計測点データを取得するセンサ手段と、
前記センサ手段により取得された計測点データに基づいて、移動環境全体の地図である環境全体地図情報を生成する全体地図生成手段と、
前記全体地図生成手段により生成された環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを夫々作り、２点間距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、前記２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成する順列生成手段と、
前記センサ手段により取得された計測点データに基づいて、前記移動体の周辺部分の地図である環境部分地図情報を生成する部分地図生成手段と、
前記部分地図生成手段により生成された環境部分地図情報において計測点の集合を抽出し、該抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成する注目部分地図生成手段と、
前記注目部分地図生成手段により生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、２点間距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択し、該選択した２注目点間距離と、前記順列生成手段により生成された環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出し、該抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として選択し、該近似２計測点の選択を全ての２つの注目点のセットに対して夫々行う選択手段と、
前記選択手段により選択された各近似２計測点に対する前記注目点部分地図情報の２つの注目点を、前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる前記環境部分地図情報の移動量を夫々算出する移動量算出手段と、
前記移動量算出手段により算出された各移動量を用いて移動させた前記環境部分地図情報の各計測点と、前記環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出する指数算出手段と、
前記指数算出手段により算出された全２つの注目点のセットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２つの注目点のセットを抽出し、該抽出した照合度合指数が最も高い２つの注目点を前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付くような、環境部分地図情報の移動量を再計算する再計算手段と、
前記再計算手段により再計算された移動量で前記環境部分地図情報を移動させ前記環境全体地図情報に当てはめることで、前記移動体の位置を同定する同定手段と、
を備えることを特徴とする自己位置同定装置。
【請求項２】
請求項１記載の自己位置同定装置であって、
前記全体地図生成手段は、高解像度および低解像度の前記環境全体地図情報を生成し、
前記順列生成手段は、前記全体地図生成手段により生成された前記低解像度の環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを作り、前記２つの計測点間の距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、前記２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成し、
前記部分地図生成手段は、高解像度の前記環境部分地図を生成し、
前記注目部分地図生成手段は、前記部分地図生成手段により生成された高解像度の環境部分地図情報において計測点の集合を抽出し、該抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成し、
前記抽出手段は、前記注目部分地図生成手段により生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、２点間距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出し、
前記選択手段は、前記抽出手段により抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択し、該選択した２注目点間距離と、前記順列生成手段により生成された低解像度の環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出し、該抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として選択し、該近似２計測点の選択を全ての前記２つの注目点のセットに対して夫々行い、
前記移動量算出手段は、前記選択手段により選択された各近似２計測点を、前記高解像度の環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる前記環境部分地図情報の移動量を夫々算出し、
前記指数算出部は、前記移動量算出手段により算出された移動量を用いて移動させた前記注目点部分地図情報の各計測点と、前記高解像度の環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出し、
前記再計算手段は、前記指数算出手段により算出された全２つの注目点のセットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２つの注目点のセットを抽出し、該抽出した照合度合指数が最も高い注目点部分地図の２つの注目点を、前記高解像度の環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けるような、前記環境部分地図情報の移動量を再計算し、
前記同定手段は、前記注目点部分地図情報を前記再計算手段により再計算された移動量で移動させ、前記高解像度の環境全体地図情報に当てはめることで、前記移動体の位置を同定する、
ことを特徴とする自己位置同定装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の自己位置同定装置であって、
前記移動量算出手段は、前記選択手段により選択された各近似２計測点に対する前記注目点部分地図の２つの注目点と、前記環境全体地図情報の対応する２計測点と、のずれ量の二乗和を最小化する前記注目点部分地図の移動量を算出する、ことを特徴とする自己位置同定装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の自己位置同定装置であって、
前記指数算出手段は、前記移動量算出手段により算出された移動量を用いて移動させた前記注目点部分地図情報の各計測点と、環境全体地図情報の対応する各計測点とのずれ量の二乗和を前記照合度合指数として算出する、ことを特徴とする自己位置同定装置。
【請求項５】
請求項２記載の自己位置同定装置であって、
前記全体地図生成手段および部分地図生成手段は、四分木法を用いて低解像度の環境全体地図情報および環境部分地図情報を夫々生成する、ことを特徴とする自己位置同定装置。
【請求項６】
移動体の移動環境内における障害物の計測点データを取得するステップと、
前記取得された計測点データに基づいて、移動環境全体の地図である環境全体地図情報を生成するステップと、
前記生成された環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを夫々作り、２点間距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、前記２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成するステップと、
前記取得された計測点データに基づいて、前記移動体の周辺部分の地図である環境部分地図情報を生成するステップと、
前記生成された環境部分地図情報において計測点の集合を抽出し、該抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成するステップと、
前記生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、２点間距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出するステップと、
前記抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択し、該選択した２注目点間距離と、前記順列生成手段により生成された環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出し、該抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として選択し、該近似２計測点の選択を全ての２つの注目点のセットに対して夫々行うステップと、
前記選択された各近似２計測点に対する前記注目点部分地図情報の２つの注目点を、前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる前記環境部分地図情報の移動量を夫々算出するステップと、
前記算出された各移動量を用いて移動させた前記環境部分地図情報の各計測点と、前記環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出するステップと、
前記算出された全２つの注目点のセットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２つの注目点のセットを抽出し、該抽出した照合度合指数が最も高い２つの注目点を前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付くような、環境部分地図情報の移動量を再計算するステップと、
前記再計算された移動量で前記環境部分地図情報を移動させ前記環境全体地図情報に当てはめることで、前記移動体の位置を同定するステップと、
を含むことを特徴とする自己位置同定方法。
【請求項７】
移動体の移動環境内における障害物の計測点データを取得する処理と、
前記取得された計測点データに基づいて、移動環境全体の地図である環境全体地図情報を生成する処理と、
前記生成された環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを夫々作り、前記２つの計測点間の距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、前記２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成する処理と、
前記取得された計測点データに基づいて、前記移動体の周辺部分の地図である環境部分地図情報を生成する処理と、
前記生成された環境部分地図情報において計測点の集合を抽出し、該抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成する処理と、
前記生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出する処理と、
前記抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択し、該選択した２注目点間距離と、前記順列生成手段により生成された環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出し、該抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として選択し、該近似２計測点の選択を全ての２つの注目点のセットに対して夫々行う処理と、
前記選択された各近似２計測点に対する前記注目点部分地図情報の２つの注目点を、前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる前記環境部分地図情報の移動量を夫々算出する処理と、
前記算出された各移動量を用いて移動させた前記環境部分地図情報の各計測点と、前記環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出する処理と、
前記算出された全２つの注目点のセットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２つの注目点のセットを抽出し、該抽出した照合度合指数が最も高い２つの注目点を前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付くような、環境部分地図情報の移動量を再計算する処理と、
前記再計算された移動量で前記環境部分地図情報を移動させ前記環境全体地図情報に当てはめることで、前記移動体の位置を同定する処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする自己位置同定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の自己位置を高速かつ高精度で同定できる自己位置同定装置、自己位置同定方法及び自己位置同定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
移動ロボットを、工場内や屋外などにおいて自律して移動させる場合、例えば、移動環境に誘導ラインや誘導標識を取り付けることが行われ、この作業は多くの労力を要する。この対し、近年、移動体が移動する環境の全体地図をオフラインで予め生成し、さらに、移動体が現在移動している周囲のみの部分地図をオンラインで生成して、両者を比較することで現在位置を推定する「位置同定法」を用いた技術が実用化されている。
【０００３】
上述したような位置同定法は、一般に、位置駆動型位置同定手法と、特徴駆動型位置同定手法と、の２種類に分類される。さらに、位置駆動型位置同定手法としては、マルコフ法とモンテカルロ法とが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
マルコフ法及びモンテカルロ法のいずれも、移動体が動き回る全移動環境を、その移動環境全域を水平面で切断したような断面を示す計測点集合として表現する。例えば、移動体から水平方向に投射するレーザレンジファインダなどによって複数の計測点からなる計測点集合を生成する。同時に、移動体が存在できる移動環境上に多数の位置及び姿勢を想定する。そして、移動中に計測された部分地図を、これらの想定した全ての位置及び姿勢に当てはめて最も一致度が高い点を選択する。
【０００５】
マルコフ法とモンテカルロ法との違いは、以下のようになっている。マルコフ法は、移動体が動き回る全移動環境を可能な限り均一にカバーするように、移動体が存在可能な多数の位置及び姿勢を想定し比較する。これに対して、モンテカルロ法は、想定する多数の位置及び姿勢を確率的に与える点で両者は相違する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】W.ERIC L., GRIMSON, TOMAS LOZANO-PEREZ著、Localizing Overlapping Parts by Searching the Interpretation Tree
【非特許文献２】Kai O, Jose A, Castellanos, Martin Schilt, Roland Siegwart著、Feature-based multi-hypothesis localization and tracking using geometric constraints
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、マルコフ法及びモンテカルロ法のいずれにおいても、全体地図と部分地図とを対応させ自己位置を同定する際の計算量が膨大となり、その同定処理に多くの時間を要するという問題が生じている。
【０００８】
一方、特徴駆動型位置同定手法は、オフラインで予め生成した全体地図の各計測点と、移動体の移動中にオンラインで生成した部分地図の各計測点と、を対応させることで、自己位置を同定している（例えば、特許文献２参照）。
【０００９】
しかしながら、特徴駆動型位置同定手法においても、単純に各計測点同士を比較した場合、計測点同士の対応数が多くなると、あるいは、姿勢のマッチングの可能性が多くなると、上記位置駆動型位置同定手法と同様に、計算量が膨大となり、同定処理に多くの時間を要するという問題が生じる。
【００１０】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、移動体の自己位置を高速かつ高精度に同定できる自己位置同定装置、自己位置同定方法及び自己位置同定プログラムを提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、移動体の移動環境内における障害物の計測点データを取得するセンサ手段と、前記センサ手段により取得された計測点データに基づいて、移動環境全体の地図である環境全体地図情報を生成する全体地図生成手段と、前記全体地図生成手段により生成された環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを夫々作り、２点間距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、前記２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成する順列生成手段と、前記センサ手段により取得された計測点データに基づいて、前記移動体の周辺部分の地図である環境部分地図情報を生成する部分地図生成手段と、前記部分地図生成手段により生成された環境部分地図情報において計測点の集合を抽出し、該抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成する注目部分地図生成手段と、前記注目部分地図生成手段により生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、２点間距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択し、該選択した２注目点間距離と、前記順列生成手段により生成された環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出し、該抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として選択し、該近似２計測点の選択を全ての２つの注目点のセットに対して夫々行う選択手段と、前記選択手段により選択された各近似２計測点に対する前記注目点部分地図情報の２つの注目点を、前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる前記環境部分地図情報の移動量を夫々算出する移動量算出手段と、前記移動量算出手段により算出された各移動量を用いて移動させた前記環境部分地図情報の各計測点と、前記環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出する指数算出手段と、前記指数算出手段により算出された全２つの注目点のセットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２つの注目点のセットを抽出し、該抽出した照合度合指数が最も高い２つの注目点を前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付くような、環境部分地図情報の移動量を再計算する再計算手段と、前記再計算手段により再計算された移動量で前記環境部分地図情報を移動させ前記環境全体地図情報に当てはめることで、前記移動体の位置を同定する同定手段と、を備えることを特徴とする自己位置同定装置である。
この一態様において、前記全体地図生成手段は、高解像度および低解像度の前記環境全体地図情報を生成し、前記順列生成手段は、前記全体地図生成手段により生成された前記低解像度の環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを作り、前記２つの計測点間の距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、前記２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成し、前記部分地図生成手段は、高解像度の前記環境部分地図を生成し、前記注目部分地図生成手段は、前記部分地図生成手段により生成された高解像度の環境部分地図情報において計測点の集合を抽出し、該抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成し、前記抽出手段は、前記注目部分地図生成手段により生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、２点間距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出し、前記選択手段は、前記抽出手段により抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択し、該選択した２注目点間距離と、前記順列生成手段により生成された低解像度の環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出し、該抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として選択し、該近似２計測点の選択を全ての前記２つの注目点のセットに対して夫々行い、前記移動量算出手段は、前記選択手段により選択された各近似２計測点を、前記高解像度の環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる前記環境部分地図情報の移動量を夫々算出し、前記指数算出部は、前記移動量算出手段により算出された移動量を用いて移動させた前記注目点部分地図情報の各計測点と、前記高解像度の環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出し、前記再計算手段は、前記指数算出手段により算出された全２つの注目点のセットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２つの注目点のセットを抽出し、該抽出した照合度合指数が最も高い注目点部分地図の２つの注目点を、前記高解像度の環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けるような、前記環境部分地図情報の移動量を再計算し、前記同定手段は、前記注目点部分地図情報を前記再計算手段により再計算された移動量で移動させ、前記高解像度の環境全体地図情報に当てはめることで、前記移動体の位置を同定してもよい。
この一態様において、前記移動量算出手段は、前記選択手段により選択された各近似２計測点に対する前記注目点部分地図の２つの注目点と、前記環境全体地図情報の対応する２計測点と、のずれ量の二乗和を最小化する前記注目点部分地図の移動量を算出してもよい。
この一態様において、前記指数算出手段は、前記移動量算出手段により算出された移動量を用いて移動させた前記注目点部分地図情報の各計測点と、環境全体地図情報の対応する各計測点とのずれ量の二乗和を前記照合度合指数として算出してもよい。
この一態様において、前記全体地図生成手段および部分地図生成手段は、四分木法を用いて低解像度の環境全体地図情報および環境部分地図情報を夫々生成してもよい。
他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、移動体の移動環境内における障害物の計測点データを取得するステップと、前記取得された計測点データに基づいて、移動環境全体の地図である環境全体地図情報を生成するステップと、前記生成された環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを夫々作り、２点間距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、前記２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成するステップと、前記取得された計測点データに基づいて、前記移動体の周辺部分の地図である環境部分地図情報を生成するステップと、前記生成された環境部分地図情報において計測点の集合を抽出し、該抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成するステップと、前記生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、２点間距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出するステップと、前記抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択し、該選択した２注目点間距離と、前記順列生成手段により生成された環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出し、該抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として選択し、該近似２計測点の選択を全ての２つの注目点のセットに対して夫々行うステップと、前記選択された各近似２計測点に対する前記注目点部分地図情報の２つの注目点を、前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる前記環境部分地図情報の移動量を夫々算出するステップと、前記算出された各移動量を用いて移動させた前記環境部分地図情報の各計測点と、前記環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出するステップと、前記算出された全２つの注目点のセットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２つの注目点のセットを抽出し、該抽出した照合度合指数が最も高い２つの注目点を前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付くような、環境部分地図情報の移動量を再計算するステップと、前記再計算された移動量で前記環境部分地図情報を移動させ前記環境全体地図情報に当てはめることで、前記移動体の位置を同定するステップと、を含むことを特徴とする自己位置同定方法であってもよい。
また、上記目的を達成するための本発明の一態様は、移動体の移動環境内における障害物の計測点データを取得する処理と、前記取得された計測点データに基づいて、移動環境全体の地図である環境全体地図情報を生成する処理と、前記生成された環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを夫々作り、前記２つの計測点間の距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、前記２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成する処理と、前記取得された計測点データに基づいて、前記移動体の周辺部分の地図である環境部分地図情報を生成する処理と、前記生成された環境部分地図情報において計測点の集合を抽出し、該抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成する処理と、前記生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出する処理と、前記抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択し、該選択した２注目点間距離と、前記順列生成手段により生成された環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出し、該抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として選択し、該近似２計測点の選択を全ての２つの注目点のセットに対して夫々行う処理と、前記選択された各近似２計測点に対する前記注目点部分地図情報の２つの注目点を、前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる前記環境部分地図情報の移動量を夫々算出する処理と、前記算出された各移動量を用いて移動させた前記環境部分地図情報の各計測点と、前記環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出する処理と、前記算出された全２つの注目点のセットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２つの注目点のセットを抽出し、該抽出した照合度合指数が最も高い２つの注目点を前記環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付くような、環境部分地図情報の移動量を再計算する処理と、前記再計算された移動量で前記環境部分地図情報を移動させ前記環境全体地図情報に当てはめることで、前記移動体の位置を同定する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする自己位置同定プログラムであってもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、移動体の自己位置を高速かつ高精度に同定できる自己位置同定装置、自己位置同定方法及び自己位置同定プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態１に係る自己位置同定装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る同定装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る自己位置同定装置による自己位置同定方法の処理フローの一例を示すフローチャートである
【図４】環境全体地図の一例を示す図である。
【図５Ａ】環境部分地図の一例を示す図である。
【図５Ｂ】注目点部分地図の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態２に係る自己位置同定装置による自己位置同定方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図７Ａ】高解像度全体地図の一例を示す図である。
【図７Ｂ】低解像度全体地図の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態２に係る自己位置同定装置による自己位置同定結果と従来のモンテカルロ法による自己位置同定結果とを比較した図である。
【図９】本発明の実施の形態２に係る自己位置同定装置による自己位置同定結果と従来のモンテカルロ法による自己位置同定結果とを比較した図である。
【図１０】本発明の実施の形態２に係る自己位置同定装置および従来のモンテカルロ法における自己位置の同定精度と同定処理時間との関係を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態２に係る自己位置同定装置および従来のモンテカルロ法における自己位置の同定精度と同定処理時間との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１．
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る自己位置同定装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態１に係る自己位置同定装置１は、例えば、移動ロボットなどの移動体１００に搭載され、その移動体１００の自己位置を高速かつ高精度に同定できるものである。これにより、移動体１００は、同定された自己位置に基づいて、高速かつ高精度な自律移動等が可能となる。
【００１５】
本実施の形態１に係る自己位置同定装置１は、移動体１００に搭載され、移動環境を計測する距離センサ２と、移動体１００に搭載され、移動体１００の自己位置を同定する同定装置３と、を備えている。
【００１６】
距離センサ２は、例えば、周囲の物体に対してレーザを照射してその距離を測定するレーザレンジファインダなどで構成されているが、これに限らず、例えば、超音波センサ、ミリ波センサなどの任意の距離計測センサにより構成可能である。距離センサ２は、例えば、移動体１００に予め搭載されたセンサを用いてもよく、また、自己位置同定用の専用センサを移動体１００に設置してもよい。
【００１７】
距離センサ２は、例えば、レーザなどを周囲環境に照射し、その反射波に基づいて、環境内に存在する、壁、建物、物体、植生などの障害物を水平面で切断した際の断面形状を計測点の集合として表わした計測点データを取得する。距離センサ２は同定装置３に接続されており、取得した計測点データを同定装置３に出力する。
【００１８】
同定装置３は、距離センサ２により取得された計測点データに基づいて、移動体１００の自己位置を同定する。なお、同定装置３は、例えば、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）３ａ、ＣＰＵ３ａによって実行される演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）からなるメモリ３ｂ、外部と信号の入出力を行うインターフェイス部（Ｉ／Ｆ）３ｃ、などからなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。ＣＰＵ３ａ、メモリ３ｂ、及びインターフェイス部３ｃは、データバス３ｄなどを介して相互に接続されている。
【００１９】
また、同定装置３は、移動体１００に搭載されているが、これに限らず、移動体１００の外側に配置されていてもよい。この場合、距離センサ２からの計測点データは、有線又は無線を介して同定装置３に送信される。一方、同定装置３は、同定した移動体１００の自己位置を移動体１００の制御装置などに送信してもよい。
【００２０】
図２は、本実施の形態１に係る同定装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態１に係る同定装置３は、全体地図生成部３１と、順列生成部３２と、部分地図生成部３３と、注目部分地図生成部３４と、抽出部３５と、選択部３６と、移動量算出部３７と、指数算出部３８と、再計算部３９と、同定部４０と、を備えている。
【００２１】
全体地図生成部３１は、全体地図生成手段の一具体例であり、距離センサ２により取得された計測点データに基づいて、移動環境全体の地図である環境全体地図情報を生成する。
【００２２】
順列生成部３２は、順列生成手段の一具体例であり、全体地図生成部３１により生成された環境全体地図情報において、全計測点の中から２つの計測点の組合せを夫々作り、２つの計測点間の距離が第１所定閾値範囲以内の組合せを抽出し、２計測点間距離の大きさの順で並べた２点間距離順列を生成する。
【００２３】
部分地図生成部３３は、部分地図生成手段の一具体例であり、距離センサ２により取得された計測点データに基づいて、移動体１００の周辺部分の地図である環境部分地図情報を生成する。
【００２４】
注目部分地図生成部３４は、注目部分地図生成手段の一具体例であり、部分地図生成部３３により生成された環境部分地図情報において計測点の集合を抽出する。そして、注目部分地図生成部３４は、その抽出した計測点集合の一端から他端までを所定間隔に存在する注目点の集合として表現した注目点部分地図情報を生成する。
【００２５】
抽出部３５は、抽出手段の一具体例であり、注目部分地図生成部３４により生成された注目点部分地図情報の各注目点の中から、その２点間距離が第１所定閾値範囲以内にある２つの注目点のセットを抽出する。
【００２６】
選択部３６は、選択手段の一具体例であり、抽出部３５により抽出された２つの注目点のセットの中から、１つの注目点のセットを選択する。そして、選択部３６は、その選択した２注目点間距離と、順列生成部３２により生成された環境全体地図情報の２点間距離順列の各２計測点間距離と、の差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出する。選択部３６は、抽出した各２計測点間距離に属する２つの計測点を近似２計測点として夫々選択する。
【００２７】
移動量算出部３７は、移動量算出手段の一具体例であり、選択部３６により選択された各近似２計測点に対する注目点部分地図情報の２つの注目点を、環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けることが可能となる環境部分地図情報の移動量を算出する。
【００２８】
指数算出部３８は、指数算出手段の一具体例であり、移動量算出部３７により算出された移動量を用いて移動させた環境部分地図情報の各計測点と、環境全体地図情報の対応する各計測点と、を重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出する。
【００２９】
再計算部３９は、再計算手段の一具体例であり、指数算出部３８により算出された全２注目点セットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２注目点セットを抽出する。そして、再計算部３９は、抽出した照合度合指数が最も高い２つの注目点を環境全体地図情報の対応する２つの計測点に最も近付けるような、環境部分地図情報の移動量を再計算する。
【００３０】
同定部４０は、同定手段の一具体例であり、再計算部３９により再計算された移動量で環境部分地図情報を移動させ環境全体地図情報に当てはめることで、移動体の位置を同定する。
【００３１】
次に、同定装置３による自己位置同定方法の処理フローについて、詳細に説明する。図３は、本実施の形態１に係る自己位置同定装置による自己位置同定方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。なお、図３及び後述の図６に示す処理は、所定時間毎に繰り返し実行されてもよい。
【００３２】
まず、移動体１００が移動する環境（以下、移動環境を称す）を移動中において、同定装置３の全体地図生成部３１は、オンラインで自己位置同定を実行する前に、事前にオフラインで移動環境全体の地図（以下、環境全体地図と称す）を生成する（ステップＳ１０１）。
【００３３】
ここで、全体地図生成部３１により生成される環境全体地図の解像度は、例えば、距離センサ２の精度によって、ある程度決定される。環境全体地図の解像度が高い場合、自己位置の同定精度が向上するが、後述の自己位置同定処理における処理量が増加することとなる。したがって、環境全体地図の解像度は、移動体１００の移動環境に応じて、自己位置の同定精度と同定処理の処理量とが最適に両立されるように設定されるのが好ましい。
【００３４】
自己位置同定装置１を搭載した移動体１００を移動環境内で移動させて、その際、全体地図生成部３１は、距離センサ２により取得された計測点データに基づいて、例えば、図４に示すような多数の計測点群で表わした高解像度の環境全体地図（高解像度全体地図と称す）を生成する。
【００３５】
この高解像度全体地図は、例えば、距離センサ２により計測されたレーザ投射点の計測値を低い桁数で丸めた座標値で表わしたレーザ投射点の高精度な計測値の集合となっている。環境全体地図は、図４に示すように、移動環境内に存在する、壁、建物、物体、植生などの障害物を水平面で切断した際の断面形状を計測点で表わした地図情報となる。
【００３６】
次に、順列生成部３２は、全体地図生成部３１により生成された環境全体地図において、全計測点の中から、任意の２つの計測点の組合せを作り、その２計測点間の距離（２計測点間距離と称す）が第１所定閾値範囲以内（第１下限距離＜２計測点間距離＜第１上限距離）の組合せを抽出する（ステップＳ１０２）。
【００３７】
順列生成部３２は、抽出した２つの計測点の組合せをその２計測点間距離の大きさに従って昇順あるいは降順で並べた２点間距離順列を生成し、メモリ３ｂなどに記憶させる（ステップＳ１０３）。なお、順列生成部３２は、２計測点間距離の大きさ順に並べた２点間距離順列を生成しているが、例えば、同定処理の高速化の観点からこの順を任意に変更してもよい。
【００３８】
また、順列生成部３２は、２点間距離順列において、環境全体地図に２次元座標系を設定し、下記のように各計測点に対する２次元座標情報（ｘｎ、ｙｎ）（ｘｎ＋１、ｙｎ＋１）及び２計測点間距離ｄｎｎ＋１を夫々対応させて記憶する。
（計測点ａ１（ｘ１、ｙ１）、計測点ａ２（ｘ２、ｙ２））：ｄ１２
・・・・・・・・
（計測点ａｎ（ｘｎ、ｙｎ））、計測点ａｎ＋１（ｘｎ＋１、ｙｎ＋１）：ｄｎｎ＋１
【００３９】
ここで、上記第１下限距離及び第１上限距離は、例えば、使用される距離センサ２のセンサ性能に基づいて設定されているが、これに限らず任意に設定可能である。第１下限距離と第１上限距離との幅を大きく設定すれば、後述の自己位置の同定精度が向上するが、一方で自己位置同定の処理量が増加する。したがって、移動体１００の移動環境に応じて自己位置の同定精度及び同定処理量が最適に両立される下限距離及び上限距離を予め実験等により求めて同定装置３に設定するのが好ましい。さらに、ユーザは、タッチパネル、キーボード、マウス、スイッチなどの入力装置４を介して、同定装置３に設定された上記第１下限距離及び第１上限距離を適宜、設定変更できるように構成されていてもよい。
【００４０】
上述のように、同定装置３は、上述のオフライン処理が終了すると、続いて移動体１００が移動環境内を移動中にオンラインで実行する自己位置同定処理に移行する。なお、上述のオフライン処理は、後述のオンライン処理の前に実行されていれば、任意のタイミングで実行することができる。
【００４１】
移動中の移動体１００に搭載された距離センサ２は、移動体１００の周囲の計測点データを取得し、同定装置３に出力する。部分地図生成部３３は、距離センサ２により取得された計測点データに基づいて、移動体１００の周囲のみの移動環境地図（環境部分地図と称す）を生成する（ステップＳ１０４）。
【００４２】
さらに、注目部分地図生成部３４は、部分地図生成部３３により生成された環境部分地図において、距離センサ２により取得された計測点のバラツキ（分散）の度合いから、図５Ａに示す如く、いくつかの計測点の塊（計測点集合）を抽出する。そして、注目部分地図生成部３４は、図５Ｂに示す如く、抽出したその計測点集合の一端から他端までを略一定間隔に存在する「注目点Ｓ１」の集合として表現した注目点部分地図を生成する（ステップＳ１０５）。
【００４３】
ここで、注目点部分地図において、選択される注目点Ｓ１の数は、全計測点データの数に基づいて設定されているが、これに限らず、任意に設定可能である。例えば、計測点データの数が１０８１点の場合に、その略１／１００である１０点程度が注目点Ｓ１として設定されている。注目点Ｓ１の数を増加させれば、後述の自己位置の同定精度が向上するが、一方で自己位置の同定処理量が増加することとなる。したがって、移動環境に応じて自己位置の同定精度及び同定処理量が最適に両立される注目点Ｓ１の数を予め実験的に求めて同定装置３に予め設定するのが好ましい。
【００４４】
次に、抽出部３５は、注目部分地図生成部３４により生成された注目点部分地図に設定された注目点の中から、その２注目点間距離が第１所定閾値範囲内（第１下限距離＜２注目点間距離＜第１上限距離）にある２つの注目点のセット（２注目点セット）を全て抽出する（ステップＳ１０６）。ここで、上記第１所定閾値範囲は、上述の２点間距離順列を生成したときの第１所定閾値範囲と同一となっているが、これに限らず、例えば、入力装置４などを介して、何れか一方をより広くあるいは狭く設定、変更できるように構成されていてもよい。
【００４５】
選択部３６は、抽出部３５により抽出された全２注目点セットの中から任意に１つの２注目点セットを選択し、選択した２注目点セットの２注目点間距離と、メモリ３ｂに予め記憶した環境全体地図の２点間距離順列の各２計測点間距離と、を比較する。そして、選択部３６は、２点間距離順列の２計測点間距離の中から、選択した２注目点間距離との差が第２所定閾値以下で近似している２計測点間距離を夫々抽出する。選択部３６は、抽出した各２計測点間距離に属する２計測点を近似２計測点として夫々選択する（ステップＳ１０７）。
【００４６】
さらに、移動体量算出部３７は、選択部３６により選択された各近似２計測点に対する注目点部分地図の２注目点を、環境全体地図の対応する２計測点に重ねることが可能となる注目点部分地図の並進移動量及び回転移動量を算出する（ステップＳ１０８）。移動量算出部３７は、例えば、選択した各近似２計測点に対する注目点部分地図の２注目点と、環境全体地図の対応する２計測点と、のずれ量の二乗和を最小化する注目点部分地図の並進移動量及び回転移動量を算出する。
【００４７】
指数算出部３８は、移動量算出部３７により算出された並進移動量及び回転移動量を用いて移動させた注目点部分地図の各計測点と環境全体地図の対応する各計測点とを重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出する（ステップＳ１０９）。指数算出部３８は、例えば、注目点部分地図の各計測点と環境全体地図の対応する各計測点とのずれ量の二乗和を照合度合指数として算出しているが、これに限らず、各計測点間のずれを示す任意の照合度合指数を算出してもよい。指数算出部３８は、全ての２注目点セットについて上記照合度合指数を夫々算出する。
【００４８】
再計算部３９は、算出した全２注目点セットに対する照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２注目点セットを抽出する（ステップＳ１１０）。そして、再計算部３９は、注目点部分地図の全計測点が対応する環境全体地図の全計測点に最も近付くように、抽出した照合度合指数が最も高い注目点部分地図の２注目点を環境全体地図の対応する２計測点に最も近付くような、注目点部分地図の並進移動量及び回転移動量を再計算する（ステップＳ１１１）。
【００４９】
同定部４０は、注目点部分地図を再計算部３９により再計算された並進移動量及び回転移動量で移動させ、環境全体地図に当てはめる。そして、同定部４０は、注目点部分地図における２注目点の位置および他の全計測点の位置と、移動体の位置及び姿勢と、の相対位置関係を用いて、移動体の自己位置を同定する（ステップＳ１１２）。
【００５０】
以上、本実施の形態１に係る自己位置同定装置１においては、距離センサ２を用いて計測点集合として表現した環境部分地図の中から２計測点を抽出する。そして、その２点間距離と、予め生成した環境全体地図における２点間距離順列の２計測点間距離とを照合する。さらに、その照合結果に基づいて照合を繰返して照合精度を上げ、最終的な位置同定を行う。これにより、移動体１００の自己位置を高速かつ高精度で同定できる。
【００５１】
実施の形態２．
上記実施の形態１においては、単一の解像度の環境全体地図及び環境部分地図を用いて自己位置の同定を行っているが、本実施の形態２においては、高解像度の環境全体地図及び環境部分地図と低解像度の環境全体地図及び環境部分地図とを併用して自己位置の同定を行う。このように、高解像度の地図と低解像度の地図を併用することで、後述の如く、計算処理量を効果的に低減させ処理の効率化を図ることができる。
【００５２】
図６は、本実施の形態２に係る自己位置同定装置による自己位置同定方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００５３】
まず、オンラインで自己位置同定を実行する前に、事前にオフラインで環境全体地図を生成する点は上記実施の形態１と同様である。
【００５４】
自己位置同定装置１を搭載した移動体１００を移動環境内で移動させて、その際、同定装置３の全体地図生成部３１は、距離センサ２により取得された計測点データに基づいて、複数の計測点群で表わした高解像度の環境全体地図（高解像度全体地図と称す）（図７Ａ）と低解像度の環境全体地図（低解像度全体地図と称す）（図７Ｂ）との２種類の地図を生成する（ステップＳ２０１）。
【００５５】
高解像度全体地図は、例えば、計測されたレーザ投射点の計測値を低い桁数で丸めた座標値で表わしたレーザ投射点の精度の高い計測値の集合である。一方で、低解像度全体地図は、計測されたレーザ投射点の計測値を高い桁数で丸めた座標値で表わしたレーザ投射点の精度の低い計測値の集合である。同定装置３は、例えば、四分木（Ｑｕａｄｔｒｅｅ）法を用いて低解像度全体地図を高速で生成しているが、これに限らず、任意の手法を用いて低解像度全体地図を生成してもよい。
【００５６】
次に、順列生成部３２は、低解像度全体地図において、全計測点の中から、任意の２つの計測点の組合せを作り、その２計測点間距離が第１所定閾値範囲以内（第１下限距離＜２計測点間距離の距離＜第１上限距離）の組合せを抽出する（ステップＳ２０２）。そして、順列生成部３２は、抽出した２つの計測点の組合せをその２計測点間距離の大きさ順に並べた２点間距離順列を生成し、メモリ３ｂなどに記憶する（ステップＳ２０３）。
【００５７】
自己位置同定装置１は、上述のオフラインでの処理が終了すると、続いて移動体１００が移動環境内を移動中にオンラインで実行する自己位置同定処理に移行する。
【００５８】
移動中の移動体１００に搭載された距離センサ２は、移動体１００の周囲の計測点データを取得し、同定装置３に出力する。同定装置３の部分地図生成部３１は、距離センサ２により取得された計測点データに基づいて、移動体１００の周囲のみの高解像度の環境部分地図（高解像度部分地図と称す）を生成する（ステップＳ２０４）。
【００５９】
注目部分地図生成部３４は、高解像度部分地図において、距離センサ２により取得された各計測点の分散に基づいて、その分散の度合いから、図５Ａに示す如く、いくつかの計測点の塊を抽出する。そして、注目部分地図生成部３４は、図５Ｂに示す如く、抽出したその計測点集合の一端から他端までを略一定間隔に存在する「注目点」の集合として表現した注目点部分地図を生成する（ステップＳ２０５）。
【００６０】
次に、抽出部３５は、注目点部分地図に設定された注目点の中から、第１所定閾値範囲内（第１下限距離＜２注目点間距離＜第１上限距離）にある２注目点セットを全て抽出する（ステップＳ２０６）。
【００６１】
選択部３６は、抽出部３５により抽出された全２注目点セットの中から任意に１つの２注目点セットを選択し、選択した２注目点セットの２注目点間距離と、メモリ３ｂに予め記憶した低解像度全体地図の２点間距離順列の各２計測点間距離と、を比較する。そして、選択部３６は、２点間距離順列の２計測点間距離の中から、選択した２注目点間距離と差が第２所定閾値以下で近似している複数の２計測点間距離を抽出する。選択部３６は、抽出した各２計測点間距離に属する２計測点を近似２計測点として夫々選択する（ステップＳ２０７）。
【００６２】
さらに、移動量算出部３７は、選択部３６により選択された各近似２計測点を、高解像度全体地図の対応する２計測点に重ねることが可能となる並進移動量及び回転移動量を算出する（ステップＳ２０８）。移動量算出部３７は、例えば、選択された各近似２計測点と、高解像度全体地図の対応する２計測点と、のずれ量の二乗和を最小化する並進移動量及び回転移動量を算出する。
【００６３】
指数算出部３８は、移動量算出部３７により算出された並進移動量及び回転移動量を用いて移動させた高解像度部分地図の各計測点と高解像度全体地図の対応する各計測点とを重ねた場合の、各計測点同士の近似度合いを示す照合度合指数を算出する（ステップＳ２０９）。
【００６４】
指数算出部３８は、例えば、高解像度部分地図の各計測点と、高解像度全体地図の対応する各計測点と、のずれ量の二乗和を照合度合指数として算出しているが、これに限らず、各計測点間のずれを示す任意の照合度合指数を算出してもよい。指数算出部３８は、全ての２注目点セットについて上記照合度合指数を算出する。
【００６５】
再計算部３９は、指数算出部３８により算出された全２注目点セットの照合度合指数の中から、照合度合指数が最も高い２注目点セットを抽出する（ステップＳ２１０）。再計算部３９は、高解像度部分地図の全計測点が高解像度全体地図の全計測点に最も近付くように、抽出した照合度合指数が最も高い注目点部分地図の２注目点を高解像度全体地図の対応する２計測点に最も近付けるような、注目点部分地図の並進移動量及び回転移動量を再計算する（ステップＳ２１１）。
【００６６】
同定部４０は、注目点部分地図を再計算部３９により再計算された並進移動量及び回転移動量で移動させ、高解像度全体地図に当てはめる。そして、同定部４０は、注目点部分地図における２注目点の位置および他の全計測点の位置と、移動体１００の位置及び姿勢と、の相対位置関係を用いて、移動体の自己位置を同定する（ステップＳ２１３）。
【００６７】
図８及び図９は、本実施の形態２に係る自己位置同定装置による自己位置同定結果と従来のモンテカルロ法による自己位置同定結果とを比較した図である。
【００６８】
モンテカルロ法を用いて移動体の自己位置同定を行った場合、図８に示す如く、各障害物の輪郭線の幅が広がっているため、その自己位置同定結果に基づいた移動体の軌跡はやや不安定に蛇行している。一方で、本実施の形態２に係る自己位置同定装置１を用いて移動体１００の自己位置同定を行った場合、図９に示す如く、各障害物の輪郭線の幅は細く一定であるため、その自己位置同定結果に基づいた移動体１００の軌跡は安定し直線的である。この結果からも、本実施の形態２に係る自己位置同定装置１による自己位置の同定精度は、モンテカルロ法と比較して高精度であることが分かる。
【００６９】
図１０及び図１１は、本実施の形態２に係る自己位置同定装置および従来のモンテカルロ法における自己位置の同定精度と同定処理時間との関係を示す図である。
【００７０】
図１０及び図１１に示すように、本実施の形態２に係る自己位置同定装置１（ＦＤＬ）において９３％の同定精度で自己位置同定を行う場合、その同定処理時間は略０．８秒と短時間で同定処理を行うことができる。一方で、モンテカルロ法（ＭＣＬ）を用いて９３％の同定精度で自己位置同定を行う場合、その処理時間は略５秒となる。このように、本実施の形態２に係る自己位置同定装置１によれば、モンテカルロ法と比較して、略６倍、高速に自己位置同定を行うことができることが分かる。
【００７１】
以上、本実施の形態２に係る自己位置同定装置１によれば、高解像度及び低解像度の環境全体地図を併用することで、自己位置の同定処理量を効果的に低減することができる。すなわち、本実施の形態２に係る自己位置同定装置１によれば、より高速かつ高精度で移動体の自己位置の同定を行うことができる。
【００７２】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【００７３】
また、本発明は、例えば、図３及び図６に示す処理を、ＣＰＵ３ａにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
【００７４】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００７５】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明は、例えば、移動ロボットなどの移動体の自己位置を高速かつ高精度に同定できる自己位置同定装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００７７】
１    自己位置同定装置
２    距離センサ
３    同定装置
３１    全体地図生成部
３２    順列生成部
３３    部分地図生成部
３４    注目部分地図生成部
３５    抽出部
３６    選択部
３７    移動量算出部
３８    指数算出部
３９    再計算部
４０    同定部
【図１】
2014085166.tif 000003
【図２】
2014085166.tif 000004
【図３】
2014085166.tif 000005
【図５Ａ】
2014085166.tif 000006
【図５Ｂ】
2014085166.tif 000007
【図６】
2014085166.tif 000008
【図１０】
2014085166.tif 000009
【図１１】
2014085166.tif 000010
【図４】
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【図７Ａ】
2014085166.tif 000012
【図７Ｂ】
2014085166.tif 000013
【図８】
2014085166.tif 000014
【図９】
2014085166.tif 000015