(57)【要約】【課題】本発明は、信頼性の高い自己位置推定を可能とする自律移動装置の提供を目的とする【解決手段】そして、この目的を達成するために本発明に係る自律移動装置１は、自己の周囲の環境情報を取得する環境情報取得センサ２と、地図情報を記憶する記憶部６と、記憶部６において記憶されている地図情報と、環境情報取得センサ２において取得された環境情報とを基にして、自己位置を推定する自己位置推定部５と、を備える自律移動装置１において、記憶部６は、前記地図情報として信頼度を記憶し、自己位置推定部５は、信頼度に応じて自己位置の推定値を更新する構成とした。【選択図】図１
2014203144.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自己の周囲の環境情報を取得する環境情報取得センサと、
地図情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部において記憶されている前記地図情報と、前記環境情報取得センサにおいて取得された前記環境情報とを基にして、前記自己位置を推定する自己位置推定部と、
を備える自律移動装置において、
前記記憶部は、前記地図情報として信頼度を記憶し、
前記自己位置推定部は、前記信頼度に応じて、前記自己位置の推定値を更新することを特徴とする自律移動装置。
【請求項２】
前記自己位置推定部は、前記記憶部において記憶されている前記地図情報と、前記環境情報取得センサにおいて取得された前記環境情報とを比較し、比較の結果に基づいて前記自己位置の推定値を更新し、
前記記憶部は、前記地図情報の対象物毎に前記信頼度を有することを特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。
【請求項３】
前記記憶部は、前記地図情報としてラインセグメント情報を記憶し、ラインセグメント毎に前記信頼度を有し、
前記自己位置推定部は、前記ラインセグメントを用いることにより、前記地図情報と前記環境情報とを比較することを特徴とする請求項１又は２に記載の自律移動装置。
【請求項４】
前記自己位置推定部は、確率的手法を用いることにより、前記自己位置の推定値を変更することを特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。
【請求項５】
前記確率的手法は、パーティクルフィルタを用いる手法であることを特徴とする請求項４に記載の自律移動装置。
【請求項６】
前記確率的手法は、カルマンフィルタを用いる手法であることを特徴とする請求項４に記載の自律移動装置。
【請求項７】
前記自己位置推定部は、前記地図情報と前記環境情報との比較の対象物が、位置又は角度の変化する対象物である場合、その対象物を自己位置推定に用いる情報から除外することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の自律移動装置。
【請求項８】
前記自己位置推定部は、前記自律移動装置の移動の際に、前記環境情報取得センサが取得した前記環境情報に応じて、前記信頼度を更新することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の自律移動装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、環境情報から自己位置を推定しつつ目的地までの自律移動を行なう自律移動装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の自律移動装置では、自己の周囲の環境情報を取得する環境情報取得センサと、
地図情報を記憶する記憶部と、記憶部において記憶されている地図情報と環境情報取得センサにおいて取得された環境情報とを基にして自己位置を推定し、その推定値を更新する自己位置推定部と、を備えていた。また、自己位置推定部は、付近に対象の環境情報が得られないときのみ、その探索範囲を広げていた。（例えば、特許文献１）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−５５９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の自律移動装置においては、環境情報と地図情報を用いて自己位置を推定していた。しかしながら、地図上にない障害物の存在により、自己位置推定に誤りが生じる問題があり、それにより自律移動装置の自己位置推定の信頼性が低くなってしまう課題があった。そこで本発明は、自律移動装置の走行する環境に障害物が置かれるような場合であっても、信頼性の高い自己位置推定を可能とする自律移動装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述の目的を達成するために本発明は、自己の周囲の環境情報を取得する環境情報取得センサと、地図情報を記憶する記憶部と、記憶部において記憶されている地図情報と、環境情報取得センサにおいて取得された環境情報とを基にして、自己位置を推定する自己位置推定部と、を備える自律移動装置において、記憶部は、前記地図情報として信頼度を記憶し、自己位置推定部は、信頼度に応じて自己位置の推定値を更新することを特徴とし、これにより所期の目的を達成する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明に係る自律移動装置は、地図情報として信頼度を有し、その信頼度に基づいて自己位置の推定値を適切に更新することができるようになる。その結果として、本発明に係る自律移動装置は、信頼性の高い自己位置推定を実現することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る自律移動装置の全体構成図
【図２】本発明の第１の実施形態に係るラインセグメントマッチング方法のフローチャート
【図３】本発明の第１の実施形態に係るラインセグメントマッチングの実装例の説明図
【図４】本発明の第１の実施形態に係るラインセグメントマッチングによるパラメータ図
【図５】本発明の第２の実施形態に係る自己位置推定の実装例の説明図
【図６】本発明の第２の実施形態に係る自己位置推定によるパラメータ図
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図１の全体構成図を用いて、本発明の実施形態に係る自律移動装置１について説明を行なう。なお、図１は全ての実施形態において共通であり、各実施形態において適宜参照される。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態を示す図である。自律移動装置１は、自己の位置と周囲に存在する環境物の位置の情報を取得しつつ、自律的に移動するために、図１に示すように、自己の周囲の環境物の位置の情報を取得する環境情報取得センサ２と、環境情報取得センサ２により取得した環境情報を基に、移動部３を制御して自己の位置を移動させる制御部４と、を備えている。さらに、制御部４は、自己の位置を認識するための自己位置推定部５、環境情報などを記憶する記憶部６と、を備えている。記憶部６には、環境情報の他に、自己位置推定部５によって取得される自己位置情報、地図情報、および制御パラメータ等が記憶される。
【０００９】
環境情報取得センサ２は、例えば、車体の前面下部中央に備えられて前方方向の走行面上を水平にスキャンするレーザレーダ（図示せず）を用いて構成されている。レーザレーダは、そのスキャン面内において所定一定角度でレーザビームを振って、所定の半径を有する前方の半円形の障害物検出エリアにおいて、物体や障害物までの距離を取得する距離センサである。環境情報取得センサ２は、例えば、一定の制御周期のもとで間欠的にスキャンを行って、１回のスキャン毎に取得する距離データの集合を各時点における環境情報（センサ情報）として記憶部６に記憶させる。また、環境情報取得センサ２として、レーザレーダの他に、周囲の障害物までの距離を測定するように構成した超音波センサや、赤外線センサなどを用いることができる。また、撮像した画像を処理して障害物までの距離を測定する画像距離センサなどを用いることができる。
【００１０】
移動部３は、例えば電池７で駆動されるモータと駆動輪（図示せず）などを備えて構成される。このモータには、その回転数や回転速度を計測するエンコーダが設けられている。制御部４は、このエンコーダの出力によって移動距離や移動方向を大略知ることができ、自律移動装置１は、このような情報をもとにデッドレコニング（推定航法）を行って自律的に移動する。
【００１１】
自己位置推定部５は、センサ情報のデータを処理して、壁などの環境情報や位置認識用に設けられたランドマークなどを抽出する。これらの特徴的な環境情報などは、記憶部６に記憶されている走行領域の地図情報に含められている。そこで、抽出物の位置を地図情報と比較することにより自律移動装置１の自己位置が取得され推定される。このようにして取得された自己位置の情報によって、デッドレコニングによる推定自己位置が修正される。自己位置推定部５によって取得された自己位置情報は、記憶部６に記憶され、制御部４等によって適宜参照される。
【００１２】
次に、図２を用いて、本実施の形態に係る制御部４によって行われるラインセグメントマッチングの方法について説明を行なう。ラインセグメントマッチングとは、以下にその詳細説明を行なうが、環境情報取得センサ２から獲得される環境情報と記憶部６に記憶される地図情報とを比較する際に、両方の情報のラインセグメント同士を比較することである。
【００１３】
まず、環境情報取得センサ２において獲得される環境情報から、ラインセグメントが抽出される（Ｓ２１）。次に、抽出されたラインセグメントのうち、マッチングに用いられないラインセグメントが除去される（Ｓ２２）。そして、マッチングに用いられるラインセグメントと、記憶部６に記憶されるセグメントとが、導出される（Ｓ２３）。その後、導出されたセグメント同士を比較して、マッチング率を算出する（Ｓ２４）。ここで、このマッチング率の算出は、具体的には例えば、対象のラインセグメントの長さと、ライン
セグメントと地図情報上の線分情報との距離や角度と、信頼度を示すパラメータと、を乗算することにより行なうことが挙げられる。そして、算出されたマッチング度に応じて、自律移動装置１の位置修正が行われる（Ｓ２５）。ここで、この位置修正の方法を具体的に説明すると、第１の手法として、まず最もマッチング度の高いラインセグメントを用いて位置修正を行ない、次に２番目にマッチング度の高いラインセグメントを用いて位置修正を行なう手法が考えられる。他にも第２の手法として、全てのラインセグメントを用いて、それぞれのラインセグメントに対してそのマッチング度に応じて修正量に重み付けを行なう手法が考えられる。あるいは、第３の方法として、これらのマッチング度を用いてカルマンフィルタにより位置推定する方法が考えられる。
【００１４】
上述のように、本実施形態に係るラインセグメントマッチングの方法について説明を行ったが、特に重要な特徴は、記憶部６が、地図情報の対象物毎に、地図情報として信頼度を有する点、そして自己位置推定部５は、その信頼度に応じて、自己位置の推定値を更新することである。この実施形態では、記憶部６はラインセグメント毎に地図情報として信頼度を有し、制御部４はそのラインセグメントを用いることにより、地図情報と環境情報とを比較する。そして自己位置推定部５は、自律移動装置１の移動した結果に応じて、この信頼度を更新するように構成する。
【００１５】
次に、図３のラインセグメントマッチングの実装例の説明図、及び、図４のラインセグメントマッチングによるパラメータ表を用いて、本実施形態の方法の特徴を示す。
【００１６】
図３に示されるように、自律移動装置１の走行するエリアにおいて、壁８〜１５が図示されている。
【００１７】
図４は、壁８〜１５に対してパラメータを付与した一例である。より具体的に説明すると、各壁に対して付与されるパラメータは、始点、終点、マッチング許容距離、マッチング許容角度、マッチングに用いる最低の長さ、信頼度（重み付け係数）、移動の有無、等である。地図上に存在する各ラインセグメントのうち、これらの許容距離、角度の設定値範囲内にあるセグメントのみをマッチング可能なセグメントとする。壁８の付近には、３つの障害物１６〜１８が存在しており、この部分において、環境情報から４つのラインセグメント１９〜２２が抽出される。このうち、所定の長さよりも短いラインセグメント１９，２０，２２は、マッチングに用いられないラインセグメントとして除去される。そして、ラインセグメント２１と壁８を比較して、マッチングを行なう。ここで、障害物１６〜１８は例えば、病院に置かれている配膳車やダンボールのように、一時的に置かれている物であり、これらの対象物が壁に見えてしまうことによって誤った位置補正を行なうことを、本実施形態の手法では防ぐことができる。
【００１８】
壁９と壁１０の間に壁１４が存在し、壁１０と壁１１の間に壁１５が存在する。この壁１４は例えば、エレベータ前の扉であり、壁１５は例えば、一般の部屋の扉である。そのため、その扉が開閉され、扉が閉まっているときにはマッチング対象とすべきであり、扉が開いているときにはマッチング対象から外すべきである。従って、壁１４及び壁１５については、図４に示されるように、移動「有」のパラメータを設定する。ここでは、壁１４の近傍にラインセグメント２３が抽出されたものとし、壁１４の長さが短く許容距離よりも実際の距離のほうが短いため、マッチングの対象外とする。また、壁１５のように角度の変わる扉が存在する場合、自己位置推定部５は、この対象物を位置推定に用いるセグメントから削除してもよい。このように制御することにより、例えば、扉が少し開いて角度が変わっている場合、自己位置推定値の修正を行なうと、移動ロボットは進行方向の角度を誤認識してしまう可能性があり、この誤認識を防止することができる。壁１２と壁１３に代表される障害物は例えば、柱のような物である。そのため、たとえその長さが短くとも、積極的にマッチングに用いるべきである。したがって、図４において示されるよう
に、壁１２と壁１３に対して付与する信頼度を、他の壁よりも高く設定し、マッチング許容距離、マッチング許容角度を、他の壁よりも大きく設定する。ここでは、壁１２と壁１３の近傍のラインセグメント２４とラインセグメント２５はマッチングに利用されるものとする。このように設定することにより、従来ではマッチングに用いることができなかった環境内の対象物に対しても、マッチングを実施することができるようになるため、自己位置推定の信頼性をより高いものにできるのである。また、障害物２６は例えば、植木鉢のような移動可能性の高い障害物であるため、この障害物２６の近傍のエリア内については、マッチング対象外として設定する。
（第２の実施形態）
次に、図５及び図６を用いて、第２の実施形態に係る自律移動装置１の自己位置推定について説明する。本実施形態においては、第１の実施形態と重複する部分については、その説明を省略する。
【００１９】
まず、第１の実施形態ではラインセグメントマッチングを用いていたが、本実施形態では、制御部４は、確率的手法を用いることにより、自己の位置を移動させるための推定値を変更する。この確率的手法としては、パーティクルフィルタを用いる手法や、カルマンフィルタを用いる手法などが考えられるが、他の手法を用いてもよい。
次に、図５の自己位置推定方法の実装例の説明図、及び、図６の自己位置推定方法におけるパラメータ表を用いて、本実施形態の方法、特に自己位置推定方法としてパーティクルフィルタを用いた場合の特徴を示す。
【００２０】
図５に示されるように、自律移動装置１の走行するエリアにおいて、エリア２７〜３４が図示されている。
【００２１】
図６は、エリア２７〜３４に対してパラメータを付与した一例である。より具体的に説明すると、各エリアに対して付与されるパラメータは、始点、終点、信頼度（重み付け係数）、移動の有無、等である。また、エリア２７〜３４のいずれのエリアにも含まれない部分については、「その他」のエリアとして、信頼度を他のエリアよりも低く設定する。パーティクルフィルタの尤度計算時、各センサデータに上記の重み付けを加えて（乗算して）計算することにより、意図しているパーティクルの生存確率が高くなるようにする。
【００２２】
各エリアの特徴は、第１の実施形態での各壁付近の特徴と同一であるため、説明を省略するが、補足して説明すると自律移動装置１から、エリア３１の方向に対する尤度計算に関して、その方向の尤度を大きくすることにより、エリア３１内のセンサで取得したデータと地図情報をマッチングするパーティクルが、残りやすくなるようにする。
【産業上の利用可能性】
【００２３】
上述のように、本発明に係る自律移動装置は、信頼性の高い移動を実現することが可能であるため、特に病院のような建物の内部において、環境情報から自己位置を推定しつつ目的地までの自律移動を行なう自律移動装置に対して、利便性が高い。
【符号の説明】
【００２４】
１  自律移動装置
２  環境情報取得センサ
３  移動部
４  制御部
５  自己位置推定部
６  記憶部
７  電池
８，９，１０，１１，１２，１３，１４，１５  壁
１６，１７，１８，２６  障害物
１９，２０，２１，２２，２３，２４，２５  ラインセグメント  
２７，２８，２９，３０，３１，３２，３３，３４  エリア
【図１】
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【図４】
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【図６】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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