(57)【要約】  本開示の移動体（１０）は、モータ（１６ａ〜１６ｄ）と、当該モータの駆動装置（１７）と、周囲の空間をセンシングしてセンサデータを出力するセンサ（１５）と、複数枚の中間マップのデータを格納する記憶装置であって、複数枚の中間マップの各々は、時間間隔を開けてセンサによってそれぞれセンシングされた周囲の空間のセンサデータから生成される、記憶装置（１４ｃ）と、当該複数枚の中間マップから１枚のマップを生成する処理回路（１４ａ，１４ｅ，１４ｇ）とを有する。１枚のマップは複数の特徴点（５１）を識別可能に含む。複数の特徴点の各々は、複数の中間マップ間で一致度が所定値より大きい位置を示す。処理回路は、１枚のマップと、センサから新たに出力されたセンサデータとを照合して自己位置を同定する処理を行う。
2018180175.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体であって、
モータと、
前記モータを制御して前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間をセンシングしてセンサデータを出力するセンサと、
複数枚の中間マップのデータを格納する記憶装置であって、前記複数枚の中間マップの各々は、時間間隔を開けて前記センサによってそれぞれセンシングされた前記周囲の空間のセンサデータから生成される、記憶装置と、
前記記憶装置に記憶された前記複数枚の中間マップから１枚のマップを生成する処理回路であって、前記１枚のマップは複数の特徴点を識別可能に含み、前記複数の特徴点の各々は、前記複数の中間マップ間で一致度が所定値より大きい位置を示す、処理回路と
を備え、
前記処理回路は、前記１枚のマップと、前記センサから新たに出力されたセンサデータとを照合して自己位置を同定する処理を行う、移動体。
【請求項２】
前記処理回路は、複数枚の中間マップのうちの少なくとも２枚の中間マップ間の一致度を算出して前記複数の特徴点を決定し、決定した前記複数の特徴点を識別可能に含む前記１枚のマップを生成する、請求項１に記載の移動体。
【請求項３】
前記複数の特徴点の各々は、前記複数枚の中間マップのうちの少なくとも２枚の中間マップ上の共通の位置に存在するセンサデータから決定される、請求項２に記載の移動体。
【請求項４】
前記複数の特徴点の各々は、前記複数枚の中間マップのうち、閾値以上の枚数の中間マップ上の共通の位置に前記センサデータが存在することを表す、請求項２に記載の移動体。
【請求項５】
前記複数の特徴点の各々は、前記センサによってセンシングされた前記周囲の空間に存在する物体の位置を表す、請求項３または４に記載の移動体。
【請求項６】
前記処理回路は、前記センサデータが存在するか否かを、前記複数枚の中間マップの各々について位置ごとに判定し、前記複数枚の中間マップの枚数に対する、前記センサデータが存在した中間マップの枚数の割合が閾値より大きいまたは閾値以上である各位置を、各特徴点として有する前記１枚のマップを生成する、請求項２に記載の移動体。
【請求項７】
前記処理回路は、位置ごとに、かつ、前記割合を利用して、前記１枚のマップ上の前記複数の特徴点の各々と前記センサから新たに出力されたセンサデータとが一致しているか否かを判定する、請求項５に記載の移動体。
【請求項８】
前記移動体の前記記憶装置は、前記信号処理装置の前記処理回路によって生成された前記１枚のマップを記憶する、請求項３から７のいずれかに記載の移動体。
【請求項９】
前記処理回路は、前記複数の中間マップに共通して含まれる特徴量を基準として前記複数の中間マップを重ね合わせ、前記重ね合わせたときの前記複数のマップ間のずれ量の大きさに応じて前記一致度を算出する、請求項１から８のいずれかに記載の移動体。
【請求項１０】
前記複数枚の中間マップから生成される前記１枚のマップは、前記複数の特徴点と、前記複数の特徴点以外の、複数の非特徴点とを識別可能に包含する、請求項１から９のいずれかに記載の移動体。
【請求項１１】
移動体が自己位置を同定するために参照するマップを生成する信号処理装置であって、
前記移動体は、
モータと、
前記モータを制御して前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間をセンシングしてセンサデータを出力するセンサと、
複数枚の中間マップのデータを格納する記憶装置であって、前記複数枚の中間マップの各々は、時間間隔を開けて前記センサによってそれぞれセンシングされた前記周囲の空間のセンサデータから生成される、記憶装置と、
制御回路と
を有し、
前記信号処理装置は、
前記記憶装置に記憶された前記複数枚の中間マップから１枚のマップを生成する処理回路であって、前記複数の中間マップ間で一致度が所定値より大きい複数の特徴点を決定し、前記複数の特徴点を識別可能に含む１枚のマップを生成する処理回路と、
生成した前記１枚のマップを記憶する記憶装置と
を備える信号処理装置。
【請求項１２】
移動体であって、
モータと、
前記モータを制御して前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間をセンシングしてセンサデータを出力するセンサと、
複数枚の中間マップのデータを格納する記憶装置であって、前記複数枚の中間マップの各々は、時間間隔を開けて前記センサによってそれぞれセンシングされた前記周囲の空間のセンサデータから生成される、記憶装置と、
処理回路と
を有し、
前記移動体の移動中に前記センサは前記センサデータを出力し、
前記処理回路は、
移動中に前記センサから出力された前記センサデータと、前記記憶装置に記憶された前記複数枚の中間マップの各々とを比較して、各中間マップ上の位置ごとに、前記センサデータと各中間マップとの一致度が所定値より大きい特徴点を決定し、
前記複数枚の中間マップの枚数に対する、前記特徴点を有すると決定された中間マップの枚数の割合が閾値より大きいまたは閾値以上であるか否かを、前記特徴点を有すると決定された中間マップの位置ごとに決定し、
前記割合が閾値より大きいまたは閾値以上である各位置を共通特徴点として決定し、
前記共通特徴点および前記センサデータとの照合結果を利用して自己位置を同定する、移動体。
【請求項１３】
移動体が自己位置を同定するために参照するマップを生成する信号処理装置に搭載されたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、
前記移動体は、
モータと、
前記モータを制御して前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間をセンシングしてセンサデータを出力するセンサと、
複数枚の中間マップのデータを格納する記憶装置であって、前記複数枚の中間マップの各々は、時間間隔を開けて前記センサによってそれぞれセンシングされた前記周囲の空間のセンサデータから生成される、記憶装置と
を有し、
前記コンピュータプログラムは前記コンピュータに、
前記複数枚の中間マップのデータを前記移動体から受信させ、
前記複数の中間マップ間で一致度が所定値より大きい複数の特徴点を決定させ、
前記複数の特徴点を識別可能に含む１枚のマップを生成させることによって、前記複数枚の中間マップから前記１枚のマップを生成させ、
生成した前記１枚のマップが前記記憶装置に記憶されるよう、前記移動体に送信させる、
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、移動体、信号処理装置およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
環境地図上に作成された経路に沿って移動を行う自律移動ロボットが存在する。「環境地図」とは、空間内の存在物の幾何状況を示した地図である。自律移動ロボットは、レーザ距離センサ等の外界センサを用いて周囲の形状を計測し、周囲の形状と環境地図とを幾何学的に合わせ込んで、自身の現在の位置および姿勢を推定（同定）する。その結果、自律移動ロボットは、環境地図上に作成された経路に沿って移動することができる。【０００３】
空間内の物体の配置および形状は変わり得るため、実際の存在物の状態と環境地図とが一致するように、環境地図を更新する必要がある。【０００４】
特開２０１２−９３８１１号公報は環境地図を更新する技術を開示する。環境地図の更新とは、過去の環境地図の形状に新たな計測データを合わせ込み、過去の環境地図を新たな計測データで上書きする処理である。過去の環境地図の形状に含まれる誤差が新たな計測データを合わせ込む際の精度に影響するため、更新後の環境地図には新たな誤差が含まれ得る。そのため、更新処理を繰り返すと当該誤差が蓄積され、環境地図の精度が低下し得る。【０００５】
特開２０１２−９３８１１号公報では、環境地図上の、実際の形状が不変である領域（不変領域）には形状が不変であるという属性が設定される。当該属性を有する不変領域に関しては、環境地図は更新されない。これにより、当該不変領域には誤差が蓄積されることはなくなり、さらに不変領域以外の形状についても精度を保つことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−９３８１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
計測データによって作成される環境地図は、計測の時点で空間内に存在していた物体の位置、大きさ等を反映する。当該物体が、たとえば箱などの移動可能な物体であり、計測データが取得された後に移動されてしまうと、実際の空間内の存在物の配置と環境地図との間に不整合が生じる。しかしながら、特開２０１２−９３８１１号公報の技術では自律移動ロボットは既存の環境地図を参照して自己位置を同定せざるを得ない。これでは、自己位置を誤って同定するおそれがある。【０００８】
本開示の例示的な実施形態は、物体が移動した場合であっても、当該物体が移動する前後で生成された複数の中間マップを利用して、精度よく自己位置を同定することが可能なマップを生成する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の移動体は、例示的な実施形態において、モータと、前記モータを制御して前記移動体を移動させる駆動装置と、周囲の空間をセンシングしてセンサデータを出力するセンサと、複数枚の中間マップのデータを格納する記憶装置であって、前記複数枚の中間マップの各々は、時間間隔を開けて前記センサによってそれぞれセンシングされた前記周囲の空間のセンサデータから生成される、記憶装置と、前記記憶装置に記憶された前記複数枚の中間マップから１枚のマップを生成する処理回路であって、前記１枚のマップは複数の特徴点を識別可能に含み、前記複数の特徴点の各々は、前記複数の中間マップ間で一致度が所定値より大きい位置を示す、処理回路とを備える。前記処理回路は、前記１枚のマップと、前記センサから新たに出力されたセンサデータとを照合して自己位置を同定する処理を行う。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の例示的な実施形態にかかる移動体システムは、移動体と信号処理装置とを有する。移動体は、モータと、モータを制御して移動体を移動させる駆動装置と、周囲の空間をセンシングしてセンサデータを出力するセンサと、複数枚の中間マップのデータを格納する記憶装置と制御回路とを有する。複数枚の中間マップの各々は、時間間隔を開けてセンサによってセンシングされた周囲の空間のセンサデータから生成される。信号処理装置は、移動体の記憶装置に記憶された複数枚の中間マップから１枚のマップを生成する処理回路を有する。当該１枚のマップは複数の特徴点を識別可能に含み、複数の特徴点の各々は、複数の中間マップ間で一致度が所定値より大きい点である。移動体の制御回路は、信号処理装置の処理回路によって生成された１枚のマップと、センサから新たに出力されたセンサデータとを照合して自己位置を同定する処理を行う。これにより、移動体はより精度よく自己位置を同定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、工場内の通路１を走行する例示的なＡＧＶ１０を示す図である。
【図２】図２は、ＡＧＶ１０の走行を管理する例示的な管理システム１００の概要を示す図である。
【図３】図３は、ＡＧＶ１０の走行経路に設定される各目的位置（▲）の例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、継続的に移動するＡＧＶ１０の移動経路の例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、継続的に移動するＡＧＶ１０の移動経路の例を示す図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、継続的に移動するＡＧＶ１０の移動経路の例を示す図である。
【図５】図５は、例示的なＡＧＶ１０の外観図である。
【図６】図６は、ＡＧＶ１０のハードウェアの構成を示す図である。
【図７】図７は、移動しながらレーザレンジファインダ１５を用いて周囲の空間をスキャンするＡＧＶ１０を示す図である。
【図８】図８は、移動しながらマップを生成するＡＧＶ１０を示す図である。
【図９】図９は、移動しながらマップを生成するＡＧＶ１０を示す図である。
【図１０】図１０は、移動しながらマップを生成するＡＧＶ１０を示す図である。
【図１１】図１１は、移動しながらマップを生成するＡＧＶ１０を示す図である。
【図１２】図１２は、完成した中間マップ３０を模式的に示す図である。
【図１３】図１３は、一般的な位置同定処理の手順を模式的に示す図である。
【図１４】図１４は、一般的な位置同定処理の手順を模式的に示す図である。
【図１５】図１５は、一般的な位置同定処理の手順を模式的に示す図である。
【図１６】図１６は、ＡＧＶ１０が走行する空間の一部に１または複数の障害物３８が置かれた例を示す図である。
【図１７】図１７は、障害物３８の位置を反映したセンサデータ４０の例を示す図である。
【図１８】図１８は、基準マップ３０とセンサデータ４０との照合処理の模式図である。
【図１９】図１９は、照合処理の結果、一致すると誤って判定された複数の点の集合６を含む領域３４ｅを示す図である。
【図２０】図２０は、測位装置１４ｅによって行われる第２の処理の手順を模式的に示す図である。
【図２１】図２１は、特徴点と非特徴点とを識別可能に含む１枚のマップ５０ｂを示す図である。
【図２２】図２２は、マップ５０ａとセンサデータ４０との照合処理の模式図である。
【図２３】図２３は、照合の結果、一致したと判定された点を示す図である。
【図２４】図２４は、新たなマップを生成する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２５】図２５は、走行管理装置２０のハードウェア構成および移動体システム６０の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付の図面を参照しながら、本開示による移動体、および、当該移動体と走行管理装置とを含む管理システムの一例を説明する。本明細書では、移動体の一例として無人搬送車を挙げる。無人搬送車はＡＧＶ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｇｕｉｄｅｄ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）とも呼ばれており、本明細書でも「ＡＧＶ」と記述する。
【００１３】
図１は、たとえば工場内の通路１を走行するＡＧＶ１０を示す。図２は、本例による、ＡＧＶ１０の走行を管理する管理システム１００の概要を示す。図示される例では、ＡＧＶ１０は地図データを有し、自身が現在どの位置を走行しているかを認識しながら走行する。ＡＧＶ１０の走行経路は、走行管理装置２０からの指令に従う。ＡＧＶ１０は、指令に従って、内蔵された複数のモータをそれぞれ駆動し、車輪を回転させることによって移動する。指令は無線により、走行管理装置２０からＡＧＶ１０に送られる。ＡＧＶ１０と走行管理装置２０との通信は、工場の天井付近に設けられた無線アクセスポイント２ａ、２ｂ等を利用して行われる。通信は、たとえばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）規格に準拠する。なお、図１には１台のＡＧＶ１０のみが示されているが、複数台のＡＧＶ１０が走行してもよい。当該複数台のＡＧＶ１０の各々の走行は、走行管理装置２０によって管理されていてもよいし、されていなくてもよい。
【００１４】
管理システム１００に含まれるＡＧＶ１０および走行管理装置２０の動作の概要は以下のとおりである。
【００１５】
ＡＧＶ１０は、走行管理装置２０からの指令（第ｎ指令（ｎ：正の整数））に従って、第ｎ位置から、目的位置である第（ｎ＋１）位置（以下「位置Ｍn+1」などと記述する。）に向かって移動中であるとする。なお、目的位置は、たとえばＡＧＶ１０ごとに管理者によって決定され得る。
【００１６】
ＡＧＶ１０が目的とする位置Ｍn+1に到達すると、ＡＧＶ１０は走行管理装置２０に宛てて到達通知（以下「通知」と記述する。）を送信する。通知は無線アクセスポイント２ａを介して走行管理装置２０に送られる。本実施形態では、ＡＧＶ１０は、周囲をセンシングするセンサの出力と、マップデータとを照合して自己位置を同定する。そして自己位置が当該位置Ｍn+1に一致するか否かを判定すればよい。
【００１７】
通知を受信すると、走行管理装置２０は、ＡＧＶ１０を位置Ｍn+1から位置Ｍn+2まで移動させるための次の指令（第（ｎ＋１）指令）を生成する。第（ｎ＋１）指令は、位置Ｍn+2の位置座標を含み、さらに加速時間、定速走行時の移動速度等の数値を含み得る。走行管理装置２０は、ＡＧＶ１０に宛てて当該第（ｎ＋１）指令を送信する。
【００１８】
第（ｎ＋１）指令を受信すると、ＡＧＶ１０は、第（ｎ＋１）指令を解析して、位置Ｍn+1から位置Ｍn+2までの移動に必要な前処理演算を行う。前処理演算は、たとえば、ＡＧＶ１０の各車輪を駆動するための各モータの回転速度、回転時間等を決定するための演算である。
【００１９】
図３は、ＡＧＶ１０の走行経路に設定される各目的位置（▲）の例を示す。隣り合う２つの目的位置の間隔は固定値でなくてもよく、管理者によって決定され得る。
【００２０】
ＡＧＶ１０は、走行管理装置２０からの指令に応じて種々の方向に移動することが可能である。図４Ａ〜図４Ｃは、継続的に移動するＡＧＶ１０の移動経路の例を示す。
【００２１】
図４Ａは、直進時のＡＧＶ１０の移動経路を示す。ＡＧＶ１０は、位置Ｍn+1への到達後、前処理演算を行い、演算結果に従って各モータを動作させて、次の位置Ｍn+2に直線的に移動を継続することができる。
【００２２】
図４Ｂは、位置Ｍn+1において左折し、位置Ｍn+2に向けて移動するＡＧＶ１０の移動経路を示す。ＡＧＶ１０は、位置Ｍn+1への到達後、前処理演算を行い、演算結果に従って、進行方向右側に位置する少なくとも１台のモータを回転させる。そしてその場で角度θだけ半時計回りに回転すると、ＡＧＶ１０は位置Ｍn+2に向けて全てのモータを等速で回転させ、直進する。
【００２３】
図４Ｃは、位置Ｍn+1から位置Ｍn+2まで円弧状に移動する時のＡＧＶ１０の移動経路を示す。ＡＧＶ１０は、位置Ｍn+1への到達後、前処理演算を行い、演算結果に従って内周側のモータよりも外周側のモータの回転速度を速める。これにより、ＡＧＶ１０は次の位置Ｍn+2に向けて円弧状の経路で移動を継続することができる。
【００２４】
図５は、本実施形態にかかる例示的なＡＧＶ１０の外観図である。また図６は、ＡＧＶ１０のハードウェアの構成を示す。
【００２５】
ＡＧＶ１０は、４つの車輪１１ａ〜１１ｄと、フレーム１２と、搬送テーブル１３と、走行制御装置１４と、レーザレンジファインダ１５とを有する。なお、図５には、前輪１１ａ、後輪１１ｂおよび後輪１１ｃは示されているが、前輪１１ｄはフレーム１２の蔭に隠れているため明示されていない。
【００２６】
走行制御装置１４は、ＡＧＶ１０の動作を制御する装置である。走行制御装置１４は、主としてマイコン（後述）を含む複数の集積回路、複数の電子部品および、当該複数の集積回路および当該複数の電子部品が搭載された基板を含む。走行制御装置１４は、上述した、走行管理装置２０とのデータの送受信、および、前処理演算を行う。
【００２７】
レーザレンジファインダ１５は、たとえば赤外のレーザ光１５ａを目標物に照射し、当該レーザ光１５ａの反射光を検出することにより、目標物までの距離を測定する光学機器である。本実施形態では、ＡＧＶ１０のレーザレンジファインダ１５は、たとえばＡＧＶ１０の正面を基準として左右１３５度（合計２７０度）の範囲の空間に、０．２５度ごとに方向を変化させながらパルス状のレーザ光１５ａを放射し、各レーザ光１５ａの反射光を検出する。これにより、０．２５度ごと、合計１０８０ステップ分の角度で決まる方向における反射点までの距離のデータを得ることができる。
【００２８】
ＡＧＶ１０の位置および姿勢と、レーザレンジファインダ１５のスキャン結果とにより、ＡＧＶの周囲の物体の配置を得ることができる。一般に、移動体の位置および姿勢は、ポーズ（ｐｏｓｅ）と呼ばれる。２次元面内における移動体の位置および姿勢は、ＸＹ直交座標系における位置座標（ｘ, ｙ）と、Ｘ軸に対する角度θによって表現される。ＡＧＶ１０の位置および姿勢、すなわちポーズ（ｘ, ｙ, θ）を、以下、単に「位置」と呼ぶことがある。
【００２９】
後述する測位装置は、レーザレンジファインダ１５のスキャン結果から作成された局所的地図データを、より広範囲の環境地図データと照合(マッチング)することにより、環境地図上における自己位置（ｘ, ｙ, θ）を同定することが可能になる。
【００３０】
なお、レーザ光１５ａの放射位置から見た反射点の位置は、角度および距離によって決定される極座標を用いて表現され得る。本実施形態では、レーザレンジファインダ１５は極座標で表現されたセンサデータを出力する。ただし、レーザレンジファインダ１５は、極座標で表現された位置を直交座標に変換して出力してもよい。
【００３１】
レーザレンジファインダの構造および動作原理は公知であるため、本明細書ではこれ以上の詳細な説明は省略する。なお、レーザレンジファインダ１５によって検出され得る物体の例は、人、荷物、棚、壁である。
【００３２】
レーザレンジファインダ１５は、周囲の空間をセンシングしてセンサデータを取得するための外界センサの一例である。そのような外界センサの他の例としては、イメージセンサおよび超音波センサが考えられる。
【００３３】
本明細書では、センサから出力されたデータを「センサデータ」と呼ぶ。レーザレンジファインダ１５から出力された「センサデータ」は、角度θと距離Ｌとを一組とした複数組のベクトルデータである。角度θは、たとえば−１３５度から＋１３５度の範囲で０．２５度ずつ変化する。角度は、ＡＧＶ１０の正面を基準として右側を正、左側を負として表現され得る。距離Ｌは、角度θごとに計測された物体までの距離である。距離Ｌは、赤外のレーザ光１５ａの放射時刻と反射光の受信時刻との差（つまりレーザ光の往復の所要時間）の半分を、光速で除算して得られる。
【００３４】
図６を参照する。図６には、ＡＧＶ１０の走行制御装置１４の具体的な構成も示されている。
【００３５】
ＡＧＶ１０は、走行制御装置１４と、レーザレンジファインダ１５と、４台のモータ１６ａ〜１６ｄと、駆動装置１７とを備えている。
【００３６】
走行制御装置１４は、マイコン１４ａと、メモリ１４ｂと、記憶装置１４ｃと、通信回路１４ｄと、測位装置１４ｅとを有している。マイコン１４ａ、メモリ１４ｂ、記憶装置１４ｃ、通信回路１４ｄおよび測位装置１４ｅは通信バス１４ｆで接続されており、相互にデータを授受することが可能である。またレーザレンジファインダ１５もまた通信インタフェース（図示せず）を介して通信バス１４ｆに接続されており、測定結果である測定データを、マイコン１４ａ、測位装置１４ｅおよび／またはメモリ１４ｂに送信する。
【００３７】
マイコン１４ａは、走行制御装置１４を含むＡＧＶ１０の全体を制御するための演算を行う制御回路（コンピュータ）である。典型的にはマイコン１４ａは半導体集積回路である。マイコン１４ａは、ＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号を駆動装置１７に送信して駆動装置１７を制御し、モータに流れる電流を調整させる。これによりモータ１６ａ〜１６ｄの各々が所望の回転速度で回転する。
【００３８】
メモリ１４ｂは、マイコン１４ａが実行するコンピュータプログラムを記憶する、揮発性の記憶装置である。メモリ１４ｂは、マイコン１４ａおよび測位装置１４ｅが演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。
【００３９】
記憶装置１４ｃは、マップデータを記憶する不揮発性の半導体メモリ装置である。ただし、記憶装置１４ｃは、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または、光ディスクに代表される光学式記録媒体であってもよく、さらにいずれかの記録媒体にデータを書き込みおよび／または読み出すためのヘッド装置および当該ヘッド装置の制御装置を含んでもよい。マップデータの詳細は図２０を参照しながら後述する。
【００４０】
通信回路１４ｄは、たとえばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）規格に準拠した無線通信を行う無線通信回路である。
【００４１】
測位装置１４ｅは、レーザレンジファインダ１５からセンサデータを受け取り、また、記憶装置１４ｃに記憶されたマップデータを読み出す。測位装置１４ｅは、センサデータとマップデータとを照合して自己位置を同定する処理を行う。測位装置１４ｅの具体的な動作は後述する。
【００４２】
なお、本実施形態では、マイコン１４ａと測位装置１４ｅとは別個の構成要素であるとしているが、これは一例である。マイコン１４ａおよび測位装置１４ｅの各動作を独立して行うことが可能な１つのチップ回路または半導体集積回路であってもよい。図６には、マイコン１４ａおよび測位装置１４ｅを包括するチップ回路１４ｇが示されている。本明細書では、マイコン１４ａ、測位装置１４ｅおよび／またはチップ回路１４ｇは、コンピュータ、または、処理回路と呼ぶことがある。なお、以下では、マイコン１４ａおよび測位装置１４ｅが別個独立に設けられている例で説明する。
【００４３】
４台のモータ１６ａ〜１６ｄは、それぞれ４つの車輪１１ａ〜１１ｄに取り付けられ、各車輪を回転させる。なおモータの数は一例である。２台または３台でもよいし、５台以上であってもよい。
【００４４】
駆動装置１７は、４台のモータ１６ａ〜１６ｄの各々に流れる電流を調整するためのモータ駆動回路１７ａ〜１７ｄを有する。モータ駆動回路１７ａ〜１７ｄの各々はいわゆるインバータ回路であり、マイコン１４ａから送信されたＰＷＭ信号によって各モータに流れる電流をオンまたはオフし、それによりモータに流れる電流を調整する。
【００４５】
次に、本開示によるＡＧＶ１０が１枚のマップを生成する処理の一例を説明する。
【００４６】
マップを生成する処理は、第１の処理および第２の処理に分けることができる。第１の処理は、複数枚の中間マップを生成する処理である。第２の処理は、当該複数枚の中間マップから複数の特徴点を決定して１枚のマップを生成する処理である。
【００４７】
まず第１の処理を説明する。
【００４８】
本実施形態では、第１の処理は、一例としてＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）技術によって実現される。ＡＧＶ１０は、たとえば、ＡＧＶ１０が使用される工場内を実際に走行しながらレーザレンジファインダ１５を動作させて周囲の空間をスキャンし、自己の位置を推定しながらマップを生成する。またはＡＧＶ１０は、管理者に制御されながら特定の経路を走行し、レーザレンジファインダ１５によって取得したセンサデータからマップを生成してもよい。
【００４９】
図７から図１１はそれぞれ、移動しながらマップを生成するＡＧＶ１０を示す。図７には、レーザレンジファインダ１５を用いて周囲の空間をスキャンするＡＧＶ１０が示されている。所定のステップ角毎にレーザ光が放射され、スキャンが行われる。
【００５０】
図７から図１１の各々では、レーザ光の反射点の位置が、図７の点４のような、記号「・」で表される複数の点を用いて示されている。測位装置１４ｅは、走行に伴って得られる黒点４の位置を、たとえばメモリ１４ｂに蓄積する。ＡＧＶ１０が走行しながらスキャンを継続して行うことにより、マップが徐々に完成されてゆく。図８から図１１では、簡略化のためスキャン範囲のみが示されている。当該スキャン範囲も例示であり、上述した合計２７０度の例とは異なる。
【００５１】
図１２は、完成した中間マップ３０を模式的に示す。測位装置１４ｅは、中間マップ３０のデータをメモリ１４ｂまたは記憶装置１４ｃに蓄積する。なお図示されている黒点の数または密度は一例である。
【００５２】
ＡＧＶ１０は、時間間隔を開けて、複数回走行して複数枚の中間マップを生成し、メモリ１４ｂまたは記憶装置１４ｃに蓄積する。ＡＧＶ１０は、たとえば数日、数時間、数十分、数分等、当業者が適宜決定し得る時間間隔を開けて、走行し、複数枚の中間マップを生成する。
【００５３】
ＡＧＶ１０が複数の中間マップを生成する理由は、動かされなかった物体（「固定物」と言う。）と、動かされた物体（「可動物」と言う。）とを識別できるからである。複数の中間マップにわたって同じ位置に存在する反射点は、固定物を表していると見なすことができる。一方、複数の中間マップ間で位置が変化している反射点は、存在していた可動物が除去された、または可動物が新たに置かれたことを意味する。なお本明細書では、現実には移動させることが可能であるが、複数の中間マップを生成する過程で移動されなかった物体も「固定物」と呼ぶ。一方、壁などの、一般には移動させる機会が少ないと考えられる物体であっても、複数の中間マップを生成する過程で移動された物体は「可動物」と呼ぶ。
【００５４】
一般には、ＳＬＡＭ技術を用いて図１２に示す一枚のマップを取得し、その後、当該マップと、実際に走行して得たセンサデータとを照合すれば、ＡＧＶは自己位置を同定することができる。以下、一枚のマップを利用して自己位置を同定する処理の例を説明する。
【００５５】
図１３から図１５は、一般的な位置同定処理の手順を模式的に示す。ＡＧＶは、ＳＬＡＭ技術によって取得した、図１３の中間マップ３０に相当するマップ（以下、「基準マップ３０」と記述する。）を事前に取得している。ＡＧＶは走行時に、所定の時間間隔で、または常時、図１３に示すセンサデータ３２を取得し、自己位置を同定する処理を実行する。
【００５６】
まず、ＡＧＶは、基準マップ３０上で位置および角度を変化させた種々の領域（たとえば領域３４ａ、３４ｂ、３４ｃ）を設定し、その各々に含まれる複数の反射点とセンサデータ３２に含まれる反射点とを照合する。図１４は、照合の結果、一致したと判定された点（たとえば点５）を記号「■」で示す。一致点の数の割合が所定の基準値より大きい場合、ＡＧＶはセンサデータ３２と領域３４ｄ内の複数の黒点とが一致したと判定する。
【００５７】
ＡＧＶは、領域３４ｄに含まれる各黒点を得ることが可能なレーザ光の発光位置、すなわち自己位置を決定する。図１５は、同定された自己位置３６が、記号「Ｘ」で表されている。
【００５８】
上述の方法によれば、ＡＧＶは自己位置を同定することができる。しかしながら、上述の方法では、ＡＧＶは常に正しく自己位置を同定できるとは限られず、実際の位置とは異なる位置を自己位置であると誤って同定する場合がある。
【００５９】
図１６は、ＡＧＶ１０が走行する空間の一部に１または複数の障害物３８が置かれた例を示す。当該障害物３８の存在の有無により、ＡＧＶが取得するセンサデータは異なる。図１７は、障害物３８の位置を反映したセンサデータ４０の例を示す。
【００６０】
図１８は、基準マップ３０とセンサデータ４０との照合処理の模式図である。図１３の例で説明したように、ＡＧＶは種々の領域３４ａ、３４ｂ、３４ｃ等を設定し、その各々に含まれる複数の反射点とセンサデータ４０とを照合する。
【００６１】
図１９は、照合処理の結果、一致すると誤って判定された複数の点の集合６を含む領域３４ｅを示す。このような誤判定が行われると、ＡＧＶは、実際の位置４２からずれた位置４４を自己位置であると誤って同定する。
【００６２】
以下、上述のような誤った位置同定を避けることが可能な方法を説明する。本発明者が開発した方法では、上述したように、第１の処理を複数回行って複数枚の中間マップを取得し、その後さらに第２の処理を行う。
【００６３】
図２０は、測位装置１４ｅによって行われる第２の処理の手順を模式的に示す。第２の処理では、測位装置１４ｅは、時間間隔を開けて取得した６枚の中間マップ３０ａ〜３０ｆから１枚のマップ５０ａを生成する。なお中間マップの枚数は複数枚であれば何枚でもよい。たとえば、２枚から５枚までであってもよいし、７枚以上であってもよい。
【００６４】
６枚の中間マップ３０ａ〜３０ｆを構成する各黒点は、レーザ光の反射点の位置を示す。測位装置１４ｅは、中間マップ３０ａ〜３０ｆから特徴点を決定する。本実施形態では、「特徴点」とは、複数回にわたって取得された複数枚の中間マップ間で「一致度」が相対的に高い点であり、より具体的には、一致度が所定値より大きい仮想的な座標点を意味する。個々の仮想的な座標点は、レーザ光が通過し得る「自由空間」か、レーザ光が通過できない「占有空間」かを決定するための１単位である。なお本実施形態では、「占有空間」の一例は、空間に存在する物体の表面および物体の内部である。
【００６５】
「一致度」は種々の方法で計算することができる。たとえば、「一致度」を、中間マップ３０ａ〜３０ｆを構成する各黒点の位置に関する一致の程度で表す場合には以下の方法で計算することができる。
【００６６】
測位装置１４ｅは、中間マップ３０ａ〜３０ｆに共通して含まれる１つまたは複数の特徴量を基準として各中間マップ３０ａ〜３０ｆの角度を調整し、中間マップ３０ａ〜３０ｆを重ね合わせる。「特徴量」は、可動物が載置されることが実質的にないと考えられる位置、たとえば階段または昇降装置、を表す複数の黒点の位置関係（並び）によって表される。
【００６７】
中間マップ３０ａ〜３０ｆを重ね合わせる角度を決定した後、測位装置１４ｅは、同じ位置に黒点を有する中間マップが４枚以上存在するか否かを判定する。同じ位置に黒点を有する中間マップが４枚以上存在する場合には、当該位置の黒点は「特徴点」として、新たに生成されるマップに反映される。一方、同じ位置に黒点を有する中間マップが３枚未満の場合には、当該位置の黒点は「特徴点」から除外する。なお、「４枚」は閾値の一例である。特徴点は、少なくとも２枚の中間マップ上に共通して含まれていればよく、その場合には閾値は「２枚」である。
【００６８】
または、測位装置１４ｅは、仮想的な座標位置を設定し、中間マップごとに当該座標位置に最も近い黒点を決定し、当該座標位置からのずれ量を求め、さらにずれ量の和を求める。測位装置１４ｅは、求めた和と予め定められた許容値との差または比を一致度として求めてもよい。生成するマップ上の仮想的な個々の座標位置について一致度を求めると、測位装置１４ｅは特徴点を決定することができる。
【００６９】
各特徴点であると決定された座標位置は、複数のマップ上に共通して存在する固定物の表面を表していると言うことができる。一方、特徴点であると決定されなかった座標位置は、除去された可動物の表面が存在した位置、または新たに置かれた可動物の表面が存在する位置を表していると言える。
【００７０】
ＡＧＶ１０の測位装置１４ｅは、特徴点を決定した１枚のマップ５０ａを生成する。図２０に示されるように、マップ５０ａは複数の特徴点５１の位置を示すが、特徴点５１が存在しない位置５２は空白である。マップ５０ａは、各特徴点のみが識別可能に示されたマップである。
【００７１】
なお、マップ５０ａの表現形式は一例である。ＡＧＶ１０は他の表現形式のマップを生成してもよい。たとえば図２１は、特徴点と非特徴点とを識別可能に含む１枚のマップ５０ｂを示す。マップ５０ｂでは、複数の特徴点５１、および、複数の非特徴点５３が、それぞれ識別可能に示されている。
【００７２】
マップ５０ｂは他の方法によって生成されてもよい。中間マップ３０ａ〜３０ｆを重ね合わせる角度を決定した後、測位装置１４ｅは、中間マップ３０ａ〜３０ｆの位置ごとに黒点が共通して存在する割合を判定する。たとえばある位置について、６枚の中間マップのうちの３枚に黒点が共通して存在する場合には、当該位置の黒点の割合を０．５（＝３／６）に設定する。たとえば、図２１に示す複数の黒点５１の各々は重みが０．５以上の位置を表し、複数のＸ点５３の各々は重みが０．５未満の位置を表していてもよい。設定された割合は、最終的に生成される１枚のマップ５０ａを利用した位置同定処理時に、計算に反映される程度を示す。マップ５０ｂを利用した位置同定処理時には、各割合の値に応じた割合で各点がセンサデータとして取得された点と一致するか否かの判断に利用される。つまり、「割合」は位置同定処理時に計算に利用される「重み」を表す。位置同定処理時に必ず計算に含まれる、重みが１の黒点を「特徴点」と呼び、１未満の黒点を非特徴点と呼んでもよい。重みが閾値以上、たとえば０．６以上の黒点を「特徴点」と呼び、０．６未満の黒点を非特徴点と呼んでもよい。または、重みが少なくとも０より大きい黒点を「特徴点」と呼び、０の黒点を非特徴点と呼んでもよい。任意の閾値以上、または閾値より大きい重みを有する黒点を特徴点と呼び、当該閾値未満または以下の重みを有する黒点を非特徴点と呼び得る。あるいは、重みが設定されている黒点を「特徴点」と呼び、重みが設定されていない黒点を「非特徴点」と呼んでもよい。
【００７３】
測位装置１４ｅは、センサデータと、マップ５０ａまたは５０ｂに含まれる複数の特徴点とを照合して自己位置を同定する処理を行う。以下では、一例として、図１７に示すセンサデータ４０とマップ５０ａとを照合する処理を説明する。
【００７４】
図２２は、マップ５０ａとセンサデータ４０との照合処理の模式図である。測位装置１４ｅは種々の領域３４ａ、３４ｂ、３４ｃ等を設定し、図１４を参照しながら説明した方法により、各領域に含まれる複数の特徴点とセンサデータ４０とを照合する。
【００７５】
図２３は、照合の結果、一致したと判定された点（たとえば点７）を記号「■」で示す。図２３の例が図１９の例と相違する点は、図２３の例では、特徴点５１が存在しない位置（または領域）５２は照合処理には利用されないことである。測位装置１４ｅは、一致度が高い特徴点とセンサデータとを利用して照合処理を行うため、より確実な照合結果を得ることができる。その結果、測位装置１４ｅは、実際に存在する位置４２を、自己位置であると正しく同定することができる。
【００７６】
なお、照合処理において、考え得るあらゆる大きさおよび角度を変化させた複数の領域を設定して、各領域内の複数の特徴点とセンサデータ４０とを比較することは、演算量が非常に大きいため現実的ではない。そのため測位装置１４ｅは、演算量を減少させるために領域を設定する範囲を制限する。ＡＧＶ１０は、目的位置Ｍnに到達すると、走行管理装置２０から次に向かうべき目的位置Ｍn+1の指示を受けて走行する。そのため位置ＭnおよびＭn+1の間の走行経路を含むよう領域を設定し、各領域内の複数の特徴とセンサデータ４０とを比較すればよい。これにより、現在の走行経路から大きく離れた位置を含む領域については比較演算を省略できる。
【００７７】
なお、図２１に示すマップ５０ｂとセンサデータ４０とを照合する処理を行う場合には、複数の特徴点５１のみを用いてマップ５０ａの例と同様の方法を採用することができる。さらに、複数の非特徴点５３を用いてもよい。このとき、測位装置１４ｅは、特徴点５１と非特徴点５３とに異なる重みを与えて、マップ５０ｂとセンサデータ４０とを照合する処理を行ってもよい。たとえば各特徴点５１の重みを、非特徴点５３の重みよりも大きくする。その結果、ある領域内の各特徴点５１の位置とセンサデータ４０に含まれる反射点の位置とのずれ量が相対的に小さければ、ある特徴点５１と当該領域のセンサデータとが一致したと判断され得る。
【００７８】
上述の通り、ＡＧＶ１０は、複数枚の中間マップから、固定物を表す特徴点を識別可能に含む新たなマップを生成する。図２４は、新たなマップを生成する処理の手順を示すフローチャートである。
【００７９】
ステップＳ１０において、ＡＧＶ１０の測位装置１４ｅは、工場内を走行しながら周囲の空間をセンシングして複数枚の中間マップを取得する。ステップＳ１１において、測位装置１４ｅは、複数枚の中間マップ間で一致度が所定値より大きい特徴点を決定する。一致度の計算方法、および、特徴点の決定方法は上述の通りである。ステップＳ１２において、測位装置１４ｅは特徴点を識別可能に含むマップを生成する。ステップＳ１２によって生成されるマップは、図２０に示すマップ５０ａでもよいし、図２１に示すマップ５０ｂでもよい。
【００８０】
なお、上述の処理は、測位装置１４ｅではなくマイコン１４ａが行ってもよいし、マイコン１４ａおよび測位装置１４ｅが統合されたチップ回路１４ｇが行ってもよい。つまり、上述の処理は「処理回路」が行えばよい。また、上述の処理は、複数の中間マップの全てを利用しているが、全てではなく、少なくとも２枚の中間マップを利用すればよい。
【００８１】
以下、上述の実施形態の変形例を説明する。
【００８２】
（変形例１）
上述の例では、ＡＧＶ１０の測位装置１４ｅが、センサデータから複数の中間マップを生成し、さらに当該複数の中間マップから１枚のマップを生成した。しかしながら、センサデータから最終的な１枚のマップを生成する処理を、ＡＧＶ１０以外の外部の信号処理装置、たとえば走行管理装置２０が行ってもよい。ＡＧＶ１０と信号処理装置とを有するシステムを、「地図生成システム」と呼ぶ。さらに、複数の中間マップから生成された１枚のマップを用いてＡＧＶ１０が自己位置を同定する処理を行うシステムを、「移動体システム」と呼ぶ。
【００８３】
以下では、外部の信号処理装置として「走行管理装置２０」を例示する。
【００８４】
ＡＧＶ１０は、工場を一巡して中間マップに必要な一群のセンサデータを取得し、たとえば着脱可能な記録媒体に書き込む。管理者は当該記録媒体を取り外し、書き込まれた一群のセンサデータを走行管理装置２０に読み込ませる。または、ＡＧＶ１０は、工場内を走行しながら、１スキャンまたは数回のスキャン毎に、得られたセンサデータを無線で走行管理装置２０に送信してもよい。工場を一巡した後は、走行管理装置２０は中間マップに必要な一群のセンサデータを取得することができる。本変形例では、中間マップはＡＧＶ１０ではなく、走行管理装置２０によって作成される。
【００８５】
図２５は、移動体システム６０の構成を示す。図２５はまた、走行管理装置２０のハードウェア構成を示す。走行管理装置２０は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、記憶装置２３と、通信回路２４と、画像処理回路２５とを有する。ＣＰＵ２１、メモリ２２、記憶装置２３、通信回路２４、および画像処理回路２５は通信バス２７で接続されており、相互にデータを授受することが可能である。
【００８６】
ＣＰＵ２１は、走行管理装置２０の動作を制御する信号処理回路（コンピュータ）である。典型的にはＣＰＵ２１は半導体集積回路である。
【００８７】
メモリ２２は、ＣＰＵ２１が実行するコンピュータプログラムを記憶する、揮発性の記憶装置である。メモリ２２は、ＣＰＵ２１が演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。
【００８８】
記憶装置２３は、ＡＧＶ１０から受信した一群のセンサデータを格納する。記憶装置２３は、一群のセンサデータから生成された複数の中間マップの各データを格納してもよいし、さらに、複数の中間マップから生成された１枚のマップのデータを格納してもよい。記憶装置２３は、不揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、光ディスクに代表される光学式記録媒体であってもよい。
【００８９】
なお、記憶装置２３には、走行管理装置２０として機能するために必要な、ＡＧＶ１０の行き先となり得る各位置を示す位置データも格納され得る。位置データは、たとえば管理者によって工場内に仮想的に設定された座標によって表され得る。位置データは管理者によって決定される。
【００９０】
通信回路２４は、たとえばイーサネット（登録商標）規格に準拠した有線通信を行う。通信回路２４は無線アクセスポイント２ａ、２ｂ等と有線で接続されており、無線アクセスポイント２ａ、２ｂ等を介して、ＡＧＶ１０と通信することができる。走行管理装置２０は通信回路２４を介して、ＡＧＶ１０から複数の中間マップの個々のデータまたはひとまとめにしたデータを受信し、生成した１枚のマップのデータをＡＧＶ１０に送信する。
【００９１】
また、通信回路２４は、ＡＧＶ１０が向かうべき位置のデータを、バス２７を介してＣＰＵ２１から受信してＡＧＶ１０に送信する。通信回路２４は、ＡＧＶ１０から受信したデータ（たとえば通知）を、バス２７を介してＣＰＵ２１および／またはメモリ２２に送信する。
【００９２】
画像処理回路２５は外部モニタ２９に表示する映像データを生成する回路である。画像処理回路２５は、専ら、管理者が走行管理装置２０を操作する際に動作する。本実施形態では特にこれ以上の詳細な説明は省略する。なお、モニタ２９は走行管理装置２０と一体化されていてもよい。また画像処理回路２５の処理をＣＰＵ２１が行ってもよい。
【００９３】
走行管理装置２０のＣＰＵ２１または画像処理回路２５は、記憶装置２３を参照して一群のセンサデータを読み出す。各センサデータは、たとえば当該センサデータが取得されたときのＡＧＶ１０の位置および姿勢、レーザ光の放射された角度、および、放射点から反射点までの距離を一組としたベクトルデータである。ＣＰＵ２１または画像処理回路２５は、各センサデータを、直交座標上の座標点の位置に変換する。全てのセン−サデータを変換することにより、複数の中間マップが得られる。
【００９４】
ＣＰＵ２１または画像処理回路２５は、複数の中間マップから１枚のマップを生成する。つまり、図２４の処理において、走行管理装置２０は、上述のステップＳ１１およびＳ１２を行えばよい。
【００９５】
上述の処理によって複数枚の中間マップから１枚のマップが生成されると、生成されたマップのデータは、メモリ２２または記憶装置２３に一旦格納される。生成されたマップのデータは、その後無線または着脱可能な記録媒体等を介して、アクセスポイント２ａ、２ｂを介して中間マップのデータを生成したＡＧＶ１０に送信される。ただし中間マップのデータは他のＡＧＶ１０に送信されてもよい。
【００９６】
上述の説明では、走行管理装置２０が一群のセンサデータから１枚のマップを生成した。走行管理装置２０は一例である。ＣＰＵ２１に相当する信号処理回路（またはコンピュータ）、メモリおよび通信回路を有していれば、任意の信号処理装置が一群のセンサデータから１枚のマップを生成することができる。その場合には、当該信号処理装置からは、走行管理装置２０として機能するために必要な機能および構成を書略することができる。
【００９７】
（変形例２）
変形例２は、変形例１の応用である。
【００９８】
たとえば非常に広い工場では、１台のＡＧＶ１０を走行させながらセンサを用いて複数回センシングを行うことは非常に手間と時間とを要する。そのため、工場全体をより小さい複数のゾーンに分け、ゾーンごとに１台のＡＧＶ１０を用いて中間マップを作成させてもよい。たとえば、１５０ｍｘ１００ｍの工場を、５０ｍｘ５０ｍを１ゾーンとする６つのゾーンに分ける。
【００９９】
各ゾーンのＡＧＶ１０は、一群のセンサデータを取得し、変形例１で説明したいずれかの方法によってＡＧＶ１０以外の外部の信号処理装置、たとえば走行管理装置２０に一群のセンサデータを取得させる。走行管理装置２０は、上述した処理により、ゾーン毎に、複数枚の中間マップを生成し、さらに複数枚の中間マップから１枚のゾーンマップを作成する。そして走行管理装置２０は、各ゾーンマップを１つにまとめた統合マップを作成する。複数台のＡＧＶ１０を並列的に動作させることにより、実質的に１つのゾーンをセンシングする時間で、工場全体のスキャンが終了し、１枚の統合マップを得ることができる。
【０１００】
走行管理装置２０は、得られた統合マップを、全てのＡＧＶ１０に送信してもよいし、移動するゾーンが予め決まっているＡＧＶ１０には、該当するゾーンのみを切り出して送信してもよい。
【０１０１】
（変形例３）
上述の実施形態では、ＡＧＶ１０が複数枚の中間マップから１枚のマップを生成した。本変形例では、ＡＧＶ１０の測位装置１４ｅは、複数枚の中間マップを取得した後、センサデータと各中間マップのデータとを照合して、中間マップごとに、一致度が所定値より大きい複数の特徴点を決定する。たとえば測位装置１４ｅは、センサデータと第１の中間マップのデータとを照合して、第１の中間マップについて、複数の第１の特徴点を決定する。同様に測位装置１４ｅは、センサデータと第２の中間マップのデータとを照合して、第２の中間マップについて、複数の第２の特徴点を決定する。そして測位装置１４ｅは、複数の第１の特徴点および複数の第２の特徴点に共通して含まれる複数の特徴点（「共通特徴点」と呼ぶ。）を決定する。共通特徴点は、上述の実施形態におけるマップ５０ａまたは５０ｂに含まれる特徴点に相当する。
【０１０２】
なお、測位装置１４ｅは、全中間マップの枚数に対する、特徴点を有する中間マップの枚数の割合が閾値より大きいか、または閾値以上であるか否かを位置ごとに決定してもよい。上述の実施形態と同様、測位装置１４ｅは、当該割合が閾値より大きいか、または閾値以上である場合には、当該位置が共通特徴点であると判定してもよい。
【０１０３】
測位装置１４ｅは、共通特徴点のデータとセンサデータとの照合結果を利用して自己位置を同定する。なお、「照合結果」とは、測位装置１４ｅが改めて共通特徴点のデータとセンサデータとの照合を行った結果であってもよいし、共通特徴点を決定する前に行われた処理の結果であってもよい。
【０１０４】
（変形例４）
上述した例では、いずれも、ＡＧＶ１０が走行する二次元空間のマップを想定していた。しかしながら、高さ方向の空間もスキャンすることが可能なレーザレンジファインダを用いて、三次元空間のマップを生成してもよい。
【０１０５】
ＡＧＶ１０は、平面方向だけでなく、高さ方向も含めて複数の中間マップを生成する。そして、当該高さ方向の要素をさらに考慮して、複数の中間マップ間で一致度が所定値より大きい点を複数の特徴点として決定する。当該複数の特徴点を識別可能に含む１枚のマップを利用すれば、高さ方向の特徴量を利用して自己位置を同定する処理が行われ得る。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本開示の技術は、自己位置を同定する処理を行う移動体、当該移動体を制御する走行管理装置、および移動体および走行管理装置を包含する管理システムにおいて広く用いられ得る。
【符号の説明】
【０１０７】
２ａ、２ｂ  無線アクセスポイント、  １０  自動搬送車（ＡＧＶ）、  １４  走行制御装置、  １４ａ  マイコン、  １４ｂ  メモリ、  １４ｃ  記憶装置、  １４ｄ  通信回路、  １４ｅ  測位装置、  １５  レーザレンジファインダ、  １６ａ〜１６ｄ  モータ、  １７  駆動装置、  １７ａ〜１７ｄ  モータ駆動回路、  ２０  走行管理装置
【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４Ｃ】
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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１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
2018180175.tif 000027
【図２４】
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【図２５】
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【国際調査報告】
2018180175.tif 000030
2018180175.tif 000031
2018180175.tif 000032