(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体が移動する動作領域内に配置された障害物に対する自らの現在位置及び姿勢を推定し、障害物を回避して目的地まで移動する移動体システムであって、
該移動体は、駆動手段を備えた移動機構部と、該移動機構部を制御する移動機構制御部と、前記障害物に向けてレーザ光を照射し、当該障害物の端面からの反射光を受光する距離センサ部と、当該障害物の端面輪郭線上の反射地点までの角度ごとの距離を計測する距離センサ制御部と、該距離センサ制御部によって計測した角度ごとの距離データの集合から、現在の移動体の位置を原点とした周囲の障害物の端面輪郭線の配置形状を幾何形状データとして演算する幾何形状データ作成部と、予め動作領域にある障害物の端面輪郭線データを格納する地図データ蓄積部と、を備えており、
前記障害物のレーザ光照射面の一部に、照射レーザの反射光を偏向または吸収して反射光が前記距離センサ部に戻らないようにする光学作用部材を設け、移動体の位置・姿勢の推定の際に、周囲の障害物と当該光学作用部材の配置位置を含んだ幾何形状データを生成し、前記地図データ蓄積部に格納されている障害物の端面輪郭線データとのマッチング処理を行うことで移動体の位置・姿勢を推定することを特徴とする移動体の位置・姿勢推定可能な移動体システム。
【請求項２】
前記光学作用部材は、レーザ光を吸収する吸収素材からなることを特徴とする請求項１記載の位置・姿勢推定可能な移動体システム。
【請求項３】
前記光学作用部材は、レーザ光を異方向に反射する鏡面を備えたことを特徴とする請求項１記載の位置・姿勢推定可能な移動体システム。
【請求項４】
前記光学作用部材は、レーザ光の反射方向を上方、若しくは上下方向とすることを特徴とする請求項３記載の位置・姿勢推定可能な移動体システム。
【請求項５】
前記光学作用部材は、前記障害物に対して任意に取り付け取り外し自在に固定されることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項記載の位置・姿勢推定可能な移動体システム。
【請求項６】
自律移動ロボットが移動する動作領域内に配置された棚や壁などの障害物に対する自らの現在位置及び姿勢を推定し、障害物を回避して目的地まで自律移動する自律移動ロボットシステムであって、
前記自律移動ロボットは、
駆動手段を備えた移動機構部と、該移動機構部を制御する移動機構制御部と、所定の高さで且つ所定角度の範囲で前記障害物に向けてレーザ光を照射し、当該障害物の端面からの反射光を受光する距離センサ部と、当該障害物の端面輪郭線上の反射地点までの角度ごとの距離を計測する距離センサ制御部と、該距離センサ制御部によって計測した角度ごとの距離データの集合から、現在の自律移動ロボットの位置を原点とした周囲の障害物の端面輪郭線の配置形状を幾何形状データとして演算する幾何形状データ作成部とを備えており、
さらに、自律移動ロボットが移動する動作領域の前記障害物の配置の地図情報を障害物の端面輪郭線データとして蓄積している地図データ蓄積部と、自律移動ロボットが移動する移動経路の経路グラフデータを蓄積している経路グラフデータ蓄積部と、
前記地図データ蓄積部に蓄積されている障害物の端面輪郭線データと前記幾何形状データ作成部によって得られた幾何形状データとを比較照合して自律移動ロボットの位置・姿勢を推定する位置・姿勢推定部と、前記位置・姿勢推定部によって推定された現在位置及び姿勢と、前記経路グラフデータに基づいて自律移動ロボットの次の移動目標位置を設定する経路計画部とを備え、
前記障害物のレーザ光照射面の一部に、照射レーザの反射光を偏向または吸収して反射光が前記距離センサ部に戻らないようにする光学作用部材を設け、
前記移動機構制御部は、
前記経路計画部によって設定した移動目標位置に向かって自律移動ロボットを移動させるように前記移動機構部を制御し、
前記幾何形状データ作成部は、
前記自律移動ロボットの位置・姿勢の推定の際に、前記光学作用部材の配置位置を含んだ幾何形状データを生成する
ことを特徴とする位置・姿勢推定可能な自律移動ロボットシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、位置・姿勢推定可能な移動体システムに関し、凹凸などの幾何的形状の特徴が乏しく、同一形状が繰り返されるような移動環境においても自装置の現在位置・姿勢及び移動経路を正しく特定することが可能な位置・姿勢推定可能な移動体システムに関する。特に、本発明は、幾何的形状の特徴が乏しい移動環境においても自装置の現在位置・姿勢及び移動経路を正しく特定することが可能な位置・姿勢推定可能な自律移動ロボットシステムに関する。本明細書において「位置・姿勢」との用語は、「位置又は姿勢」及び「位置及び姿勢」を意味するものとして用いている。また、本明細書において「移動体システム」との用語は、動作領域内を自律又は操縦されながら移動する移動体或いは移動ロボットを備えたシステムを意味するものとして用いている。
【背景技術】
【０００２】
従来、自律移動体は、自ら周囲にレーザ光を照射し、その反射光から障害物を検出し、移動経路を選択するように構成されている。しかしながら、一般的な自律移動体の移動環境においては、凹凸が少ない類似形状のパターンが複数並んでいるなどの幾何的形状の特徴が乏しいような動作領域内での作業も多い。そのような場合には、自律移動体が周囲の環境から自装置の位置を特定できずに、誤った移動制御により、事前に設定した移動経路から外れてしまうことが多々あった。このような問題を回避すべく、従来から、自律移動体には複数種類のセンサを搭載することで多様な角度から自装置の位置及び姿勢を特定する方法や、センサの計測範囲を拡大してより多くの移動環境の幾何的差異を識別したりする方法や、自律移動体が識別可能なマーカ（ランドマーク、標識）を多数配置することで自律移動体に現在位置を正確に報知させる方法などが用いられている。
【０００３】
特許文献１には、課題を距離センサを用いて移動体を精度良く自律走行させるとともにより省スペース化できるようにした、移動体システムを提供するとした移動体システムが開示されている。それによると、移動体に取り付けられ、所定の探索範囲に検出用光を走査して移動体と探索範囲内に存在する物体までの距離及び方向を検出する距離方向検出装置と、平板標識の設置される位置を含む走行経路の地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、距離方向検出装置の検出結果と地図情報記憶手段に記憶された地図情報とを照合して移動体の進行方向を決定する進行方向決定手段と、を有する移動体システムであって平板標識に検出用光を拡散反射させる拡散反射面と検出用光を鏡面反射させる鏡面加工面とを設けて構成するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１４０２４７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、上記従来技術では、高価な距離センサの精度を更に上げたり、複数搭載したりするとなると、移動体システムのコストが高くなる。また特許文献１の方法は、標識としてランドマークを設ける方法である。これに対して、本発明においては、幾何的特徴が乏しい障害物を配置した動作環境或いは単調な通路が連続した線路環境であっても、簡単で且つ低コストにて障害物に任意な幾何学的特徴を持たせることが可能であり、それにより、移動体または自律移動体が自装置の現在位置・姿勢を容易に推定することを可能とする位置・姿勢推定可能な移動システムを提供することを課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の移動体の位置・姿勢推定移動体システムは、移動体が移動する動作領域内に配置された障害物に対する自らの現在位置及び姿勢を推定し、障害物を回避して目的地まで移動する移動体システムであって、
該移動体は、駆動手段を備えた移動機構部と、該移動機構部を制御する移動機構制御部と、前記障害物に向けてレーザ光を照射し、当該障害物の端面からの反射光を受光する距離センサ部と、当該障害物の端面輪郭線上の反射地点までの角度ごとの距離を計測する距離センサ制御部と、該距離センサ制御部によって計測した角度ごとの距離データの集合から、現在の移動体の位置を原点とした周囲の障害物の端面輪郭線の配置形状を幾何形状データとして演算する幾何形状データ作成部とを備えており、
前記障害物のレーザ光照射面の一部に、照射レーザの反射光を偏向または吸収して反射光が前記距離センサ部に戻らないようにする光学作用部材を設け、移動体の位置・姿勢の推定の際に、当該光学作用部材の配置位置を含んだ幾何形状データを生成して移動体の位置・姿勢を推定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の位置・姿勢推定可能な移動体システムは、前記光学作用部材は、レーザ光を吸収する吸収素材かならることを特徴とする。
【０００８】
更に、本発明の位置・姿勢推定可能な移動体システムは、前記光学作用部材は、レーザ光を異方向に反射するよう鏡面を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の位置・姿勢推定可能な移動体システムは、前記光学作用部材は、レーザ光の反射方向を上方、若しくは上下方向とすることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の位置・姿勢推定可能な移動体システムは、前記光学作用部材は、前記障害物に対して任意に取り付け取り外し自在に固定されることを特徴とする。
【００１１】
本発明の位置・姿勢推定可能な自律移動ロボットシステムは、自律移動ロボットが移動する動作領域内に配置された棚や壁などの障害物に対する自らの現在位置及び姿勢を推定し、障害物を回避して目的地まで自律移動する自律移動ロボットシステムであって、
該自律移動ロボットは、駆動手段を備えた移動機構部と、該移動機構部を制御する移動機構制御部と、所定の高さで且つ所定角度の範囲で前記障害物に向けてレーザ光を照射し、当該障害物の端面からの反射光を受光する距離センサ部と、当該障害物の端面輪郭線上の反射地点までの角度ごとの距離を計測する距離センサ制御部と、該距離センサ制御部によって計測した角度ごとの距離データの集合から、現在の自律移動ロボットの位置を原点とした周囲の障害物の端面輪郭線の配置形状を幾何形状データとして演算する幾何形状データ作成部とを備えており、
さらに、自律移動ロボットが移動する動作領域の前記障害物の配置の地図情報を蓄積している地図データ蓄積部と、自律移動ロボットが移動する移動経路の経路グラフデータを蓄積している経路グラフデータ蓄積部とを備え、
前記地図データ蓄積部に蓄積されている地図情報と前記幾何形状データ作成部によって得られた幾何形状データとを比較照合して自律移動ロボットの位置・姿勢を推定する位置・姿勢推定部と、前記位置・姿勢推定部によって推定された現在位置及び姿勢と、前記経路グラフデータに基づいて自律移動ロボットの次の移動目標位置を設定する経路計画部と、該経路計画部によって設定した移動目標位置に向かって自律移動ロボットを移動させるように前記移動機構部を制御する移動機構制御部とを備え、
前記障害物のレーザ光照射面の一部に、照射レーザの反射光を偏向または吸収して反射光が前記距離センサ部に戻らないようにする光学作用部材を設け、移動体の位置・姿勢の推定の際に、当該光学作用部材の配置位置を含んだ幾何形状データを生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、レーザ光によって周囲の幾何的特徴を検出し、自装置の現在位置を推定して移動する移動体または自律移動体の移動を制御する際、壁や棚等の障害物に光学作用部材を取り付け固定することで、移動体によって識別可能な新たな幾何的特徴を生成し、移動体または自律移動体に正確な現在位置・姿勢を推定させることができる。これは、幾何的特徴の少ない場所、特に、線路環境において運用すると効果が大きい。その際には、移動体または自律移動体に特殊な機能や構成を追加することなく実現が可能である。また、壁や棚などの障害物に従来のような高価なマーカー等を設置する必要がないため、より安価で容易に実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施例における、移動体の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同上、移動体の機能構成を実現するためのハードウェア・ソフトウェア構成を示すブロック図である。
【図３】同上、距離センサ部から照射したレーザ光によって幾何形状データを得る場合の一例を示す説明図である。
【図４】同上、障害物に設置する光学作用部材の一例であり、（ａ）と（ｂ）は平板状の光学作用部材の斜視図と側面図、（ｃ）と（ｄ）は三角柱状の光学作用部材の斜視図と側面図である。
【図５】同上、障害物に設置した光学作用部材にレーザ光を照射した状態であり、（ａ）は通常の壁面に照射した状態、（ｂ）は平板状の光学作用部材に照射した状態、（ｃ）は三角柱状の光学作用部材に照射した状態をそれぞれ示す側面図である。
【図６】同上、光学作用部材の他の例であり、（ａ）表面を鏡面処理し、レーザ光を上方に反射する光学作用部材の斜視図、（ｂ）（ａ）の側面図、（ｃ）表面を鏡面処理し、レーザ光を上下方向に分散反射する光学作用部材、（ｄ）（ｃ）の側面図である。
【図７】同上、Ｐ１の位置・姿勢において測定し、演算した幾何形状データを示す説明図である。
【図８】同上、測定した幾何形状データと地図データをマッチングする過程を示す説明図である。
【図９】同上、測定した幾何形状データと地図データがマッチンした状態を示す説明図である。
【図１０】同上、移動体の位置・姿勢推定動作を示すフローチャートである。
【図１１】同上、線路環境における光学作用部材の効果を説明する図であり、（ａ）は線路環境において移動体が得た幾何形状データを示し、（ｂ）は（ａ）の位置から移動体が移動した状態において移動体が得た幾何形状データを示し、（ｃ）は光学作用部材を設置した状態を示し、（ｄ）は（ｃ）の状態において移動体が得た幾何形状データ、をそれぞれ示す説明図である。
【図１２】同上、別の形態の線路環境における光学作用部材の効果を説明する図であり、（ａ）は線路環境において移動体が得た幾何形状データを示し、（ｂ）は（ａ）の位置から移動体が移動した状態において移動体が得た幾何形状データを示す。
【図１３】同上、幾何的特徴の乏しい別の形態の場所において移動体が得た幾何形状データの一例を示す説明図である。
【図１４】同上、幾何的特徴の乏しい線路環境における幾何形状データと地図データのマッチング処理の一例であり、（ａ）は移動体と線路環境の配置関係図、（ｂ）は（ａ）の状態にて得られた幾何形状データと地図データとのマッチング処理動作時の誤りを示す説明図、（ｃ）は（ｂ）の一部拡大図である。
【図１５】同上、線路環境における光学作用部材を用いた際のゴースト処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を用いて本発明の自律移動システムの実施の形態について詳細に説明する。なお、以降の実施例において、移動体としては自律移動ロボットを具体的な実施例として説明するが、これにより、本発明が自律移動体或いは自律移動ロボットにのみ適用されることを意味するものではない。
【００１５】
図１は、例えば、予め設定した工場内などの移動経路を移動する自律移動ロボットの機能構成の概略を示すブロック図である。１０は自律移動ロボットである。自律移動ロボット１０は、その移動動作の制御を行うコントローラ部１１と、レーザ光を周囲に照射して障害物や壁からの反射光により反射点までの角度ごとの距離（θ，ｌ）を計測することができる距離センサ部１２と、自律移動ロボット１０の駆動手段（特に図示なし）を備えた移動機構部１３から構成される。コントローラ部１１は、自律移動ロボット１０が移動する動作領域内に配置された障害物や壁の地図情報を予め格納する地図データ蓄積部１５と、地図データ蓄積部１５に格納された地図情報に応じた自律移動ロボット１０の移動経路を格納する経路グラフデータ蓄積部１７と、本発明の特徴である光学作用部材の位置データを格納した光学作用部材位置データ蓄積部２０とを備える。この光学作用部材の構造と機能の詳細は後述するが、障害物や壁等に配置して、実際に配置された障害物や壁の地図情報データに比較して新たな地図情報データを生成するものである。ここで、距離センサ部１２は、自律移動ロボット１０の所定の高さに設けられており、少なくとも前方から左右９０度、合計１８０度の範囲にレーザを照射する。
【００１６】
コントローラ部１１は、距離センサ制御部１３と、幾何形状データ作成部２５と、位置・姿勢推定部１４と、経路計画部１６と、移動機構制御部１８とからなり、データとしては、地図データＭ、幾何形状データＦ及び経路グラフデータＲを設けている。距離センサ制御部１３は、距離センサ部１２によって照射地点（レーザ発光部）から反射地点までの角度ごとの距離を当該反射地点の座標データ（θ，ｌ）として取り込む。幾何形状データ作成部２５は、距離センサ部１３によって検出した各反射地点の座標データ（θ，ｌ）の集合から、その位置・姿勢での自律移動ロボットを原点とした周囲の障害物または壁等の配置状態の輪郭線の形状（レーザ照射光の反射地点の連続により構成される。以降、幾何形状という）を幾何形状データＦ（ｘ，ｙ）として演算し、一時記憶しておく。なお、反射地点の座標データ（θ，ｌ）から幾何形状データＦ（ｘ，ｙ）への変換の詳細は後述する。位置・姿勢推定部１４は、一時記憶された幾何形状データＦと地図データ蓄積部１５内の地図データＭとを照合して、自律移動ロボット１０の地図上の位置・姿勢を推定する。自律移動ロボット１０の地図上の位置・姿勢を推定されると、経路計画部１６は、経路グラフデータ蓄積部１７内に格納された移動経路たる経路グラフデータＲから自律移動ロボット１０の次の目標地点を選択して決定する。決定された移動経路に従って移動機構部１９を制御し、自律移動ロボット１０を次の目標地点に誘導する。
【００１７】
図２は、図１に示す自律移動ロボット１０の機能を実現するためのハードウェア及びソフトウェア構成を示している。自律移動ロボット１０のコントローラ部１１には、プロセッサ２１とメモリ２２及び記憶装置２３を備えている。記憶装置２３にはオペレーティングシステム（ＯＳ）２３ａ、コントローラ初期化プログラム２３ｂ、レーザ距離センサ制御プログラム２３ｃ、位置・姿勢推定プログラム２３ｄ、経路計画プログラム２３ｅ、移動機構制御プログラム２３ｆを備え、更に地図データＭを蓄積する地図データ蓄積部１５及び移動経路を蓄積する経路グラフデータ蓄積部１７を備えている。これらのプログラム及びデータを記憶蓄積する媒体は一つで構成しても複数で構成しても良い。コントローラ部１１は、各プログラム２３ａ〜ｆを記憶装置２３から読み出し、メモリ２２に展開し、プロセッサ１１によって各プログラム２３ａ〜ｆを実行する。各プログラムは、必要に応じてディスプレイ２４にてユーザに目的地の設定等の入力を促し、キーボード又はマウス等の入力機器２７からの入力データ、距離センサ部１２から得られた種々のデータ、該距離センサ部１２により取得したデータに基づいて演算された幾何形状データ、地図データ蓄積部１５に蓄積された地図データＭ、地図データＭ上に対応付けられた光学作用部材の位置情報、経路グラフデータ蓄積部１７に蓄積された経路グラフデータＲ等に基づき、移動機構部１９の制御を行う。なお、光学作用部材の位置情報は入力機器２７により入力される。
【００１８】
図３は、自律移動ロボット１０の距離センサ部１２によって前方１８０°の範囲に照射したレーザ光によって進行方向周辺の動作領域の幾何形状データＦ（図中ハッチングＦ部分）を取得する例を示している。図中の３０は、自律移動ロボット１０の移動可能な動作領域であり、３２は、自律移動ロボット１０の移動経路となり得ない壁や戸棚や工作機械等の障害物を示す。３１は、障害物３２の端面輪郭線（全ての障害物３２の端面輪郭線に符号を付してはいない）であり、地図情報を構成する障害物の幾何形状データを構成する。距離センサ部１２は、自律移動ロボット１０の正面から左右９０度の範囲に、指向性の良いレーザ光を照射する。レーザ光は壁などの障害物３２の端面輪郭線３１によって反射され、その反射光を同じ距離センサ部１２によって受光し、反射地点までの角度ごとの距離（θ，ｌ）を取得する。図中のＦは、位置・姿勢がＰ１の自律移動ロボット１０からレーザ光を照射して反射してきたエリアを示しており、これがＰ１の位置・姿勢での幾何形状データとなる。この幾何形状データＦにおける破線３４の部分は、障害物３２によるレーザ光の反射地点を示している。一方、幾何形状データＦにおける枠付き破線３５の部分は、レーザ光を吸収したり、異方向に反射したりして距離センサ部１２に向かう反射光を抑制する部材が配置された位置を示しているものであり、本発明においては、その部材を光学作用部材と称する。
【００１９】
そこで、先に、光学作用部材の構成について説明する。図４は、図３の光学作用部材３５の詳細な構成を示す斜視図である。図４（ａ）及び（ｂ）に示す３５ａは、障害物３２上に貼着等で取り付けられる光学作用部材３５の形状の一例であり、平板状に形成され、その表面には低反射性の被膜３６が形成されている。ここでの低反射性の被膜は黒色のフェルト、ウレタン等が用いたが、その材質等は適宜選択すればよい。光学作用部材３５ａは、障害物３２のレーザが照射される高さに所定の長さ寸法をもって取り付けられる。この取り付け位置は、床面から距離センサ部１２の高さに応じた距離を離して適宜手段によって固定される。それにより、図４（ｂ）に示すように、距離センサ部１２から光学作用部材３５ａに向けて照射されたレーザ光Ｂの多くは吸収され、例えば図５（ｂ）に示すように、距離センサ部１２に反射する反射光が抑制される。この構造によれば、平板状であるため、障害物３２から突出することなく取り付けることができ、自律移動ロボット１０の移動の障害となることもない。
【００２０】
図４（ｃ）及び（ｄ）に示す３５ｂは、光学作用部材３５の形状の別の例であり、断面を略三角形状に形成し、光学作用部材３５ａと同様に低反射性の被膜３６が形成されたものである。平板状である光学作用部材３５ａと比べて、光学作用部材３５ｂは障害物３２に垂直方向にやや突出しているものの、図４（ｄ）に示すように距離センサ部１２から照射されたレーザ光を吸収し、さらに吸収しきれなかったとしても、レーザ光を上下に分散することができる。これによって図５（ｃ）に示すように、光学作用部材３５ａと比較してレーザ光の反射を更に抑制することができる。
【００２１】
図６は、図４（ｃ）（ｄ）に示す光学作用部材と外観は似ているが構造が異なり、反射点となる部分に鏡面処理を施した光学作用部材を示している。図６（ａ）及び（ｂ）は反射光を上方に屈曲させる構成を備えた光学作用部材３５ｃである。図６（ａ）及び（ｂ）に示すように、光学作用部材３５ｃの断面を直角三角形にし、その斜辺部に鏡面処理３８を施す。この構成によって、レーザ光を上方に屈曲させることができ、レーザ光の反射光が距離センサ部１２に向かうことを抑制することができる。図６（ｃ）及び（ｄ）は、光学作用部材３５を直角三角形もしくは二等辺三角形状に形成して鏡面処理３８を施した光学作用部材３５ｄの底辺を壁面等の障害物３２に設置し、頂角部分をレーザ光の照射方向へと向けるよう取り付けた状態を示す。図６（ａ）及び（ｂ）に示す光学作用部材３５ｄが上方に向けてレーザ光を反射するのに対し、図６（ｃ）及び（ｄ）の構成は、光学作用部材３５ｄの頂角を境にレーザ光を上下に分散させて反射させる。この構成によれば、レーザ光を反射させるために迫り出した光学作用部材３５ｄの高さを、図６（ａ）及び（ｂ）に示す光学作用部材３５ｃの形状よりも低くすることができ、自律移動ロボット１０の移動の障害減少が望める。なお、光学作用部材３５の鉛直方向の幅は、レーザ距離センサからのスポット光の広がり方と、想定されるロボット・光学作用部材間の距離をもとに決めることができる。
【００２２】
以上のような光学作用部材３５を用いた自律移動ロボット１０の位置・姿勢推定可能な自律移動システムによれば、従来のランドマークとしてのマーカーのように高い精度で取り付ける必要もなく、光学作用部材３５を距離センサ部１２の高さに応じて取り付ければよく、自由にランダムに配置することができ、取り付けに係るコストを抑制することができる。また、光学作用部材３５は、地図データＭ上の障害物３２の幾何形状データを変更するものではあるが、幾何形状データＦと地図データＭとの照合の際にマーカーの座標の設定登録やマーカーの識別方法などのプログラムを必要とせず、従前の自律移動ロボット１０の各種プログラム、特に位置・姿勢推定プログラム２３ｄによって実現させることが可能であり、位置・姿勢の推測が容易な自律移動ロボット１０を安価に製造することができる。
【００２３】
次に、本発明の光学作用部材を配置した自律移動ロボット１０による位置・姿勢の推定を行う前段階として、光学作用部材の配置位置を地図データＭに対応付けて生成する必要があるので、光学作用部材の配置位置データの生成について説明する。
【００２４】
図５は、自律移動ロボット１０の距離センサ部１２からのレーザ光が障害物３２、あるいは障害物に設置した光学作用部材に照射された状態を示しており、（ａ）は通常の障害物或いは壁面３２に照射した状態、（ｂ）は平板状の光学作用部材に照射した状態、（ｃ）は三角柱状の光学作用部材に照射した状態をそれぞれ示ている。これにより、図５（ａ）の場合は、距離センサ部１２からの反射光が帰ってきているが、図５（ｂ）及び（ｃ）の場合は、反射光が帰ってきていない。つまり、図５（ｂ）及び（ｃ）の場合は、障害物３２が検知されない状態と同じ状態を作り上げたことになる。これが、光学作用部材３５の主要な機能である。
【００２５】
ここで、図３により、光学作用部材の配置位置データの生成について説明する。図３においては、光学作用部材３５（枠付き破線で表示）が障害物３２の端面輪郭線上に２箇所配置されている。図３において、自律移動ロボット１０は動作領域内で障害物に衝突しないように形成させている経路４０上を自らの位置・姿勢を推測しながら自立的に移動する。経路４０は、レールやテープ等により物理的に配置されているものを排除するものではないが、本発明においては自律移動ロボット１０のコントロール部１１内の経路グラフデータＲとして格納されているものである。本システムの管理者は、予め、光学作用部材３５を障害物３２の端面輪郭線上の適宜箇所に適当数取り付ける。この光学作用部材３５を取り付ける際には、高さはレーザが照射される高さに合わせる必要があるが、その位置と個数は適宜決定すればよい。このように、所定の光学作用部材３５を障害物３２の端面輪郭線上の適宜取り付けた後、システム管理者は、自律移動ロボット１０の距離センサ部１２を動作させながら、経路４０に沿って移動させる。自律移動ロボット１０の移動に伴い、距離センサ部１２からは継続的に角度ごとの距離データ（θ，ｌ）として得られる。
【００２６】
図７は、図３のＰ１の位置・姿勢にある自律移動ロボット１０の距離センサ部１２により得られた距離データに基づいて演算された幾何形状データＦのみを抜き出して図示したものである。つまり、自律移動ロボット１０の距離センサ部１２は、Ｐ１の位置・姿勢においてレーザ光を照射し、その反射光を受光し、レーザ光の照射範囲（自律移動ロボット１０正面から左右９０度、即ち１８０度の範囲）において、距離センサ部１２からの角度（例えば自律移動ロボット１０の真正面を基準（０度：矢印）としてのθ）ごとに、照射地点と反射地点を結んだ線分の距離（図中一点鎖線でｌの距離）を検知して距離データ（θ，ｌ）の集合を得る。このようにして得た距離データ（θ，ｌ）の集合は、自律移動ロボット１０の位置・姿勢Ｐ１を原点とした極座標データとして扱うことができる。このような角度ごとの距離データ（θ，ｌ）の集合においても十分に幾何形状データとして扱えないものではないが、最終的には地図データと比較照合を取るために、極座標データとしての角度ごとの距離データ（θ，ｌ）の集合を地図データＭと同じ直交座標（ｘ，ｙ）に変換して扱うのが好ましい。それは、自律移動ロボット１０の位置・姿勢Ｐ１を原点とした直交座標系（Ｘ，Ｙ）で表される。このような位置・姿勢Ｐ１を原点とした自律移動ロボット１０の周囲１８０度の範囲で反射地点の位置データ（ｘ，ｙ）の集合を、本発明においては幾何形状データＦと称呼する。
【００２７】
図７の幾何形状データＦは、幾何形状データを目視可能に表現したものであるが、実際は上述の通り反射地点の位置データ（ｘ，ｙ）の集合である。図４の幾何形状データＦの破線にて示す反射地点３４は、反射光の返って来た反射地点の位置データをどっと単位で示しているものであり、反射光が返って来たということは、そこに障害物３２の端面輪郭部分３１が存在することを意味している。幾何形状データＦの反射地点３４以外の部分は反射光の返って来ていない部分である。その内、枠で囲んだ破線の部分３５は、自律移動ロボット１０としては、この時点では、反射光が検知されていない部分としか認識されていない。そこで、この枠で囲んだ破線の部分３５は、光学作用部材の設けられている部分であるとして、システム管理者が入力機器２７より、その属性を入力する。これにより、この枠で囲んだ破線の部分３５は、地図データに対応して、光学作用部材の設けられている部分、つまり光学作用部材の位置データ２０として記憶がなされる。
【００２８】
次に、本発明の光学作用部材を配置した動作領域内を移動する自律移動ロボット１０による位置・姿勢推定の具体的な手順を説明する。
【００２９】
図７の幾何形状データＦは、光学作用部材の位置データ２０の生成の場合と同じ図により説明をする。今、図３においてＰ１の位置・姿勢にある自律移動ロボット１０の距離センサ部１２により幾何形状データＦが得られたとする。そして、その幾何形状データＦのみを抜き出して図示したものが図７である。ここで、自律移動ロボット１０の距離センサ部１２により得られるデータは、Ｐ１の位置・姿勢を原点として、Ｐ１からレーザ光を照射してその反射光を受光し、レーザ光の照射範囲（自律移動ロボット１０正面から左右９０度、即ち１８０度の範囲）において、角度（例えば自律移動ロボット１０の真正面を基準（０度：矢印）として）ごとの、距離センサ部１２から反射地点を結んだ線分の距離（図中一点鎖線のｌ）を検知して距離データ（θ，ｌ）を得る。このようにして、自律移動ロボット１０の周囲１８０度の範囲で角度ごとの反射地点までの線分の距離の集合データを得、本発明においては幾何形状データＦと称呼する。
【００３０】
次いで、この自律移動ロボット１０の周囲１８０度の範囲で角度ごとの反射地点までの線分の距離の集合データに基づき、自律移動ロボット１０の原点位置・姿勢Ｐ１として特定の位置と姿勢を選択する。これは一般的には全ての動作領域内から一つの位置・姿勢を選択するものではなく、移動してきた履歴データを参考にしながら目標地点での自律移動ロボット１０の位置・姿勢を選択するのが効率的である。このように、位置・姿勢Ｐ１における自律移動ロボット１０の周囲１８０度の範囲で角度ごとの反射地点までの線分の距離の集合データにおいて、自律移動ロボット１０の位置・姿勢Ｐ１の原点位置・姿勢を特定のデータを選択すれば、その原点からの角度と距離の分かった反射地点の位置データ（ｘ，ｙ）は演算により求めることができる。これが、図７において示されている幾何形状データＦであり、幾何形状データを目視可能に表現したものであるが、実際は上述の通り反射地点の位置データ（ｘ，ｙ）の集合である。ここで、幾何形状データＦの反射地点３４は、反射光の返って来た障害物３２等の端面の輪郭線部分３１であり、他の部分は反射光の返って来ていない部分である。その内、幾何形状データＦの枠で囲んだ破線部分３５は、本発明の主要な特徴である光学作用部材の取り付けられている部分であるが、この部分からは反射光が検知されていない。しかしながら、それだけで直ちにターン生成部材の配置されている部分であるとの認識がされるものではない。この時点では、反射光が戻ってきていない（反射光が得られていない）としても、距離センサの計測レンジを超えていることと光学作用部材が取り付けられていることとの区別はできていない。
【００３１】
続いて、自律移動ロボット１０は、上述の幾何形状データＦと地図データ蓄積部１５に予め格納されている地図データＭとのマッチング処理を行う。マッチング処理は、図８に示すように、地図データ蓄積部１５に格納されている地図情報Ｍ（障害物等の端面輪郭線の位置データ（ｘ，ｙ）の集合）と、測定により得られた位置・姿勢における自律移動ロボット１０が得た幾何形状データＦ（自律移動ロボット１０の位置・姿勢を特定して検知した反射地点の位置データ（ｘ，ｙ）の集合）とを、自律移動ロボット１０の位置・姿勢がＰ２ではないかと仮定した上で比較することにより行う。つまり、地図データ蓄積部１５に格納されている壁や棚などの障害物データ３２の端面輪郭線の集合位置データからなる地図データＭと、幾何形状データＦの反射光が返って来た反射地点（破線部分３４）の集合位置データが重なるか否かを比較して行う。そのマッチング処理を、模式的に図８の引き出し部分で表している。図８の引き出し図は、ビット単位でデータの比較照合を行っている状態を表したものであり、３１は、地図情報の障害物３２の端面輪郭線３１を表し、３５は、光学作用部材が取り付けられた部分（反射光が帰って来ていない部分）を表している。この光学作用部材は、システム管理者により設置されたものであるので、予め地図データＭと関連づけて光学作用部材の位置情報を記憶しておくことが可能である。それにより、この格納された光学作用部材の位置情報と合致した反射光が帰って来ていない部分は光学作用部材が取り付けられた部分として合致したと認識することができる。３４は、幾何形状データＦの反射光が返って来た部分反射地点を示しており、地図データＭ上の障害物等の端面輪郭線との一致度が比較される。図５の引き出し図には、地図情報としての障害物３２の端面輪郭線３１の位置データと、幾何形状データＦ上の反射光が返って来た部分である反射地点３４の位置データとは一致しておらず、この幾何形状データＦ上の反射地点３４が示す自律移動ロボット１０の位置・姿勢Ｐ２は、現実の位置・姿勢ではないと推定される。このマッチング処理を所定の手順に沿って自律移動ロボット１０の位置を選択しつつ行い、正しい位置・姿勢を探索する。このマッチング処理における比較の結果、１００％の一致が理想ではあるが、ノイズ等を考えれば完全一致ということは稀である。それで、予め所定の閾値を設定し、その閾値よりも一致度の高い幾何形状データを真の位置・姿勢の候補として選択する。
【００３２】
上記のようなマッチングをあらゆる位置・姿勢（位置をずらし、角度を変える）において行い、図９に示すように地図データＭの障害物３２の端面輪郭線データと幾何形状データＦの反射地点３４のデータの各々の画素の重なる点の数を得て、その重なる数を最大となるようにする位置・姿勢において、自律移動ロボット１０は自装置の現在の位置・姿勢がＰであると推定することができる。言い換えるならば、例えば、障害物データ３２と幾何形状データＦの反射地点３４との「重なり具合」を位置・姿勢の探索の判定基準とするものである。一般的には、距離センサ部から得られる距離データ、角度、及び、反射地点座標には、所謂ノイズ、雑音成分が含まれるものであり、位置・姿勢の探索で、対応するデータ同士の画素の完全一致による判定は、必ずしも最適とは言えない。従って、これらのことを考慮して、「重なり具合」若しくは「一致度(一致する度合い)」を位置・姿勢の探索での判定の基準（閾値）とすることが望ましい。これらを踏まえると、障害物データ３２と幾何形状データＦの反射地点３４との一致度が高い方の位置を、自律移動体１０の自装置の現在位置であると推定できるものである。以上のような方法にて、距離センサ部１２が照射するレーザ光によって得られる幾何形状データＦの反射地点３４と、地図データＭ上の障害物データ３２をマッチングさせることで、自律移動ロボット１０は自身が地図上のどこにいるのかを推定することが可能となる。なお、図８、図９の実施例では、地図データと幾何形状データは、画素単位のデータとして扱われる画像データとして表現、例示している。
【００３３】
図７乃至図９に示す幾何形状データＦと地図データＭとのマッチングによる現在位置・姿勢推定動作のフローについて、図１０に基づいて詳述する。自律移動ロボット１０の自立移動時の現在位置・姿勢の推定処理に際し、コントローラ初期化プログラム２３ｂは、ＯＳ２３ａ、レーザ距離センサ制御プログラム２３ｃ、位置・姿勢推定プログラム２３ｄ、経路計画プログラム２３ｅ及び移動機構制御プログラム２３ｆの起動をおこないシステムの初期化を行う（７０１）。
【００３４】
初期化が終了したら位置・姿勢推定プログラム２３ｄを起動し、目的地の設定をユーザに促す（７０２）。目的地の設定を行わないのであれば（７０２Ｎｏ）、位置・姿勢推定プログラム２３ｄを終了する。目的地の設定を行う場合（７０２Ｙｅｓ）は、設定画面を表示するなどし、ユーザに目的地の設定させる（７０３）。目的地の設定を終了したら、地図データ蓄積部１５から自律移動ロボット１０が稼動する場所の地図データＭを取得する（７０４）。次に、取得した地図データＭと共に、設定した目的地に応じて、経路グラフデータ蓄積部１７から自律移動ロボット１０の移動経路たる経路グラフデータＲを取得する（７０５）。続いて、距離センサ部１２によって、レーザ距離センサ制御プログラム２３ｃが、レーザ光の反射位置までの角度ごとの距離データ（θ，ｌ）を取得する（７０６）。
【００３５】
次に、得られた角度ごとの距離データを位置・姿勢推定プログラム２３ｄによって幾何形状データに演算加工し（７０７）、この幾何形状データＦと地図データＭを上述の図７乃至図９のようにマッチング処理し、最も合致する割合の高い位置・姿勢を自律移動ロボット１０の現在位置・姿勢として推定する（７０８）。現在位置が目的地であるか否かを判断し（７０９）、現在位置が目的地である場合（７０９Ｙｅｓ）は、ステップ７０２に戻り、現在位置が最終的な目的地とは異なる場合（７０９Ｎｏ）は、経路グラフデータ１６に基づいて、経路上に存在する次の目標地点を選定し、当該地点までの局所的経路計画を作成し（７１０）、移動機構を制御して自律移動ロボット１０を局所的経路計画に従って自律移動させる（７１０）。局所的経路計画に沿った自律移動の終了を受けて、再度ステップ７０６から処理を続行する。自律移動ロボット１０はこのようにして、目的地入力後に位置推定と移動を繰り返し、最終的な目的地に到達することを実現する。ここで、局所的経路計画とは、推定によって得られた現在の位置・姿勢から目標の経路に沿って移動するために、経路上のどの位置を目標位置とするか、また、その目標位置に向かうために車輪をどのくらいの速さで回転させるか、あるいはステアリングをどう切るかを算出することを局所的経路計画と称している。つまり、一定距離進む、現在地推定、現在地確定、一定距離進むを繰り返すという一連の動作全体を指しているものではなく、現在位置推定した後、経路に沿って移動するための車輪の回転速度等の算出、車輪の回転制御の実施(これにより一定距離進む)等がここでの一連の動作の流れになる。
【００３６】
図７乃至図９に示すような地図であれば、その幾何的特徴が比較的複雑であり、レーザ光の反射によって得られる反射地点３４も結果として幾何学的特徴のある複雑な形状となり、図１０に示す手順によって地図データＭ上の障害物データ３２とのマッチング処理によって自律移動ロボット１０の位置・姿勢を一意的に推定し、目的地に到達することは比較的容易である。しかしながら、場所によっては幾何的特徴が少なく、レーザ光の反射によって得られる幾何形状データである反射地点３４が複数の場所によって実質的に同一となるようなケースも珍しくない。このような場合には、本発明の光学作用部材３５が大いに威力を発揮する。光学作用部材３５により、レーザ光の反射による戻りを抑制或いは吸収することで、光学作用部材３５の存在が幾何的特徴を生み出すことになり、幾何的特徴の少ない場所（本発明においては「線路環境」とも称している）であっても、自律移動ロボット１０の位置・姿勢を一意的に特定することができる。光学作用部材３５とは、幾何形状データ３４を得るために、壁や棚等の障害物３２上に取り付けられる部材のことである。
【００３７】
自律移動ロボット１０が幾何的特徴に乏しい、例えば、一直線上の廊下のような場所（線路環境）を移動する場合における、光学作用部材３５の機能について、図１１に基づいて説明する。図１１（ａ）は窓もない直線状の通路を自律移動ロボット１０が移動する状況を示している。この状況において、距離センサ部１２からレーザ光を真正面から左右９０度の範囲で照射した場合には、同図に示すように、左右の壁に途切れることなく連続してレーザ光が反射され、照射限度一杯まで反射地点３４が生じることになる。この場合、図９（ｂ）に示すように、地点Ｃの位置・姿勢での自律移動ロボット１０の距離センサ部１２からのレーザ光の幾何形状データ３４ｃと、地点Ｄの位置・姿勢での自律移動ロボット１０の距離センサ部１２からのレーザ光の幾何形状データ３４ｄは同一となり（図では少しずらして描いている）、地図データＭの障害物データ３２と幾何形状データ３４ｃ又は３４ｄを比較しても相違がなく、自律移動ロボット１０は、自らの位置・姿勢を推定することができなくなる。別の例として、図１２のような螺旋形状の壁面からなる線路環境も考慮する必要がある。また、図１３の規則的に配置された一定形状の棚等の障害物の配置も考慮する必要がある。このような幾何形状に特徴がない場合には、地点Ｇと地点Ｈ（図１２）又は地点Ｅと地点Ｆ（図１３）において、自律移動ロボット１０が得る幾何形状データ３４ｇと３４ｈ（勿論、その途中の幾何形状データも同一のものとなる）及び３４ｅと３４ｆは各々が同一形状となる。従って、自律移動ロボット１０は、地図データＭの障害物データ３２と各々のケースでの幾何形状データを比較しても、自装置の位置・姿勢が何れか判別することができない。
【００３８】
このような線路環境における幾何形状データの同一化を防ぐためには、図９（ｃ）に示すように、光学作用部材３５を壁面に取り付ければよい。光学作用部材３５の取り付けの位置や長さは同一の幾何形状データが何れの場所においても生じないようにランダムに配置することが好ましい。これによって、図９（ｄ）に示すように、幾何的特徴のない線路環境の移動経路であっても、距離センサ部１２がレーザ光を照射して生じる幾何形状データに、ランダムに光の反射がない部分３５を形成することができ、特徴のある幾何形状データを生成することが可能となる。
【００３９】
ここで、上記線路環境におけるマッチング処理における別の処理について、図１４に基づいて説明する。図１４（ａ）は、厚みのある衝立である障害物３２が設置された環境において、障害物３２の壁を検知しながら移動中の自律移動ロボット１０を示しており、図８（ｂ）は、図８（ａ）の検知の結果の幾何形状データに基づいて、地図データ上の障害物３２の端面輪郭線３２と幾何形状データ３４のマッチング処理の際の一例を示している。図８（ａ）の衝立は、図における上部と下部のそれぞれが自律移動ロボット１０の稼動範囲であり、衝立である障害物３２は、図８（ｂ）に示すように厚みのある２本の端面輪郭線３１にて表現される。このような環境において、特段の考慮なく上述の手順にてマッチングすると、自律移動ロボット１０は、例えば、位置αにいるのか位置βにいるのか判別が出来なくなるケースが発生する。その際には、幾何形状データ３４とレーザ光照射地点たる距離センサ部１２を結んだ線分１２ａが障害物３２の端面輪郭線データ３１と交差するか否かを判別する。例えば、図８（ｂ）及び（ｃ）に示すように位置βにおいては、幾何形状データ３４とレーザ光照射地点たる距離センサ部１２を結んだ線分１２ａが障害物３２の端面輪郭線データ３１交差するのに対し、位置αにおいては交差しない。この場合、自律移動ロボット１０は自装置の位置はβにはないと判別する。このような例外処理によって、自律移動ロボット１０の自装置の位置推定をより正確に行うことができる。
【００４０】
図１５は、光学作用部材３５を適用した際のゴースト処理の手法を示しており、以上の実施例と同一の構成には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。自律移動ロボット１０の移動経路となる環境に光学作用部材３５として鏡面を適用した場合には、時として、棚や床、天井、また歩行者や自律移動ロボット１０自身によってレーザ光が反射し、距離センサ部１２はゴーストと呼ばれる実体の伴わない物体を認識することが考えられる。
【００４１】
ここで、ゴーストは、ロボットがスキャンした際に、「鏡による」光学作用部材３５で反射されたレーザがロボットそのものや天井・床面に照射されることで、実際の環境とは異なる幾何形状データの一部を指す。このゴーストは２種類あり、１つは地図データに、１つは幾何形状データに含まれる。地図データは予め、環境をスキャンして得た幾何形状データをマッチングしていくことで作られるが、このときに１フレームあたりの幾何形状データに含まれるゴーストがそのまま地図データに書き込まれていくと結果的に地図データにゴーストが残ることとなる。幾何形状データにおいては、幾何形状データのうち、光学作用部材３５にレーザが当たった部分のデータのみがゴーストとなる。なお、ゴーストは厳密には図示したように線路環境に平行な線としては表れないが、近似的に平行な線とみなせる。
【００４２】
このようなゴーストが発生するケースにおいても、自律移動ロボット１０の現在位置推定を正確に行う手順について説明する。５０は、ゴーストによって自律移動ロボット１０が得た幾何形状データを示している。図１５（ａ）は、実際の移動環境を示している。この状態において得られた幾何形状データ３４を地図データＭとマッチングし、上述の手順にて現在位置を推定する。ゴースト５０は実際の地図データＭとマッチングした際、図１０に示すフローチャートに基づき、障害物データ３２と合致するところは存在しないが、最も合致する箇所を現在位置として推定する。この状態を図１５（ｂ）に示す。自律移動ロボット１０はこの時点においてもゴースト５０が実体を伴わない幾何形状データであることは判別できていない。地図データＭに、障害物データ３２とは別に光学作用部材３５の位置情報を設定することで、このゴースト５０を判別することが可能となる。
【００４３】
幾何形状データとしてゴースト５０ａが得られ、図１５（ｂ）に示すようにマッチングがなされた場合、幾何形状データ３４とゴースト５０を区別して認識するための手順を説明する。
【００４４】
ゴースト５０は、以上のような手順にて特定される。
１． レーザを照射し、距離データから幾何形状データを取得する。幾何形状データのうち、どれが正しく障害物から反射されたものであり、どれがゴーストかは、この時点の位置・姿勢推定部の推定処理においては判別できていない。
２．マッチング処理を行い、合致する度合いの高い位置・姿勢を現在位置・姿勢候補として選択し、現在位置・姿勢を推定する。
３．その際、光学作用部材３５の位置は記憶されており、幾何形状データ３４とレーザ光照射地点たる距離センサ部１２を結んだ線分１２ａが光学作用部材３５と交差するか否かを判別する。図１５（ｃ）に示すように、線分１２ａが光学作用部材３５と交差する場合は、その先にあるものを「ゴースト」として認定する。
【００４５】
以上、本発明を具体的な実施例として自律移動ロボットとして説明したが、発明はこれに限定されるものではない。また、制御回路においても、カスタム製品ではなく、製造後に購入者や設計者が構成を設定できる集積回路であるＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）等によって設計しても良い。さらには、図１及び図２で示した機能構成又は格納データの一部或いは全部がリモートに配置され無線・有線或いはネットワークを経由で制御される構成を採用しても良い。
【符号の説明】
【００４６】
１０      自律移動ロボット（移動体）
１１      コントローラ部
１２      距離センサ部
１３      距離センサ制御部
１４      位置・姿勢推定部
１５      地図データ蓄積部
１６      経路計画部
１７      経路グラフデータ蓄積部
１８      移動機構制御部
１９      移動機構部
２０      光学作用部材位置データ（蓄積部）
２５      幾何形状データ作成部
２３      記憶装置
２３ｄ    位置・姿勢推定プログラム
３０      動作領域
３１      障害物の端面輪郭線
３２      障害物
３４      幾何形状データ（レーザ反射地点）
３５、３５ａ〜ｄ  光学作用部材
３６      低反射性被膜
３７      鏡面
４０      経路
Ｍ        地図データ
Ｆ        幾何形状データ
Ｒ        経路グラフデータ
【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１５】
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