(57)【要約】  本発明は連続的な位置情報は標識検出の失敗又は標識の一時的な遮断に関係なく広い室内区域にわたって少数の標識だけを用いて算出されることが可能な、人工標識基盤位置算出と、オデメトリ基盤位置算出と、の連動を用いて位置情報を算出するシステムや方法を提供する。位置を算出するシステムは、人工標識が設置された特定空間を撮像することによって獲得される映像から移動ロボットに対する２次元映像座標系の位置に対応する前記人工標識の映像座標値を検出する標識検出部と、前記人工標識の位置座標値を前記移動ロボットの実３次元空間座標系の位置に対応する位置座標値に対する前記２次元映像座標系の位置に対応する映像座標値に変換することによって獲得された前記人工標識の予測映像値と、前記人工標識の位置座標値を検出する前記標識検出部によって検出された映像座標値と、を比較する標識識別部と、前記標識検出部から検出された映像座標値と、前記標識識別部から検出された位置座標値と、によって検出された映像座標値に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いて移動ロボットの現在位置座標値を算出する第１位置算出部と、前記移動ロボットのオデメトリ情報に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いて前記移動ロボットの現在位置座標値を算出する第２位置算出部と、前記移動ロボットの現在位置座標値に更新する主制御部と、を備える。
2009544966.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工標識が設置される特定空間を撮像することによって獲得される映像から移動ロボットに対する２次元映像座標系の位置に対応する前記人工標識の映像座標値を検出する標識検出部と、
前記人工標識の位置座標値を前記移動ロボットの実３次元空間座標系の位置に対応する位置座標値に対する前記２次元映像座標系の位置に対応する映像座標値に変換することによって獲得される前記人工標識の予測映像値と、前記人工標識の位置座標値を検出する前記標識検出部によって検出される映像座標値と、を比較する標識識別部と、
前記標識検出部によって検出される映像座標値と、前記標識識別部によって検出される位置座標値と、に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる移動ロボットの現在位置座標値を算出する第１位置算出部と、
前記移動ロボットのオデメトリ情報に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる前記移動ロボットの現在位置座標値を算出する第２位置算出部と、
前記第１位置算出部で算出される位置座標値が存在する場合、前記第１位置算出部で算出される位置座標値を用いて、前記第１算出部で算出される前記位置座標値が存在しない場合に前記第２位置算出部で算出される位置座標値を用いて、前記移動ロボットの現在位置座標値に更新する主制御部と、を備えることを特徴とするオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項２】
前記人工標識は固有の識別情報を有し、特定波長帯の光線を照射する電界発光素子又は発光ダイオードのような光源を備えることを特徴とする請求項１に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項３】
前記標識検出部は、前記人工標識に含まれる光源によって照射された光線の特定波長帯だけを伝達することができる光学フィルタを有するカメラを備えることを特徴とする請求項２に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項４】
前記移動ロボットは、前記人工標識の光源を選択的に点灯／消灯するオン／オフ信号を発生する標識制御部を含み、各々の前記人工標識は、前記標識制御部から信号を受信して光源の点灯／消灯を制御する光源制御部を備えることを特徴とする請求項２に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項５】
前記人工標識は、前記移動ロボットが移動する区域内に少なくとも二つ以上提供されることを特徴とする請求項１に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項６】
前記主制御部は、有線信号通信又は無線信号通信を通じて信号を送信することによって前記移動ロボットに備えられたカメラ又はオドメータを制御することを特徴とする請求項１に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項７】
前記主制御部は、前記移動ロボットの現在位置座標値を更新し、第１位置算出部又は第２位置算出部から獲得される位置座標値を受信し、再び前記移動ロボットの現在位置座標値を更新する過程を反復することを特徴とする請求項１に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項８】
前記標識検出部は、前記移動ロボットを２次元映像座標系の中心点としてみなすことによって獲得される映像座標値に基づいて前記人工標識の映像座標値を算出することを特徴とする請求項１に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項９】
前記標識識別部は、前記人工標識の予測映像値と前記標識検出部から検出される映像座標値との間の誤差を算出し、最小の誤差を有する映像座標値と対応する人工標識の位置座標値を算出することを特徴とする請求項１に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項１０】
前記第１位置算出部は、前記標識検出部によって検出される映像座標値と、前記標識識別部から検出される位置座標値と、を用いて前記映像座標系を前記空間座標系に変換するために要求される倍率、２次元回転係数、２次元平行移動定数を算出し、前記２次元映像座標系の中心点に対応する前記移動ロボットの映像座標値を前記空間座標系の位置座標値に変換することを特徴とする請求項１に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項１１】
前記第２位置算出部は、前記移動ロボットの輪に取り付けられたホイールセンサを用いて移動速度を測定し、前記移動速度に対応する移動距離に基づいて前記移動ロボットの現在位置座標値を算出することを特徴とする請求項１に記載のオデメトリと人工標識の連動を利用するリアルタイム位置算出システム。
【請求項１２】
（ａ）人工標識が設置される特定空間を撮像することによって獲得される映像から移動ロボットに対する２次元映像座標系の位置に対応する前記人工標識の映像座標値を検出するステップと、
（ｂ）人工標識の位置座標値を前記移動ロボットの実３次元空間座標系の位置に対応する位置座標値に対する前記人工標識の位置座標値を前記２次元映像座標系の位置に対応する映像座標値に変換することにより獲得される前記人工標識の予測映像値と、前記人工標識の位置座標値を検出する標識検出部によって検出される映像座標値と、を比較するステップと、
（ｃ）映像座標値の前記（ａ）の検出で検出される映像座標値と、予測映像値の前記（ｂ）の比較で検出される位置座標値と、に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる前記移動ロボットの現在位置座標値を算出するステップと、
（ｄ）前記移動ロボットのオデメトリ情報に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる前記移動ロボットの現在位置座標値を算出するステップと、
（ｅ）現在位置座標値の前記（ｃ）の算出で算出される位置座標値が存在する場合に現在位置座標値の前記（ｃ）の算出で算出される位置座標値を用い、前記（ｃ）の算出で算出される位置座標値が存在しない場合に現在位置座標値の前記（ｄ）の算出で獲得される位置座標値を用いて、前記移動ロボットの現在位置座標値を更新するステップと、を備えることを特徴とするオデメトリと人工標識との連動を利用するリアルタイム位置算出方法。
【請求項１３】
前記（ｅ）の現在位置座標値の更新は、前記移動ロボットの前記現在位置座標値が更新された後、前記映像座標値に基づいて前記現在位置座標値の前記（ｃ）の算出を通して前記位置座標値を算出する過程、又は前記オデメトリ情報に基づいて現在位置の前記（ｄ）の算出を通して前記位置座標値を算出する過程を実行し、前記算出された位置座標値を用いる移動ロボットの現在位置座標を更新することによって反復されることを特徴とする請求項１２に記載のオデメトリと人工標識との連動を利用するリアルタイム位置算出方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法を実行するプログラムを有するコンピュータ読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工標識とオデメトリとの連動を用いる位置算出システム及び方法に係り、より詳細には、移動ロボットの移動中にリアルタイムで、人工標識とオデメトリとの連動を利用するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動ロボットが室内空間内で目的地に対する経路計画を立てて自律駆動をするためには、室内空間での自己位置を前もって把握しなければならない。位置情報を算出できる伝統的な方法には、ロボット輪のオデメトリ（ｏｄｏｍｅｔｒｙ）を利用した方法がある。この方法は、輪の回転速度と直径、輪の間隔を利用して特定位置から相対的に移動した距離及び方向を計算して位置を算出する。オデメトリを利用して位置情報を算出する方法は、大きく２つの問題点を持つ。第１に、オデメトリは基本的に相対的位置算出方法であるため、初期の開始地点の位置が予め設定されなければならない。第２に、オデメトリは輪の回転数を利用して距離を測定するため、地面の状態によって滑りやすい地面の表面上で輪が滑る場合に誤差が発生する。オデメトリは、短い距離では比較的正確な位置情報を提供できるが、駆動距離が長くなれば誤差が累積され、この問題を克服する方法が十分に研究されていない。このように、もし誤差を補正する方法がないなら、位置情報はオデメトリのみを用いて確実に獲得されることができない。
【０００３】
いくつかの例では ロボットの位置把握のための他の手段として人工標識が用いられる。この方法では、背景から区分される人工標識は室内空間内に取り付けられ、そしてロボットに装着されたカメラを用いて人工標識を撮影することによって獲得された映像信号が処理され人工標識を認知することによってロボットの現在位置が把握されることができる。ロボットの位置は、認識された標識の映像座標と該当する標識について予め保存された座標情報とを参照することによって計算される。
【０００４】
標識で位置を算出するためには、カメラの視野に所定数の標識が入らなければならない。一般的にカメラの視野角は限定されているため、特定の人工標識で位置を算出できる領域の大きさは制限的である。この理由から、室内空間全体にわたって標識で位置情報を算出するためには、室内空間内の任意の位置で位置算出に必要な数の標識がカメラの視野に入るように標識は近接して区分されなければならない。この条件を満たすように標識を配置するのは容易ではなく、特に、例えば、公共建物や売り場のような広い空間に人工標識だけを使用する位置測定システムが構築される場合、コスト及び時間、美的側面の観点から非常に非効率的である。加えて、例えば訪問者や顧客という障害物によって標識が一時的に遮られる場合、位置情報は適切に獲得されることができない。
【０００５】
通例的な人工標識は、例えば、円、方形、バーコードなど背景と区分される幾何学的なパターンを含む。ロボットの位置算出をするために、これらのパターンに対する認識処理が予め実行されなければならない。また、カメラを介した映像信号入力は標識とカメラとの距離、方向及び照明条件によって影響されるため、一般的な室内環境で安定的な認識性能を奏し難い。特に、夜間は映像信号が弱くなるため、夜間に映像処理に基づいてパターン認識処理を行うことはほぼ不可能である。
【０００６】
映像処理における上記の問題を克服するために、光線の所定の波長帯を用いる方法が提案された。この方法においては、例えば赤外線ＬＥＤ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ；ＩＲ−ＬＥＤ）などの光線の所定の波長帯を照射できる光源が人工標識として用いられ、標識の光源から照射される信号だけがカメラ画像に取られるように、該当する波長帯のみを伝達する光学フィルタがカメラに装着される。したがって、人工標識を検出する画像処理手段は単純化されることができ、認識信頼性もまた、改善されることができる。しかしながら、標識の光源は異なる形態を有しないため、標識は互いに適切に識別されなければならない。標識の光源を識別するために、光源を連続的に消灯／点灯することによる標識検出の方法が提案された。しかしながら、光源を連続的に消灯／点灯する過程は、標識の数に比例して多大な時間を要する。また、標識の認識はロボットが停止した状態で実行されなければならないため、位置情報はリアルタイムで提供されることができない。したがって、この方法は移動中に適用されることができない。
【０００７】
上記のように、オデメトリ方法と人工標識を利用する従来の方法の両方はいくつかの短所を有する。オデメトリを利用する方法は、近距離で高い正確性を提供するが、相対的な測位方法のために、誤差は駆動距離が増加するにつれて累積される。したがって、この方法は容易ではないと考えられる。他方で、人工標識を利用した測位方法は、標識が連続的に検出されれば絶対的位置情報を与えることができるが、標識の検出が障害によって失敗する場合、位置情報を与えられない。また、測位システムによって覆われる空間が大きくなれば、標識を設置することは大きな負担となる。
【０００８】
加えて、人工標識を利用した方法は、例えば照明のような外部に敏感で、標識が人工標識として区別できるパターンを利用するパターン認識処理を通して検出される場合、標識を確実に検出することができない。光源と光学フィルタが標識とカメラに導入される場合ですら、各々、この問題を解決するために、たとえ標識が適切に検出されたとしても、互いから標識を区別することが困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、人工標識の位置算出方法とオデメトリの位置算出方法とを連動して、標識の検出の失敗又は標識の一時的な遮断にかかわらず、任意の広い室内区域に渡って少ない標識を使用するだけで、連続した位置情報を算出することができるシステム及び方法を提供する。
【００１０】
また本発明は、標識の光源の点灯／消灯制御をすることなしで例えば照明のような外部状態の変化にかかわらず標識の光源と光学フィルタを用いて２４時間リアルタイムで標識を識別する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の特徴によると、オデメトリと人工標識との連動を利用するリアルタイム位置算出システムは、人工標識が設置される特定空間を撮像することによって獲得される映像から移動ロボットに対する２次元映像座標系の位置に対応する前記人工標識の映像座標値を検出する標識検出部と、前記人工標識の位置座標値を前記移動ロボットの実３次元空間座標系の位置に対応する位置座標値に対する前記２次元映像座標系の位置に対応する映像座標値に変換することによって獲得される前記人工標識の予測映像値と、前記人工標識の位置座標値を検出する前記標識検出部によって検出される映像座標値と、を比較する標識識別部と、前記標識検出部によって検出される映像座標値と、前記標識識別部によって検出される位置座標値と、に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる移動ロボットの現在位置座標値を算出する第１位置算出部と、前記移動ロボットのオデメトリ情報に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる前記移動ロボットの現在位置座標値を算出する第２位置算出部と、前記第１位置算出部で算出される位置座標値が存在する場合、前記第１位置算出部で算出される位置座標値を用いて、前記第１算出部で算出される前記位置座標値が存在しない場合に前記第２位置算出部で算出される位置座標値を用いて、前記移動ロボットの現在位置座標値に更新する主制御部と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、広い区域を覆うことができる測位システムは、オデメトリを用いて少数の標識だけで構築されることができる。したがって、測位システム構築のための費用や時間を低減することが可能である。また、標識の位置算出を失敗する場合でさえ、位置情報を提供できる安全な測位システムを提供することができる。
【００１３】
また、本発明によれば、ロボットは位置把握のために停止する必要がなく、少数の標識を設置することによって、標識検出が遮断されたり又は失敗しても、任意の広い室内区域の全域でリアルタイム位置情報を連続して提供することができる。したがって、移動ロボットは任意のところで安定的に位置把握をすることができ、これによって所望の目的地に経路計画を立てて自由に駆動できる。
【００１４】
また、本発明によれば、例えば、天井の高さなど室内環境の構造やサイズに関係なく位置情報を提供できる測位システムを構築することができる。したがって、多様な室内環境で移動ロボットを使用でき、ロボットサービスの適用の幅が広くすることができる。
【００１５】
また、本発明によれば、ロボットの駆動状態に関係なくリアルタイムで連続的に位置情報が算出されるので、算出される位置情報に基づいて動的に経路計画の変更が可能になる。したがって、ロボットのスムーズなモーション制御及び動的な障害物の回避、駆動中の目的地変更などが可能になる。
【００１６】
また、本発明によれば、ロボットはその動きを停止したり、又は位置把握のための別途の時間遅延を要しない。したがって、作業空間内での作業効率を向上させることができる。
【００１７】
また、本発明によれば、照明など外部環境の変化に関係なく一日中位置情報を提供することができる。したがって、安全なロボット駆動が可能になり、特にロボット監視サービスが夜間に提供されることができる。
【００１８】
また、本発明の映像座標予測を利用した標識識別方法では、標識の光源の代わりに幾何学的標識又は自然標識が使用された場合にも、映像処理過程で認識された標識の映像座標と予測される映像座標とを比較することにより、認識が適当に実行されたかどうかを検証することができる。したがって、通例的な標識の位置算出システムの信頼性を高めることができる。
【００１９】
また、本発明の位置算出システムは、移動ロボットと同様に手作業で移動される他の装置や器具に適用することができる。
【００２０】
本発明によると、室内の絶対座標がリアルタイムで提供される。したがって、室内環境の環境マップが超音波、赤外線又は視覚センサを用いて作られた場合、本発明によって提供される絶対位置情報に基づいて測定されたデータを反映することによってより正確に環境マップを描くことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態によるオデメトリと人工標識との連動を利用するリアルタイム位置算出システムの構成要素を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による移動ロボットによって実行される標識を撮像する過程を示す概略図である。
【図３Ａ】移動ロボットに備えられた一般的なカメラで撮像されるイメージである。
【図３Ｂ】本発明の一実施形態による光学フィルタを使用する移動ロボットに備えられたカメラで撮像されるイメージである。
【図４】本発明の一実施形態によるオデメトリと人工標識との連動を利用するリアルタイム位置算出処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態による空間座標系と映像座標系間の変換関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明の特徴によると、オデメトリと人工標識との連動を利用するリアルタイム位置算出システムは、人工標識が設置される特定空間を撮像することによって獲得される映像から移動ロボットに対する２次元映像座標系の位置に対応する前記人工標識の映像座標値を検出する標識検出部と、前記人工標識の位置座標値を前記移動ロボットの実３次元空間座標系の位置に対応する位置座標値に対する前記２次元映像座標系の位置に対応する映像座標値に変換することによって獲得される前記人工標識の予測映像値と、前記人工標識の位置座標値を検出する前記標識検出部によって検出される映像座標値と、を比較する標識識別部と、前記標識検出部によって検出される映像座標値と、前記標識識別部によって検出される位置座標値と、に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる移動ロボットの現在位置座標値を算出する第１位置算出部と、前記移動ロボットのオデメトリ情報に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる前記移動ロボットの現在位置座標値を算出する第２位置算出部と、前記第１位置算出部で算出される位置座標値が存在する場合、前記第１位置算出部で算出される位置座標値を用いて、前記第１算出部で算出される前記位置座標値が存在しない場合に前記第２位置算出部で算出される位置座標値を用いて、前記移動ロボットの現在位置座標値に更新する主制御部と、を備える。
【００２３】
前記人工標識は固有の識別情報を有し、特定波長帯の光線を照射する電界発光素子又は発光ダイオードのような光源を備えることができる。
【００２４】
前記標識検出部は、前記人工標識に含まれる光源によって照射された光線の特定波長帯だけを伝達することができる光学フィルタを有するカメラを備えることができる。
【００２５】
前記移動ロボットは、前記人工標識の光源を選択的に点灯／消灯するオン／オフ信号を発生する標識制御部を含むことができ、各々の前記人工標識は、前記標識制御部から信号を受信して光源の点灯／消灯を制御する光源制御部を備えることができる。
【００２６】
前記人工標識は、前記移動ロボットが移動する区域内に少なくとも二つ以上提供される。
【００２７】
前記主制御部は、有線信号通信又は無線信号通信を通じて信号を送信することによって前記移動ロボットに備えられたカメラ又はオドメータを制御することができる。
【００２８】
前記主制御部は、前記移動ロボットの現在位置座標値を更新し、第１位置算出部又は第２位置算出部から獲得される位置座標値を受信し、再び前記移動ロボットの現在位置座標値を更新する過程を反復することができる。
【００２９】
前記標識検出部は、前記移動ロボットを２次元映像座標系の中心点としてみなすことによって獲得される映像座標値に基づいて前記人工標識の映像座標値を算出する。
【００３０】
前記標識識別部は、前記人工標識の予測映像値と、前記標識検出部から検出される映像座標値と、の間の誤差を算出し、最小の誤差を有する映像座標値と対応する人工標識の位置座標値を算出することができる。
【００３１】
前記第１位置算出部は、前記標識検出部によって検出される映像座標値と、前記標識識別部から検出される位置座標値と、を用いて前記映像座標系を前記空間座標系に変換するために要求される倍率、２次元回転係数、２次元平行移動定数を算出し、前記２次元映像座標系の中心点に対応する前記移動ロボットの映像座標値を前記空間座標系の位置座標値に変換することができる。
【００３２】
前記第２位置算出部は、前記移動ロボットの輪に取り付けられたホイールセンサを用いてロボットの移動速度を測定し、前記移動速度に対応する移動距離に基づいて前記移動ロボットの現在位置座標値を算出することができる。
【００３３】
本発明の他の特徴によると、オデメトリと人工標識との連動を利用するリアルタイム位置算出方法は、（ａ）人工標識が設置される特定空間を撮像することによって獲得される映像から移動ロボットに対する２次元映像座標系の位置に対応する前記人工標識の映像座標値を検出するステップと、（ｂ）人工標識の位置座標値を前記移動ロボットの実３次元空間座標系の位置に対応する位置座標値に対する前記人工標識の位置座標値を前記２次元映像座標系の位置に対応する映像座標値に変換することにより獲得される前記人工標識の予測映像値と、前記人工標識の位置座標値を検出する標識検出部によって検出される映像座標値と、を比較するステップと、（ｃ）映像座標値の前記（ａ）の検出で検出される映像座標値と、予測映像値の前記（ｂ）の比較で検出される位置座標値と、に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる前記移動ロボットの現在位置座標値を算出するステップと、（ｄ）前記移動ロボットのオデメトリ情報に基づく所定の位置算出アルゴリズムを用いる前記移動ロボットの現在位置座標値を算出するステップと、（ｅ）現在位置座標値の前記（ｃ）の算出で算出される位置座標値が存在する場合に現在位置座標値の前記（ｃ）の算出で算出される位置座標値を用い、前記（ｃ）の算出で算出される位置座標値が存在しない場合に現在位置座標値の前記（ｄ）の算出で獲得される位置座標値を用いて、前記移動ロボットの現在位置座標値を更新するステップと、を備える。
【００３４】
図１は本発明の一実施形態によるリアルタイム移動ロボット位置算出システムの構成要素を示すブロック図である。図２は本発明の一実施形態による移動ロボットによって実行される標識を撮像する過程を示す概略図ある。図３Ａは移動ロボットに備えられた一般的なカメラで撮像されるイメージである。図３Ｂは本発明の一実施形態による光学フィルタを使用する移動ロボットに備えられたカメラで撮像されるイメージである。
【００３５】
図２は、図１の標識検出部１００の映像を獲得する過程を示すものであり、図３Ａ及び図３Ｂは、図２の過程を通して獲得される映像を示す。それらは図１と関連して記載される。
【００３６】
図１を参照すれば、本発明の実施例のシステムは標識検出部１００、標識識別部１１０、第１位置算出部１２０、第２位置算出部１３０、主制御部１４０及び標識制御部１５０を含む。
【００３７】
標識制御部１５０は、標識の光源の点灯／消灯を制御する。各々の標識の光源は特定波長及び輝度の光を放つことができる発光ダイオード（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ：ＬＥＤ）や電界発光素子を有し、外部の通信制御モジュールを通して信号によってターンオン又はターンオフされることができる。また、各々の標識は他の標識と区別するために固有の識別ＩＤを有し、作業空間の天井に通例取り付けられる。標識が作業空間に設置される位置（すなわち、空間座標）は実際の測定を通して保存される。
【００３８】
標識検出部１００は、カメラを通した映像信号入力から標識の映像座標を検出する。好ましくは、カメラは対応する標識の光源から照射される光線の特定波長のみを伝達する光学フィルタを有する。また、図２に示されるように、カメラはカメラのレンズが天井を見るように移動ロボットに搭載され、カメラの光学軸は地面と垂直となる。カメラに装着された光学フィルタは、標識の光源と同じ波長を有する光線のみを伝達するように設計され、図３Ｂで示される映像が獲得される。その結果、標識を検出するための映像処理過程を簡略化することができ、照明など外部状態の変化に関係なく一日中標識が検出されることを可能にする。
【００３９】
標識識別部１１０は、検出された標識を識別する。標識の光源と同じ波長帯を有する光線のみを伝達する光学フィルタは標識を検出するための映像処理過程で使用されるため、標識の検出のために映像処理過程は映像信号で実行される二値化過程を通して特定の重要な値以上又は同等の輝度を有する領域を検出することによって容易に実行される。光源を検出することによって獲得される標識の映像座標は二値化を通して検出される領域の中心座標として決定される。
【００４０】
第１位置算出部１２０は、作業空間において対応する標識に対して予め保存された空間座標及び標識の検出された映像座標に基づいてロボットの空間座標と方向を算出する。
【００４１】
検出された標識の数が標識検出処理を通してロボットの位置を算出するのに十分であると決定される場合、ロボットの位置は検出された標識の映像座標及び対応する標識について予め保存された空間座標に基づいて算出される。標識の空間座標を参照するために、検出される標識は予め識別されなければならない。次の記載は検出される標識が識別される場合に実行される位置算出処理にのみ関連する。位置算出処理のより詳細な説明は図３に関連して下記に与えられる。
【００４２】
ロボットの位置を算出するために、少なくとも２つの標識が検出されなければならない。少なくとも３つの標識は位置算出において最小誤差とすることができる。検出された２つの標識を各々Ｌi、Ｌjとし、検出される映像座標を（ｘi，ｙi）、（ｘj，ｙj）、予め保存された空間座標を（Ｘi，Ｙｉ，Ｚi）、（Ｘj，Ｙj，Ｚj）とする。ここでは、Ｚ軸座標は、カメラと標識との間の垂直距離を表し、ロボットを運用する室内空間の天井の高さの変化にかかわらず正確な位置情報を獲得するために必要である。言い換えると、もし天井の高さが一定ならば、本発明の方法は別途の天井の高さ情報を必要としない（すなわち、Ｚ軸座標）。
【００４３】
まず、オリジナルの映像座標からカメラレンズの歪曲を補正した映像座標（ｐi，ｑi）、（ｐj，ｑj）は、次の数式で計算される。
【００４４】
【数１】
2009544966.tif 000003
【００４５】
前記の数式で、ｆx、ｆyは、焦点距離を示し、ｃx、ｃyはレンズ中心の映像座標を表すカメラの内部パラメータを示し、ｋ1、ｋ2、ｋ3はカメラ較正処理を通して得られる変数に対応するレンズ歪曲係数を示す。この数式では、２つの標識を区別するための添字インデックスを付けずに、検出された映像座標値は（ｘ，ｙ）として表記され、レンズ歪曲の補正によって得られた座標値は（ｐ，ｑ）と表記される。
【００４６】
カメラレンズ歪曲の補正は正確な位置を算出するために必要である。特に、魚眼レンズがカメラの視野を広げるために使用される場合に、この処理は必須である。レンズ歪曲補正は検出される標識の映像座標のみについて行うので、追加の演算時間は必要とされない。
【００４７】
次いで、高さ正規化処理は標識が取り付けられる天井の高さの違いによって引き起こされる映像座標の変化を除去するために実行される。上記のように、この処理は室内全体にわたって天井の高さが一定であれば除くことができる。天井に取り付けられる標識の映像座標は、天井の高さが高いほど原点とより遠い標識の映像座標となり、一方で、天井の高さが低いほど原点とより近い標識の映像座標となるように、天井の高さは反比例関係にある。したがって、歪曲補正された映像座標（ｐi，ｑi）、（ｐj，ｑj）から基準高さｈに高さ正規化された映像座標（ｕi，ｖi）、（ｕj，ｖj）は、次の数式によって与えられる。
【００４８】
【数２】
2009544966.tif 000004
【００４９】
ｈは、任意の正の定数。
【００５０】
次いで、ロボットの位置情報（ｒx，ｒy，θ）は、歪曲補正及び検出された標識の高さ正規化を実行することによって獲得される映像座標（ｕi，ｖi）、（ｕj，ｖj）、及び保存された空間座標（Ｘi，Ｙi，Ｚi）、（Ｘj，Ｙj，Ｚj）を用いて算出され、θは空間座標系のＹ軸に対するロボットの方向角である。
【００５１】
カメラが天井を垂直に眺めるため、ロボットは映像の中心に位置されるものとする。すなわち、ロボットの映像座標は（ｃx，ｃy）になる。ロボットの空間座標（ｒx，ｒy）は標識Ｌ1、Ｌ2の映像座標を空間座標に変換し、（ｃx，ｃy）に適用することによって獲得される。カメラが天井を垂直に眺めるため、座標系変換はスケール変換、２次元回転変換、２次元平行移動を通して実行され、次のように求められる。
【００５２】
【数３】
2009544966.tif 000005
【００５３】
ここで、倍率ｓは、位置算出に用いられる標識対に関係なく一定であり、最初の位置算出を実行することにより得られた値は、後の標識識別処理のための映像座標を予測するためにメモリに保存される。
【００５４】
上記の方法で、ロボットの位置は映像と以前に保存された標識の空間座標から得られる映像座標に基づいて算出される。これを逆に適用すれば、映像座標はロボットの位置と対応する標識の空間座標に基づいてカメラ映像から得られることができる。
【００５５】
ロボットの現在位置を（ｒx，ｒy，θ）、標識Ｌkの空間座標を（Ｘk，Ｙk，Ｚk）とし、ｋ＝１、ｎは設置される標識の総数とする。そして、レンズ歪曲と高さの正規化とを考慮しない場合のＬkの予測される映像座標
【００５６】
【数４】
2009544966.tif 000006
【００５７】
は、次の数式により計算される。
【００５８】
【数５】
2009544966.tif 000007
【００５９】
標識の高さ及びレンズ歪曲が算出された
【００６０】
【数６】
2009544966.tif 000008
【００６１】
に反映されるならば、最終的な予測される映像座標
【００６２】
【数７】
2009544966.tif 000009
は次の数式によって与えられる。
【００６３】
【数８】
2009544966.tif 000010
【００６４】
第２位置算出部１３０は、オデメトリに基づいて位置情報を算出する。好ましくは、移動ロボットはエンコーダなどオデメトリ情報を獲得できるセンサを有する。
【００６５】
オデメトリを利用した位置情報は、ロボット両輪の移動速度に基づいて算出される。輪の移動速度は各々の輪に取り付けられたホイールセンサを用いて測定される。時刻ｔ−１でのロボットの位置を
【００６６】
【数９】
2009544966.tif 000011
【００６７】
、時刻ｔでの両輪の移動速度をｖl、ｖr、輪間隔をｗ、時刻ｔ−１と時刻ｔとの間の時間をＤｔとし、時刻ｔでのロボット位置
【００６８】
【数１０】
2009544966.tif 000012
【００６９】
は次の数式のように計算されることができる。
【００７０】
【数１１】
2009544966.tif 000013
【００７１】
ただし、
【００７２】
【数１２】
2009544966.tif 000014
【００７３】
時刻ｔで計算される位置情報は、次の時刻ｔ＋１での位置情報を算出するために用いられる。標識の位置算出が失敗した時点での位置情報は最初の位置情報として用いられる。
【００７４】
主制御部１４０は、作業空間における標識の空間座標及びカメラのレンズ歪曲係数を保存し、標識モードとオデメトリモードの切り替えが自動的に実行されながら連続的な位置情報が算出されるように全体的に各モジュールを制御する。
【００７５】
図４は本発明の一実施形態による移動ロボットのリアルタイム位置算出処理を示すフローチャートである。
【００７６】
図５は本発明の一実施形態による空間座標系と映像座標系間の変換関係を示すグラフである。
【００７７】
図５は移動ロボットのリアルタイム位置算出処理で映像座標と位置座標間の変換に用いられる空間座標系と映像座標系と同時に示し、図４と関連してより詳細に記載する。
【００７８】
まず、人工標識の点灯／消灯動作が制御される一方で、移動ロボットの初期位置情報が算出される。初期位置の算出は人工標識が設置される場所で行われる。初期位置が算出された後、位置情報は任意の標識がカメラの視野内で継続的に検出される限り標識基盤位置算出処理を通してリアルタイムで更新される（すなわち、人工標識モード）。標識の検出が失敗した場合、例えば、ロボットが異動するにつれて標識がカメラの視野外に消える場合、又は標識が障害物によって一時的に遮断される場合、位置算出処理はオデメトリモードに切り替えられ、続く位置情報はオデメトリを用いて算出される（オデメトリモード）。オデメトリモードでは、標識が位置更新周期ごとにカメラ映像に検出されるかどうかが検査される。標識が検出されない場合には、位置情報はオデメトリモードで継続的に算出される。標識が検出される場合には、位置情報は人工標識モードで算出される。
【００７９】
初期位置認識はロボットが最初に全く位置情報を有していない場合に室内でロボットの位置を認識するためになされる。初期位置が算出される時、ロボットの位置情報がないため、映像処理のみを通して検出された標識を識別することは不可能である。したがって、標識は従来の制御方法を用いる初期位置算出処理で識別される（すなわち、標識の光源を連続的に点灯／消灯させることによって）。具体的に言うと、他の光源が消灯される状態で室内に設置される複数の光源のうち一つのみ点灯される。光源が点灯するコマンドは標識制御モジュールを通して光源に対応する点灯信号を送信することにより行われることができる。以後、検出された光源は標識制御モジュールを通して消灯信号を送信する標識として識別されるように、映像はカメラを用いて獲得され、光源は映像で検出される。次いで、標識検出処理は検出された標識の数がロボットの位置を算出するのに十分になるまで繰り返されるように、次の標識が選択され点灯信号が送信される。
【００８０】
検出される標識の数が位置を算出するために十分になり、標識が上記の過程を経て識別される場合、ロボットの初期位置情報は上記の標識基盤位置算出方法を適用することによって算出される。初期位置認識は標識が設置されている場所で実行されなければならないことに留意すべきである。
【００８１】
この初期位置認識処理は、ロボットが停止した状態で標識の光源を連続的に点灯及び消灯させながら、映像を獲得し、標識を検出する過程が実行されなければならないように時間がかかるが、本処理はロボットが初期化されるときに一度だけ実行されるため、全体的なロボットの駆動には影響を与えない。
【００８２】
他の方法として、ロボットは特定位置で常に駆動を開始するように制御することができ、この特定位置は初期位置として設定されることができる。例えば、充電システムがロボットを運用するために必要であることに考慮すれば、充電システムの位置は初期位置として設定されることができる。
【００８３】
標識基盤位置更新ステップでは、映像は所定の時間間隔でカメラから獲得され、標識は獲得される映像から検出され、そしてロボットの位置情報は更新される（人工標識モード）。映像速度は、カメラにより決定される。例えば、１秒当たり３０フレームの映像を獲得できる一般的なカメラを使用される場合、ロボットの位置更新周期は３０Ｈｚで設定されることができる。この処理は、標識がカメラの視野内で検出される限り継続的に実行される。
【００８４】
駆動中に人工標識基盤でロボットの位置情報を更新する方法は、次の通りである。まず、カメラ映像に検出された標識の数が現在位置更新周期（時刻ｔ）内でロボットの位置を算出するために十分であるとする。検出した標識を識別するために、室内に設置される標識ごとの映像座標は直前の時刻（例えば、時刻ｔ−１）におけるロボットの位置に基づいて予測される。映像座標を予測する上述の方法はこの方法で使用される。予測される映像座標は現在位置に基づくのではなく、ロボットの直前の位置で算出されるため、ロボットが時刻ｔからｔ−１間の時間間隔の間に移動すれば予測される映像座標は現在位置座標から外れる可能性がある。しかしながら、ロボットの駆動速度は制限され、カメラの映像速度は十分速いため、誤差はとても大きいわけではない。
【００８５】
例えば、カメラの映像速度が１秒当たり３０フレームを設定され、ロボットの移動速度が３ｍ／ｓと仮定すれば、ロボットは物理的に映像撮像間隔の間に１０ｃｍ移動する。したがって、一般的な天井の高さを考慮すると、映像では数ピクセルだけ変わる。その結果、現在映像で該当する標識の直前の位置に最も近いものであると検出される標識の映像座標は標識の現在位置の映像座標として予測されることができるように、検出される標識は識別されることができる。
【００８６】
他の方法として、現在位置更新周期でカメラ映像で検出される標識は以下のように識別されることができる。
【００８７】
現在位置直前の更新周期で検出される標識以外でロボットと最も近い標識は同じ標識となり、追跡する。
【００８８】
直前の検出された標識がカメラの視野から消え、そして新しい標識がロボットが移動するにつれてカメラの視野内で検出される場合、新しい標識は上記の映像座標予測方法を用いて識別されることができる。
【００８９】
検出される標識が上記のように識別される場合、ロボットの位置情報は該当する標識のために予め保存された空間座標を参照することによる上記の標識基盤位置算出方法を用いて算出され、以後、現在位置情報はこの座標情報を用いて更新される。更新された位置情報は位置情報更新周期の以降の過程において映像座標を予測するために用いられる。リアルタイムで位置情報を提供するために、この処理は標識が検出される限り繰り返される。
【００９０】
ロボットが移動するにつれて、標識がカメラの視野から消えた時、又は障害物によって遮断される時に標識検出が失敗したなら、算出モードはオデメトリモードに変更され、続く位置情報はオデメトリを用いて算出される。
【００９１】
オデメトリモードでは、位置情報は上記のオデメトリ情報を用いて更新される一方で、カメラ映像は標識が検出されたかどうかを検査するために位置情報更新周期ごとに獲得される。標識がカメラの視野内で検出される場合、算出モードは後述する方法を用いて自動的に人工標識モードに戻る。
【００９２】
ロボットの位置情報がオデメトリモードで算出されながら標識がカメラの視野内で検出される場合は、各々の標識の映像座標はオデメトリを用いて算出されるロボット位置情報に基づいて予測される。映像座標の予測は上記の標識映像座標予測方法を用いて実行さる。検出される標識は標識基盤位置更新方法と同様の方法で識別され、検出された標識の現在の映像座標に最も近い映像座標は、標識の現在の座標として予測される。標識がしけ別されると、標識基盤位置計算方法を用いて位置が計算され、現在位置が更新される。続く位置情報は人工標識モードで算出される。
【００９３】
映像座標がオデメトリモードで獲得される位置情報に基づいて予測される場合、標識の予測される映像座標と実際の映像座標の間の誤差はオドメータのエラーによって生じる。しかしながら、オデメトリは近距離で比較的正確な位置情報を提供するため、駆動距離が長すぎない限り標識を連続的に識別することができる。
【００９４】
本発明はまた、コンピュータ読み取り可能媒体にコンピュータ読み取り可能なコードとして具現することができる。コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータシステムによって読み取られるデータが保存されるあらゆる記録装置である。コンピュータ読み取り可能媒体の例には、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ−Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ＿ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク及び光データ保存装置、キャリアウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）を含む。コンピュータ読み取り可能媒体はまた、コンピュータ読み取り可能コードが区分された方法で保存され、そして実行されるように、コンピュータシステムと連結されたネットワークを介して区分されることができる。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明によれば、室内空間の絶対的座標がリアルタイムで提供できる。したがって、室内環境についての環境地図が超音波や赤外線又はビジョンセンサを利用して作成される場合、本発明で提供される絶対的位置情報に基づいて測定されたデータを反映することにより、さらに正確な環境地図を作成することができる。
【図１】
2009544966.tif 000015
【図２】
2009544966.tif 000016
【図３Ａ】
2009544966.tif 000017
【図３Ｂ】
2009544966.tif 000018
【図４】
2009544966.tif 000019
【図５】
2009544966.tif 000020
【国際調査報告】
2009544966.tif 000021
2009544966.tif 000022