(57)【要約】      （修正有）【課題】自己位置推定の精度を向上することができる自律移動体、自己位置推定方法、地図情報作成システム、及び地図情報作成方法を提供する。【解決手段】本発明の自律移動体は、周囲の障害物までの距離に応じた距離データを測定するレーザセンサと、記移動環境の異なる測定面での２次元の推定用地図情報を複数記憶する地図情報記憶部２２と、自己位置又はレーザセンサの測定角度に基づいて、地図情報記憶部２２に記憶された複数の推定用地図情報の中から１つの推定用地図情報を選択する地図情報選択部２６と、地図情報選択部２６で選択された推定用地図情報とレーザセンサで測定された距離データとに基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部２３と、を備えた。【選択図】図５
2011209845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動環境内の推定用地図情報に基づいて自己位置を推定して、前記移動環境内を移動する自律移動体であって、
周囲の障害物までの距離に応じた距離データを測定するセンサ部と、
前記移動環境内の障害物の配置に応じた２次元の推定用地図情報を複数記憶する地図情報記憶部であって、前記移動環境の異なる測定面での推定用地図情報を記憶する地図情報記憶部と、
前記自己位置又は前記センサ部の測定角度に基づいて、前記地図情報記憶部に記憶された複数の推定用地図情報の中から１つの推定用地図情報を選択する地図情報選択部と、
前記地図情報選択部で選択された推定用地図情報と前記センサ部で測定された距離データとに基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部と、を備えた自律移動体。
【請求項２】
前記センサ部の測定角度を測定する角度センサをさらに備え、
前記地図情報記憶部が異なる角度の測定面の推定用地図情報を記憶しており、
前記角度センサの測定結果に応じて、前記位置情報選択部が前記推定用地図情報を選択する請求項１に記載の自律移動体。
【請求項３】
前記自己位置推定部で推定された自己位置が所定の位置を越えたら、前記地図情報選択部が選択する推定用地図情報を切り替える請求項１、又は２に記載の自律移動体。
【請求項４】
前記移動環境内の障害物の位置に応じて、前記推定用地図情報を切り替える位置が予め設定されている請求項３に記載の自律移動体。
【請求項５】
前記推定用地図情報を切り替える時に、前記自律移動体の移動が停止することを特徴とする請求項３、又は４に記載の移動体。
【請求項６】
前記距離データに応じた距離画像データと、前記推定用地図情報とをパターンマッチングして、自己位置を推定する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の自律移動体。
【請求項７】
移動環境内の推定用地図情報に基づいて自己位置を推定して、前記移動環境内を移動する自律移動体であって、
周囲の障害物までの距離を測定するセンサ部と、
前記移動環境内の障害物の配置に応じた２次元の推定用地図情報を記憶する地図情報記憶部と、
前記自律移動体の移動中に前記センサ部で測定された距離に基づく距離画像データを切り出して、前記推定用地図情報に合成する地図情報作成部と、
前記距離画像データが合成された前記推定用地図情報と、合成した後の前記センサ部の測定結果と、に基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部と、を備える自律移動体。
【請求項８】
前記移動環境の一部の領域に対応して、前記距離画像データが切り出され、
前記移動環境の前記一部の領域が、前記障害物の可動範囲に基づいて設定されている請求項７に記載の自律移動体。
【請求項９】
移動環境内の自己位置推定に用いられる推定用地図情報を作成する地図情報作成システムであって、
所定の測定面において、前記移動環境の障害物までの距離を測定するセンサ部と、
前記移動環境における前記センサ部の位置を測定する位置測定部と、
前記センサ部の測定面の角度を変更する角度変更機構と、
異なる角度の測定面において前記センサ部が測定した距離に応じた距離画像データを合成して、前記推定用地図情報を作成する地図情報作成部と、を備える地図情報作成システム。
【請求項１０】
移動環境内の推定用地図情報に基づいて自己位置を推定する移動体における自己位置推定方法であって、
周囲の障害物までの距離に応じた距離データを測定するステップと、
前記移動環境内の障害物の配置に応じた２次元の推定用地図情報が異なる測定面毎に記憶された地図情報記憶部から、前記移動体の位置又は姿勢に基づいて、１つの推定用地図情報を選択するステップと、
選択された前記推定用地図情報と、前記距離データと、に基づいて自己位置を推定するステップと、を備える自己位置推定方法。
に基づいて自己位置を推定するステップと、を備える自己位置推定方法。
【請求項１１】
前記距離データを測定するセンサ部の測定角度を測定するステップをさらに備え、
前記地図情報記憶部が異なる角度の測定面の推定用地図情報を記憶しており、
前記測定角度に応じて、前記推定用地図情報を選択する請求項１０に記載の自己位置推定方法。
【請求項１２】
推定された前記自己位置が、所定の位置を越えたら、別の推定用地図情報に切り替える請求項１０、又は１１に記載の自己位置推定方法。
【請求項１３】
前記移動環境内の障害物の位置に応じて、前記推定用地図情報を切り替える位置が予め設定されている請求項１２に記載の自己位置推定方法。
【請求項１４】
前記推定用地図情報を切り替える時に、前記自律移動体の移動が停止することを特徴とする請求項１２、又は１３に記載の自己位置推定方法。
【請求項１５】
前記距離データに応じた距離画像データと、前記推定用地図情報とをパターンマッチングして、自己位置を推定する請求項１０乃至１４のいずれか１項に記載の自己位置推定方法。
【請求項１６】
移動環境内の推定用地図情報に基づいて自己位置を推定する移動体における自己位置推定方法であって、
周囲の障害物までの距離を測定するステップと、
前記自律移動体の移動中に前記センサ部で測定された距離に基づく距離画像データを切り出して、推定用地図情報に合成するステップと、
前記距離画像データが合成された前記推定用地図情報と、合成した後の前記センサ部の測定結果とに基づいて、自己位置を推定するステップと、を備える自己位置推定方法。
【請求項１７】
前記移動環境の一部の領域に対応して、前記距離画像データが切り出され、
前記移動環境の前記一部の領域が、前記障害物の可動範囲に基づいて設定されている請求項１６に記載の自己位置推定方法。
【請求項１８】
移動環境内の自己位置推定に用いられる推定用地図情報を作成する地図情報作成方法であって、
所定の測定面において、前記移動環境の障害物までの距離を測定するステップと、
前記移動環境における前記センサ部の位置を測定するステップと、
前記センサ部の測定面の角度を変更するステップと、
異なる角度の測定面において前記センサ部が測定した距離に応じた距離画像データを合成して、推定用地図情報を作成するステップと、を備える地図情報作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律移動体、自己位置推定方法、地図情報作成システム、及び地図情報作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、建物内部や屋外の限定された領域内を、周囲の環境に基づいて自律的に移動可能な自律移動型ロボットなどの移動体が開発されつつある。このような移動体は、予め記憶された移動する領域に関する移動マップ上において、現在の自己の位置から特定の目標地点までの移動経路を作成することで自律移動を可能とするため、通常、移動する領域内における自己位置を認識する機能を備えている。このような自律移動体を制御するための自己位置推定方法が特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１７６０３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ウェルキャブ車両（車椅子で搭乗可能な自動車）では、利用者が車椅子に乗ったまま、自動車内に乗り込む。このとき、従来の車椅子では、補助者がウインチを操作したり、車椅子が車両から落ちたりしないように補助する必要がある。さらに、搭乗まで時間がかかってしまう。よって、車椅子ユーザや補助者にとって大きな負担となっている。
【０００５】
そこで、本件出願人は、自律移動体を車椅子として利用して、ウェルキャブ車両に全自動で搭乗可能な機能を開発している。ウェルキャブ車両内では、シートなどの障害物が配置されている。このため、移動環境が複雑になり、自己位置推定による自律移動が困難である。しかしながら、特許文献１に記載の自己位置推定方法では、環境内に赤外線照射部を設ける必要が生じてしまう。実用上、ウェルキャブ車両内に赤外線照射部を設けることは困難である。従って、自己位置推定が正確に行うことが困難であるという問題点が生じてしまう。
【０００６】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、自己位置推定の精度を向上することができる自律移動体、自己位置推定方法、地図情報作成システム、及び地図情報作成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様にかかる自律移動体は、移動環境内の推定用地図情報に基づいて自己位置を推定して、前記移動環境内を移動する自律移動体であって、周囲の障害物までの距離に応じた距離データを測定するセンサ部と、前記移動環境内の障害物の配置に応じた２次元の推定用地図情報を複数記憶する地図情報記憶部であって、前記移動環境の異なる測定面での推定用地図情報を記憶する地図情報記憶部と、前記自己位置又は前記センサ部の測定角度に基づいて、前記地図情報記憶部に記憶された複数の推定用地図情報の中から１つの推定用地図情報を選択する地図情報選択部と、前記地図情報選択部で選択された推定用地図情報と前記センサ部で測定された距離データとに基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部と、を備えたものである。この構成によれば、適切な推定用地図情報を選択することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【０００８】
本発明の第２の態様にかかる自律移動体は、上記の自律移動体であって、前記センサ部の測定角度を測定する角度センサをさらに備え、前記地図情報記憶部が異なる角度の測定面の推定用地図情報を記憶しており、前記角度センサの測定結果に応じて、前記位置情報選択部が前記推定用地図情報を選択するものである。これにより、適切な推定用地図情報を選択することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【０００９】
本発明の第３の態様にかかる自律移動体は、上記の自律移動体であって、前記自己位置推定部で推定された自己位置が所定の位置を越えたら、前記地図情報選択部が選択する推定用地図情報を切り替えるものである。これにより、適切なタイミングで推定用地図情報を切り替えることができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１０】
本発明の第４の態様にかかる自律移動体は、上記の自律移動体であって、前記移動環境内の障害物の位置に応じて、前記推定用地図情報を切り替える位置が予め設定されているものである。これにより、適切な推定用地図情報を選択することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１１】
本発明の第５の態様にかかる自律移動体は、上記の自律移動体であって、前記推定用地図情報を切り替える時に、前記自律移動体の移動が停止することを特徴とするものである。これにより、推定用地図情報を切り替えるタイミングにおいても、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１２】
本発明の第６の態様にかかる自律移動体は、上記の自律移動体であって、前記距離データに応じた距離画像データと、前記推定用地図情報とをパターンマッチングして、自己位置を推定するものである。これにより、自己位置を正確に推定することができる。
【００１３】
本発明の第７の態様にかかる自律移動体は、移動環境内の推定用地図情報に基づいて自己位置を推定して、前記移動環境内を移動する自律移動体であって、周囲の障害物までの距離を測定するセンサ部と、前記移動環境内の障害物の配置に応じた２次元の推定用地図情報を記憶する地図情報記憶部と、前自律移動体の移動中に前記センサ部で測定された距離に基づく距離画像データを切り出して、前記推定用地図情報に合成する地図情報作成部と、前記距離画像データが合成された前記推定用地図情報と、合成した後の前記センサ部の測定結果と、に基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部と、を備えるものである。これにより、適切な推定用地図情報を用いることができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１４】
本発明の第８の態様にかかる自律移動体は、上記の自律移動体であって、前記移動環境の一部の領域に対応して、前記距離画像データが切り出され、前記移動環境の前記一部の領域が、前記障害物の可動範囲に基づいて設定されているものである。これにより、適切に合成することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１５】
本発明の第９の態様にかかる地図情報作成システムは、移動環境内の自己位置推定に用いられる推定用地図情報を作成する地図情報作成システムであって、所定の測定面において、前記移動環境の障害物までの距離を測定するセンサ部と、前記移動環境における前記センサ部の位置を測定する位置測定部と、前記センサ部の測定面の角度を変更する角度変更機構と、異なる角度の測定面において前記センサ部が測定した距離に応じた距離画像データを合成して、前記推定用地図情報を作成する地図情報作成部と、を備えるものである。これにより、自己位置推定に好適な推定用地図情報を作成することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１６】
本発明の第１０の態様にかかる自己位置推定方法は、移動環境内の推定用地図情報に基づいて自己位置を推定する移動体における自己位置推定方法であって、周囲の障害物までの距離に応じた距離データを測定するステップと、前記移動環境内の障害物の配置に応じた２次元の推定用地図情報が異なる測定面毎に記憶された地図情報記憶部から、前記移動体の位置又は姿勢に基づいて、１つの推定用地図情報を選択するステップと、選択された前記推定用地図情報と、前記距離データと、に基づいて自己位置を推定するステップと、を備えるものである。これにより、適切な推定用地図情報を選択することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１７】
本発明の第１１の態様にかかる自己位置推定方法は、上記の自己位置推定方法であって、前記距離データを測定するセンサ部の測定角度を測定するステップをさらに備え、前記地図情報記憶部が異なる角度の測定面の推定用地図情報を記憶しており、前記測定角度に応じて、前記推定用地図情報を選択するものである。これにより、適切な推定用地図情報を選択することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１８】
本発明の第１２の態様にかかる自己位置推定方法は、上記の自己位置推定方法であって、推定された前記自己位置が、所定の位置を越えたら、別の推定用地図情報に切り替えるものである。これにより、適切な推定用地図情報を選択することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００１９】
本発明の第１３の態様にかかる自己位置推定方法は、上記の自己位置推定方法であって、  前記移動環境内の障害物の位置に応じて、前記推定用地図情報を切り替える位置が予め設定されているものである。これにより、適切なタイミングで推定用地図情報を切り替えることができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００２０】
本発明の第１４の態様にかかる自己位置推定方法は、上記の自己位置推定方法であって、前記推定用地図情報を切り替える時に、前記自律移動体の移動が停止することを特徴とするものである。これにより、推定用地図情報を切り替えるタイミングにおいても、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００２１】
本発明の第１５の態様にかかる自己位置推定方法は、上記の自己位置推定方法であって、前記距離データに応じた距離画像データと、前記推定用地図情報とをパターンマッチングして、自己位置を推定するものである。これにより、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００２２】
本発明の第１６の態様にかかる自己位置推定方法は、移動環境内の推定用地図情報に基づいて自己位置を推定する移動体における自己位置推定方法であって、周囲の障害物までの距離を測定するステップと、前記自律移動体の移動中に前記センサ部で測定された距離に基づく距離画像データを切り出して、推定用地図情報に合成するステップと、前記距離画像データが合成された前記推定用地図情報と、合成した後の前記センサ部の測定結果とに基づいて、自己位置を推定するステップと、を備えるものである。これにより、適切な推定用地図情報を用いることができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００２３】
本発明の第１７の態様にかかる自己位置推定方法は、上記の自己位置推定方法であって、前記移動環境の一部の領域に対応して、前記距離画像データが切り出され、前記移動環境の前記一部の領域が、前記障害物の可動範囲に基づいて設定されているものである。これにより、適切に合成することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００２４】
本発明の第１８の態様にかかる地図情報作成方法は、移動環境内の自己位置推定に用いられる推定用地図情報を作成する地図情報作成方法であって、所定の測定面において、前記移動環境の障害物までの距離を測定するステップと、前記移動環境における前記センサ部の位置を測定するステップと、前記センサ部の測定面の角度を変更するステップと、異なる角度の測定面において前記センサ部が測定した距離に応じた距離画像データを合成して、推定用地図情報を作成するステップと、を備えるものである。これにより、自己位置推定に好適な推定用地図情報を作成することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、自己位置推定の精度を向上することができる自律移動体、自己位置推定方法、地図情報作成システム、及び地図情報作成方法を提供することを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明にかかるロボットの全体構成を模式的に示す図である。
【図２】本発明にかかるロボットが車両に進入する様子を示す上面図である。
【図３】本発明にかかるロボットが車両に進入する様子を示す側面図である。
【図４】本発明にかかるロボットの自己位置推定に用いられる推定用地図情報を示す図である。
【図５】本発明にかかる移動体の制御部の構成を示すブロック図である。
【図６】実施の形態１にかかる地図情報作成システムを示す図である。
【図７】実施の形態１にかかる地図情報作成システムによって作成された推定用地図情報を模式的に示す図である。
【図８】実施の形態１にかかる地図情報作成方法を示すフローチャートである。
【図９】車両を移動するロボットによる自己位置推定を説明する図である。
【図１０】実施の形態２にかかるロボットにおける推定用地図情報の切り替えを説明する図である。
【図１１】実施の形態２にかかる自己位置推定方法を示すフローチャートである。
【図１２】車両を移動するロボットによる自己位置推定を説明する図である。
【図１３】実施の形態３にかかるロボットが、推定用地図情報を取得している様子を示す図である。
【図１４】実施の形態３にかかるロボットが、推定用地図情報を読み出す様子を説明する図である。
【図１５】実施の形態３にかかる自己位置推定方法を示すフローチャートである。
【図１６】実施の形態３にかかる自己位置推定方法において、推定用地図情報を切り替えるフローを示すフローチャートである。
【図１７】実施の形態４にかかるロボットの自己位置推定に用いられる推定用地図情報を示す図である。
【図１８】実施の形態４にかかるロボットの自己位置推定で作成された推定用地図情報を示す図である。
【図１９】実施の形態４にかかる自己位置推定方法を示すフローチャートである。
【図２０】実施の形態４にかかる自己位置推定方法において、地図情報を作成するフローを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明に係る移動体の実施形態を、図面に基づいて詳細に説明する。但し、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
【００２８】
まず、本発明に係る移動体の一例であるロボットの構成について、図１を用いて説明する。図１はロボット１の構成を模式的に示す側面図である。本実施の形態では、ロボット１が、移動環境内を自己位置推定しながら、自律移動する自律移動体として説明する。ここでは、ロボット１が ウェルキャブ車両内を移動するものとして説明する。もちろん、移動環境は、ウェルキャブ車両に限られるものではない。
【００２９】
ロボット１は、本体１０と、前輪１１と、後輪１２と、レーザセンサ１３と、レーザセンサ１４と、角度変更機構１５と、制御部１６と、ジャイロセンサ１７とを備えている。前輪１１と、後輪１２は、本体１０に対して回転可能に取り付けられている。また、前輪１１と後輪１２は、例えば、モータによって回転する。例えば、前輪１１と後輪１２を前方の回転することで前進し、後方に回転することで後退する。さらに、前輪１１が左右両側に設けられている場合、左右の回転数を変えることで、左右に旋回する。なお、車輪の数は特に限定されるものではなく、２輪、３輪、４輪、あるいはそれ以上の数の車輪を有していても良い。
【００３０】
レーザセンサ１３、１４は、所定の測定面において、周囲の障害物までの距離に応じた距離データを測定する。レーザセンサ１３、１４は、例えば、レーザレンジファインダであり、ロボット１とともに移動する。レーザセンサ１３は、水平面において、一定の角度毎にレーザ光を出射する。そして、そのレーザ光が反射して戻るまでの時間に応じて、障害物までの距離を検出する。また、障害物までの距離とは、障害物の外形までの距離である。レーザ光は、例えば、全方位に対して１度毎に出射されている。よって、ある測定面において、全方位で障害物までの距離が測定される。それぞれの方位における距離が集合することで距離データが構成される。レーザセンサ１３、１４からの出力は、制御部１６に入力される。
【００３１】
そして、周囲の障害物までの距離に応じて距離画像データが取得される。尚、距離画像データとは、移動環境に存在する障害物までの距離値を各画素の画素値として有する２次元データである。この距離画像データと推定用地図情報を用いて、自己位置を推定する。また、ここでの障害物とは、ロボット１が衝突するおそれのあるものや、移動の妨げとなるものであり、壁などを含む。
【００３２】
レーザセンサ１３はロボット１の前方に、レーザセンサ１４はロボット１の後方に取り付けられている。レーザセンサ１３は前方１８０度を、レーザセンサ１４は後方１８０度を測定する。これにより、ロボット１の周りの全方位に対して距離情報を取得することができる。もちろん、レーザセンサ１３、１４の測定可能範囲は１８０°に限られるものではない。さらに、レーザセンサ１３、１４によるレーザ測定を行うことで、２次元の推定用地図情報を作成することができる。以下、レーザセンサ１３、１４による測定データをレーザデータと称することもある。
【００３３】
なお、レーザレンジファインダ以外の、ステレオカメラ、距離画像カメラ（例えば、ＳＲ−４０００）、３次元にレーザを照射して環境を測定するセンサ（例えば、リーグル）等を用いて距離データを測定しても良い。距離データを測定するセンサとして、光学的な測定を行うレーザセンサを用いたが、それ以外の方法で測定するセンサを用いても良い。また、一方のレーザセンサのみで測定を行っても良い。さらに、レーザセンサの数は２に限られるものではない。
【００３４】
さらに、レーザセンサ１３のチルト角を変える角度変更機構１５が設けられている。角度変更機構は、例えば、関節機構であって、本体１０に対するレーザセンサ１３の角度を変える。これにより、レーザセンサ１３が上、又は下を向き、ロボットのピッチ軸周りの角度が変化する。よって、レーザセンサ１３のチルト角、すなわち測定面の角度が変化する。角度変更機構１５には、回転角度を測定するエンコーダなどが設けられている。そして、角度変更機構１５の回転角度は、制御部１６に入力される。
【００３５】
さらに、本体１０の内部には、制御部１６とジャイロセンサ１７が内蔵されている。ジャイロセンサ１７は、ロボット１の姿勢角を検出するセンサであり、例えば、水平面（地面）に対する本体１０の角度を測定する。ジャイロセンサ１７の出力は、制御部１６に入力される。ジャイロセンサ１７の検出結果によって、ロボット１の仰角を求めることができる。従って、ジャイロセンサ１７の検出結果と、角度変更機構１５の関節角度によって、レーザセンサ１３の測定面の角度を求めることができる。また、ジャイロセンサ１７によって、レーザセンサ１４の測定面の角度も検出することができる。ここで、測定面の角度とは、水平面（地面）に対する角度であり、水平面と平行な場合を０度とする。
【００３６】
制御部１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、通信用のインタフェイスなどを有する演算処理装置である。また、制御部１６は、着脱可能なＨＤＤ、光ディスク、光磁気ディスク等を有し、各種プログラムや制御パラメータなどを記憶し、そのプログラムやデータを必要に応じてメモリ（不図示）等に供給する。もちろん、制御部１６は、物理的に一つの構成に限られるものではない。
【００３７】
制御部１６は、移動制御するための演算処理を行う。例えば、制御部１６は、自己位置推定を行う。そして、自己位置推定結果に応じて、前輪１１、後輪１２を駆動するためのモータ等を制御する。これにより、障害物と衝突せずに、自律移動することができる。なお、前輪１１及び後輪１２の一方のみが駆動輪であっても良い。制御部１６は、移動環境の推定用地図情報を記憶している。そして、推定用地図情報と、レーザセンサ１３、１４で測定された距離情報と、に基づいて自己位置を推定する。具体的には、推定用地図情報と、距離情報に応じた距離画像データとのパターンマッチングを行う。そして、パターンがマッチングした位置をロボット１の自己位置として推定する。そして、現在の自己位置から、障害物と衝突しないように移動終点まで移動する。ロボット１は、所定の座席位置を移動終点として移動する。
【００３８】
ロボット１がウェルキャブ車両を移動する様子を図２、図３に示す。図２、図３に示すように、ロボット１は、車外に設けられたスロープ５４を上って、車両５０内に入る。スロープ５４は、車両５０の後方に取り付けられている。ロボット１は、車両５０の後方から所定の連結位置（移動終点）まで移動する。連結位置までロボット１が移動したら、ロボット１を車両５０に連結する。このとき、スロープ５４から車両５０を移動する際、ロボット１は推定用地図情報を参照して、自己位置を推定している。
【００３９】
例えば、推定用地図情報は、図４に示すようになる、車両５０内では、車両５０の内壁、ギアボックス、シート、天井などが障害物となる。推定用地図情報は、これらの障害物に応じた、画像データである。図４では、太線が障害物の外形を示しており、点線がレーザ測定で測定された距離画像データを示している。そして、これらのパターンのマッチングを行うことで、自己位置推定が行われる。
【００４０】
具体的には、レーザデータと同じように、２次元空間を障害物の位置座標値を格納した点列データで表現することで、推定用地図情報が作成される。推定用地図情報は、図４に示すように、予め定義された座標系についての障害物の位置座標が格納されている。図４に示す太線が、障害物が存在していない空間と、障害物が存在している空間の境界線となる。推定した自己位置を参照して、推定用地図情報に含まれる障害物と衝突しないように、前進、右旋回、左旋回等をする。そして、自己位置推定を繰り返しながら、移動していく。これにより、障害物を避けながら自律移動することができる。なお、推定用地図情報と移動用地図情報は異なる地図情報であってもよい。
【００４１】
次に、制御部１６の構成について、図５を用いて説明する。図５は、制御部１６の構成を模式的に示すブロック図である。制御部１６は、地図情報作成部２１と、地図情報記憶部２２と、自己位置推定部２３と、駆動制御部２４と、チルト角制御部２５と、地図情報選択部２６を備えている。地図情報作成部２１は、移動環境の推定用地図情報を作成する。例えば、レーザセンサ１３、１４の測定によって、ある測定地点から障害物までの距離を求める。そして、ある測定地点から障害物までの距離に応じた距離データに基づいて、推定用地図情報を作成することができる。例えば、レーザセンサ１３、１４で取得した距離画像データに基づいて、推定用地図情報を作成する。例えば、ある地図情報に対して、その地図情報には存在していない障害物の情報を合成することで、推定用地図情報を作成する。
【００４２】
地図情報記憶部２２は、地図情報作成部２１で作成された推定用地図情報を記憶する。さらに、後述す量に推定用地図情報が複数格納されていても良い。推定用地図情報は、移動環境、すなわち、車両５０内、及びその周辺の障害物の位置座標等を有する２次元データである。なお、移動環境の推定用地図情報は、ロボット１と異なる別の装置によって、作成されても良い。すなわち、ロボット１と別のロボットや装置によって、レーザ測定を行っても良い。地図情報選択部２６は、地図情報記憶部２２に記憶されている複数の推定用地図情報の中から、１つの推定用地図情報を選択する。地図情報選択部２６は、ロボット１の位置や、角度に応じて、推定用地図情報を選択する。
【００４３】
自己位置推定部２３は、選択された推定用地図情報に基づいて、自己位置を推定する。すなわち、レーザセンサ１３、１４による距離画像データを推定用地図情報に対してパターンマッチングする。そして、このパターンマッチング結果から、推定用地図情報内のロボット座標、すなわち、移動環境内の自己位置が推定される。このように、推定用地図情報と、距離画像データとを比較することで、自己位置が推定される。２次元の推定用地図情報と、２次元の距離画像データとをマッチングすることで、演算時間を短縮化することができる。
【００４４】
駆動制御部２４は、前輪１１と後輪１２の駆動を制御する。すなわち、推定された自己位置と推定用地図情報に基づいて、移動方向を決定する。具体的には、駆動制御部２４は、自己位置を参照して、推定用地図情報内のどの方向に進めばよいかを決定する。これにより、例えば前輪１１と後輪１２の回転数や回転トルクに応じた指令値が、駆動モータに出力される。
【００４５】
チルト角制御部２５は、角度変更機構１５を制御する。すなわち、ジャイロセンサ１７での検出結果に応じて、角度変更機構１５を駆動する。これにより、レーザセンサ１３のチルト角が制御される。例えば、スロープ５４上でのロボット位置に応じて、チルト角を変更しても良い。
【００４６】
実施の形態１．
本実施の形態では、複数のレーザ測定結果に基づいて推定用地図情報が作成されている。そして、ロボット１が、推定用地図情報により自己位置推定を行っている。以下に推定用地図情報の作成について説明する。まず、推定用地図情報を作成するシステム構成に付いて、図６を用いて説明する。図６は、推定用地図情報を作成する作成システムの構成を示す図である。
【００４７】
本実施の形態においても、図６に示すように、ロボット１は、車両５０に進入する手前のスロープ５４に上っている。このシステムには、３次元位置測定器６１が設けられている。３次元位置測定器６１は、車両５０に対するロボット１を測定している。換言すると３次元位置測定器６１は、移動環境におけるレーザセンサ１３、１４の位置を測定している。３次元位置測定器６１は、例えば、東陽テクニカ社製のロボットキャリブレーションＲＯＣＡＬシステムである。また、車両５０には、障害物５２、５３が存在している。障害物５３は、床５１上に配置されたスロープギアボックスである。また、障害物５２は、例えば、天井５５に設けられた、跳ね上げサードシートである。
【００４８】
スロープ５４のたわみなどで、移動中のロボット１がピッチ方向に揺れてしまうことがある。揺れていないでレーザセンサ１３が水平になっている状態では、レーザセンサ１３が測定面Ａで測定を行うことになる。よって、レーザセンサ１３からのレーザ光は障害物５３には当たるが、障害物５２には当たらない。一方、揺れた状態では、レーザセンサ１３が測定面Ｂを測定することになる。この場合、レーザセンサ１３から出射されたレーザ光は障害物５２には当たるが、障害物５３には当たらない。このように、スロープ５４のたわみなどでロボット１が揺れるような状況では、障害物５２と障害物５３のいずれが測定できるかわからない。従って、本実施形態では、２つの地図情報を合成して、推定用地図情報を作成している。具体的には、測定面Ａと測定面Ｂの両方の地図情報を合成して、推定用地図情報として作成する。この場合、推定用地図情報には、障害物５２、５３の情報が含まれていることになる。
【００４９】
このため、ロボット１がレーザセンサ１３の測定結果を用いて、測定面Ａと測定面Ｂの地図情報を作成する。具体的には、手動で、ロボット１をスロープ５４上の所定の測定地点まで移動させる。なお、測定地点は実際に揺れが大きくなる位置とすることが好ましい。例えば、スロープ５４の上り始めで揺れが発生しやすいため、スロープ５４の上り始めの位置を測定地点とする。さらには、ロボット１を他の位置を測定地点としてもよい。もちろん、測定地点を２箇所以上としても良い。このように、１又は複数の測定地点までロボット１を手動で移動させる。
【００５０】
このとき、ロボット１の詳細な測定地点の座標は、３次元位置測定器６１で測定されている。すなわち、車両５０を基準とするロボット１の３次元座標が、３次元位置測定器６１によって正確に測定されている。そして、チルト角を変えた２つの測定面Ａ，Ｂで、レーザセンサ１３が周囲の障害物までの距離を検出する。これにより、測定面Ａ、Ｂにおける障害物までの距離に応じた距離データが取得される。測定面Ａ、Ｂにおける距離画像データがそれぞれ取得される。ここではレーザレンジファインダをレーザセンサ１３として用いているため、全方位における障害物までの距離が検出される。なお、ジャイロセンサ１７の測定によって、揺れが治まったことを検知した後、距離データを測定することが好ましい。また、測定面Ａと測定面Ｂのチルト角は、実際の揺れに応じて決定すれば良い。すなわち、実際に揺れるだろう位置において、揺れる角度にレーザセンサ１３を傾ける。もちろん、異なる測定地点では、異なるチルト角で測定しても良い。
【００５１】
そして、３次元位置測定器６１で測定された測定地点の座標とレーザセンサ１３のチルト角とを考慮して、各測定面における地図情報を作成する。これにより、測定面Ａにおいて測定された障害物の距離データを含む地図情報と、測定面Ｂにおいて測定された障害物の距離データを含む地図情報が作成される。例えば、図７に示すように、測定面Ａの地図情報を地図情報Ｍ１とし、測定面Ｂの地図情報を地図情報Ｍ２とする。ここで、地図情報Ｍ１、Ｍ２において、障害物の外形が線として示されている。すなわち、地図情報Ｍ１，Ｍ２に示された線が障害物を示しており、ロボット１が移動する際は、この線を避けて移動する。合成された地図情報Ｍ（１＋２）が推定用地図情報として使用される。推定用地図情報Ｍ（１＋２）では、地図情報Ｍ１に対して、地図情報Ｍ２でしか検出されていない障害物を含む合成領域９１が追加されている。
【００５２】
このように、足りない障害物の距離データを補完する形で、合成された新たな地図情報を推定用地図情報として作成する。そして、実際にロボット１が車両５０内に進入する際に、この推定用地図情報と用いて、自己位置を推定する。すなわち、推定用地図情報と距離画像データとをパターンマッチング処理する。これにより、スロープ５４が揺れていなどの外乱があっても、正確に自己位置を推定することができる。揺れなどの外乱があった場合でも、正確に自己位置推定することができる。よって、移動中に揺れが治まるのを待つ必要がなく、安全かつ迅速な移動が可能となる。
【００５３】
次に、地図情報の作成方法について、図８を用いて説明する。図８は、地図情報の作成方法を示すフローチャートである。まず、ロボット１の連結位置を基準に、測定地点の座標を計算する（ステップＳ１０１）。推定用地図情報の作成に必要な１又は複数の位置を測定地点とする。測定地点としては、スロープ５４の上り始めの位置や、車両５０内部等がある。ここでは、車両５０全体の障害物が含まれるように、測定地点を決定する。すなわち、全ての障害物の情報が推定用地図情報に含まれるようにする。そして、測定地点にレーザセンサを置く（ステップＳ１０２）。例えば、手動でロボット１を測定地点まで移動する。ここでは、３次元位置測定器６１によって、ロボット１の位置を測定している。このため、ロボット１を測定地点まで正確に移動することができる。測定地点までロボット１を移動したら、レーザセンサ１３によって、レーザデータを取得する（ステップＳ１０３）。このレーザデータが障害物の距離の情報を含んでいる。
【００５４】
そして、座標に紐づいた地図情報を作成する（ステップＳ１０４）。すなわち、測定地点の座標と、チルト角を考慮した地図情報を作成する。地図情報は、距離画像データに応じたパターンとなる。そして、測定地点が存在するかしないかを判定する（ステップＳ１０５）。すなわち、全ての測定地点の測定が終了するまで、上記の処理を繰り返す。全ての測定地点での測定を終了すると、全ての地図情報を合成して、地図の作成が完了する。すなわち、チルト角の異なる複数の地図情報をマージすることによって、推定用地図情報が作成される。このようにすることで、外乱に強い自己位置推定用の地図を作成することができる。自己位置推定に好適な推定用地図情報を作成することができるため、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００５５】
上記のように、異なる角度の測定面での位置情報（距離画像データ）を合成して、水平面における推定用地図情報を作成する。もちろん、水平面内の推定用地図情報に限らず、水平面以外の平面の推定用地図情報を作成しても良い。なお、１つの測定地点で３以上のチルト角でレーザデータを取得して、３以上の距離画像データを合成しても良い。なお、一部の測定地点では、１つのチルト角のみでレーザデータを取得しても良い。合成後の地図情報を揺れが大きくなる箇所でのみ使用しても良い。例えば、揺れが大きい、スロープ５４の上り始めの周辺でのみ、合成した推定用地図情報を用いる。これら以外の揺れが小さい箇所では、１つのチルト角で測定された地図情報を推定用地図情報として用いる。すなわち、２つのチルト角の地図情報が合成されていない地図情報を推定用地図情報として用いる。これにより、正確に自己位置推定することができる。さらには、角度が同じで、高さの異なる測定面の距離画像データを合成しても良い。
【００５６】
実施の形態２．
本実施の形態では、ロボット１の自己位置に応じて、地図を切り替えている。なお、本実施の形態では合成していない地図情報を推定用地図情報として利用している。すなわち、実施の形態１で示した合成後の地図情報ではなく、ある１つのチルト角で測定されたレーザデータに基づく地図情報を推定用地図情報として用いている。
【００５７】
本実施の形態における自己位置推定について、図９を用いて説明する。図９は、車両５０を移動するロボット１による自己位置推定を説明する図である。図９に示すように、スロープ５４を移動している間は、ロボット１の位置に応じて、レーザセンサ１３の高さが異なる。例えば、スロープ５４の上り始めでは、レーザセンサ１３が測定面Ｃの高さであるが、スロープ５４の終わりでは、レーザセンサ１３が測定面Ｄの高さとなる。すなわち、レーザセンサ１３のチルト角を一定に保っていたとしても、測定面の高さが徐々に変化していく。よって、測定面Ｄでは、障害物５３を検出することができない。すなわち、レーザセンサ１３の測定面が障害物５３よりも高くなるため、レーザセンサ１３からのレーザ光が障害物５３に当たらない。このように、レーザセンサ１３が測定面の高さになると、レーザセンサ１３の検出結果には、障害物５３の情報が含まれなくなってしまう。このように、測定面の高さに応じて、レーザセンサ１３で検出できる障害物が変わってくるため、障害物の距離情報が異なってしまうことになる。すなわち、測定面の高さに応じて、距離画像パターンに違いが生じてしまう。
【００５８】
従って、本実施形態では、移動環境内のロボット１の自己位置に応じて、使用する推定用地図情報を切り替えている。すなわち、ロボット１の座標に応じて、異なる推定用地図情報を使用する。例えば、図１０に示すＰＡ地点までは、推定用地図情報Ｍａを用いる。そして、ＰＡ地点からＰＢ地点までは推定用地図情報Ｍａｂを用いる。さらに、Ｂ地点からＣ地点までは推定用地図情報Ｍｂｃを用い、ＰＣ地点からＰＤ地点までは推定用地図情報Ｍｃｄを用いる。さらに、Ｄ地点を越えると推定用地図情報Ｍｄに切り替える。なお、Ｄ地点を越えると、座席が近くなりすぎてしまうため、後ろ側のレーザセンサ１４からの測定結果のみを使用して、自己位置推定する。このように、自己位置に応じて、使用するレーザセンサを切り替えることで、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００５９】
このように、推定された自己位置の座標に応じて、推定用地図情報を切り替える。すなわち、推定された自己位置がしきい値となる座標を越えたら、異なる推定用地図情報に切り替える。これにより、自己位置推定の精度を高くすることができる。例えば、推定用地図情報を切り替える時は、ロボット１の移動を一時的に停止してもよい。すなわち、自己位置の座標がしきい値を越えたら、ロボット１の移動を一時的に停止する。そして、切り替えが完了した後に、ロボット１の移動が再開する。これにより、推定用地図情報を切り替えるタイミングにおいても、自己位置推定の精度を向上することができる。しきい値となる座標は、障害物の位置に応じて予め設定すれば良い。すなわち、レーザセンサ１３が障害物を越えたら、推定用地図情報を切り替えればよい。切り替える座標は、実際のロボット１を走行させたときの、自己位置推定結果が良かった位置から設定しても良い。
【００６０】
本実施の形態では、地図情報記憶部２２には、測定面の高さに応じた推定用地図情報が複数記憶されている。そして、自己位置に応じて、地図情報選択部２６が選択する推定用地図情報を切り替える。推定用地図情報を切り替える処理に付いて、図１１を用いて説明する。図１１は、推定用地図情報を切り替えながら、移動する処理を示すフローチャートである。
【００６１】
まず、人がロボット１に乗って、スロープ５４の下付近まで移動させる（ステップＳ２０１）。そして、レーザセンサ１３、１４の測定によって自己位置推定を行う（ステップＳ２０２）。すなわち、レーザセンサ１３、１４によって検出された障害物の距離画像データと、推定用地図情報とを比較して、自己位置を推定する。なお、複数の推定用地図情報のうち、予め１つの推定用地図情報を最初に用いる設定しておく。例えば、図１０に示す例では、推定用地図情報Ｍａを最初に用いる推定用地図情報として設定しておく。
【００６２】
そして、自己位置推定ができているか否か判定し（ステップＳ２０３）、推定できるまで上記の処理を繰り返す。自己位置が推定できたら（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、ロボット１が移動環境内での移動を開始する。具体的には、レーザセンサ１３、１４の測定結果によって自己位置を推定しながら、スロープ５４又は車両５０の内部を移動する（ステップＳ２０４）。これにより、前輪１１、及び後輪１２の駆動モータに指令値が出力される。そして、推定された自己位置が連結位置（移動終点）に到達しているか否かを判定する（ステップＳ２０５）。連結位置に到達した場合（ステップＳ２０６）、移動を終了する。
【００６３】
連結位置に到達していない場合、地図の切り替え地点まで到達しているか否かを判定する（ステップＳ２０７）。ここでは、推定された自己位置の座標が所定のしきい値を越えたか否かによって、切り替え地点まで到達したか否かを判定する。切り替え地点まで到達していない場合（ステップＳ２０７のＮＯ）、そのまま同じ推定用地図情報を用いてステップＳ２０４からの処理を繰り返す。切り替え地点に到達した場合は、自己位置推定する推定用地図情報を切り替える（ステップＳ２０８）。そして、切り替えられた推定用地図情報で、ステップＳ２０４からの処理を繰り返す。このようにして、ロボット１が車両５０内を自律移動していく。
【００６４】
このように、車両５０を移動環境とすると、ロボット１が前に進めば進むほど、センシングする環境が変わってしまう。よって、ロボット１の自己位置に応じて、異なる高さで取得された推定用地図情報に切り替える。そして、推定用地図情報を切り替えることで、自己位置を精度よく推定することができる。なお、上記の説明では、推定用地図情報は、高さの異なる測定面での測定結果により作成したが、チルト角の異なる測定面での測定結果により作成しても良い。例えば、測定面のチルト角をスロープ５４を上る時の角度に合わせればよい。あるいは、高さ、及びチルト角の両方ともが異なる測定面での測定結果に基づいて、推定用地図情報を作成しても良い。
【００６５】
本実施の形態では、自己位置に応じて最適な推定用地図情報を選択することができる。これにより、自己位置推定の精度を向上することができる。よって、ウェルキャブ車両内を安全かつ迅速に移動することができる。
【００６６】
実施の形態３．
実施の形態３にかかる自己位置推定方法について、図１２、及び図１３を用いて説明する。図１２は、ロボット１がスロープ５４を上る様子を示す図である。図１３は、本実施形態にかかる自己位置推定方法に用いられる推定用地図情報を説明するための図である。
【００６７】
図１２に示すように、ロボット１がスロープ５４を上る際、スロープ５４の撓みなどによって、ロボット１が揺れてしまう。ロボット１が揺れてしまうと、レーザセンサ１３の測定面の仰角が変化してしまう。例えば、レーザセンサ１３が測定面Ｅで測定したり、測定面Ｆで測定したりしてしまう。特にスロープ５４の強度不足や、床５１の凹凸によってロボット１が揺れる。この揺れが起きると障害物５３が検出できずに、天井５５を検出してしまう。すなわち、レーザセンサ１３からのレーザ光が障害物５３に照射されずに、天井５５に照射されてしまう。よって、自己位置推定の精度が低下してしまう。
【００６８】
そこで、本実施形態では、角度の異なる測定面で測定した測定結果から、それぞれ推定用地図情報を作成する。ここでは、ピッチ方向の揺れの影響を低減するために、複数の推定用地図情報から最適な地図情報を選択する。
【００６９】
例えば、図１３に示すように、角度変更機構１５によってレーザセンサ１３のチルト角を変えて、レーザ測定を行う。そして、それぞれの測定における距離画像データに基づいて、推定用地図情報を作成する。具体的には、同じ測定地点で、チルト角を変えてレーザ測定を行う。それぞれの測定結果から、異なる角度の推定用地図情報を作成する。例えば、数度毎にレーザ測定を行う。具体的には、−１０°、−５°、０°、＋５°、＋１０°でレーザ測定を行う。さらに、測定地点を変えて、それぞれの測定地点でチルト角を変えてレーザ測定を行う。この場合、地図情報記憶部２２には、位置と角度とを紐付けて推定用地図情報が保存される。すなわち、推定用地図情報が測定位置タグと角度タグとともに地図情報記憶部２２に格納される。自己位置推定部２３には、測定位置タグ毎、角度タグ毎に推定用地図情報のファイルが格納されている。測定位置、または角度が異なれば、異なるファイルとして、推定用地図情報を地図情報記憶部２２が記憶する。
【００７０】
そして、地図情報記憶部２２から、推定用地図情報のファイルを読み出して、自己位置推定を行う。ロボット１が車両５０に進入する際、ジャイロセンサ１７からの出力によって、水平面に対するレーザセンサ１３、１４の角度を求める。そして、自己位置推定部２３は、レーザセンサ１３、１４の測定面の角度に応じた推定用地図情報を選択する。そして、選択された推定用地図情報を用いて自己位置推定を行う。すなわち、自己位置推定部２３は、測定面の角度と同じか近い角度タグを有する推定用地図情報を選択する。さらに、自己位置推定部２３は、ロボット１の位置と同じか近い測定位置タグを有する推定用地図情報を選択する。このように、自己位置推定部２３は、測定した時の、測定地点位置と、測定面角度に応じた最適な推定用地図情報を選択する。こうすることで、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００７１】
さらに、本実施形態では、処理速度の低下を防ぐため、以下の処理を行っている。まず、自己位置推定部２３が、地図情報記憶部２２の中から、予め読み出す可能性がある推定用地図情報を複数抽出する。具体的には、推定された自己位置に近い推定用地図情報を抽出する。そして、自己位置推定部２３は、抽出された複数の推定用地図情報を角度タグ付きでバッファ領域２７に移動させる（図１４）。図１４は、地図情報記憶部２２から推定用地図情報Ｍ３〜推定用地図情報Ｍ７が抽出されて、バッファ領域２７に格納される。ジャイロセンサ１７が所定の角度になった瞬間に、１つの推定用地図情報を演算領域に移動させる。すなわち、地図情報選択部２６がジャイロセンサ１７が検出した測定面の角度と一致する角度タグを有する推定用地図情報を選択する。この処理を行うことで、自己位置推定処理の遅延を回避することができる。なお、読み出す可能性に対する判断は、位置タグを用いればよい。すなわち、現在の推定自己位置に最も近い位置タグの推定用地図情報をバッファ領域２７に格納すれば良い。
【００７２】
次に、本実施形態にかかる自己位置推定方法について、図１５を用いて説明する。図１５は、本実施形態に係る自己位置推定方法を示すフローチャートである。なお、本実施の形態にかかる自己位置推定方法は、基本的なフローは実施の形態１、２と同様であるため、適宜説明を省略する。
【００７３】
実施の形態２と同様に、人がスロープ下付近まで移動させ（ステップＳ３０１）、レーザ自己位置推定を行う（ステップＳ３０２）。そして、自己位置推定ができたら（ステップＳ３０３のＹＥＳ）、レーザで自己位置推定ながら、スロープ５４、車両５０の内部を移動する（ステップＳ３０４）。ここまでの処理は、実施の形態２で示したステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の処理と同様であるため説明を省略する。
【００７４】
そして、ジャイロセンサ１７と連動して、動的に地図を切り替える処理を行う（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５では、ジャイロセンサ１７の測定結果に応じて、バッファ領域２７の中の推定用地図情報から、最適な角度タグの推定用地図情報が選択される。その後、連結位置に到達しているか判定し（ステップＳ３０６）。ステップＳ３０６〜ステップＳ３０９までの処理は、実施の形態２で示したステップＳ２０５〜ステップＳ２０８までの処理と同様であるため説明を省略する。そして、実施の形態２と同様に、自己位置に応じて、自己位置推定する推定用地図情報を切り替えたら（ステップＳ２０９）、同一位置で、測定角度の違う推定用地図情報をバッファ領域２７に展開する。そして、ステップＳ３０４に戻り、レーザ自己位置推定しながら、スロープ５４、車両５０の内部を移動する。
【００７５】
次に、図１６を用いて、ジャイロセンサの出力と連動して、動的に推定用地図情報を切り替える処理に付いて説明する。図１６は、この処理を示すフローチャートである。まず、ジャイロセンサ１７から、現在のロボット角度を取得する（ステップＳ４０１）。すなわち、ロボット１の本体１０の角度を測定する。これにより、レーザセンサ１３、１４の測定面の角度を求めることができる。ここで、測定面の角度は、水平面を０°とする。そして、バッファ領域２７内に、ジャイロセンサ１７で取得した角度の推定用地図情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ４０２）。すなわち、予めバッファ領域２７に抽出された複数の推定用地図情報の角度タグを参照して、測定面と一致する角度タグがあるか否かを判定する。
【００７６】
一致する角度タグの推定用地図情報が存在する場合（ステップＳ４０２のＹＥＳ）、その角度に紐付いた推定用地図情報を引き出す（ステップＳ４０３）。これにより、１つの推定用地図情報が演算領域に移動する。そして、引き出した推定用地図情報とレーザデータで自己位置推定を行う（ステップＳ４０４）。すなわち、レーザセンサ１３、１４で測定した距離画像データと、推定用地図情報のパターンマッチングによって、自己位置を推定する。一方、一致する角度タグの推定用地図情報が存在しない場合は、初期設定されている推定用地図情報で自己位置推定を行う（ステップＳ４０５）。このようにすることで、同じ角度のパターンで自己位置推定することができるため、推定精度を向上することができる。
【００７７】
本実施の形態では、測定面角度、又は自己位置に応じて最適な推定用地図情報を選択することができる。これにより、自己位置推定の精度を向上することができる。よって、ウェルキャブ車両内を安全かつ迅速に移動することができる。
【００７８】
実施の形態４．
本実施の形態では、推定用地図情報の一部の領域に、障害物の位置を動的に変化できる領域を設けておく。そして、レーザ測定の結果によって、動的領域内の障害物の位置を決定する。例えば、車両５０内では、シートの位置や姿勢が変化することがある。このような場合、シートの位置や姿勢が、予め記憶された推定用地図情報の情報と異なってしまう。本実施の形態では、シート等の障害物の位置・姿勢の違いを吸収して、正確に自己位置推定を行う方法を提供する。
【００７９】
例えば、図１７に示すように、領域Ｒ１、Ｒ２を障害物の位置が変化する動的領域とする。一方、領域Ｒ３，Ｒ４を障害物の位置が変化しない静的領域とする。具体的には、パッセンジャーシートの可動範囲を領域Ｒ１とし、セカンドシートの可動範囲を領域Ｒ２として設定する。これらのシートは、位置、姿勢が変化するため、ロボット１が同じ位置に存在する場合でも、障害物までの距離が変化することがある。領域Ｒ３、Ｒ４は例えば、車両５０のボディの内壁等に相当する。
【００８０】
地図情報記憶部２２は、領域Ｒ１、Ｒ２を動的領域とする推定用地図情報を予め記憶している。動的領域では、障害物が存在していないとする。すなわち、領域Ｒ１、Ｒ２を除いた移動環境に対して障害物が存在する推定用地図情報を作成しておく。そして、レーザセンサ１３、１４による最初の測定結果に基づいて、領域Ｒ１、Ｒ２の障害物の位置を測定する。そして、予め記憶している推定用地図情報に対して、領域Ｒ１、Ｒ２における障害物の距離画像データを合成する。すなわち、地図情報作成部２１が距離画像データの一部を切り出して、既に地図情報記憶部２２記憶されている推定用地図情報にマージする。これにより、動的領域における障害物の座標が確定した推定用地図情報を作成することができる。
【００８１】
具体的には、図１８に示すように、領域Ｒ１，Ｒ２を障害物が全くない動的領域とする推定用地図情報Ｍ８が地図情報記憶部２２に記憶されている。そして、自己位置推定部２３が１回目のレーザ測定での距離画像データＭ９を、推定用地図情報Ｍ８とマッチングする。これにより、推定用地図情報における自己位置が推定される。そして、推定された自己位置に基づいて、領域Ｒ１，Ｒ２内の障害物の距離画像データを抽出する。すなわち、距離画像データ中から、領域Ｒ１、Ｒ２の距離画像データを取り出す。従って、領域Ｒ１，Ｒ２に配置された障害物の距離に応じた、領域Ｒ１，Ｒ２の距離画像データが抽出される。そして、領域Ｒ１，Ｒ２の距離画像データを推定用地図情報Ｍ８に合成する。これにより、動的領域における障害物の距離データが確定した推定用地図情報Ｍ１０が作成される。この後は、推定用地図情報Ｍ１０を用いて自己位置推定を行う。すなわち、推定用地図情報Ｍ８にＲ１、Ｒ２の距離画像データＭ９がマージされた推定用地図情報Ｍ１０に基づいて、自己位置が推定される。これにより、可動する障害物がある移動環境においても、自己位置推定の精度を向上することができる。
【００８２】
次に、図１９を用いて、本実施形態にかかる自己位置推定方法について説明する。図１９は、自己位置推定方法を示すフローチャートである。また、図１９に示す自己位置推定方法では、実施の形態２で示した自己位置推定方法を利用している。すなわち、自己位置に応じて推定用地図情報を切り替えている。従って、実施の形態１、２で説明した内容については、適宜説明を省略する。具体的には、図１９に示すステップＳ５０１〜ステップＳ５０３が図１１のステップＳ２０１〜ステップＳ２０３に対応する。
【００８３】
ここで、ステップＳ５０２では、動的領域の障害物を除いた推定用地図情報によって自己位置推定を行う。従って、自己位置推定ができたら（ステップＳ５０３のＹＥＳ）、座席位置の地図を動的に作成する（ステップＳ５０４）。すなわち、自己位置推定に用いた距離画像データＭ９から、領域Ｒ１，Ｒ２の距離画像データを抽出し、動的領域の障害物を除いた推定用地図情報Ｍ８と合成する。これにより、推定用地図情報Ｍ１０が作成される。推定用地図情報１０では、領域Ｒ１，Ｒ２内の障害物の位置が確定している。
【００８４】
そして、レーザセンサ１３、１４の測定結果によって自己位置を推定しながら、スロープ５４上、又は車両５０の内部を移動する（ステップＳ５０５）。これ以降のステップＳ５０６〜ステップＳ５０９は、実施の形態２で示したステップＳ２０５〜ステップＳ２０８と同様であるため説明を省略する。
【００８５】
本実施の形態ではステップＳ５０４でレーザ測定の結果から推定用地図情報を作成している。ここでは、一度のレーザ測定結果から、切り替えに用いられる全ての推定用地図情報を作成しているが、一部の推定用地図情報を作成しても良い。この場合、別のレーザ測定結果から推定用地図情報を作成するようにする。
【００８６】
次に、動的領域の障害物情報を加えた推定用地図情報の作成について、図２０を用いて説明する。図２０は、推定用地図情報を作成する方法を示すフローチャートである。先ず、ステップＳ５０４の処理となった段階で、予め作成した推定用地図情報とレーザデータのマッチング処理を行う（ステップＳ６０１）。すなわち、レーザ測定による距離画像データを、動的領域の障害物を除いた推定用地図情報にマッチングさせる。
【００８７】
次に、動的領域内のレーザデータを算出する（ステップＳ６０２）。ここでは、例えば、動的領域内における障害物の座標が算出される。そして、動的領域内に障害物のデータが存在するか否かを判定する（ステップＳ６０３）。動的領域内に障害物のデータがあり場合（ステップＳ６０３のＹＥＳ）、対象となる障害物のデータをメモリから切り取る（ステップＳ６０４）。すなわち、動的領域内の障害物の座標を抽出する。そして、予め作成していた推定用地図情報に、メモリから切り出したデータを上書きする。これにより、推定用地図情報に、動的領域内の障害物の情報が追加される。そして、障害物の情報が追加された推定用地図情報を用いて、図１９で示した自己位置推定を行う。一方、動的領域に障害物のデータがない場合（ステップＳ６０３のＮＯ）、マージ処理を行わず、次の処理に移行するステップ（Ｓ６０６）。すなわち、ステップＳ６０１で推定に用いられた推定用地図情報がそのまま使用される。
【００８８】
このように、障害物の位置・姿勢が動的に変化する領域を動的領域とする。そして、動的領域では障害物のレーザデータを推定用地図情報に合成する。このようにすることで、正確な障害物の情報を有する推定用地図情報を利用することができる。よって、高精度で、自己位置推定することができる。なお、上記の説明では、動的領域をシートの可動範囲としてが、他の障害物の可動範囲を動的領域としてもよい。もちろん、その障害物が動くことができる最大の範囲を動的領域として設定すればよい。
【００８９】
なお、上記の実施の形態１乃至４は、適宜組み合わせて実施してもよく、別々に実施しても良い。例えば、実施の形態１で作成した推定用地図情報を用いて地図情報を作成し、その推定用地図情報を用いて実施の形態２、３、４の自己位置推定方法で自己位置推定する。さらには、実施の形態２、３、及び４のうちの、２つ以上の自己位置推定方法を組み合わせも良く、それぞれ別個に用いてもよい。
【００９０】
実施形態１乃至４に示された方法によって、自己位置推定精度を向上することができる。例えば、揺れが大きい移動環境や、フロアの凹凸がある移動環境、スロープを上る移動環境等の場合、外乱が生じやすいが、上記の方法によってロバスト性を向上することができる。さらに、移動環境自体に特別な装置やセンサを用いる必要がなくなる。このように、上記の方法は、ウェルキャブ車両内への進入など、外乱の大きい移動環境に対して好適である。さらに３次元を測定するセンサを用いる必要がないため、小型化などを図ることができる。すなわち、２次元の測定面を測定するセンサを用いることでロボット１を小型化、軽量化することができる。さらに、２次元の情報を用いているため、演算時間を短縮することができる。
【符号の説明】
【００９１】
１  ロボット
１０  本体
１１  前輪
１２  後輪
１３  レーザセンサ
１４  レーザセンサ
１５  角度変更機構
１６  制御部
１７  ジャイロセンサ
２１  地図情報作成部
２２  地図情報記憶部
２３  自己位置推定部
２４  駆動制御部
２５  チルト角制御部
２６  地図情報選択部
２７  バッファ領域
５０  車両
５１  床
５２  障害物
５３  障害物
５４  スロープ
５５  天井
６１  ３次元位置測定器
９１  合成領域
【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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【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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