(57)【要約】      （修正有）【課題】データを取得したときの操作誤差を低減し、収集されるデータの精度を向上させることができるデータ収集方法及びそれを実行する装置を提供する。【解決手段】データ収集装置は、運搬装置１を含み、運搬装置１の上部にはブラケット２が設けられ、ブラケット２には収集機器３が装着され、収集機器３は運搬装置１と端末機器４にそれぞれ接続される。収集機器３と運搬装置１とは、通常無線接続によって接続される。さらに以下のステップに従って実行される。ステップ１では、収集される地図環境データに対してベクトル化操作を実行する。ステップ２では、ベクトル化された地図に従って、収集データを収集するための収集装置の収集経路を決定する。ステップ３では、収集装置が収集経路上を走行し、収集装置が収集経路上で決定された各収集点を走行することにより、データを収集する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ収集方法であって、
収集される地図環境データに対してベクトル化操作を実行するステップ１と、
ベクトル化された地図に従って、収集されるデータを収集するための収集装置の収集経路を決定するステップ２と、
収集装置が収集経路上を走行し、収集装置が収集経路上で決定された各収集点を走行することによりデータを収集するステップ３と、を含むことを特徴とするデータ収集方法。
【請求項２】
前記ステップ３において、収集装置が収集経路上を走行しているとき、収集装置は障害物回避動作を行う、ことを特徴とする請求項１に記載のデータ収集方法。
【請求項３】
前記ステップ３は、
収集装置が収集経路上を走行するとき、超音波距離測定法を用いて、収集装置により収集される環境データ及び障害物を検出するステップ３．１と、
収集装置と障害物との間の距離が予め設定された警告値未満であることを検出した場合、収集装置の両側の路面状況に従って収集装置の走行方向を調整するとともに、障害物を乗り越えた後に設定された収集経路に戻るために、調整された収集装置の走行方向を記録するステップ３．２と、を含むことを特徴とする請求項２に記載のデータ収集方法。
【請求項４】
前記ステップ１は、
収集される環境データから作成した地図をスキャンして、ラスター画像を取得するステップ１．１と、
ステップ１．１で取得されたラスター画像をレジストするステップ１．２と、
レジストされたラスター画像をベクトル化するステップ１．３と、を含むことを特徴とする請求項１に記載のデータ収集方法。
【請求項５】
前記ステップ２は、
ベクトル化された地図に従って、ターゲットマトリクス地図を初期化し、収集領域を初期化するステップ２．１と、
ターゲットマトリクス地図上で収集されるデータの収集領域に従って収集点の位置を選択するステップ２．２と、
収集点及びターゲットマトリクス地図に従って収集されるデータの収集経路を決定し、収集データの収集経路を決定するステップであって、収集装置が収集を完了するために必要な時間及び収集装置の走行速度を決定するステップを含むステップ２．３と、
決定された収集点及び収集経路に従って、収集装置が収集点に到達した後に収集経路上の収集点で正確に停止し、収集装置が収集されるデータを収集した後に次の収集点へ走行を続けるように収集装置を制御するステップ２．４と、を含むことを特徴とする請求項１に記載のデータ収集方法。
【請求項６】
前記ステップ２．３は、
ターゲットマトリクス地図の外縁の入口及び出口での収集点を収集装置の始点と終点として設定するステップ２．３．１と、
各ターゲットノードの間の最短経路を重みとして取得し、動的アルゴリズムを用いて最短経路を求め、最短経路を収集装置の収集経路として用いるステップ２．３．２と、を含むことを特徴とする請求項５に記載のデータ収集方法。
【請求項７】
データ収集装置であって、運搬装置（１）を含み、運搬装置（１）の上部にはブラケット（２）が設けられ、ブラケット（２）には収集機器（３）が装着され、収集機器（３）は運搬装置（１）と端末機器（４）にそれぞれ接続される、ことを特徴とするデータ収集装置。
【請求項８】
前記運搬装置（１）は、Ａｒｄｕｉｎｏを用いたスマートカーである、ことを特徴とする請求項７に記載のデータ収集装置。
【請求項９】
前記運搬装置（１）はＡｒｄｕｉｎｏ主制御基板（１−１）を含み、Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板（１−１）は、ＸＢＥＥモジュール  （１−２）、直流電源（１−３）、測距センサー（１−４）、モータ駆動モジュール  （１−５）、サーボ（１−６）、ＬＥＤインジケータランプ（１−８）にそれぞれ接続され、モータ駆動モジュール  （１−５）は直流モータ（１−７）に接続され、直流モータ（１−７）はスマートカーの車輪を駆動するために使用され、ＸＢＥＥモジュール（１−２）は前記収集機器（３）に接続される、ことを特徴とする請求項８に記載のデータ収集装置。
【請求項１０】
前記ブラケット（２）は、昇降ブラケットであり、収集されるデータを収集する高さに収集機器（３）を上昇及び下降させるために使用される、ことを特徴とする請求項７に記載のデータ収集装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はコンピュータシステム技術の分野に属し、具体的には、データ収集方法、またはそのデータ収集方法を実行する収集装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動制御技術及びコンピュータ技術の発展に伴い、機器の自動化及び知能化がますます要求されるようになっている。大量のデータを測定する必要がある多くの実験では、ほとんどの場合、実験場所が大きく、測定データ取得を複数回繰り返す必要があり、さらに正確な位置のデータを取得する必要がある。手作業によるデータ収集では人手がかかるだけでなく、誤操作やデータ精度が低いなどの問題もある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、従来技術において、データ収集時の誤操作が多くデータ精度が低いという問題を解決するためのデータ収集方法を提供することである。
【０００４】
さらに、本発明は、上記データ収集方法に適用されるデータ収集装置を提供する。
【０００５】
本発明の第１の技術的解決策はデータ収集方法であり、以下のステップ１〜ステップ３に従って実行される。
ステップ１では、収集される平面スケーラブル地図の環境データに対してベクトル化操作を実行する。
ステップ２では、ベクトル化された地図に従って、収集されるデータを収集するための収集装置の収集経路を決定する。
ステップ３では、収集装置が収集経路上を走行し、収集装置が収集経路上で決定された各収集点を走行することにより、データを収集する。環境設定により、収集点を決定する。学校歴史博物館を例にとると、収集点は、屋根に沿って７つのＡＰ位置が設定され、地上位置決め点は、角度測定及び測位精度制御を容易にするために天井に対して約６０度の放射角度の位置に設定される。従来技術においては、角度で点決め及び点収集を実行する技術は未だ報告されていない。
【０００６】
さらに、収集装置が収集経路上を走行しているとき、収集装置は障害物回避動作を行う必要がある。ステップ３は、以下のステップ３．１〜ステップ３．２を含む。
ステップ３．１では、収集装置が収集経路上を走行するとき、超音波距離測定法を用いて、収集装置により収集される環境データ及び障害物を検出する。
ステップ３．２では、収集装置と障害物との間の距離が予め設定された警告値未満であると検出した場合、収集装置の両側の路面状況に従って収集装置の走行方向を調整するとともに、障害物を乗り越えた後に設定された収集経路に戻るために、調整された収集装置の走行方向を記録する。
【０００７】
さらに、ステップ１は、以下のステップ１．１〜ステップ１．３を含む。
ステップ１．１では、収集される環境データから作成した地図をスキャンして、ラスター画像を取得する。
ステップ１．２では、ステップ１．１で取得されたラスター画像をレジストする。
ステップ１．３では、レジストされたラスター画像をベクトル化する。
【０００８】
さらに、ステップ２は、以下のステップ２．１〜ステップ２．３を含む。
ステップ２．１では、ベクトル化された地図に従って、ターゲットマトリクス地図を初期化し、収集領域を初期化する。
ステップ２．２では、ターゲットマトリクス地図上で収集されるデータの収集領域に従って、収集点の位置を選択する。
ステップ２．３では、収集点及びターゲットマトリクス地図に従って、収集されるデータの収集経路を決定する。
【０００９】
収集データの収集経路を決定するステップは、収集装置が収集を完了するために必要な時間及び収集装置の走行速度を決定するステップを含む。収集装置の走行速度は現場の要求及びデータ量の要求に従って調整することができる。学校歴史博物館を例にとると、収集装置は一度に４時間動作する必要があり、同じ道路区間で多方向と多角度の収集を行い、３０平方メートルの狭いスペースで６４個の点を繰り返して4回収集するには約３時間かかる。
【００１０】
ステップ２．４では、決定された収集点及び収集経路に従って、収集装置が収集点に到達した後に正確に停止し、データを収集した後に次の収集点に正確に走行するように収集装置を制御する。
【００１１】
さらに、ステップ２．３は、以下のステップ２．３．１〜ステップ２．３．２を含む。
ステップ２．３．１では、ターゲットマトリクス地図の外縁の入口及び出口での収集点を収集装置の始点と終点として設定する。
ステップ２．３．２では、各ターゲットノードの間の最短経路を重みとして取得し、動的アルゴリズムを用いて最短経路を求め、最短経路を収集装置の収集経路として用いる。
【００１２】
動的アルゴリズムは以下のとおりである。
2019194572.tif 000003
【００１３】
判定の第２の段階では、多段グラフの第ｋ−２段のすべての頂点が終点ｔに到達するための最小コストの通路を決定する。このとき、第１の段階で形成された情報を用いて判定を行い、判定の結果を配列ｃｏｓｔ［ｉ］及びｐａｔｈ［ｉ］の対応する要素に格納し、最終的に決定始点ｓから終点ｔまでの最小コストの通路を決定するまで順に行う。始点ｓのｐａｔｈ配列は最良の判定シーケンスである。次に、シーケンスに従って、推奨ルートを生成し、収集を完了するのに必要な時間をユーザーにフィードバックする。ルートを再生成してもよい。
【００１４】
アルゴリズムは動的計画法モデルに基づいて構築される。
本発明の第２の実施態様
【００１５】
本発明の第２の実施態様で採用される技術的解決策は、運搬装置を含むデータ収集装置である。運搬装置の上部にはブラケットが設けられ、ブラケットには収集機器が装着され、収集機器は、運搬装置と端末機器にそれぞれ接続される。
【００１６】
本発明の第２の技術的解決策はさらに、運搬装置がＡｒｄｕｉｎｏを用いたスマートカーを採用することを特徴とする。
【００１７】
運搬装置はＡｒｄｕｉｎｏ主制御基板を含む。Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板は、ＸＢＥＥモジュール、直流電源、測距センサー、モータ駆動モジュール、サーボ、ＬＥＤインジケータランプにそれぞれ接続される。モータ駆動モジュールは直流モータに接続される。直流モータはスマートカーの車輪を駆動するために使用される。ＸＢＥＥモジュールは収集機器に接続される。
【００１８】
ブラケットは、昇降ブラケットを用い、収集されるデータを収集する高さに収集機器を上昇及び下降させるために使用される。
【００１９】
本発明の有益な効果は以下のとおりである。本発明によるデータ収集方法及び装置は、地図を処理することにより、走行可能な道路及び障害物の簡単なベクトル図を形成する。収集点を選択した後、最適な収集ルート（距離が近く、到着に便利、完全なデータ収集が可能）を計画する。車は、位置を決定するために位置決めを行い、指定されたルートに従って走行し始める。地図情報と測距センサーとを組み合わせることにより、収集点に到着しようとするときに減速を開始し、収集点に正確に到着して収集データを収集する。このようなデータ収集方法及び装置では、収集データを得る時の誤操作が少なく、収集データの精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明のデータ収集装置の構造の一例を示す模式図である。
【図２】本発明のデータ収集装置における運搬装置の構造の一例を示す模式図である。
【図３】本発明のスマートカーの運動モデル図である。
【図４】本発明のスマートカーの測距センサーの動作タイミング図である。
【図５】本発明のスマートカーの経路計画を示すフローチャートである。
【図６】本発明のスマートカーの経路計画図である。
【図７】本発明のスマートカーの走行方向調整法を示すフローチャートである。
【図８】学校歴史博物館の実験シーン図である。
【図９】学校歴史博物館でのデータを取得する実験シーン図である。
【図１０】本発明のスマートカーのＭＰＵ−６０００／ＭＰＵ−６０５０システム構造模式図の回路図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、添付の図面と具体的な実施形態を用いて、本発明について詳細に説明する。
【００２２】
本発明のデータ収集方法は主に、屋内環境が複雑であるとき、より正確なデータを得るためにデータを繰り返し測定する必要がある場合に適用される。
【００２３】
本発明のデータ収集方法は、データ収集装置を用いて、収集すべきデータを収集する。
【００２４】
本発明のデータ収集装置は、図１に示されるように構成される。すなわち、運搬装置１を含み、運搬装置１の上部にはブラケット２が設けられ、ブラケット２には収集機器３が装着され、収集機器３は運搬装置１と端末機器４にそれぞれ接続される。収集機器３と運搬装置１とは、通常無線接続によって接続される。収集機器３と運搬装置１との接続線は、図１に示されていない。
【００２５】
運搬装置１としては、Ａｒｄｕｉｎｏを用いたスマートカーを採用してもよい。図２に示すように、運搬装置１は、Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板１−１を含む。Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板１−１は、ＸＢＥＥモジュール  １−２、直流電源１−３、測距センサー１−４、モータ駆動モジュール１−５、サーボ１−６、ＬＥＤインジケータランプ１−８にそれぞれ接続される。モータ駆動モジュール１−５は直流モータ１−７に接続され、直流モータ１−７は、スマートカーの車輪を駆動するために使用され、ＸＢＥＥモジュール１−２は収集機器３に接続される。
【００２６】
ＸＢＥＥモジュール  １−２は、Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板１−１の無線ゲートウェイモジュールに接続される。収集機器３は、ＸＢＥＥモジュール１−２を介して、Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板１−１から送信される収集命令を受信し、収集すべきデータを収集する。Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板１−１は、ＸＢＥＥモジュール１−２を介して伝送された収集機器３からの制御命令を受信し、命令に従ってスマートカーの各機能モジュールの駆動を完了する。測距センサー１−４は、スマートカーと障害物との間の距離を継続的に収集し、予め設定された警告値と比較する。スマートカーと障害物との間の距離が警告値より大きい場合、スマートカーは収集経路に従って収集されるデータを収集する。スマートカーと障害物との間の距離値が警告値よりも小さい場合、スマートカーは障害物回避するように操作される。
【００２７】
Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板１−１の無線ゲートウェイモジュールと収集機器３は、ＸＢＥＥモジュール１−２（即ち、ＸＢＥＥブルートゥースモジュール）及び対応する機能を呼び出すクラスを介して、両者間のｓｏｃｋｅｔ通信を構築し、入出力データをデータ流の形でブルートゥース（登録商標）シリアルポートＳＰＰを介して転送する。Ａｒｄｕｉｎｏプラットフォームに基づく無線ゲートウェイは主にＸＢＥＥモジュール１−２により実現され、Ａｒｄｕｉｎｏ制御基板上には、ブルートゥース機能を実現するためのピンジャックが事前配置される。ＸＢＥＥモジュール１−２は、２列の２０ピンインターフェースを有する。線路が接続されるとき、回路基板上のＸＢＥＥ  モジュール１−２の実装方向に従って直接接続されてもよい。ＸＢＥＥモジュール１−２とＡｒｄｕｉｎｏ制御基板１−１との接続が成功するか否かは、ＬＥＤインジケータランプ１−８の状態から判断することができる。
【００２８】
測距センサー１−４は、超音波距離測定の方式を用いて距離測定を行ってもよい。図４は測距センサー１−４の動作タイミング図を示す。測距センサー１−４は主に距離測定を行い、その後、サーボ１−６と協働して０〜１８０°範囲の距離を検出することができる。走行中の車の速度、及び障害物回避応答時の車の速度の制限を考慮すると、車の距離が障害物から１０ｍの範囲内で反応すべきである。これにより、スムーズに障害物を迂回するとともに、続いて予め設定されたルートに戻るための準備をすることが可能となる。前方に障害物があることを検知すると、前方の障害物に対して距離検出及び速度検出を行い、これに応じて、直流モータ１−７を制御して車の速度を減速させ、左右の車輪の速度差により車転向を実現し、前方の障害物に対する検出に応じて、ターンの角度を調整し、障害物を乗り越えた後に、走行した直後の道に対する記憶に従って、元の経路に戻る。地図に従う走行のターンにより車の転向制御を実現する。
【００２９】
スマートカーは、四輪スマートカーを使用してもよい。四輪スマートカーの場合、４つの車輪は動力を供給することができる。スマートカーを転向する必要があるとき、左右の車輪の速度差により転向が実現される。左側の２つの車輪の速度は一致し、且つ右側の２つの車輪の速度も一致するため、ターン制御のときの複雑な操作が回避される。
【００３０】
スマートカーの構造は完全に対称なので、その重心はスマートカーの中心にある。スマートカーに対してキネマティクス処理が実行される。即ち、スマートカーの車輪の駆動速度が分かっている場合、スマートカー自体の速度と角速度が決定される。スマートカーが直進しているときに車輪の駆動速度は一致しているため、ターン時のスマートカーの速度及び角速度を考慮するだけで十分である。スマートカーは、差動の方式で転向を行う。具体的に、スマートカーの左右両側の車輪の回転速度を調節することによってターンを実現する。モデリングにおいては、以下のとおり仮定する。
（１）地面の平坦度について
地面は比較的平坦であると仮定する。
（２）車輪と地面は純粋なローリング運動を行い、地面に対する車輪の中心
速度は車輪のエッジの速度と同じで、方向は同じであると仮定する。
（３）車輪半径は同じであると仮定する。
【００３１】
上記仮定に基づくと、スマートカーの前後４つの車輪は駆動輪であり、スマートカーの重心はスマートカー本体の中心に位置する。
【００３２】
スマートカーがターンするとき、左側の２つの車輪は一体のものと見なされ、右側の２つの車輪は一体のものと見なされる。スマートカーが移動する極短時間内に、図３に示すように、スマートカーの中心点が位置ＡからＣに移動すると、最終的に以下車の移動状態方程式を得ることができる。
2019194572.tif 000004
【００３３】
モータを使用する場合、モータは、２つの機能を実現することができる。１つは正逆転であり、もう１つは速度調整である。本発明では、モータは、Ｈブリッジ制御回路によりモータの正転と逆転を実現し、パルス幅変調（ＰＷＭ）によりモータの回転速度を調節する。
【００３４】
ブラケット２は、昇降ブラケットを用いてもよく、収集機器を、収集データを収集する高さに上昇及び下降させるために使用される。
【００３５】
端末機器４は、携帯電話やＰＣ端末とすることができ、また、タブレットコンピューターや携帯情報端末などのタッチスクリーンを有する電子機器とすることもできる。
【００３６】
本実施形態のデータ収集装置では、収集機器３を昇降可能なブラケットに取り付ける。収集機器３を昇降可能なブラケットに取り付け、収集すべきデータの収集点に到達すると、昇降ブラケットにより、収集データを収集するために必要な高さに収集機器３を上昇させる。収集機器３は、収集データを収集し、収集されたデータを端末機器４に送信する。また、収集機器３は、収集されるデータを収集機器３の記憶領域に記憶し、時間をおいてから記憶された収集データを端末機器４にコピーしてもよい。
【００３７】
図１０は、本発明の一実施形態によるスマートカーのＭＰＵ−６０００／ＭＰＵ−６０５０システム構造を示す回路図である。ＭＰＵ−６０Ｘ０は９軸モーション処理センサーである。これは、３軸ＭＥＭＳジャイロスコープ、３軸ＭＥＭＳ加速度計、及び１つの拡張可能なデジタルモーションプロセッサＤＭＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を統合し、Ｉ２Ｃインターフェースにより磁力計などのサードパーティのデジタルセンサーに接続することができる。拡張後に、そのＩ２Ｃ又はＳＰＩインターフェースを介して９軸の信号を出力することができる（ＳＰＩインターフェースはＭＰＵ−６０００でのみ利用可能である）。ＭＰＵ−６０Ｘ０は、そのＩ２Ｃインターフェースを介して、圧力センサーなどの非慣性デジタルセンサーに接続することもできる。
【００３８】
ＭＰＵ−６０Ｘ０は、ジャイロスコープと加速度計に３つの１６ビットＡＤＣを使用しており、測定したアナログ量を出力可能なデジタル量に変換する。速い動きと遅い動きを正確に追跡するために、センサーの測定範囲はユーザーにより制御できる。ジャイロスコープの測定可能範囲は±２５０±５００、±１０００±２０００°／秒（ｄｐｓ）であり、加速度計の測定可能範囲は±２、±４、±８、±１６ｇである。１つのチップ上の１０２４バイトのＦＩＦＯは、システムの消費電力の低減に役立つ。すべてのデバイスレジスタとの通信には、４００ｋＨｚのＩ２Ｃインターフェース又は１ＭＨｚのＳＰＩインターフェースを使用する（ＳＰＩはＭＰＵ−６０００でのみ利用可能である）。高速転送を必要とするアプリケーションでは、２０ＭＨｚのＳＰＩがレジスタの読み取りと割り込みに利用できる。
【００３９】
さらに、温度センサー及び動作環境下で±１％変動する発振器がチップに内蔵されている。チップのサイズは４ｘ４ｘ０．９ｍｍであり、最大１００００ｇの衝撃に耐えるＱＦＮパッケージ（ノンリード方形パッケージ）が採用され、プログラム可能なローパスフィルタがある。
【００４０】
電源に関しては以下のとおりである。ＭＰＵ−６０Ｘ０は、２．５Ｖ±５％、３．０Ｖ±５％、又は３．３Ｖ±５％のＶＤＤ範囲をサポートできる。また、ＭＰＵ−６０５０は、Ｉ２Ｃにロジックレベルを提供するためのＶＬＯＧＩＣピンをさらに有する。ＶＬＯＧＩＣの電圧は、１．８±５％又はＶＤＤであってもよい。
【００４１】
本発明のデータ収集方法は、上記データ収集装置を用いてデータを収集し、以下のステップ１〜ステップ３に従って実施される。
ステップ１では、収集される地図環境データに対してベクトル化操作を行う。具体的には、以下のステップ１．１〜ステップ１．３を含む。
ステップ１．１では、収集される環境データから作成した地図をスキャンして、ラスター画像を取得する。
例えば、取得した室内の複雑な環境の平面設計地図をスキャンする、即ち、紙の地図をスキャンして、ラスター画像とする。このラスター画像は、通常のデジタルカメラにより撮影した写真のように、空間参照情報はなく、単なる通常の画像である。ＡｒｃＧＩＳ  Ｄｅｓｋｔｏｐでこれらの画像を見るとき、座標の原点は画像の左下隅から設定され、座標値には実際の空間参照情報がない。スキャンされるラスター画像には空間参照情報がないため、ベクトル化前に、まずラスター画像をレジストする、即ち、以下のステップ１．２を行う必要がある。
【００４２】
ステップ１．２では、ステップ１．１で取得されたラスター画像スをレジストする。
具体的には、ラスター画像をレジストするために、正確な空間座標情報が必要とされる。これらの情報は、紙の地図上から読み取ることがある。紙の地図の４つの角点の座標値は、横座標及び縦座標で表形式に作成される。その表がＡｒｃＭａｐに追加され、適切な座標系情報が追加される。レジストする必要があるスキャンされたラスター画像がＡｒｃＭａｐにロードされると、ラスター画像には正確な空間参照情報がないため、ラスター画像と制御点は同じビューに表示されない場合がある。制御点接続の追加接続は不正確な点（即ち、ラスター画像上の経緯枠又はキロメートルグリッド枠の角点）から正確な点（即ち、生成されたベクトル制御点）への変換方法であり、すべての制御点を追加した後に、表示を更新して、レジストを行うことができる。
【００４３】
ステップ１．３では、レジストしたラスター画像をベクトル化する。
具体的には、上記操作によりラスター−データをレジストした後、ＡｒｃＧｉｓ技術によってベクトル化することができる。
収集される環境データの地図をベクトル化する。即ち、複雑な地図の不要な部分は無視し、地図内の走行可能な道路及び障害物を抽出して、スマートカー専用の簡単な地図を作成することができる。これにより、以下のスマートカーのルート選択及び距離検出はより便利になる。
【００４４】
図５に示すように、ステップ２では、ベクトル化された地図に従って、収集データを収集するために収集装置の収集経路を決定する。
【００４５】
ステップ２．１では、ベクトル化された地図に従って、ターゲットマトリクス地図を初期化し、収集領域を初期化する。
【００４６】
ステップ２．２では、ターゲットマトリクス地図上で収集されるデータの収集領域に従って、収集点の位置を選択する。
【００４７】
ステップ２．３では、収集点及びターゲットマトリクス地図に従って収集データの収集経路を決定する。収集データの収集経路の決定は、収集装置が収集を完了するために必要な時間及び収集装置の走行速度を決定するステップを含む。具体的には、ステップ２．３は、以下のステップ２．３．１〜ステップ２．３．２を含む。
ステップ２．３．１では、ターゲットマトリクス地図の外縁の入口及び出口の収集点を収集装置の始点及び終点として設定する。
ステップ２．３．２では、各ターゲットノードの間の最短経路を重みとして取得し、動的アルゴリズムを用いて最短経路を求め、ノードの順序を記録して有向重み付きグラフＧ（Ｖ，Ｅ）として作成し、最短経路を収集装置の収集経路として用いる。
【００４８】
動的アルゴリズムを使用して最短経路を見つける（以下、判定と表記する）第１の段階では、有向重み付きグラフＧの頂点集合Ｖをｋ個の互いに素な部分集合Ｖｉ（１≦ｉ≦ｋ、ｋ≧２、Ｖｉはｉ番目の部分集合である）に分割する。Ｅのいずれかの辺（ｕ，ｖ）について、Ｅがすべての辺の２つの頂点の集合であり、ｕが任意の辺の始点であり、ｖが任意の辺の終点であるとき、必ずｕ  ∈Ｖｉ、ｖ  ∈Ｖｉ＋１  である場合、このようなグラフは多段グラフと呼ばれる。多段グラフの第ｋ−１段のすべての頂点ｊから終点ｔに到達するための最小コストの通路を決定する。すべての頂点ｊから終点ｔに到着するための最小コストの通路を保存して、最後に最良を判定する際にこれらの情報を使用する。配列ｃｏｓｔ［ｊ］により、頂点ｊから終点ｔに到達するための最小コストを格納し、配列ｐａｔｈ［ｊ］により、頂点ｊから終点ｔに到達するための最小コストの通路上の前方頂点の番号を格納する。
【００４９】
動的アルゴリズムを使用して最短経路を見つける判定の第２の段階では、多段グラフの第ｋ−２段のすべての頂点ｊから終点ｔに到達するための最小コストの通路を決定する。このとき、第１の段階で形成された情報を用いて判定を行う。そして、判定の結果を配列ｃｏｓｔ［ｊ］及びｐａｔｈ［ｊ］の対応する要素に格納し、最終的に決定始点ｓから終点ｔまでの最小コストの通路を決定するまで順に行う。始点ｓのｐａｔｈ配列は最良の判定シーケンスである。次に、シーケンスに従って、推奨ルートを生成し、収集を完了するために必要な時間をユーザーにフィードバックする。ユーザーが満足しない場合、ルートを再生成する選択をしてもよい。
【００５０】
学校歴史博物館を例にとると、最初にベクトル図があり、収集点の点決めと位置決めを行う。その後、すべての点と道路について初期経路図が作成される。その経路図に基づいて段階的モデルが作成され、段階分割法によって動的計画法アルゴリズムの応用が実現される。各段階は、並列に動作可能な相関関係のない各ノードを指す。方法は、動的計画法後ろ向きアルゴリズムを採用する。
【００５１】
地図情報（縮尺）に基づいて、ルートの長さ、即ち、スマートカーが走行するために必要な道のりを計算する。各小部分の道のりについての走行距離がそれぞれ正確に計算される。次に、モータ駆動モジュール１−５を制御して、直流モータ１−７によりスマートカーの車輪を駆動する速度、及びその速度での走行時間を制御する。
【００５２】
ステップ２．４では、決定された収集点及び収集経路に従って、収集装置が収集点に到達した後に収集経路上の収集点で正確に停止する。収集装置がデータを収集した後に次の収集点へ走行続けるように収集装置を正確に制御する。
【００５３】
上記決定された収集点及び収集経路、ならびにスマートカーの速度、走行時間に基づいて、スマートカーを、収集経路に従って正確に走行するように制御することができる。スマートカーは、収集点に到達しようとするとき適時停止する。スマートカーの方向を調整する必要があるとき、スマートカーの左右車輪の速度を制御することにより速度差が生成され、ルートのターン角度に従って対応する速度差を制御することによりスマートカーのターンが実現される。スマートカーは、収集経路上の各収集点で正確に停止することができる。データが収集された後、スマートカーは、図６に示すように、次の収集点に走行してデータを収集する。
【００５４】
ステップ３では、収集装置は収集経路上を走行する。収集装置が収集経路上で決定された各収集点を走行してデータを収集する。環境設定により収集点を決定する。学校歴史博物館を例にとると、収集点は、屋根に沿って７つのＡＰ位置が設定され、地上位置決め点は、角度測定及び測位精度制御を容易にするために天井に対して約６０度の放射角度の位置に設定される。従来技術では、角度で点決め及び点収集を実行する技術はまだ報告されていない。
【００５５】
収集経路上を走行しているとき、収集装置は障害物回避動作を行う必要がある。この動作は、具体的には、以下のステップ３．１〜ステップ３．２を含む。
ステップ３．１では、収集装置が収集経路上を走行するとき、超音波距離測定法を用いて、測距センサー１−４により、収集装置により収集されるデータの環境及び障害物を検出する。即ち、地図上に示される障害物、例えば前方の壁などの距離を検出する。
【００５６】
ステップ３．２では、収集装置と障害物との間の距離が予め設定された警告値未満であると検出した場合、収集装置の両側の路面状況に従って収集装置の走行方向を調整するとともに、障害物を乗り越えた後に設定された収集経路に戻るために、調整された収集装置の走行方向を記録する。
【００５７】
収集装置の両側の路面状況に応じて、収集装置の走行方向を調整するフローチャートを図７に示す。
四輪全輪駆動車の場合、制御を簡単にするために、左側の２つの車輪及び右側の２つの車輪の速度が一致するように維持する。
【００５８】
2019194572.tif 000005
【００５９】
車が左折するか右折するか判断する。右折の場合、車の右の車輪は、静止するように維持され、左の車輪は前方に回転する。左折の場合、車の左の車輪は、静止するように維持され、右の車輪は前方に回転する。そして、車はターンする。車の左右の両側の車輪のパルス収集数のプリセット差値Δｃ＝ｃｏｕｎｔｌ−ｃｏｕｎｔｒ（ｃｏｕｎｔｌが左側の車輪のパルス収集数であり、ｃｏｕｎｔｒは右側の車輪のパルス収集数である）に従って、Δcount＝Δｃである場合、直流モータを停止する、即ち、車のターンを停止する。それ以外の場合、車はターンを続ける。
【００６０】
スマートカーは走行中に様々な想定外の状況に遭遇する可能性がある。考えられる想定外の状況について仮定し、対応する解決策を提案する。
（１）スマートカーの走行中に電力が不足し、正常に動作できなくなる状況がある。
【００６１】
スマートカーの動作中、制御システムにより、スマートカーの動作状態を安定させるために、スマートカーの電源電圧を検出する。電源が規定の電圧を供給することができないとき、データ収集装置は、まず直流モータ１−７を制御して速度を低減して、電力を節約し、スマートカーの基本的な動作状態を維持する。これとともに、端末機器４に警告とフィードバックを送信して、スマートカーの現在の動作状態を示し、ユーザーにスマートカーのメンテナンスを実行するように促す。
【００６２】
（２）スマートカーが所定のルート上を動作中、偶発的な事情によりルートから外れた場合、スマートカーを所定のルートに戻す。
【００６３】
スマートカーは、動作中、測距センサー１−４を用いて走行ルートの前方の障害物の距離を測定する。角度は１８０°を含む。地図から得られた情報と比較して、スマートカーが正確な計画ルート上を走行することをチェックして保証する。偶発的な状況によってスマートカーがルートから外れると、障害物からの距離は大きく変化する。それにより、スマートカーがルートから外れたことを認識する。この時、スマートカーのルート回復方法によって、スマートカーは所定のルートに戻る。スマートカーの前方と障害物との間の距離に基づいてスマートカーの走行方向を調整して、地図情報及び所定のルートと一致する距離に回復させる。即ち、検出された各方向の距離が通常走行中の距離と一致すれば、スマートカーは所定のルートに戻っていると考えられる。
【００６４】
（３）スマートカーの動作時間が予め設定された時間を大きく超えている場合、スマートカーは所定の時間内にデータ収集を完了できない可能性がある。
【００６５】
スマートカーの動作中に、ユーザーからの問い合わせを容易にするために、ワークフローごとに記録レポートを作成する。スマートカーの動作時間がユーザーの予想時間を大きく超えると、スマートカーは動作ログを端末装置４に送信するので、ユーザーはタイムリーにスマートカーの動作状態をチェックして原因を見つけることができる。
【００６６】
収集機器３は、ＲＳＳＩ信号を収集する。以下に、温湿度センサーを用いて温湿度を収集する収集機器３を例として説明する。
ＤＨＴ１１デジタル温湿度センサーを使用することができる。その温湿度センサーは、専用のデジタルモジュール収集技術及び温湿度センシング技術を使用して、製品の高い信頼性及び優れた長期安定性を保証する。ＤＨＴ１１デジタル温湿度センサーは、３〜５．５Ｖの電源電圧を使用する。ＤＨＴ１１デジタル温湿度センサーのＶＤＤ、ＧＮＤ、及びＤＡＴＡの３つのピンは、それぞれ電源、グランド、及びデータ線に接続される。単一のバスデータフォーマットが使用され、１回の通信時間は約４ｍｓである。データフォーマットビットは、８ｂｉｔ湿度整数データ＋８ｂｉｔ湿度小数データ  ＋８ｂｉｔ温度整数データ＋８ｂｉｔ温度小数データ  ＋８ｂｉｔチェックサムデータとなる。転送が正確である場合、チェックサムデータは、「８ｂｉｔ湿度整数データ＋８ｂｉｔ湿度小数データ＋８ｂｉｔ温度整数データ＋８ｂｉｔ温度小数データ」で得られた結果の最後の８桁に等しい。開始信号を受信した後、ＤＨＴ１１は低消費電力モードから高速モードに切り替わり、ホスト開始信号が終了すると、ＤＨＴ１１は応答信号を送信し、４０ｂｉｔのデータを送信し、信号収集を1回トリガーする。ユーザーは、一部のデータを読み取ることを選択することができるスレーブモード下で、ＤＨＴ１１は開始信号を受信して１回の温湿度収集をトリガーする。ホストにより送信された開始信号を受信していない場合、ＤＨＴ１１は自発的に温湿度収集を実行しない。データを収集した後に、ＤＨＴ１１は低速モードに切り替える。
【００６７】
以下では、ある実験サイトを例としてＲＳＳＩ信号収集を行って、実験サイトの位置決めにデータサポートを提供する。
まず、実験サイトの平面図を取得し、それをスキャンして電子版を取得してＡｒｃＧｉｓのＡｒｃＭａｐソフトウェアでベクトル化する。同時に、それを手動で処理し、不要な部分を削除し、障害物の輪郭及び通路情報のみを残す。
【００６８】
次に、取得した地図を収集機器３に転送し、収集機器３によりデータをスマートカーに送信する。収集機器３で関連情報の設定を行い、スマートカーの初期値を設定する。収集機器３が地図情報を分析した後、ユーザーは収集点を選択し、収集ルートを設計し、ルート情報及び車の動き情報を車に送信して実行する。車は、収集機器３により分析された動き情報に従って走行する。
【００６９】
その後、車は、走行中に障害物をインテリジェントに回避し、収集点まで走行した後停止し、ＲＳＳＩ信号強度テストプログラムを実行して記録する。
【００７０】
収集時間が終了した後、車は次の収集点まで走行を続けて、収集データを収集する。
【００７１】
図８は学校歴史博物館の実験シーン図である。実験シーンは学校歴史博物館の一部である。実験シーンは合計８つのサイトに分割され、１１９個のノードのデータが収集された。
【００７２】
収集装置３は、処理された地図を受信した際に関連情報を設定し、次に地図情報を分析し、ユーザーにより選択された収集点に応じて収集経路を設計する。収集されたルート及び移動情報を受信した後、車は初期値を設定し、そのルートに沿って走行する。
【００７３】
図９は、学校歴史博物館でのデータを取得する実験シーンの図である。走行中、車は障害物をインテリジェントに回避することができる。収集点を走行すると、車は停止してデータ取得プログラムを実行し、次に温度と湿度、角度とＲＳＳＩ信号を記録する。収集が完了した後、次の収集点まで走行を続ける。
【００７４】
本発明によるデータ収集方法及び装置は、地図を処理することにより、走行可能な道路及び障害物の簡単なベクトル図を形成する。収集点を選択した後、最適な収集ルート（距離が近く、到着に便利、完全なデータ収集が可能）を計画する。車は、位置を決定するために位置決めを行い、指定されたルートに従って走行を始める。地図情報と測距センサーとを組み合わせることにより、収集点に到着しようとするときに減速を開始し、収集点に正確に到着して収集データを収集する。このように、本発明のデータ収集方法及び装置では、収集データを得る時の誤操作が少なく、収集データの精度が向上する。
【符号の説明】
【００７５】
１．  運搬装置、１−１．  Ａｒｄｕｉｎｏ主制御基板、１−２．  ＸＢＥＥモジュール  、１−３．  直流電源、１−４．  測距センサ、１−５．  モータ駆動モジュール  、１−６．  サーボ、１−７．  直流モータ、１−８．  ＬＥＤインジケータランプ、２．  ブラケット、３．  収集機器、４．  端末機器。
【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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【外国語明細書】
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