(57)【要約】【課題】林野、農地、海岸等の移動領域において、自己位置を高精度で推定し、障害物を確実に避けながら移動領域内をくまなく自律的に移動することができ、果実等の収穫や雑草の刈り取り等の各種作業に利用可能で、労働者不足の解消を実現することができる動作の安定性、機能性、実用性に優れる自律移動ロボット及びその制御方法を提供する。【解決手段】移動手段１２と、進行方向に存在する各物体を撮影する撮影手段１３と、各物体までの距離を測定する測距手段１４、１５と、撮影手段１３で撮影された画像と測距手段１４、１５で測定された距離データを基に作成された距離画像から重畳画像処理を行って各物体の種別を判別する判別手段２２と、物体のうち判別手段２２で障害物２６と判別された物体の位置を二次元マップ２７上に記録するマップ作成手段２５と、自己位置を推定する自己位置推定手段２８とを有し、障害物２６を避けながら自律移動する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動領域内を自律移動する自律移動ロボットであって、
移動手段と、進行方向に存在する１又は複数の物体をそれぞれ撮影する撮影手段と、前記各物体までの距離を測定する測距手段と、前記撮影手段で撮影された画像と前記測距手段で測定された距離データを基に作成された距離画像から重畳画像処理を行って前記各物体の種別を判別する判別手段と、前記物体のうち前記判別手段で障害物と判別された物体の位置を二次元マップ上に記録するマップ作成手段と、自己位置を推定する自己位置推定手段とを有し、前記障害物を避けながら自律移動することを特徴とする自律移動ロボット。
【請求項２】
請求項１記載の自律移動ロボットにおいて、前記測距手段は、２台の３Ｄ距離画像センサを備え、該２台の３Ｄ距離画像センサは、測定範囲が部分的に重なるように位置をずらして配置されていることを特徴とする自律移動ロボット。
【請求項３】
請求項１又は２記載の自律移動ロボットにおいて、前記撮影手段及び前記測距手段は、３自由度を有する架台に取り付けられ、該自律移動ロボットの姿勢に応じて、水平を維持することを特徴とする自律移動ロボット。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１記載の自律移動ロボットにおいて、前記判別手段は、前記重畳画像処理により、前記各物体の色及び形から該各物体の種別を判別することを特徴とする自律移動ロボット。
【請求項５】
請求項４記載の自律移動ロボットにおいて、前記判別手段は、前記重畳画像処理により前記各物体が存在する割合を表す物体率と前記物体が存在していない割合を示す空間率を求め、前記各物体までの距離の変化と、前記物体率及び前記空間率の変化との関係から、前記各物体上を通過可能か否かを判別することを特徴とする自律移動ロボット。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１記載の自律移動ロボットにおいて、前記判別手段は、ＲＦＩＤリーダーを備え、前記移動領域内に存在する管理対象物に予め取り付けられたＲＦタグから電波を受信して、その電波強度により前記物体の中から前記管理対象物の位置を推定することを特徴とする自律移動ロボット。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１記載の自律移動ロボットにおいて、前記自己位置推定手段は、衛星航法システムを利用して自己位置を測位する測位手段と、慣性計測センサを利用して経路計算を行う経路計算手段を有していることを特徴とする自律移動ロボット。
【請求項８】
移動領域内を自律移動する自律移動ロボットの制御方法であって、
撮影手段で進行方向に存在する１又は複数の物体をそれぞれ撮影する第１の工程と、
該第１の工程中に前記各物体までの距離を測距手段で測定する第２の工程と、
前記第１の工程で撮影された画像と前記第２の工程で測定された距離データを基に作成された距離画像から判別手段で重畳画像処理を行って前記各物体の種別を判別する第３の工程と、
前記物体のうち前記第３の工程で障害物と判別された物体の位置をマップ作成手段により二次元マップ上に記録する第４の工程と、
自己位置推定手段で自己位置を推定する第５の工程と、
前記障害物を避けながら前記移動領域内を移動手段で自律移動する第６の工程とを有することを特徴とする自律移動ロボットの制御方法。
【請求項９】
請求項８記載の自律移動ロボットの制御方法において、前記自律移動ロボットと通信を行うサーバにより、前記自律移動ロボットの位置を捕捉及び同定して、該自律移動ロボットが移動する軌跡を可視化することを特徴とする自律移動ロボットの制御方法。
【請求項１０】
請求項８又は９記載の自律移動ロボットの制御方法において、前記二次元マップ上に前記障害物の位置が記録されていない情報未取得領域が存在している際に、該情報未取得領域に経路を設定し、前記自律移動ロボットを該経路上で移動させて、前記移動領域内に存在する全ての前記障害物が前記二次元マップ上に記録されるまで前記第１〜第６の工程を繰り返すことを特徴とする自律移動ロボットの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自己位置を推定し、障害物を避けながら、自律的な移動を行う自律移動ロボット及びその制御方法に関するものである。
【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ロボット（移動体）が開発されつつある。このような自律移動ロボットは、例えば、特許文献１〜３のように、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。そして、この自律移動ロボットは、例えば、林野での下刈りや立木のモニタリング、農地での下刈り、モニタリング、果実の収穫等に利用できる。また、海岸でのゴミの収集と運搬、海藻の収穫、モニタリング等に利用することや、コミュニティーロードでの買い物の代替、人や物の運搬等に利用することもできる。自律移動ロボットをこれらの作業に利用することにより、労務又は労働の代替となり、労働者不足を補うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２０９８４５号公報
【特許文献２】特開２０１５−１７０１２７号公報
【特許文献３】特開２０１７−１０２７０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、自律移動ロボットを林野、農地、海岸等の屋外で利用する場合、屋内とは、外光、路面環境等の認識条件が異なり、移動距離の長さ、移動範囲の広さ等も違うため、ロボット自身が高精度の探査を行いながら行動できるようにする必要があり、従来とは異なるロボットプラットフォーム、センサ処理技法、及び自律移動技法の構築が求められる。
【０００５】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたもので、林野、農地、海岸等の移動領域において、自己位置を高精度で推定することができ、障害物を確実に避けながら、移動領域内をくまなく自律的に移動することが可能で、管理対象物となる果実等の収穫や雑草の刈り取り等の作業を効率的に行って労働者不足の解消を実現することができる動作の安定性、機能性、及び実用性に優れる自律移動ロボット及びその制御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】
【０００６】
前記目的に沿う第１の発明に係る自律移動ロボットは、移動領域内を自律移動する自律移動ロボットであって、
移動手段と、進行方向に存在する１又は複数の物体をそれぞれ撮影する撮影手段と、前記各物体までの距離を測定する測距手段と、前記撮影手段で撮影された画像と前記測距手段で測定された距離データを基に作成された距離画像から重畳画像処理を行って前記各物体の種別を判別する判別手段と、前記物体のうち前記判別手段で障害物と判別された物体の位置を二次元マップ上に記録するマップ作成手段と、自己位置を推定する自己位置推定手段とを有し、前記障害物を避けながら自律移動する。
【０００７】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、前記測距手段は、２台の３Ｄ距離画像センサを備え、該２台の３Ｄ距離画像センサは、測定範囲が部分的に重なるように位置をずらして配置されていることが好ましい。
【０００８】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、前記撮影手段及び前記測距手段は、３自由度を有する架台に取り付けられ、該自律移動ロボットの姿勢に応じて、水平を維持することが好ましい。
【０００９】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、前記判別手段は、前記重畳画像処理により、前記各物体の色及び形から該各物体の種別を判別することが好ましい。
【００１０】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、前記判別手段は、前記重畳画像処理により前記各物体が存在する割合を表す物体率と前記物体が存在していない割合を示す空間率を求め、前記各物体までの距離の変化と、前記物体率及び前記空間率の変化との関係から、前記各物体上を通過可能か否かを判別することが好ましい。
【００１１】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、前記判別手段は、ＲＦＩＤリーダーを備え、前記移動領域内に存在する管理対象物に予め取り付けられたＲＦタグから電波を受信して、その電波強度により前記物体の中から前記管理対象物の位置を推定することが好ましい。
【００１２】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、前記自己位置推定手段は、衛星航法システムを利用して自己位置を測位する測位手段と、慣性計測センサを利用して経路計算を行う経路計算手段を有していることが好ましい。
【００１３】
前記目的に沿う第２の発明に係る自律移動ロボットの制御方法は、移動領域内を自律移動する自律移動ロボットの制御方法であって、
撮影手段で進行方向に存在する１又は複数の物体をそれぞれ撮影する第１の工程と、
該第１の工程中に前記各物体までの距離を測距手段で測定する第２の工程と、
前記第１の工程で撮影された画像と前記第２の工程で測定された距離データを基に作成された距離画像から判別手段で重畳画像処理を行って前記各物体の種別を判別する第３の工程と、
前記物体のうち前記第３の工程で障害物と判別された物体の位置をマップ作成手段により二次元マップ上に記録する第４の工程と、
自己位置推定手段で自己位置を推定する第５の工程と、
前記障害物を避けながら前記移動領域内を移動手段で自律移動する第６の工程とを有する。
【００１４】
第２の発明に係る自律移動ロボットの制御方法において、前記自律移動ロボットと通信を行うサーバにより、前記自律移動ロボットの位置を捕捉及び同定して、該自律移動ロボットが移動する軌跡を可視化することが好ましい。
【００１５】
第２の発明に係る自律移動ロボットの制御方法において、前記二次元マップ上に前記障害物の位置が記録されていない情報未取得領域が存在している際に、該情報未取得領域に経路を設定し、前記自律移動ロボットを該経路上で移動させて、前記移動領域内に存在する全ての前記障害物が前記二次元マップ上に記録されるまで前記第１〜第６の工程を繰り返すことが好ましい。
【発明の効果】
【００１６】
第１の発明に係る自律移動ロボットは、自己位置を高精度で推定することができ、移動領域内に存在する障害物の二次元マップに基づいて、移動領域内をくまなく自律的に移動しながら、各物体の種別を判別してそれぞれの種別に応じた動作を行うことができる。これにより、立木等の障害物であると判別された物体を確実に避けながら移動することができる。そして、移動中に、例えば、育成中の苗木等の管理対象物となる物体が存在する場合は、傷付けたり、踏み潰したりしないように避けながら、育成状況の確認や果実等の収穫を行うことができる。また、ゴミ或いは海藻や果実等の管理対象物（回収対象物或いは収穫対象物）となる物体が落下している場合は、管理対象物の種類に応じて自律移動ロボットに搭載した回収手段や収穫手段を用いてそれらを回収、収穫することができる。さらに、自律移動ロボットの進行方向に存在する物体が、移動を妨げる立木等の障害物か、苗木等の管理対象物か、移動を妨げない雑草等の非障害物かを判別し、移動の妨げとならない非障害物上を通過しながら効率的に移動することや、必要に応じて、管理対象物の周囲に存在する雑草等の刈り取り（下刈り）を行うことができる。
【００１７】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、測距手段として、測定範囲が部分的に重なるように位置をずらして配置した２台の３Ｄ距離画像センサを用いた場合、視野角を拡張して、予め広範囲にわたって物体（障害物）の存在を認識することができるので、方向転換した際に、不意に障害物を認識して停止或いは後退の動作を行うおそれが低く、確実に障害物を避けながらスムーズかつ効率的に移動を行うことができる。
【００１８】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、撮影手段及び測距手段が、３自由度を有する架台に取り付けられ、自律移動ロボットの姿勢に応じて、水平を維持する場合、撮影手段及び測距手段の視認性、制御性を向上させて、物体の位置を正確に検出することができ、動作の安定性に優れる。
【００１９】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、各物体の色及び形から各物体の種別を判別する場合、例えば、立木、雑草、苗木等を誤認識（混同）することなく正確に判別して、その種別に応じた動作を行うことができる。
【００２０】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、自律移動ロボットから各物体までの距離の変化と、それに伴う各物体の物体率及び周囲の空間率の変化との関係から、各物体上を通過可能か否かを判別する場合、各物体の周囲や背後に存在する空間の奥行きを正しく認識して、他の物体や障害物等に邪魔されることなく、確実に移動を行うことができる。
【００２１】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、管理対象物に予め取り付けられたＲＦタグからの電波をＲＦＩＤリーダーで受信して、その電波強度により物体の中から管理対象物の位置を推定する場合、例えば苗木等の管理対象物と周囲の雑草等を確実に判別することができる。
【００２２】
第１の発明に係る自律移動ロボットにおいて、自己位置推定手段が、衛星航法システムを利用して自己位置を測位する測位手段と、慣性計測センサを利用して経路計算を行う経路計算手段を有している場合、自己位置の推定精度を高めることができる。
【００２３】
第２の発明に係る自律移動ロボットの制御方法は、予め移動領域内の障害物の位置が記録された二次元マップと、移動領域内の移動中に撮影手段で撮影した各物体の画像及び測距手段で測定された各物体までの距離を基にして、障害物を確実に避けながら自律移動を行うことができ、自己位置推定精度が高く、動作の安定性に優れる。
【００２４】
第２の発明に係る自律移動ロボットの制御方法において、自律移動ロボットと通信を行うサーバにより、自律移動ロボットの位置を捕捉及び同定して、自律移動ロボットが移動する軌跡を可視化した場合、管理者が自律移動ロボットの移動状況を常に監視して、動作不良や不具合等が生じた際に、直ちに自律移動ロボットを停止させ、事故等の発生を未然に防ぐことが可能で安全性に優れる。
【００２５】
第２の発明に係る自律移動ロボットの制御方法において、二次元マップ上に障害物の位置が記録されていない情報未取得領域が存在している際に、情報未取得領域に経路を設定し、自律移動ロボットを経路上で移動させて、移動領域内に存在する全ての障害物が二次元マップ上に記録されるまで第１〜第６の工程を繰り返した場合、自律移動ロボットを使用して作業を行う時に、自己位置の推定精度を高め、移動領域内をくまなく効率的に移動させることができ、作業漏れが発生せず、動作の信頼性に優れる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施の形態に係る自律移動ロボットの構成を示すブロック図である。
【図２】同自律移動ロボットの撮影手段及び測距手段が架台に取り付けられている状態を示す斜視図である。
【図３】同自律移動ロボットの測距手段の視野角を示す説明図である。
【図４】同自律移動ロボットの重畳画像処理の説明図である。
【図５】同自律移動ロボットの自律移動の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
続いて、本発明を具体化した実施の形態について説明し、本発明の理解に供する。
本発明の一実施の形態に係る自律移動ロボット１０は、図５に示すように、ロボット本体１１に４つの車輪を有する移動手段１２を備えたものであり、林野、農地、海岸等の移動領域内を自律移動しながら、林野や農地等での下刈り、立木等のモニタリング、果実等の収穫、海岸等でのゴミの収集、海藻の収穫等の各種作業を行うものである。
本実施の形態のように、移動手段１２として、前輪、後輪を２つずつ設けたものは移動の安定性に優れる。このとき、前輪と後輪の少なくともどちら一方を駆動輪とすればよいが、全輪駆動としてもよい。なお、移動手段として車輪を用いる場合、４輪に限らず、３輪でもよいし、６輪以上でもよい。動力部としては正逆回転可能なモーターが好適に用いられる。また、移動手段１２は、ロボット本体１１を移動（走行或いは飛行）させることができればよく、クローラ、多足歩行の脚部、プロペラ等で構成されていてもよい。
【００２８】
次に、自律移動ロボット１０は、図１、図２に示すように、進行方向に存在する１又は複数の物体をそれぞれ撮影する撮影手段としてのＣＣＤカメラ１３と、各物体までの距離を測定する測距手段としての２台の３Ｄ距離画像センサ１４、１５を有している。ＣＣＤカメラ１３及び３Ｄ距離画像センサ１４、１５は、図２に示すように、３自由度を有する架台１６に取り付けられており、ロボット本体１１の前方（進行方向側）に配置される。ＣＣＤカメラ１３及び３Ｄ距離画像センサ１４、１５を支持するベース部１７は、互いに直交するそれぞれの回転軸１８〜２０を中心に回転してピッチ角、ロール角、及びヨー角を調整し、自律移動ロボット１０の姿勢に応じて、水平を維持する。これにより、ＣＣＤカメラ１３及び３Ｄ距離画像センサ１４、１５の視認性、制御性を向上させて、物体の位置を正確に検出することができる。撮影手段として、可視光及び赤外線のいずれか一方又は両方を用いて物体を撮影するＣＣＤカメラ１３が好適に用いられるが、これに限定されるものではない。また、測距手段として、レーザー光を照射しながら、所定のピッチで上下、左右にスキャン（走査）して、照射したレーザー光が物体に反射して戻ってくるまでの時間を測定することで、物体までの距離及び物体の方向を検出する３Ｄ距離画像センサ１４、１５が好適に用いられるが、これに限定されるものではない。
【００２９】
なお、３Ｄ距離画像センサ１４、１５は、図３に示すように、測定範囲が部分的に重なるように位置をずらして配置されている。これにより、例えば、各々の３Ｄ距離画像センサ１４、１５の水平方向の視野角α＝α’＝６０度の場合に、全体としてθ＝１００〜１１０度の視野角を確保して、広範囲を同時に測定することができる。自律移動ロボット１０は、図１に示すように、ＣＣＤカメラ（撮影手段）１３で撮影された画像と３Ｄ距離画像センサ（測距手段）１４、１５で測定された距離データを基に作成された距離画像との重畳画像から各物体の種別を判別する判別手段２２を有している。ＣＣＤカメラ１３の画像と３Ｄ距離画像センサ１４、１５の距離画像から重畳画像を作成するために、図４に示す透視投影法を用いた。図４において、ｆはＣＣＤカメラ１３の焦点距離、ｄはＣＣＤカメラ１３と３Ｄ距離画像センサ１４（又は１５）との等位平行距離、Ｋｘ、ＫｙはそれぞれＣＣＤカメラ１３で撮影された二次元平面画像２３のピクセル幅とピクセル高さ、（ｏｘ，ｏｙ）は二次元平面画像２３の中心、（Ｘｄ，Ｙｄ，Ｚｄ）は点Ｐの３次元空間座標、（ｕ，ｖ）は二次元平面画像２３中の点Ｐの２次元空間座標である。判別手段２２は、これらの関係を用いて、ＣＣＤカメラ１３の画像と、視野を拡張した３Ｄ距離画像センサ１４、１５の距離画像から重畳画像処理を行って、各物体の種別を判別することができる。このとき、判別手段２２は、重畳画像処理により、各物体の色及び形から各物体の種別を判別することができる。
【００３０】
図１に示すように、自律移動ロボット１０はマップ作成手段２５を有しており、移動領域内に存在する物体のうち、判別手段２２で障害物２６と判別された物体の位置を図５に示した二次元マップ２７上に記録する。ｘ（水平）方向、ｙ（高さ）方向、ｚ（奥行き）方向からなる障害物２６の距離データをｘ−ｚ平面に変換することにより、二次元マップ２７が得られる。
また、自律移動ロボット１０は、図１に示すように、自己位置を推定する自己位置推定手段２８を有している。自己位置推定手段２８は、衛星航法システムを利用して自己位置を測位する測位手段２９と、慣性計測センサを利用して経路計算を行う経路計算手段３０を用いて自己位置の推定を行う。測位手段２９は、リアルタイムキネマティックＧＰＳモジュールを用いて測量を行うものが好適に用いられる。一般的なＧＰＳでは森林等の中で受信強度が弱くなって誤差が大きくなるが、それに比べて高い精度が得られる。また、経路計算手段３０としては、９軸ＩＭＵセンサモジュールが好適に用いられる。慣性計測センサとして９軸センサ（３軸加速度、３軸ジャイロ、３軸コンパス）を使用しており、マイコンが実装されているので、センサデータの取得とデータの処理を一枚の基板で行うことができる。
【００３１】
なお、自律移動ロボット１０は、自律移動ロボット１０全体の動作を制御する制御部３２を有している。制御部３２には、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信用のインタフェイス等を有する演算処理装置が用いられ、例えばＲＯＭには、自律移動ロボット１０を自律移動させるための制御プログラムが記録されている。そして、制御部３２のＣＰＵがこの制御プログラムを実行することにより、制御部３２を上記の判別手段２２、マップ作成手段２５、自己位置推定手段２８として機能させることができる。自己位置推定手段２８による自己位置推定方法は特に限定されるものではないが、具体的な制御プログラムとしては、例えばＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）アルゴリズムであり、確率的手法としてモンテカルロ法（パーティクルフィルタ）を実行するものが好適に用いられる。ＳＬＡＭ処理は、ＣＣＤカメラ１３による各物体の画像と、３Ｄ距離画像センサ１４、１５の距離画像に基づく各物体までの距離情報とを照合することにより算出される測定位置と、経路計算手段３０によって算出された測定位置から、自己位置を推定することができる。自己位置と周囲環境とをリアルタイムに認識することができるので、高精度の自己位置推定が可能である。また、測位手段２９による測位結果に基づく測定位置と、経路計算手段３０によって算出された測定位置からは、モンテカルロ法により自己位置を推定することができる。
【００３２】
自律移動ロボット１０は、図５に示すように、進行方向に存在する障害物（立木等）２６に対して、近い順に目標値を設定しながら移動を行う。このとき、進行方向の左右２箇所に目標点ａ、ｂを定め、条件に応じて目標点ａ、ｂのいずれか一方を選択する。
なお、判別手段２２は、重畳画像処理により各物体が存在する割合を表す物体率と物体が存在していない割合を示す空間率を求め、各物体までの距離の変化と、物体率及び空間率の変化との関係から、各物体上を通過可能か否かを判別することもできる。これは、各物体の色及び形から各物体の種別を判別することが困難である場合に有効である。特に、物体が立木のような通過を妨げる障害物であるか、通過を妨げない雑草等の非障害物であるかを判別することにより、不要な停止、後退、迂回を防いで効率的に移動することができる。
また、農地等の移動領域において、自律移動ロボット１０を苗木の周囲の下刈りや果実の収穫等に用いる場合は、管理対象物となる苗木に予めＲＦタグを取り付けておき、自律移動ロボット１０に判別手段としてＲＦＩＤリーダーを取り付けることにより、ＲＦＩＤリーダーでＲＦタグから電波を受信して、その電波強度により物体の中から管理対象物の位置を推定することができる。これにより、管理対象物となる苗木と周囲の草木や雑草を確実に判別し、苗木を傷付けることなく移動できると共に、苗木のモニタリング、果実の収穫、下刈り等の各種作業を確実に行うことができる。
【００３３】
以下、本発明の一実施の形態に係る自律移動ロボットの制御方法について説明する。
自律移動ロボット１０は、事前に移動領域内に存在する障害物の位置を予め記録した上で、各種作業を行う際に、障害物を避けながら移動領域内を移動する。
まず、ＣＣＤカメラ（撮影手段）１３で進行方向に存在する各物体を撮影する（第１の工程）。また、第１の工程中に各物体までの距離を３Ｄ距離画像センサ（測距手段）１４、１５で測定する（第２の工程）。そして、第１の工程で撮影された画像と第２の工程で測定された距離データを基に作成された距離画像から判別手段２２で重畳画像処理を行って各物体の種別を判別する（第３の工程）。物体のうち第３の工程で障害物と判別された物体の位置をマップ作成手段２５により二次元マップ２７上に記録する（第４の工程）。自律移動ロボット１０は、自己位置推定手段２８で自己位置を推定し（第５の工程）、障害物を避けながら移動領域内を移動手段１２で自律移動する（第６の工程）。
自律移動ロボット１０は、以上の工程を繰り返しながら、ある経路上を移動することにより、その経路の周辺に存在する障害物を記録することができる。移動領域内をくまなく自律移動して作業を行うためには、移動領域内の全ての障害物を記憶し、それらの間を順次通過させる必要があるが、移動領域が広い場合には、全ての障害物を記録することができない。そこで、移動領域全体の中で二次元マップ２７上に障害物の位置が記録されていない情報未取得領域が存在している際に、情報未取得領域に経路を設定し、自律移動ロボット１０をその経路上で移動させて、移動領域内に存在する全ての障害物が二次元マップ２７上に記録されるまで第１〜第６の工程を繰り返す必要がある。この作業にはハミルトン法が好適に用いられ、最終的に移動領域内をくまなく自律移動することが可能な経路が得られる。
【００３４】
なお、図１に示すように、自律移動ロボット１０と通信を行うサーバ３３を備えることにより、自律移動ロボット１０の位置を捕捉及び同定して、自律移動ロボット１０が移動する軌跡を可視化することができる。その結果、管理者が自律移動ロボット１０の移動状況を常に監視することができ、動作不良や不具合等が生じた際に、直ちに自律移動ロボット１０を停止させ、事故等の発生を未然に防ぐことが可能となる
自律移動ロボット１０が実際に各種作業を行う際には、前述と同様に、ＣＣＤカメラ１３及び３Ｄ距離画像センサ１４、１５で進行方向に存在する各物体の撮影、距離測定を行い、判別手段２２で各物体の種別を判別して、自己位置推定手段２８で自己位置を推定し、障害物を避けて自律移動を行いながら、各物体の種別に応じて、モニタリング、果実の収穫、下刈り、ゴミの回収等を行う。自律移動ロボット１０の後方を撮影するためのＣＣＤカメラ等の撮影手段を取り付けることにより、後退時に障害物等を避けながら安全に移動することができる。このとき、自律移動ロボット１０の後方に存在する物体までの距離を測定するための３Ｄ距離画像センサ等の測距手段も取り付けて、判別手段２２によって物体の種別を判別するようにしてもよい。
【００３５】
以上、本発明を、実施の形態を参照して説明してきたが、本発明は何ら上記した実施の形態に記載した構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載されている事項の範囲内で考えられるその他の実施の形態や変形例も含むものである。
自律移動ロボットには、その用途（作業内容）に応じて、様々な器具を取り付けることができる。例えば、下刈りを行うためには、ロボット本体の前方下部に回転ブレードを有する下刈り手段を取り付ければよい。このとき、回転ブレードの数や配置は適宜、選択できる。また、果実の収穫やゴミの回収等を行うためにアームの先端に把持部を備えた収穫手段や回収手段を取り付けてもよい。このとき、アームや把持部の形態は適宜、選択することができるが、伸縮可能なアームや多関節のアームを用いれば作業性に優れる。
【符号の説明】
【００３６】
１０：自律移動ロボット、１１：ロボット本体、１２：移動手段、１３：ＣＣＤカメラ（撮影手段）、１４、１５：３Ｄ距離画像センサ（測距手段）、１６：架台、１７：ベース部、１８〜２０：回転軸、２２：判別手段、２３：二次元平面画像、２５：マップ作成手段、２６：障害物、２７：二次元マップ、２８：自己位置推定手段、２９：測位手段、３０：経路計算手段、３２：制御部、３３：サーバ
【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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