(57)【要約】【課題】自装置の底面に設けられた撮影手段により構造体の表面を撮影せずに自走する場合に比べて位置把握の精度を高くする。【解決手段】移動手段１１は、構造体の表面に沿って自装置を移動させる。撮影手段１２は、移動装置１０が移動する構造体の表面に対向する自装置の底面に設けられ、その表面のうち自装置との特定の位置関係がある部分を撮影する。特定手段１３は、撮影手段１２から出力される画像データを、記憶手段１６に予め登録された位置毎の照合用データと比較することにより、自装置の位置を特定する。【選択図】図１
2019185465.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造体の表面に沿って自装置を移動させる移動手段と、
前記表面に対向する自装置の底面に設けられ、該表面のうち自装置との特定の位置関係がある部分を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段から出力される画像データを、予め登録された位置毎の照合用データと比較することにより、自装置の位置を特定する特定手段と
を有する移動装置。
【請求項２】
前記部分に対し斜め方向に光を照射する照射手段
を更に有する請求項１に記載の移動装置。
【請求項３】
前記特定手段は、予め定められたタイミング毎に比較処理を実行する
請求項１又は２に記載の移動装置。
【請求項４】
前記特定手段による特定態様及び前記撮影手段による撮影態様の少なくともいずれか一方を、前記特定手段の特定結果に対応する態様に変更する変更手段
を更に備える
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の移動装置。
【請求項５】
前記移動手段は、自装置の移動態様を前記特定手段の特定結果に対応する移動態様に変更する
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の移動装置。
【請求項６】
前記移動手段は、前記特定手段により特定された位置が予め定められた条件を満たす場合、自装置の移動速度を小さくする制御を行う
請求項５に記載の移動装置。
【請求項７】
前記特定手段は、前記画像データと前記照合用データとを比較することにより両者の一致度を特定し、
前記移動手段は、特定された一致度が閾値を下回る場合、自装置の移動態様を、前記特定手段による比較結果に対応する移動態様に変更する
請求項５又は６に記載の移動装置。
【請求項８】
前記特定手段は、自装置の移動量から自装置の位置を推定し、前記登録された照合用データの中から、推定された位置に対応する照合用データを抽出し、抽出された照合用データを用いて前記位置を特定する
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の移動装置。
【請求項９】
コンピュータに、
構造体の表面に沿って自装置を移動させるステップと、
前記表面に対向する自装置の底面に設けられ、該表面のうち自装置との特定の位置関係がある部分を撮影する撮影手段から出力される画像データを、予め登録された位置毎の照合用データと比較することにより、自装置の位置を特定するステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自走する装置が知られている。例えば特許文献１には、予め設定された走行エリアの種類に応じて、認識用マーカを画像認識して移動するマーカモードと、教示経路に沿って移動する経路モードとを切り替えるとともに、経路モードからマーカモードに切り替える際に、認識用マーカを撮像したカメラフレームの中心に認識用マーカが位置するように教示経路の終端を位置調整することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１２１９２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、自装置の底面に設けられた撮影手段により構造体の表面を撮影せずに自走する場合に比べて位置把握の精度を高くすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の請求項１に係る移動装置は、構造体の表面に沿って自装置を移動させる移動手段と、前記表面に対向する自装置の底面に設けられ、該表面のうち自装置との特定の位置関係がある部分を撮影する撮影手段と、前記撮影手段から出力される画像データを、予め登録された位置毎の照合用データと比較することにより、自装置の位置を特定する特定手段とを有する。
【０００６】
本発明の請求項２に係る移動装置は、請求項１に記載の構成において、前記部分に対し斜め方向に光を照射する照射手段を更に有することを特徴とする。
【０００７】
本発明の請求項３に係る移動装置は、請求項１又は２に記載の構成において、前記特定手段は、予め定められたタイミング毎に比較処理を実行することを特徴とする。
【０００８】
本発明の請求項４に係る移動装置は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の構成において、前記特定手段による特定態様及び前記撮影手段による撮影態様の少なくともいずれか一方を、前記特定手段の特定結果に対応する態様に変更する変更手段を更に備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の請求項５に係る移動装置は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の構成において、前記移動手段は、自装置の移動態様を前記特定手段の特定結果に対応する移動態様に変更することを特徴とする。
【００１０】
本発明の請求項６に係る移動装置は、請求項５に記載の構成において、前記移動手段は、前記特定手段により特定された位置が予め定められた条件を満たす場合、自装置の移動速度を小さくする制御を行うことを特徴とする。
【００１１】
本発明の請求項７に係る移動装置は、請求項５又は６に記載の構成において、前記特定手段は、前記画像データと前記照合用データとを比較することにより両者の一致度を特定し、前記移動手段は、特定された一致度が閾値を下回る場合、自装置の移動態様を、前記特定手段による比較結果に対応する移動態様に変更することを特徴とする。
【００１２】
本発明の請求項８に係る移動装置は、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の構成において、前記特定手段は、自装置の移動量から自装置の位置を推定し、前記登録された照合用データの中から、推定された位置に対応する照合用データを抽出し、抽出された照合用データを用いて前記位置を特定することを特徴とする。
【００１３】
本発明の請求項９に係るプログラムは、コンピュータに、構造体の表面に沿って自装置を移動させるステップと、前記表面に対向する自装置の底面に設けられ、該表面のうち自装置との特定の位置関係がある部分を撮影する撮影手段から出力される画像データを、予め登録された位置毎の照合用データと比較することにより、自装置の位置を特定するステップとを実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１及び９に係る発明によれば、自装置の底面に設けられた撮影手段により構造体の表面を撮影せずに自走する場合に比べて位置把握の精度を高くすることができる。
請求項２に係る発明によれば、構造体の表面に斜め方向に光が照射されない場合に比べて、自走における位置把握を行い易い。
請求項３に係る発明によれば、予め定められたタイミング毎に比較処理を行わない場合に比べて自走における位置把握の処理負荷が軽減される。
請求項４に係る発明によれば、特定手段の特定結果によって撮影態様又は特定態様を変更しない場合に比べて、自走における位置把握を行い易い。
請求項５に係る発明によれば、特定手段の特定結果によって移動態様を変更しない場合に比べて、自走における位置把握を行い易い。
請求項６に係る発明によれば、特定手段の特定結果によって移動速度を下げない場合に比べて、自走における位置把握を行い易い。
請求項７に係る発明によれば、画像データと照合用データの一致度が閾値を下回る場合に移動態様を変更しない場合に比べて、自走における位置把握を行い易い。
請求項８に係る発明によれば、自装置の位置の特定処理に係る処理負荷が軽減する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一実施形態に係る移動装置１０の機能構成を例示する図。
【図２】移動装置１０のハードウェア構成を例示する図。
【図３】撮影部１０６の設置位置を例示する図。
【図４】移動装置１０の動作を例示するフローチャート。
【図５】位置算出テーブルの内容を例示する図。
【図６】移動装置１０の動作を例示するフローチャート。
【図７】移動装置１０の動作を例示するフローチャート。
【図８】照合処理が行われる地点を例示する図。
【図９】照合処理が行われる地点を例示する図。
【図１０】間隔定義テーブルの内容を例示する図。
【図１１】移動装置１０の動作を例示するフローチャート。
【図１２】移動装置１０の動作を例示するフローチャート。
【図１３】危険領域を例示する図。
【図１４】移動装置１０の動作を例示するフローチャート。
【図１５】走行ルートを例示する図。
【図１６】移動装置１０の動作を例示するフローチャート。
【図１７】走行ルートを例示する図。
【図１８】移動装置１０の動作を例示するフローチャート。
【図１９】走行ルートを例示する図。
【図２０】照合用データの内容を例示する図。
【図２１】照合用データの内容を例示する図。
【図２２】照合用データの内容を例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
１．構成
図１は、一実施形態に係る移動装置１０の機能構成を例示する図である。移動装置１０は、自律して移動する（自走する）装置である。移動装置１０は、自走するものであればその形状はどのようなものであってもよく、例えば人間型であってもよいし、人間とは異なる形状を有していてもよい。移動装置１０は、移動手段１１、撮影手段１２、特定手段１３、照射手段１４、及び変更手段１５を有する。
【００１７】
移動手段１１は、構造体の表面に沿って移動装置１０を自律移動させる。自律移動とは、人間からの詳細な命令無しに装置自身が判断をして移動することをいう。構造体は、移動装置１０がその表面に沿って移動可能な物体を示し、例えば、建物、道路、又は地面である。構造体の表面は、移動装置１０が走行する面（以下「走行面」という）であり、例えば、屋内の床面、及び屋外の道路である。移動手段１１は、例えば、車輪、ホバリング、及びプロペラである。
【００１８】
撮影手段１２は、移動装置１０が自律移動する構造体の表面に対向する自装置の底面に設けられ、その表面のうち自装置との特定の位置関係がある部分を撮影する。特定手段１３は、撮影手段１２から出力される画像データを、記憶手段１６に予め登録された位置毎の照合用データと比較することにより、自装置の位置を特定する。照合用データは、構造体の表面の位置毎の画像又は画像の特徴を表すデータである。照合用データは、例えば、床の表面の微細な凹凸のパターン（以下「ランダムパターン」という）を表すデータである。ランダムパターンを用いた照合処理としては、例えば、特開２００５−１０５８１号公報に記載されている手法が用いられる。
【００１９】
ランダムパターンは、例えば、不織布表面の顕微鏡写真により確認される、繊維が複雑に絡み合ってできたパターン、又は、ステンレス鋼材表面の顕微鏡写真により確認されるパターンである。ランダムパターンは、意図的に作られたものではなく、物品そのものの成り立ち、製造工程、或いは製造後などに不作為にできたものであり、そのパターンが全く同じである物品が複数存在するとは考え難い。また、同一のものを故意に作り出すことは困難と思われる。すなわち、同一の工程を経て製造・物流された物品であっても、微視的には、物品毎にランダムパターンが異なる。この実施形態では、ランダムパターンを用いた照合処理により、自律移動における位置把握が行われる。
【００２０】
照射手段１４は、撮影手段１２により撮影される構造体の表面の部分に対し斜め方向から光を照射する。この実施形態では、照射手段１４は、例えば、構造体の表面に対し入射角が２０度〜８０度の範囲内となる方向で光を照射する。変更手段１５は、特定手段１３による特定態様及び撮影手段１２による撮影態様の少なくともいずれか一方を、特定手段１３の特定結果に対応する態様に変更する。
【００２１】
図２は、移動装置１０のハードウェア構成を例示する図である。プロセッサ１０１は、移動装置１０の他の要素を制御するプロセッサである。メモリ１０２は、プロセッサ１０１がプログラムを実行するためのワークエリアとして機能する記憶装置であり、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。ストレージ１０３は各種のプログラム及びデータを記憶する記憶装置であり、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）又はＨＤＤ（Hard Disk Drive）を含む。通信ＩＦ１０４は、予め定められた無線又は有線の通信規格（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はイーサネット（登録商標））に従って他の装置と通信を行う。
【００２２】
駆動系１０５は、構造体の表面（床面、道路、等）に沿って移動装置１０を移動させるための機構である。駆動系１０５は例えば、複数のホイール、これらのホイールに取り付けられたタイヤ、これらのホイールを駆動するためのモーター、これらのホイールの向きを変える機構を含む。撮影部１０６は、移動装置１０が走行する走行面を撮影する。撮影部１０６は例えば、ステレオカメラ及び熱画像カメラの少なくとも１つを含む。電池１０７は、プロセッサ１０１及び駆動系１０５等の他の要素を駆動するための電力を供給するものであり、例えばリチウムイオン電池である。光源１０９は撮影部１０６により撮影される走行面に光を照射する。筐体１０８はプロセッサ１０１〜電池１０７及び光源１０９等の他の要素を収容及び保持するものである。
【００２３】
また、この例で、ストレージ１０３は、駆動系１０５を制御して移動装置１０を自律移動させるためのプログラム（以下「自律移動プログラム」という）を記憶する。プロセッサ１０１がこのプログラムを実行することにより、図１に示した機能が移動装置１０に実装される。ストレージ１０３は記憶手段１６の一例である。駆動系１０５は移動手段１１の一例である。撮影部１０６は撮影手段１２の一例である。光源１０９は照射手段１４の一例である。移動制御プログラムを実行しているプロセッサ１０１は、特定手段１３、及び変更手段１５の一例である。
【００２４】
さらに、この例で、ストレージ１０３は、移動装置１０が移動可能な領域や指定された移動経路を示すマップ情報を記憶する。自律移動プログラムは、このマップ情報を参照して自律移動を行う。この実施形態では、移動装置１０は、オドメトリ情報とマップ情報とを組み合わせて自装置の位置を推定しつつ移動する。オドメトリは、車輪型移動ロボットにおける車輪やステアリングの回転角度の計算から、それぞれの移動量を求め、その累積計算からロボットの位置を推定する手法の総称である。オドメトリ情報は、オドメトリにおいて位置を推定するために用いられる情報の総称である。
【００２５】
図３は、撮影部１０６の設置位置を例示する図である。図３の例で、撮影部１０６は、移動装置１０の底面に設けられ、移動装置１０が移動する走行面のうち、移動装置１０と特定の位置関係がある部分を撮影する。例えば、移動装置１０の真下に位置する走行面が撮影部１０６により撮影される。光源１０９は、撮影部１０６が撮影する走行面の部分に対し、斜め方向（垂直でない方向）から光を照射する位置に設けられている。
【００２６】
２．動作
２−１．動作例１
次いで、この実施形態の動作例を、図面を参照しつつ説明する。まず、照合用データの登録動作を説明する。
【００２７】
図４は、移動装置１０が行う、照合用データの登録動作の流れを例示するフローチャートである。ステップＳ１０１において、移動装置１０のプロセッサ１０１は、ストレージ１０３に記憶されているマップ情報により示される走行面の画像（以下「路面画像」という）を撮影する。
【００２８】
ステップＳ１０２において、プロセッサ１０１は、撮影された画像を表す照合用データと撮影された位置を示す位置情報とを組み合わせて、ストレージ１０３に記憶する。ステップＳ１０３において、プロセッサ１０１は、撮影対象であるすべての地点について登録処理が完了したかを判定する。全ての地点で完了した場合（ステップＳ１０３；Ｙ）、プロセッサ１０１は処理を終了する。一方、未登録の地点がある場合（ステップＳ１０３；Ｎ）、プロセッサ１０１はステップＳ１０４の処理に進む。
【００２９】
ステップＳ１０４において、プロセッサ１０１は、自装置の位置が次の登録対象地点に到達する（移動する）と、ステップＳ１０１の処理に戻り、その地点での路面画像の撮影を行う。図４の処理が実行されることにより、位置毎の照合用データがストレージ１０３の位置算出テーブルに登録される。
【００３０】
図５は位置算出テーブルの内容を例示する図である。図５の例において、このテーブルでは、「登録画像」、「ｘ座標」、及び「ｙ座標」の各項目が互いに関連付けられている。これらの項目のうち、「登録画像」の項目には、撮影された走行面の画像を表す照合用データが登録される。「ｘ座標」及び「ｙ座標」の項目にはそれぞれ、その照合用データが撮影された位置を表すｘ座標及びｙ座標が登録される。
【００３１】
図６は、移動装置１０が行う自走動作の流れを例示するフローチャートである。この動作例では、位置算出テーブルに登録されている全ての照合用データが、照合処理において用いられる。ステップＳ２０１において、プロセッサ１０１は、ストレージ１０３に記憶されているマップ情報の表す経路に沿って移動するよう駆動系１０５を制御することによりルート走行を行う。この実施形態では、移動装置１０はオドメトリ情報とマップ情報とを組み合わせて自装置の位置を推定しつつ移動する。
【００３２】
ステップＳ２０２において、プロセッサ１０１は路面画像を撮影するよう撮影部１０６を制御する。ステップＳ１０３において、移動装置１０は、撮影部１０６から出力される画像データ（撮影された走行面の画像を表す画像データ）を、ストレージ１０３に登録されている照合用データと照合する。この例で、移動装置１０のプロセッサ１０１は、撮影部１０６により読み取られたランダムパターンの特徴量を抽出し、抽出された特徴量をストレージ１０３に記憶された位置毎の照合用データと照合する。ランダムパターンの特徴抽出には、従来公知の技術を採用することができ、例えば、特開２００５−１０５８１号公報に記載の手法が用いられる。
【００３３】
ステップＳ２０４において、プロセッサ１０１は、ステップＳ２０３の照合結果から現在位置を算出する。このように、撮影部１０６から出力される画像データが、予め登録された位置毎の照合用データと比較されることにより、移動装置１０の位置が特定される。ステップＳ２０５において、プロセッサ１０１は、自装置が最終目的地（ゴール）に到着したかを判定する。ゴールに到着した場合（ステップＳ２０５；Ｙ）、プロセッサ１０１は処理を終了する。一方、ゴールに到着していない場合（ステップＳ２０５；Ｎ）、プロセッサ１０１はステップＳ２０１に戻り、自走制御を続行する。
【００３４】
２−２．動作例２
次いで、この実施形態の他の動作例を説明する。この動作例では、移動装置１０は、照合処理を逐一行うのではなく、予め定められたタイミング毎に照合処理（画像データと照合用データの比較処理）を行う。具体的には、上述の動作例１では、移動経路上で連続して照合処理が行われた。それに対しこの動作例２では、照合する箇所が時間で間引かれる。すなわち、この動作例では、照合地点が予め定められており、照合地点以外の位置ではオドメトリ情報とマップ情報により自走制御される一方、予め定められたタイミング毎に照合地点において照合処理が行われる。
【００３５】
図７は、移動装置１０が行う自走動作の流れを例示するフローチャートである。図７に示すフローチャートが、上述した動作例１で示した図６のフローチャートと異なる点は、ステップＳ２０２の前にステップＳ３０１の処理が含まれる点である。図７において、図６の処理と同様の処理については同じ符号を付してその説明を省略する。
【００３６】
図７のステップＳ３０１において、プロセッサ１０１は、駆動系１０５を制御して自装置を移動させながら、指定された時間が経過するまで待機する（ステップＳ３０１；Ｎ）。指定時間が経過すると（ステップＳ３０１；Ｙ）、プロセッサ１０１はステップＳ２０２の処理に進み、路面画像を撮影部１０６により撮影する。
【００３７】
図８は照合地点を例示する図である。図８の例では、移動装置１０はスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまで、経路Ｃ２に沿って移動する。この動作例では、予め定められた時間間隔で照合処理が行われる。図８の例では、経路Ｃ２上の複数の地点Ｐ２１、Ｐ２２、…で照合処理が行われる。
【００３８】
２−３．動作例３
次いで、この実施形態の他の動作例を説明する。この動作例では、移動装置１０は、照合処理を逐一行うのではなく、予め定められたタイミング毎に照合処理を行う。具体的には、上述の動作例１では、移動経路上で連続して照合処理が行われた。それに対しこの動作例３では、照合する箇所が走行ルートとして設定された道幅に対応する間隔で間引かれる。すなわち、この動作例では、照合地点が予め定められており、照合地点以外の位置ではオドメトリ情報とマップ情報により自走制御される一方、予め定められた間隔毎に照合地点において照合処理が行われる。
【００３９】
図９は照合地点を例示する図である。図９の例では、移動装置１０はスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまで、経路Ｃに沿って移動する。経路Ｃ上には複数の照合地点Ｐ３１、Ｐ３２、…が設けられており、これらの照合地点において照合処理が行われる。図９の例では、予め設定されている道幅が広いほど、照合地点の間隔が広く設定され、道幅が狭いほど照合地点の間隔が狭く設定されている。
【００４０】
図１０は、照合地点の位置を定義する間隔定義テーブルの内容を例示する図である。図１０の例において、このテーブルでは、「間隔」、「始点」、及び「終点」の各項目が互いに関連付けられている。これらの項目のうち、「間隔」の項目には、照合地点の間隔を示す値が格納される。「始点」及び「終点」の項目には、その間隔で照合地点が設定される始点及び終点を示す情報が格納される。具体的には、図９に示される各地点をｘ座標とｙ座標とで（ｘ,ｙ）と表現した場合、始点（１,０）から終点（４,１０）の領域では、「３」の間隔で照合地点が設定される一方、始点（１,５）から終点（１７,１０）の領域では、「５」の間隔で照合地点が設定される旨が示されている。なお、図１０に例示される間隔定義テーブル内の領域定義が重なる箇所は、間隔が狭い方が優先される。
【００４１】
図１１は、移動装置１０が行う自走動作の流れを例示するフローチャートである。図１１に示されるフローチャートが、上述の動作例２で示した図８のフローチャートと異なる点は、ステップＳ３０１の処理に代えてステップＳ３０２の処理が含まれる点である。
【００４２】
図１１のステップＳ３０２において、プロセッサ１０１は、オドメトリ情報とマップ情報とにより、駆動系１０５を制御して自装置を移動させながら、指定された距離だけ自装置が移動するまで待機する（ステップＳ３０２；Ｎ）。指定された距離だけ移動すると（ステップＳ３０２；Ｙ）、プロセッサ１０１はステップＳ２０２の処理に進み、路面画像を撮影部１０６により撮影する。
【００４３】
２−４．動作例４
この動作例では、移動装置１０は、照合処理により特定された自装置の位置が予め定められた条件を満たす場合、自装置の移動速度を小さくする制御を行う。具体的には、この動作例では、ルート上に障害物がある場合等に、衝突回避用の危険領域が設定され、危険領域に入った場合に移動速度を減速する制御が行われる。
【００４４】
図１２は、移動装置１０が行う自走動作の流れを示すフローチャートである。図１２に示されるフローチャートが、上述の動作例１で示した図６のフローチャートと異なる点は、ステップＳ２０５の判定結果が「Ｎ」である場合、ステップＳ４０１及びＳ４０２の処理が行われる点である。
【００４５】
ステップＳ２０５において、未だゴールに到着していない場合（ステップＳ２０５；Ｎ）、プロセッサ１０１はステップＳ４０１の処理に進む。ステップＳ４０１において、プロセッサ１０１は、自装置の位置が危険領域に含まれるかを判定する。危険領域に含まれる場合（ステップＳ４０１；Ｙ）、プロセッサ１０１はステップＳ４０２に進む。一方、自装置の位置が危険領域でない場合（ステップＳ４０２；Ｎ）、プロセッサ１０１はステップＳ２０１の処理に戻り、自走制御を続行する。
【００４６】
図１３は危険領域を例示する図である。図１３の例では、移動装置１０はスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまで、経路Ｃ４に沿って移動する。また、移動装置１０の管理者等により、マップ情報において危険領域Ａ４１が予め設定されている。危険領域Ａ４１に自装置の現在位置が含まれるか否かにより、図１２のステップＳ４０１の判定が行われる。
【００４７】
図１２の説明に戻る。ステップＳ４０２において、プロセッサ１０１は駆動系１０５を制御し、自装置の自走速度を減速させる。図１３の例では、地点Ｐ４４において危険領域Ａ４１に進入したことが検知され、障害物に衝突する恐れがない程度まで速度が減速される。また、地点Ｐ４５において、危険領域Ａ４１から脱出したことが検知され、通常の速度に戻す制御が行われる。
【００４８】
２−５．動作例５
この動作例では、移動装置１０は、自装置の移動態様を、路面画像の画像データと照合用データとの照合結果（比較結果）に基づいて変更する。自装置の移動態様の変更は、例えば、移動速度、移動する向き、移動する距離、又は移動経路の変更である。すなわち、この動作例では、プロセッサ１０１は、走行制御で用いられるパラメータを、照合結果に基づいて決定する。
【００４９】
具体的には、この動作例では、走行面の素材により異なってくる照合処理の精度により走行制御が行われる。照合の精度とは、撮影された路面画像の画像データと照合用データとを照合することにより得られる両者の一致度を示す。走行面の素材（例えば、木の床面、カーペット）により、照合の精度は異なってくる。この動作例では、照合精度が高い場合、移動装置１０は通常どおり走行する。一方、照合精度が閾値を下回る場合、移動装置１０は自装置の移動態様を変更する。具体的には、照合精度が中程度である場合、移動装置１０は低速で走行する。一方、照合精度が低い場合、移動装置１０は走行しない。なお、この実施形態では、閾値を用いて照合精度を高、中、低の３段階で判定するが、判定方法はこれに限られない。例えば、閾値を用いた照合精度の判定が２段階で行われてもよく、また、４段階以上で判定されてもよい。
【００５０】
図１４は、移動装置１０が行う自走動作の流れを例示するフローチャートである。図１４に例示されるフローチャートが、上述の動作例１で示された図６のフローチャートと異なる点は、ステップＳ２０５の判定結果が「Ｎ」である場合、ステップＳ５０１乃至Ｓ５０３の処理が行われる点である。
【００５１】
ステップＳ２０５において、未だゴールに到着していない場合（ステップＳ２０５；Ｎ）、プロセッサ１０１はステップＳ５０１に進む。ステップＳ５０１において、プロセッサ１０１は、照合処理（ステップＳ２０３の処理）における照合精度を判定する。この判定は、例えば予め定められた閾値と照合結果（一致率）とが比較されることにより行われる。また、例えば、照合処理に要された時間が長いほど、照合精度が低いと判定されてもよい。照合精度が高い場合（ステップＳ５０１；高）、プロセッサ１０１はステップＳ２０１の処理に戻り、自走制御を続行する。一方、照合精度が中程度である場合（ステップＳ５０２；中）、プロセッサ１０１はステップＳ５０２の処理に進む。一方、照合精度が低い場合（ステップＳ５０３；低）、プロセッサ１０１はステップＳ５０３の処理に進む。
【００５２】
ステップＳ５０２において、プロセッサ１０１は駆動系１０５を制御し、自装置の自走速度を減速させる。ステップＳ５０３において、プロセッサ１０１は走行ルートを再検索する処理を実行する。
【００５３】
図１５は、走行ルートを例示する図である。図１５の例では、移動装置１０はスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまで、経路Ｃ５に沿って移動する。経路Ｃ５上を移動中において、地点Ｐ５１において照合精度が中程度であると判定されると、移動装置１０の移動速度が減速される。また、地点Ｐ５２において照合精度が高いと判定されると、移動装置１０の移動速度が元に戻され、移動装置１０は通常の速度で自律走行する。
【００５４】
２−６．動作例６
この動作例では、移動装置１０は、位置の特定処理を行う際の特定態様及び撮影部１０６による撮影態様の少なくともいずれか一方を、照合結果に基づいて変更する。位置の特定態様の変更は、例えば、照合する頻度や、照合処理で用いられるパラメータの変更である。撮影態様の変更は、例えば、撮影処理における解像度の変更、画像データの特徴抽出処理に関するパラメータの変更である。また、この動作例では、移動装置１０は、自装置の移動態様を照合結果に基づいて変更する。自装置の移動態様の変更は、例えば、移動速度、移動する向き、移動する距離、又は移動経路の変更である。具体的には、この動作例では、プロセッサ１０１は、照合処理で用いられるパラメータ、撮影部１０６の撮影パラメータ、及び走行制御で用いられるパラメータの少なくとも１つを、照合結果に基づいて決定する。
【００５５】
図１６は、移動装置１０が行う自走動作の流れを例示するフローチャートである。図１６に例示されるフローチャートが、上述の動作例１で示された図６のフローチャートと異なる点は、ステップＳ２０３の処理の後にステップＳ６０１の判定処理が行われる点と、ステップＳ２０５の判定結果が「Ｎ」である場合、ステップＳ６０２及びステップＳ６０３の処理が行われる点である。
【００５６】
ステップＳ２０３の照合処理を終えると、プロセッサ１０１は、ステップＳ６０１において、照合処理に成功したかを判定する。照合処理に成功した場合（ステップＳ６０１；Ｙ）、プロセッサ１０１はステップＳ２０４の処理に進む。一方、照合処理に失敗した場合（ステップＳ６０１；Ｎ）、プロセッサ１０１はステップＳ６０３の処理に進む。
【００５７】
また、ステップＳ２０５において、未だゴールに到着していない場合（ステップＳ２０５；Ｎ）、プロセッサ１０１はステップＳ６０２の処理に進む。ステップＳ６０２において、プロセッサ１０１は、自装置の現在位置がゴール付近であるかを判定する。この判定は、例えば、自装置の現在位置とゴール地点Ｇとの距離が予め定められた閾値以下であるかにより判定されてもよい。現在位置がゴール付近である場合（ステップＳ６０２；Ｙ）、プロセッサ１０１はステップＳ６０３の処理に進む。一方、現在位置がゴール付近でない場合（ステップＳ６０２；Ｎ）、プロセッサ１０１はステップＳ２０１の処理に戻り、自走制御を続行する。
【００５８】
ステップＳ６０３において、プロセッサ１０１は照合処理に関するパラメータを変更する。具体的には、例えば、撮影部１０６の解像度を上げて走行速度を下げるようにパラメータが変更される。また、他の例として、解像度が上がるようにパラメータが変更されてもよい。また、例えば、走行速度が遅くなるようにパラメータが変更されてもよい。すなわち、この動作例では、照合ミスが発生した場合、照合処理に関するパラメータを変更し、照合精度を上げて次回の照合処理で成功させ易くする。
【００５９】
図１７は走行ルートを例示する図である。図１７の例では、移動装置１０はスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまで、経路Ｃ６に沿って移動する。経路Ｃ６を走行中において、地点Ｐ６１で照合に失敗した場合、移動装置１０は、撮影部１０６の撮影の解像度を上げるとともに移動速度を減速して走行する。また、移動装置１０がゴール付近（地点Ｐ６２）に到着すると移動速度が減速される。
【００６０】
２−７．動作例７
次いで、この実施形態の他の動作例を説明する。上述の動作例１では、位置算出テーブルに登録されている全ての照合用データが、照合地点毎の照合処理において用いられた。それに対しこの動作例では、位置算出テーブルに登録されている照合用データのうちの、一部の照合用データを用いて照合処理が行われる。
【００６１】
図１８は、移動装置１０が行う自走動作の流れを例示するフローチャートである。図１８に例示されるフローチャートが、上述の動作例１で示された図６のフローチャートと異なる点は、ステップＳ２０２の処理の後にステップＳ７０１及びＳ７０２の処理が行われる点である。
【００６２】
ステップＳ７０１において、プロセッサ１０１は、オドメトリ情報とマップ情報とから自装置の位置及び向きを推定する。ステップＳ７０２において、プロセッサ１０１は、推定された自装置の位置の少し先の領域に対応する照合用データを取得する。
【００６３】
図１９は走行ルートを例示する図である。図１９の例では、移動装置１０はスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまで、経路Ｃ７に沿って移動する。また、経路Ｃ７上では、複数の照合地点Ｐ７１、Ｐ７２、…が予め設定されている。経路Ｃ７を移動中において、自装置の現在位置が地点Ｐ７９である場合、次回の照合位置はＰ７１であるため、プロセッサ１０１は、次回の照合対象の照合用データとして、領域Ａ７に対応する走行面の画像の照合用データを取得する。
【００６４】
以上説明したようにこの実施形態では、走行面を撮影して走行面の画像の特徴を表す照合用データを位置情報に関連付けて記憶しておき、移動装置１０が自走する際に、走行面を撮影して照合用データと照合することにより位置把握が行われる。これにより、走行面にマーカ等が設置されていない場合であっても、位置把握が行われ易い。また、この実施形態では、移動装置１０の底面に撮影部１０６が設置されており、撮影される走行面には、光源１０９又は移動装置１０の底面と走行面との空隙に差し込まれる自然光等により斜め方向から光が入射する。このように走行面に対して斜め方向から光が入射することにより、撮影される走行面の凹凸が強調され、凹凸の認識が行われ易い。
【００６５】
また、この実施形態では、撮影される走行面に対して光源１０９により斜め方向から光が照射されることにより、例えば、走行面の凹凸が自然光では認識できない場合や、暗い場所であっても、位置把握が容易になる。
【００６６】
３．変形例
上述した実施形態は、本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、上述した実施形態及び以下に示す各変形例は、必要に応じて組み合わせて実施されてもよい。
【００６７】
（１）上述の実施形態では、マップ情報により示される全ての地点において、走行面が撮影され、位置毎の照合用データとして登録された。位置毎に登録される照合用データは上述した実施形態で示したものに限られない。
【００６８】
図２０乃至図２２は、登録される照合用データの内容を例示する図である。図２０の例では、スタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでの走行ルート上に位置する領域Ａ１０１の路面画像が撮影部１０６により撮影され、登録される。
【００６９】
一方、図２１の例では、想定される走行ルート上に位置する領域Ａ１０１に加えて、走行ルートの周辺の領域Ａ１０２の路面画像も照合用データとして登録される。例えば、想定される走行ルート上に障害物が置かれた場合等、想定されたルートを移動装置１０が走行できない場合がある。想定される走行ルートの周辺の路面画像も登録されることにより、障害物を回避する走行が行われた際も、照合処理が行われる。
【００７０】
また、走行ルート上の領域に含まれる全ての地点で照合処理が行われるとタイムラグが発生し、想定される走行ルートからずれてしまうおそれがある。それに対し、図２２の例では、想定される走行ルートの予め定められた間隔毎（例えば曲がる直前、曲がる方向で連続、など）の領域Ａ１０３の路面画像の照合用データが登録される。この場合、移動装置１０は、登録された照合用データを予め定められた間隔毎に比較しながら自走する。例えば、曲がる直前と直後の路面画像の照合用データが登録されて照合処理に用いられることにより、移動装置１０が進む方向を見失いにくくなる。
【００７１】
（２）上述の実施形態では、オドメトリ情報とマップ情報とを用いて自装置の位置を推定する手法と、走行面を撮影して照合用データと照合して自装置の位置を特定する手法とが併用された。移動装置１０の自走動作において、これらの手法が併用されなくてもよい。例えば、移動装置１０が、オドメトリ情報を用いることなく、照合用データを用いた照合処理により自装置の位置を特定しつつ自律移動を行ってもよい。
【００７２】
（３）上述の実施形態では、移動装置１０の形状として図３を例示したが、移動装置１０は図３で例示した形状に限られない。例えば、移動装置１０は人型の形状であってもよく、また、例えば、移動装置１０は円盤形状であってもよい。
また、上述の実施形態において、移動装置１０が光源１０９を備えない構成であってもよい。
【００７３】
（４）上述の実施形態において、移動装置１０のプロセッサ１０１により実行されるプログラムは、インターネットなどの通信回線を介してダウンロードされてもよい。また、これらのプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどの、コンピュータが読取可能な記録媒体に記録した状態で提供されてもよい。
【符号の説明】
【００７４】
１０…移動装置、１１…移動手段、１２…撮影手段、１３…特定手段、１４…照射手段、１５…変更手段、１６…記憶手段、１０１…プロセッサ、１０２…メモリ、１０３…ストレージ、１０４…通信ＩＦ、１０５…駆動系、１０６…撮影部、１０７…電池、１０８…筐体、１０９…光源。
【図１】
2019185465.tif 000003
【図２】
2019185465.tif 000004
【図３】
2019185465.tif 000005
【図４】
2019185465.tif 000006
【図５】
2019185465.tif 000007
【図６】
2019185465.tif 000008
【図７】
2019185465.tif 000009
【図８】
2019185465.tif 000010
【図９】
2019185465.tif 000011
【図１０】
2019185465.tif 000012
【図１１】
2019185465.tif 000013
【図１２】
2019185465.tif 000014
【図１３】
2019185465.tif 000015
【図１４】
2019185465.tif 000016
【図１５】
2019185465.tif 000017
【図１６】
2019185465.tif 000018
【図１７】
2019185465.tif 000019
【図１８】
2019185465.tif 000020
【図１９】
2019185465.tif 000021
【図２０】
2019185465.tif 000022
【図２１】
2019185465.tif 000023
【図２２】
2019185465.tif 000024