(57)【要約】【課題】記憶量の増加を抑制しつつ、移動体による移動の無駄を抑制できること。【解決手段】経路計画装置は、移動体周囲の障害物の位置データを取得するデータ取得手段と、取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する記憶手段と、移動体の環境地図と、データ取得手段により取得された障害物の位置データと、記憶手段の障害物の位置データと、に基づいて、目標位置までの移動経路を設定し、定期的に更新する経路設定手段と、を備える。経路設定手段は、目標位置までの第１移動経路を設定した後、データ取得手段により取得された障害物が第１移動経路上に位置すると判断した場合、移動経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定する。記憶手段は、第２移動経路の移動負荷が第１移動経路の移動負荷よりも大きい場合、データ取得手段により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体周囲の障害物の位置データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得された前記移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する記憶手段と、
前記移動体の環境地図と、前記データ取得手段により取得された障害物の位置データと、前記記憶手段に記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新する経路設定手段と、
を備える経路計画装置であって、
前記経路設定手段は、前記移動体の目標位置までの第１移動経路を設定した後、前記データ取得手段により取得された障害物が前記第１移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの移動経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定し、
前記記憶手段は、前記第２移動経路の移動に伴う負荷が前記第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記データ取得手段により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する、
ことを特徴とする経路計画装置。
【請求項２】
請求項１記載の経路計画装置であって、
前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する分類手段を更に備え、
前記記憶手段は、前記第２移動経路の移動に伴う負荷が前記第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記分類手段により分類された障害物の種類に基づいて、前記データ取得手段により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する、
ことを特徴とする経路計画装置。
【請求項３】
請求項２記載の経路計画装置であって、
前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、移動する動的障害物と、移動しない静的障害物と、に分類し、
前記記憶手段は、前記分類手段により分類された静的障害物の位置データを記憶し、前記分類手段により分類された動的障害物の位置データを記憶しない、
ことを特徴とする経路計画装置。
【請求項４】
請求項１記載の経路計画装置であって、
前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する分類手段を更に備え、
前記経路設定手段は、前記記憶手段に記憶された障害物の位置データに基づいて、前記第２移動経路を設定できないと判断した場合、前記分類手段により分類された障害物の種類に基づいて、前記記憶手段の障害物の位置データを消去して前記移動経路を設定する、
ことを特徴とする経路計画装置。
【請求項５】
請求項４記載の経路計画装置であって、
前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、移動する動的障害物と、移動しない静的障害物と、に分類し、
前記障害物の位置データを消去する際の前記動的障害物の優先順位は、前記静的障害物の優先順位よりも高く設定されており、
前記経路設定手段は、前記第２移動経路を設定できないと判断した場合、前記分類手段により分類された障害物の種類の優先順位に従がって、前記記憶手段の障害物の位置データを１つずつ消去して前記移動経路を設定する、
ことを特徴とする経路計画装置。
【請求項６】
請求項５記載の経路計画装置であって、
前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、前記動的障害物と、前記静的障害物と、前記動的障害物及び静的障害物に特定できない不明障害物と、に分類し、
前記優先順位は、前記動的障害物、前記不明障害物、及び前記静的障害物の順で高く設定されており、
前記経路設定手段は、前記第２移動経路を設定できないと判断した場合、前記優先順位が高い障害物から、該障害物の位置データを１つずつ消去して前記移動経路を設定する、
ことを特徴とする経路計画装置。
【請求項７】
請求項２乃至６のうちのいずれか１項記載の経路計画装置であって、
前記データ取得手段は、前記移動体周囲の障害物の位置データを取得する複数の異なるセンサを有しており、
前記分類手段は、前記各センサが前記障害物を検知できるか否かを判定することで、前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する、
ことを特徴とする経路計画装置。
【請求項８】
移動体周囲の障害物の位置データを取得するステップと、
前記取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶するステップと、
前記移動体の環境地図と、前記取得された移動体の位置データと、前記記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新するステップと、
を含む経路計画方法であって、
前記移動体の目標位置までの第１移動経路を設定した後、前記取得された障害物が前記第１移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定し、
前記第２移動経路の移動に伴う負荷が前記第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する、
ことを特徴とする経路計画方法。
【請求項９】
移動体周囲の障害物の位置データを取得する処理と、
前記取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する処理と、
前記移動体の環境地図と、前記取得された障害物の位置データと、前記記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記移動体の目標位置までの第１移動経路を設定した後、前記取得された障害物が前記第１移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定する処理と、
前記第２移動経路の移動に伴う負荷が前記第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の移動経路を計画する経路計画装置、経路計画方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検出手段の検出結果を基づいて環境地図を更新し、環境地図を参照して移動体の移動経路を計画する経路計画装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１７８７８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、検出した障害物を回避するような移動経路が設定され、その障害物の位置データが消去されずに記憶保持された場合、記憶量が増加するという問題が生じる。一方で、障害物の位置データが全く記憶されなかった場合、移動経路が更新される際に以前に検出された障害物が存在しないことを前提に移動経路が設定される。設定された移動経路上に以前に検出した障害物が存在する場合、再度、移動経路が変更される必要があり、移動体による移動の無駄が発生する虞がある。
【０００５】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、記憶量の増加を抑制しつつ、移動体による移動の無駄を抑制できる経路計画装置、経路計画方法及びプログラム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】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
移動体周囲の障害物の位置データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得された前記移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する記憶手段と、
前記移動体の環境地図と、前記データ取得手段により取得された障害物の位置データと、前記記憶手段に記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新する経路設定手段と、
を備える経路計画装置であって、
前記経路設定手段は、前記移動体の目標位置までの第１移動経路を設定した後、前記データ取得手段により取得された障害物が前記第１移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの移動経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定し、
前記記憶手段は、前記第２移動経路の移動に伴う負荷が前記第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記データ取得手段により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する、
ことを特徴とする経路計画装置
である。
この一態様において、前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する分類手段を更に備え、前記記憶手段は、前記第２移動経路の移動に伴う負荷が前記第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記分類手段により分類された障害物の種類に基づいて、前記データ取得手段により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶してもよい。
この一態様において、前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、移動する動的障害物と、移動しない静的障害物と、に分類し、前記記憶手段は、前記分類手段により分類された静的障害物の位置データを記憶し、前記分類手段により分類された動的障害物の位置データを記憶しなくてもよい。
この一態様において、前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する分類手段を更に備え、前記経路設定手段は、前記記憶手段に記憶された障害物の位置データに基づいて、前記第２移動経路を設定できないと判断した場合、前記分類手段により分類された障害物の種類に基づいて、前記記憶手段の障害物の位置データを消去して前記移動経路を設定してもよい。
この一態様において、前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、移動する動的障害物と、移動しない静的障害物と、に分類し、前記障害物の位置データを消去する際の前記動的障害物の優先順位は、前記静的障害物の優先順位よりも高く設定されており、前記経路設定手段は、前記第２移動経路を設定できないと判断した場合、前記分類手段により分類された障害物の種類の優先順位に従がって、前記記憶手段の障害物の位置データを１つずつ消去して前記移動経路を設定してもよい。
この一態様において、前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、前記動的障害物と、前記静的障害物と、前記動的障害物及び静的障害物に特定できない不明障害物と、に分類し、前記優先順位は、前記動的障害物、前記不明障害物、及び前記静的障害物の順で高く設定されており、前記経路設定手段は、前記第２移動経路を設定できないと判断した場合、前記優先順位が高い障害物から、該障害物の位置データを１つずつ消去して前記移動経路を設定してもよい。
この一態様において、前記データ取得手段は、前記移動体周囲の障害物の位置データを取得する複数の異なるセンサを有しており、前記分類手段は、前記各センサが前記障害物を検知できるか否かを判定することで、前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類してもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
移動体周囲の障害物の位置データを取得するステップと、
前記取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶するステップと、
前記移動体の環境地図と、前記取得された移動体の位置データと、前記記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新するステップと、
を含む経路計画方法であって、
前記移動体の目標位置までの第１移動経路を設定した後、前記取得された障害物が前記第１移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定し、
前記第２移動経路の移動に伴う負荷が前記第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する、
ことを特徴とする経路計画方法
であってもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
移動体周囲の障害物の位置データを取得する処理と、
前記取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する処理と、
前記移動体の環境地図と、前記取得された障害物の位置データと、前記記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記移動体の目標位置までの第１移動経路を設定した後、前記取得された障害物が前記第１移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定する処理と、
前記第２移動経路の移動に伴う負荷が前記第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム
であってもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、記憶量の増加を抑制しつつ、移動体による移動の無駄を抑制できる経路計画装置、経路計画方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】ロボットの構成を模式的に示す外観図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る経路計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図３】前回設定された移動経路と今回設定された移動経路との領域を示す図である。
【図４】各頂点のインデックスを表した図である。
【図５】本発明の実施形態１に係る経路計画装置の処理フローを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態２に係る経路計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図７】障害物分類部に分類した障害物のカテゴリの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態３に係る経路計画装置の処理フローを示すフローチャートである。
【図９】目標位置までの最短の移動経路を示す図である。
【図１０】目標位置までの経路上に障害物が位置しない移動経路を示す図である。
【図１１】移動経路で囲まれた領域を示す図である。
【図１２】レーザレンジファインダ及びデプスセンサの両方が人を検知したことを示す図である。
【図１３】分類された人のカテゴリと、その人の位置データと、を対応付けて記憶したことを示す図である。
【図１４】ロボットが再設定された移動経路に従がって移動することを示す図である。
【図１５】テーブルがセンサユニットの計測領域内に入り移動経路が再設定されたことを示す図である。
【図１６】移動経路で囲まれた領域を示す図である。
【図１７】デプスセンサのみがテーブルを検知したことを示す図である。
【図１８】分類されたテーブルのカテゴリと、そのテーブルの位置データと、を対応付けて記憶したことを示す図である。
【図１９】ロボットが再設定された移動経路に従がって移動することを示す図である。
【図２０】段ボール箱がセンサユニットの計測領域内に入ったことを示す図である。
【図２１】レーザレンジファインダのみが段ボール箱を検知したことを示す図である。
【図２２】分類された段ボール箱のカテゴリと、その段ボール箱の位置データと、を対応付けて記憶したことを示す図である。
【図２３】カテゴリＡの人の位置データを消去したことを示す図である。
【図２４】ロボットが再設定された移動経路に従がって移動することを示す図である。
【図２５】ロボットが右側通路を通過し目標位置に到達することを示す図である。
【図２６】経路設定部、記憶部、及び経路判定部がサーバに設けられる構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施形態１
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。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。
【００１０】
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１０の構成を模式的に示す外観図である。本実施形態１では、ロボット１０が、自律移動する移動ロボットとして説明する。ロボット１０は、車輪１１と、筐体１２と、センサユニット１３と、を備えている。筐体１２の内部には、車輪１１を駆動するモータ、モータを駆動するためのバッテリ、などが設けられている。ロボット１０は、モータを駆動し車輪１１を回転させることで移動する。ロボット１０は、例えば、人間の歩行速度と同程度の速度で移動する。センサユニット１３は、筐体１２に設けられている。センサユニット１３は、データ取得手段の一具体例である。
【００１１】
ロボット１０には、本発明の実施形態１に係る経路計画装置１が設けられている。経路計画装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ、通信用のインタフェイス（Ｉ／Ｆ）などを有する演算処理装置として構成されている。経路計画装置１は、着脱可能なＨＤＤ、光ディスク、光磁気ディスク等を有していてもよい。経路計画装置１は、物理的に一つの構成に限られるものではない。
【００１２】
経路計画装置１は、ロボット１０が移動する移動経路を計画する。ロボット１０は、その計画された移動経路に沿って移動するように、モータを制御する。もちろん、ロボット１０は車輪型の移動ロボットに限らず、歩行型やその他の移動体でもよい。ロボット１０は自己位置推定を行なって移動する移動体であってもよい。
【００１３】
図２は、本実施形態１に係る経路計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態１に係る経路計画装置１は、センサユニット１３と、目標位置までの移動経路を設定する経路設定部２と、環境地図などを記憶する記憶部３と、迂回経路の判定を行う経路判定部４と、を備えている。
【００１４】
センサユニット１３は、レーザレンジファインダ１３１及びデプスセンサ１３２を有している。レーザレンジファインダ１３１は、例えば、筐体１２に設けられている。レーザレンジファインダ１３１は、レーザを障害物などに照射することで、ロボット１０周囲の障害物の位置データを取得する。デプスセンサ１３２は、例えば、筐体１２に設けられている。デプスセンサ１３２は、例えば、一対のカメラを有し、各カメラにより撮影された画像間のマッチングを行うことで、ロボット１０周囲の障害物の位置データを取得する。
【００１５】
経路設定部２は、経路設定手段の一具体例である。経路設定部２は、ロボット１０の環境地図に基づいてロボット１０の現在位置から目標位置までの移動経路を設定する。経路設定部２は、例えば、ロボット１０の現在位置から目標位置までの最短の移動経路を設定する。経路設定部２は、例えば、所定周期毎に、設定した移動経路を定期的に更新する。経路設定部２は、センサユニット１３により取得された障害物の位置データに基づいて、設定された移動経路上に障害物が存在すると判断した場合、その障害物を迂回する迂回経路を、新たな移動経路として設定する。
【００１６】
環境地図は、ロボット１０が移動する環境（静的な障害物の位置など）を記した地図であり、予め記憶部３に記憶されている。
【００１７】
ところで、検出した障害物を回避するような移動経路が設定され、その障害物の位置データが消去されず記憶保持された場合、記憶量が増加するという問題が生じる。一方で、障害物の位置データが全く記憶されなかった場合、移動経路が更新される際に以前に検出した障害物が存在しないことを前提に移動経路が設定される。設定された移動経路上に以前に検出した障害物が存在する場合、再度、移動経路が変更される必要があり、ロボットによる移動の無駄が発生する虞がある。
【００１８】
これに対し、本実施形態１において、経路設定部２は、ロボット１０の目標位置までの第１移動経路を設定した後、センサユニット１３により取得された障害物が第１移動経路上に位置すると判断した場合、目標位置までの経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定する。記憶部３は、第２移動経路の移動に伴う負荷が第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、センサユニット１３により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する。
【００１９】
第２移動経路の移動に伴う負荷が第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、第１移動経路上の障害物の位置データを記憶されていないと、移動経路が定期的に更新された際に、移動負荷の小さい第１移動経路が再設定される可能性がある。上記本実施形態１においては、記憶部３は、第２移動経路の移動に伴う負荷が第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、センサユニット１３により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する。この第１移動経路上の障害物の位置データによって、第１移動経路が再度移動経路として設定される可能性を低減できる。すなわち、設定された移動経路上に以前に検出した障害物が存在し、再度、移動経路を変更するというような事象を抑制でき、ロボット１０による移動の無駄を抑制できる。
【００２０】
一方で、第２移動経路の移動に伴う負荷が第１移動経路の移動に伴う負荷よりも小さい場合、そもそも、移動経路が定期的に更新された際に、第２移動経路よりも大きい移動負荷の第１移動経路が再設定される可能性は低い。したがって、センサユニット１３により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶しなくても、ロボット１０による移動の無駄が発生する可能性は低い。したがって、記憶部３は、第２移動経路の移動に伴う負荷が第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きくない場合、センサユニット１３により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶しない。これにより、記憶量の増加を抑制できる。すなわち、本実施形態１によれば、記憶量の増加を抑制しつつ、ロボット１０による移動の無駄を抑制できる。
【００２１】
ここで、上述した移動経路の移動負荷の判定方法について詳細に説明する。
経路判定部４は、経路設定部２により設定された移動経路が移動負荷の高い迂回経路であるか否かを判定する。迂回経路とは、例えば、前回設定された移動経路上の障害物を回避するために、新たに今回設定された移動負荷がより高い（移動距離が長い）移動経路を指す。
【００２２】
経路判定部４は、前回設定された移動経路と、今回設定された移動経路と、で囲まれた領域の面積Ｓと、閾値と、を比較することで、今回設定された移動経路が迂回経路であるか否かを判定する。
【００２３】
経路判定部４は、例えば、図３に示す如く、前回設定された移動経路と、今回設定された移動経路と、を複数の直線で近似する。経路判定部４は、その囲まれた領域を頂点Ｌ個の多角形として、その領域の面積Ｓを算出する。
【００２４】
このとき、前回設定された移動経路の経路点数をＭ個、今回設定された移動経路の経路点数をＮ個とすると、頂点Ｌの数は下記式で求めることができる。下記式において、始点と終点が２回重複してカウントされているため、２の減算が行われている。
Ｌ＝Ｍ＋Ｎ−２
【００２５】
各頂点のインデックスを図４に示す如く表すと、領域の面積Ｓは、下記式により算出することができる。
【数１】
2019179398.tif 000003
【００２６】
経路判定部４は、上記式を用いて算出した領域の面積Ｓが閾値以上であると判定した場合に、今回設定された移動経路が迂回経路である判定する。閾値は、例えば、ロボット１０の大きさ（上方からの投影面積）に基づいて最適値が算出され、記憶部３に予め設定されている。なお、閾値は、実環境におけるロボット１０の動作性を考慮して設定されてもよい。
【００２７】
経路設定部２は、ロボット１０の目標位置までの第１移動経路を設定した後、センサユニット１３により取得された障害物が第１移動経路上に位置すると判断した場合、目標位置までの経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定する。
【００２８】
経路判定部４は、上述の如く、経路設定部２により設定された第２移動経路が迂回経路であるか否かを判定する。経路判定部４は、経路設定部２により設定された第２移動経路が迂回経路であると判定した場合、センサユニット１３により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶部３に送信する。記憶部３は、経路判定部４からの障害物の位置データを記憶する。
【００２９】
図５は、本実施形態１に係る経路計画装置の処理フローを示すフローチャートである。図５に示す処理は所定時間毎に繰返し実行される。センサユニット１３は、ロボット１０周囲の障害物の位置データを取得し、取得した障害物の位置データを経路設定部２に出力する（ステップＳ１０１）。
【００３０】
経路設定部２は、センサユニット１３からの障害物の位置データと、記憶部３の環境地図および障害物の位置データと、に基づいて、第１移動経路を設定する（ステップＳ１０２）。
【００３１】
経路設定部２は、センサユニット１３からの障害物の位置データに基づいて、第１移動経路上に障害物が存在すると判断した場合、その障害物を迂回する第２移動経路を設定する（ステップＳ１０３）。
【００３２】
経路判定部４は、設定された第１移動経路と第２移動経路とで囲まれた領域の面積Ｓを算出する（ステップＳ１０４）。経路判定部４は、算出した領域の面積Ｓが記憶部３の閾値以上であるか否かを判定することで、設定された第２移動経路が迂回経路であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００３３】
経路判定部４は、設定された第２移動経路が迂回経路であると判定した場合（ステップＳ１０５のＹＥＳ）、記憶部３は、第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する（ステップＳ１０６）。一方、経路判定部４は、設定された第２移動経路が迂回経路でないと判定した場合（ステップＳ１０５のＮＯ）、記憶部３は、第１移動経路上の障害物の位置データを記憶しない（ステップＳ１０７）。
【００３４】
以上、本実施形態１において、ロボット１０の目標位置までの第１移動経路を設定した後、センサユニット１３により取得された障害物が第１移動経路上に位置すると判断した場合、目標位置までの経路上に障害物が位置しない第２移動経路を設定する。記憶部３は、第２移動経路の移動に伴う負荷が第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、センサユニット１３により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する。
【００３５】
これにより、記憶部３に記憶された第１移動経路上の障害物の位置データによって、第１移動経路が再度、移動経路として設定される可能性を低減できる。したがって、設定された移動経路上に以前に検出した障害物が存在し、再度、移動経路を変更するというような事象を抑制でき、ロボット１０による移動の無駄を抑制できる。さらに、記憶部３は、第２移動経路の移動に伴う負荷が第１移動経路の移動に伴う負荷よりも大きくない場合、センサユニット１３により取得された第１移動経路上の障害物の位置データを記憶しない。これにより、記憶量の増加を抑制できる。すなわち、本実施形態１によれば、記憶量の増加を抑制しつつ、ロボット１０による移動の無駄を抑制できる。
【００３６】
実施形態２
図６は、本発明の実施形態２に係る経路計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態２に係る経路計画装置２０は、センサユニット１３により取得された障害物を、予め設定された複数の種類に分類する障害物分類部５を更に備えている。障害物分類部５は分類手段の一具体例である。障害物分類部５は、例えば、一定時間後、その場から移動する可能性が高い、人、動物、ドアなどの、移動する動的障害物と、その場から移動する可能性が低い机、椅子、家電製品、棚、などの、移動しない静的障害物と、に障害物を分類する。
【００３７】
経路判定部４は、設定された第２移動経路が迂回経路であると判定した場合、記憶部３は、障害物分類部５により分類された障害物の種類に基づいて、第１移動経路上の障害物の位置データを記憶する。
【００３８】
障害物分類部５が、例えば、第１移動経路上の障害物を動的障害物に分類した場合、記憶部３はその動的障害物の位置データを記憶しない。移動経路更新の際に、第１移動経路が再設定される可能性がある。しかし、この場合でも、以前存在した動的障害物は現在第１移動経路上に存在しない可能性が高いため、ロボット１０はその第１移動経路を移動することができる。
【００３９】
このように、障害物の種類を詳細に分類し、必要な位置データだけを記憶させることで、記憶量の増加をより抑制できる。なお、本実施形態２において、上記実施形態１と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【００４０】
実施形態３
本発明の実施形態３において、障害物分類部５は、センサユニット１３により取得された障害物を、予め設定された複数の種類に分類する。経路設定部２は、記憶部３に記憶された環境地図及び障害物の位置データと、センサユニット１３により取得された障害物の位置データと、に基づいて、目標位置までの移動経路を設定する。
【００４１】
このとき、経路設定部２は、記憶部３に記憶された障害物の位置データに基づいて移動経路を設定できないと判断した場合、障害物分類部５により分類された障害物の種類に基づいて記憶部３の障害物の位置データを消去して、移動経路を再設定する。これにより、障害物の種類に応じてその位置データを消去して移動経路を効率的に設定できる。
【００４２】
障害物分類部５は、センサユニット１３により取得された障害物を、動的障害物と、静的障害物と、に分類する。そして、上記障害物の位置データを消去する際の動的障害物の優先順位は、静的障害物の優先順位よりも高く設定されている。これにより、移動経路を再設定する際に、移動している可能性の高い動的障害物を、移動している可能性の低い静的障害物よりも優先的に消去することで、移動可能な移動経路を高い確率で設定できる。したがって、移動経路の再設定を効率的に行うことができる。
【００４３】
次に、障害物の分類方法について具体的に説明する。
障害物分類部５は、例えば、センサユニット１３により取得された障害物をカテゴリＡ〜Ｄに分類する。
【００４４】
センサユニット１３のレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）１３１及びデプスセンサ（Ｄｅｐｔｈ）１３２は、障害物の位置データとして、障害物の点群データを取得し、取得した点群データを障害物分類部５に出力する。障害物分類部５は、センサユニット１３からの点群データに対しクラスタリングを行ってもよい。
【００４５】
障害物分類部５は、センサユニット１３のレーザレンジファインダ１３１及びデプスセンサ１３２の点群データの重なり方に基づいて、障害物をカテゴリＡ〜Ｄに分類する。
【００４６】
図７は、障害物分類部５に分類した障害物のカテゴリの一例を示す図である。例えば、障害物分類部５は、センサユニット１３からの点群データに基づいて、レーザレンジファインダ１３１及びデプスセンサ１３２の両方が障害物を検知していると判断した場合、その障害物をカテゴリＡに分類する。カテゴリＡに分類される障害物は、例えば、人やドアなどの動的障害物である。１番目にカテゴリＡに分類された障害物をＡ１と表記し、ｎ番目にカテゴリＡに分類された障害物をＡｎと表記する。以下、カテゴリＢ〜Ｄについても同様に表記する。
【００４７】
障害物分類部５は、センサユニット１３からの点群データに基づいて、デプスセンサ１３２のみが障害物を検知し、かつその点群データが上方に存在していると判断した場合、その障害物をカテゴリＢに分類する。カテゴリＢに分類される障害物は、例えば、机や椅子などの静的障害物である。
【００４８】
障害物分類部５は、センサユニット１３からの点群データに基づいて、デプスセンサ１３２のみが障害物を検知し、かつその点群データが下方に存在していると判断した場合、その障害物をカテゴリＣに分類する。カテゴリＣに分類される障害物は、例えば、路面に置かれた背の低い家具や家電製品などの静的障害物である。
【００４９】
障害物分類部５は、センサユニット１３からの点群データに基づいて、レーザレンジファインダ１３１のみが障害物を検知していると判断した場合、その障害物をカテゴリＤに分類する。カテゴリＤに分類される障害物は、例えば、遠方に存在する物体などであり、動的障害物及び静的障害物のいずれにも特定できない不明障害物である。
【００５０】
上述の如く、障害物分類部５は、各センサが障害物を検知できるか否かを判定することで、センサユニット１３により取得された障害物を各カテゴリに分類する。これにより、障害物の特性を考慮して障害物を容易に分類することができる。
【００５１】
障害物のカテゴリＡ〜Ｄには、経路設定部２が、記憶部３に記憶された障害物に基づいて移動経路を設定できないと判断した場合に記憶部３の障害物の位置データを消去する際の条件（以下、消去条件）が設定されている。
【００５２】
消去条件には、記憶部３の障害物の位置データを消去する際の優先順位が設定されている。動的障害物、不明障害物、及び静的障害物の優先順位は、この順で高く設定されている。このように、優先順位を設定する理由として、まず、上述の如く、移動経路を再設定する際に、移動している可能性の高い動的障害物の優先順位を、移動している可能性の低い静的障害物の優先順位よりも高く設定する。
【００５３】
さらに、不明障害物は、動的障害物より移動する可能性が低く、静的障害物より移動する可能性が高いと推定できる。したがって、不明障害物の優先順位を動的障害物及び静的障害物の優先順位の間に設定している。このように動的障害物、不明障害物、及び静的障害物の優先順位を設定しこの優先順位に従がって、障害物の位置データを１つずつ消去して移動経路を設定することで、移動可能な移動経路を簡易かつ効率的に設定できる。
【００５４】
次にカテゴリＡ〜Ｄの消去条件について具体的に説明する。
カテゴリＡには、次のような消去条件が設定されている。経路設定部２は、記憶部３に記憶されたカテゴリＡの障害物の位置データを１つずつ消去しつつ移動経路の再設定を行う。カテゴリＤの不明障害物の優先順位は、カテゴリＡの動的障害物の優先順位よりも低い。このため、経路設定部２は、カテゴリＤの不明障害物の位置データよりも先にカテゴリＡの動的障害物の位置データを先に消去する。
【００５５】
記憶部３に記憶されたカテゴリＡの障害物の位置データが複数存在する場合、経路設定部２は、複数のカテゴリＡの障害物の位置データの中から、ランダムにあるいは所定のルールに従って、１つずつ選択し、選択した障害物の位置データを消去しつつ移動経路の再設定を行う。所定ルールとして、例えば、人や動物を、人や動物以外の物体よりも先に選択するなどが考えられる。
【００５６】
さらに、障害物分類部５は、分類された複数のカテゴリＡの動的障害物に優先順位を設定してもよい。例えば、カテゴリＡの動的障害物が複数の人を含む場合、障害物分類部５は、カメラにより取得された各人の画像に基づいて、パターンマッチングなどを行い、その人の特徴情報（年齢、身体的特徴、性別など）を推定してもよい。障害物分類部５は、推定した人の特徴情報に基づいて、その人に優先順位を設定する。例えば、年齢が低い子供は、年齢が高い高齢者より移動し易い。このため、障害物分類部５は、年齢が低い子供の優先順位を、年齢が高い高齢者の優先順位よりも高く設定する。
【００５７】
カテゴリＢ及びＣには、それぞれ、次のような消去条件が設定されている。カテゴリＢ及びＣの静的障害物の優先順位は最も低い。このため、経路設定部２は、記憶部３に記憶されたカテゴリＢ及びＣ静的障害物の位置データを消去せずに移動経路の再設定を行う。
【００５８】
なお、経路設定部２は、記憶部３に記憶されたカテゴリＡの動的障害物及びＤの不明障害物の位置データを消去しても、移動経路を再設定できなかった場合、カテゴリＢ及びＣの静的障害物の位置データを消去して移動経路の再設定を行ってもよい。
【００５９】
この場合、障害物分類部５は、分類された複数のカテゴリＣ及びＤの静的障害物に優先順位を設定してもよい。障害物分類部５は、移動する可能性がより低い静的障害物の優先順位をより低く設定する。
【００６０】
カテゴリＤには、次のような消去条件が設定されている。経路設定部２は、記憶部３に記憶されたカテゴリＤの障害物の位置データを１つずつ消去しつつ移動経路の再設定を行う。カテゴリＤの不明障害物の優先順位は、カテゴリＡの動的障害物の優先順位よりも低い。このため、経路設定部２は、カテゴリＡの動的障害物の位置データよりも後にカテゴリＤの不明障害物の位置データを先に消去する。
【００６１】
上述した障害物のカテゴリＡ〜Ｄに設定された消去条件は、例えば、記憶部３に予め設定されている。経路設定部２は、記憶部３に記憶された障害物の位置データに基づいて移動経路を設定できないと判断した場合、記憶部３の消去条件に基づいて、記憶部３の障害物の位置データを消去して、移動経路を再設定する。
【００６２】
図８は、本実施形態３に係る経路計画装置の処理フローを示すフローチャートである。図８に示す処理は、例えば、ロボット１０が目標位置に到達するまで所定時間毎に繰返し実行される。
【００６３】
センサユニット１３は、ロボット１０周囲の障害物の位置データを取得し、取得した障害物の位置データを経路設定部２に出力する（ステップＳ１０１）。経路設定部２は、センサユニット１３からの障害物の位置データと、記憶部３の環境地図および障害物の位置データと、に基づいて、第１移動経路を設定する（ステップＳ１０２）。
【００６４】
経路設定部２は、センサユニット１３からの障害物の位置データに基づいて、第１移動経路上に障害物が存在すると判断した場合、その障害物を迂回する第２移動経路を設定できるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００６５】
経路設定部２は、第２移動経路を設定できると判定した場合（ステップＳ１０３のＹＥＳ）、第１移動経路と第２移動経路とで囲まれた領域の面積Ｓが閾値以上であるか否かを判定することで、第２移動経路が迂回経路であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
【００６６】
経路判定部４は、第２移動経路が迂回経路であると判定した場合（ステップＳ１０４のＹＥＳ）、障害物分類部５は第１移動経路上の障害物のカテゴリＡｎ〜Ｄｎを分類する（ステップＳ１０５）。一方、経路判定部４は、第２移動経路が迂回経路でないと判定した場合（ステップＳ１０４のＮＯ）、本処理を終了する。
【００６７】
記憶部３は、分類された障害物のカテゴリＡｎ〜Ｄｎと、その障害物の位置データと、を対応付けて記憶し（ステップＳ１０６）、本処理を終了する。
【００６８】
経路設定部２は、第２移動経路を設定できないと判定した場合（ステップＳ１０３のＮＯ）、記憶部３の消去条件に基づいて、記憶部３の障害物の位置データを消去して、第２移動経路を再設定する（ステップＳ１０７）。
【００６９】
次に、図９乃至図２５を用いて、経路計画装置の経路設定処理フローをより具体的に説明する。経路設定部２は、センサユニット１３により取得された障害物の位置データと、記憶部３の環境地図及び障害物の位置データと、に基づいて、図９に示す如く、目標位置Ｇまでの最短の移動経路Ｒ１を設定する。ロボット１０は、経路設定部２により設定された移動経路Ｒ１に従がって移動する。
【００７０】
ここで、図１０に示す如く、ロボット１０の周囲に人が出現した場合、経路設定部２は、センサユニット１３により取得された人の位置データに基づいて、目標位置Ｇまでの経路上に障害物が位置しない移動経路Ｒ２を設定する。この場合、経路設定部２は、中央通路を通過する移動経路Ｒ２を設定する。
【００７１】
経路設定部２は、図１１に示す如く、移動経路Ｒ１及びＲ２で囲まれた領域の面積Ｓ（斜線部）が閾値以上であると判定し、移動経路Ｒ２が迂回経路であると判定する。障害物分類部５は、センサユニット１３からの点群データに基づいて、図１２に示す如く、レーザレンジファインダ１３１及びデプスセンサ１３２の両方が人を検知していると判断し、その人をカテゴリＡに分類する。
【００７２】
記憶部３は、図１３に示す如く、障害物分類部５により分類された人のカテゴリＡと、その人の位置データと、を対応付けて記憶する。ロボット１０は、図１４に示す如く、経路設定部２により再設定された移動経路Ｒ２に従がって移動する。
【００７３】
図１５に示す如く、中央通路に設置されているテーブルが、ロボット１０のセンサユニット１３の計測領域内に入る。経路設定部２は、センサユニット１３により取得されたテーブルの位置データと、記憶部３の環境地図及び障害物の位置データと、に基づいて、目標位置Ｇまでの最短の移動経路Ｒ３を再設定する。
【００７４】
経路設定部２は、図１６に示す如く、移動経路Ｒ２及びＲ３で囲まれた領域の面積Ｓ（斜線部）が閾値以上であると判定し、移動経路Ｒ３が迂回経路であると判定する。障害物分類部５は、センサユニット１３からの点群データに基づいて、図１７に示す如く、デプスセンサ１３２のみがテーブルを検知していると判断し、そのテーブルをカテゴリＢに分類する。
【００７５】
記憶部３は、図１８に示す如く、障害物分類部５により分類されたテーブルのカテゴリＢと、そのテーブルの位置データと、を対応付けて記憶する。ロボット１０は、図１９に示す如く、経路設定部２により再設定された移動経路Ｒ３に従がって移動する。
【００７６】
図２０に示す如く、左側通路に設置されている段ボール箱が、ロボット１０のセンサユニット１３の計測領域内に入る。障害物分類部５は、センサユニット１３からの点群データに基づいて、図２１に示す如く、レーザレンジファインダ１３１のみが段ボール箱を検知していると判断し、その段ボール箱をカテゴリＣに分類する。
【００７７】
記憶部３は、図２２に示す如く、障害物分類部５により分類された段ボール箱のカテゴリＣと、その段ボール箱の位置データと、を対応付けて記憶する。経路設定部２は、センサユニット１３により取得されたテーブルの段ボール箱の位置データと、記憶部３の環境地図及び障害物（人及びテーブル）の位置データと、に基づいて、目標位置Ｇまでの最短の移動経路を再設定することを試みる。しかし、この場合、経路設定部２は障害物（段ボール箱、テーブル、及び人）によって移動経路を再設定できないと判断する。
【００７８】
経路設定部２は、記憶部３の消去条件に基づいて、記憶部３の障害物の位置データを消去して、移動経路を再設定する。消去条件には、例えば、上述の如く、カテゴリＡの障害物を１つずつ消去しつつ移動経路の再設定を試み、続いて、カテゴリＤの障害物を１つずつ消去しつつ移動経路の再設定を試みる、という条件が設定されている。
【００７９】
経路設定部２は、上記消去条件に従がって、図２３に示す如く、記憶部３のカテゴリＡの人の位置データを消去する。経路設定部２は、図２４に示す如く、センサユニット１３により取得された障害物の位置データと、記憶部３の環境地図及び障害物（テーブル、段ボール箱）の位置データと、に基づいて、目標位置Ｇまでの最短の移動経路Ｒ４を再設定する。
【００８０】
ロボット１０は、図２５に示す如く、経路設定部２により再設定された移動経路Ｒ４に従がって移動し、人がいない右側通路を通過し、目標位置Ｇに到達することができる。なお、本実施形態３において、上記実施形態１及び２と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【００８１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００８２】
上記実施形態において、センサユニット１３は、レーザレンジファインダ１３１及びデプスセンサ１３２を有する構成であるが、これに限定されず、障害物の種類を分類できれば任意の距離センサを有する構成であってもよい。例えば、センサユニット１３は、レーザレンジファインダ１３１及びカメラを有する構成であってもよく、性能の異なる複数のデプスセンサを有する構成であってもよい。障害物分類部５は、センサユニット１３からのデータに基づいて、障害物を複数のカテゴリに分類する。
【００８３】
上記実施形態において、経路設定部２、記憶部３、経路判定部４、及び障害物分類部５は、ロボット１０に設けられる構成であるが、これに限定されない。経路設定部２、記憶部３、経路判定部４及び障害物分類部５の少なくとも１つがロボット１０に設けられ、それ以外がロボット１０以外の外部装置などに設けられる構成であってもよい。経路設定部２、記憶部３、経路判定部４、及び障害物分類部５の少なくとも１つをロボット１０の外部に設けることで、ロボット１０を小型軽量化することができる。
【００８４】
例えば、図２６に示す如く、経路設定部２、記憶部３、経路判定部４及び障害物分類部５は、サーバ１００に設けられ、センサユニット１３のみがロボット１０に設けられてもよい。サーバは、ロボット１０とＷｉｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線あるいは有線で通信接続されている。ロボットのセンサユニット１３は、取得した障害物の位置データを、無線などを介してサーバに送信する。
【００８５】
本発明は、例えば、図５及び図８に示す処理を、ＣＰＵにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
【００８６】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００８７】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００８８】
１  経路計画装置、２  経路設定部、３  記憶部、４  経路判定部、５  障害物分類部、１０  ロボット、１１  車輪、１２  筐体、１３  センサユニット、２０  経路計画装置、１００  サーバ、１３１  レーザレンジファインダ、１３２  デプスセンサ
【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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