(57)【要約】【課題】移動体が移動する空間の地図を更新する技術を提供する。【解決手段】自律的に移動することが可能な移動体（１０１）は、移動体を移動させる駆動装置（１０９）と、周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサ（１０３）と、センサデータと予め用意された地図データとを照合して、照合結果に基づき移動体の位置および姿勢を示す位置情報を順次出力する位置推定装置（１０５）と、位置推定装置から出力された位置情報を参照しながら駆動装置を制御して、移動体を移動させるコントローラ（１０７）とを有する。位置推定装置は、センサデータと地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力する。走行中に信頼度が予め定められた閾値未満になると、コントローラは、センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、地図データの一部を部分地図データで更新する。【選択図】図２
2019175137.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律的に移動することが可能な移動体であって、
前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、
前記センサデータと予め用意された地図データとを照合して、照合結果に基づき前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報を順次出力する位置推定装置と、
前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラと
を備え、
前記位置推定装置は、前記センサデータと前記地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力し、
走行中に前記信頼度が予め定められた閾値未満になると、前記コントローラは、前記センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、前記地図データの一部を前記部分地図データで更新する、移動体。
【請求項２】
記憶装置をさらに備え、
走行中に前記信頼度が予め定められた閾値未満になると、
前記コントローラは、
前記記憶装置に前記センサデータの蓄積を開始し、
蓄積した前記センサデータを利用して移動している空間の部分更新地図データを生成する、請求項１に記載の移動体。
【請求項３】
通信回路をさらに備え、
前記コントローラは、前記通信回路を介して前記部分更新地図データを外部に送信する、請求項１または２に記載の移動体。
【請求項４】
前記信頼度には、前記位置推定装置が設計上求められる精度の位置情報を出力可能な最小限度値が設定されており、
前記閾値は前記最小限度値よりも大きい、請求項１から３のいずれかに記載の移動体。
【請求項５】
前記通信回路は、少なくとも前記部分更新地図データを、前記空間に存在する他の移動体に送信する、請求項４に記載の移動体。
【請求項６】
予め用意された前記地図データは外部の管理装置から受信したデータであり、
前記通信回路は、前記部分更新地図データを前記運行管理装置に送信し、予め用意された前記地図データの一部を前記部分更新地図データに更新させる、請求項４に記載の移動体。
【請求項７】
複数の移動体を備えた移動体システムであって、
各移動体は、請求項１から６のいずれかに記載の移動体であり、
前記複数の移動体の一つが前記部分更新地図データを送信すると、
他の移動体のコントローラは、前記部分更新地図データを受信して、記憶している地図データの一部を、受信した前記部分更新地図データで更新する、移動体システム。
【請求項８】
少なくとも１つの移動体と、
予め用意された地図データを前記少なくとも１つの移動体に配布する運行管理装置と、
を備え、
前記少なくとも１つの移動体は、請求項１から６のいずれかに記載の移動体であり、
前記運行管理装置は、予め用意された前記地図データの一部を、前記少なくとも１つの移動体から受信した前記部分更新地図データで更新する、移動体システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は移動体および移動体システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の経路に沿って自律的に空間を移動する自律移動ロボットが開発されている。自律移動ロボットは、レーザ距離センサ等の外界センサを用いて周囲の空間をセンシングし、センシング結果と、予め用意された地図とのマッチングを行い、自身の現在の位置および姿勢を推定（同定）する。自律移動ロボットは、自身の現在の位置および姿勢を制御しながら、当該経路に沿って移動することができる。
【０００３】
特開２０１４−２０３１４５号公報は、地図の更新に関する技術を開示する。本文献では、自己の位置の信頼度に関するパラメータが小さい場合には地図を更新せず、高い場合にのみ地図情報を更新する。また本文献では、更新を許可するエリア内のマッチング度が所定値よりも低い場合、移動障害物が存在する可能性が高いため、地図上のデータを削除する。
【０００４】
また特開２００４−１１０８０２号公報は、床面上に障害物があるか否かの確率を保持する障害物グリッドを更新する技術を開示する。本技術では、新たなランドマークが観測されると障害物グリッドが更新される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−２０３１４５号公報
【特許文献２】特開２００４−１１０８０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本願の、限定的ではない例示的なある実施形態は、移動体が移動する空間の地図を更新する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の例示的な実施形態における移動体は、自律的に移動することが可能な移動体であって、前記移動体を移動させる駆動装置と、周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、前記センサデータと予め用意された地図データとを照合して、照合結果に基づき前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報を順次出力する位置推定装置と、前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラとを備え、前記位置推定装置は、前記センサデータと前記地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力し、走行中に前記信頼度が予め定められた閾値未満になると、前記コントローラは、前記センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、前記地図データの一部を前記部分地図データで更新する。
【発明の効果】
【０００８】
本開示の実施形態によれば、地図を更新することにより、移動体が移動する際の、センサデータ（または局所地図）が地図に一致した程度を表す信頼度を一定以上に維持できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本開示の例示的な実施形態における移動体の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、移動体の動作の概要を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本開示による、各ＡＧＶの走行を制御する制御システムの概要を示す図である。
【図４】図４は、ＡＧＶが存在する移動空間Ｓの一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、接続される前のＡＧＶおよび牽引台車を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、接続されたＡＧＶおよび牽引台車を示す図である。
【図６】図６は、本実施形態にかかる例示的なＡＧＶの外観図である。
【図７Ａ】図７Ａは、ＡＧＶの第１のハードウェア構成例を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、ＡＧＶの第２のハードウェア構成例を示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。
【図８Ｃ】図８Ｃは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。
【図８Ｄ】図８Ｄは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。
【図８Ｅ】図８Ｅは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。
【図８Ｆ】図８Ｆは、完成した地図の一部を模式的に示す図である。
【図９】図９は、複数の部分地図によって１つのフロアの地図が構成される例を示す図である。
【図１０】図１０は、運行管理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図１１】図１１は、運行管理装置によって決定されたＡＧＶの移動経路の一例を模式的に示す図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、地図作成直後のマッチング結果を示す例を示す図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、図１２Ａに示す設置物９０が、時間の経過に伴って設置物９２に変化した例を示す図である。
【図１２Ｃ】図１２Ｃは、設置物９０から設置物９２へ変化した後の、マッチング結果を例示的に示す図である。
【図１３Ａ】図１３Ａは、走行中のＡＧＶ１０を示す図である。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、信頼度が閾値未満の５８％にまで低下した例を示す図である。
【図１４】図１４は、地図４０の更新のためのセンサデータを取得しながら走行するＡＧＶ１０を示す図である。
【図１５】図１５は、設置物９２を反映する更新が行われた地図４０を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜用語＞
本開示の実施形態を説明する前に、本明細書において使用する用語の定義を説明する。
【００１１】
「無人搬送車」（ＡＧＶ）とは、本体に人手または自動で荷物を積み込み、指示された場所まで自動走行し、人手または自動で荷卸しをする無軌道車両を意味する。「無人搬送車」は、無人牽引車および無人フォークリフトを含む。
【００１２】
「無人」の用語は、車両の操舵に人を必要としないことを意味しており、無人搬送車が「人（たとえば荷物の積み下ろしを行う者）」を搬送することは除外しない。
【００１３】
「無人牽引車」とは、人手または自動で荷物の積み込み荷卸しをする台車を牽引して、指示された場所まで自動走行する無軌道車両である。
【００１４】
「無人フォークリフト」とは、荷物移載用のフォークなどを上下させるマストを備え、フォークなどに荷物を自動移載し指示された場所まで自動走行し、自動荷役作業をする無軌道車両である。
【００１５】
「無軌道車両」とは、車輪と、車輪を回転させる電気モータまたはエンジンを備える移動体（vehicle）である。
【００１６】
「移動体」とは、人または荷物を載せて移動する装置であり、移動のための駆動力(traction)を発生させる車輪、二足または多足歩行装置、プロペラなどの駆動装置を備える。本開示における「移動体」の用語は、狭義の無人搬送車のみならず、モバイルロボット、サービスロボット、およびドローンを含む。
【００１７】
「自動走行」は、無人搬送車が通信によって接続されるコンピュータの運行管理システムの指令に基づく走行と、無人搬送車が備える制御装置による自律的走行とを含む。自律的走行には、無人搬送車が所定の経路に沿って目的地に向かう走行のみならず、追尾目標に追従する走行も含まれる。また、無人搬送車は、一時的に作業者の指示に基づくマニュアル走行を行ってもよい。「自動走行」は、一般には「ガイド式」の走行および「ガイドレス式」の走行の両方を含むが、本開示では「ガイドレス式」の走行を意味する。
【００１８】
「ガイド式」とは、誘導体を連続的または断続的に設置し、誘導体を利用して無人搬送車を誘導する方式である。
【００１９】
「ガイドレス式」とは、誘導体を設置せずに誘導する方式である。本開示の実施形態における無人搬送車は、自己位置推定装置を備え、ガイドレス式で走行することができる。
【００２０】
「自己位置推定装置」は、レーザレンジファインダなどの外界センサによって取得されたセンサデータに基づいて環境地図上における自己位置を推定する装置である。
【００２１】
「外界センサ」は、移動体の外部の状態をセンシングするセンサである。外界センサには、たとえば、レーザレンジファインダ（測域センサともいう）、カメラ（またはイメージセンサ）、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、ミリ波レーダ、および磁気センサがある。
【００２２】
「内界センサ」は、移動体の内部の状態をセンシングするセンサである。内界センサには、たとえばロータリエンコーダ（以下、単に「エンコーダ」と称することがある）、加速度センサ、および角加速度センサ（たとえばジャイロセンサ）がある。
【００２３】
「ＳＬＡＭ（スラム）」とは、Simultaneous Localization and Mappingの略語であり、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うことを意味する。
【００２４】
＜例示的な実施形態＞
以下、添付の図面を参照しながら、本開示による移動体および移動体システムの一例を説明する。なお、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。たとえば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。本発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供する。これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
【００２５】
本開示において説明する移動体は、地図データを利用して自律的に移動することが可能であり、かつ、当該地図データを更新することが可能である。そのような移動体の例は、無人搬送車（例えば後述の図６）である。
【００２６】
図１は、本開示の例示的な実施形態における移動体の概略構成を示すブロック図である。移動体１０１は、外界センサ１０３と、位置推定装置１０５と、コントローラ１０７と、駆動装置１０９とを備えている。なお、ある実施形態では位置推定装置１０５およびコントローラ１０７は、それぞれ別個の半導体集積回路チップであるが、他の実施形態では、位置推定装置１０５およびコントローラ１０７は１つの半導体集積回路チップであり得る。
【００２７】
駆動装置１０９は、移動体１０１を移動させる機構を備えている。駆動装置１０９は、例えば少なくとも１台の駆動用電気モータ（以下、単に「モータ」と称する）、および、当該モータを制御するモータ制御回路を備え得る。
【００２８】
外界センサ１０３は、例えばレーザレンジファインダ、カメラ、レーダ、またはＬＩＤＡＲなどの、外部環境をセンシングするセンサである。外界センサ１０３は、所定の角度範囲で周囲の空間を繰り返しスキャンしてセンサデータを出力する。
【００２９】
位置推定装置１０５は、不図示の記憶装置に地図データを格納している。地図データは、例えば、移動体１０１の動作開始前に取得されたセンサデータを用いて生成されている。センサデータは、実際に移動体１０１が空間を移動しながら取得され得る。
【００３０】
位置推定装置１０５は、外界センサ１０３から出力されたセンサデータと当該地図データとを照合して、照合結果に基づき移動体の位置および姿勢を推定する。位置推定装置１０５は、推定した移動体の位置および姿勢（orientation）を示す情報（本明細書において「位置情報」と称する）を順次出力する。
【００３１】
コントローラ１０７は、例えば、半導体集積回路であるマイクロコントローラユニット（マイコン）である。コントローラ１０７は、位置推定装置１０５から出力された位置情報を参照しながら駆動装置１０９を制御して、移動体１０１を移動させる。
【００３２】
本実施形態では、位置推定装置１０５は、センサデータと地図データとを照合した際、両者が一致した程度を示す信頼度を出力する。コントローラ１０７は、走行中に当該信頼度が予め定められた閾値未満になると、センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、地図データの一部を部分地図データで更新する。信頼度が低下した位置周辺の地図（部分地図）のデータを更新することにより、走行する空間全体に亘って信頼度を比較的高い状態に維持することができる。その結果、位置同定精度を向上または改善させることができる。
【００３３】
図２は、本開示の例示的な移動体１０１の動作の概要を示すフローチャートである。フローチャートによる処理は、本来、ある１つのＣＰＵ、ＭＰＵまたはマイクロコントローラによって実行される処理の手順を示している。しかしながら図２は理解の便宜のため、位置推定装置１０５およびコントローラ１０７の処理を混在させて説明している。位置推定装置１０５およびコントローラ１０７は互いにデータの授受を行いながら、各々の処理を実行する。ステップＳ１〜Ｓ３は位置推定装置１０５の処理である。
【００３４】
ステップＳ１において、位置推定装置１０５は、外界センサ１０３が周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとに出力したセンサデータを受け取る。位置推定装置１０５は、ステップＳ２において、センサデータと地図データとを照合し、ステップＳ３において、照合結果から位置情報を生成して出力し、さらに一致の程度を示す信頼度のデータを出力する。
【００３５】
ステップＳ４において、コントローラ１０７は、位置推定装置１０５から出力された位置情報にしたがって駆動装置１０９を駆動させて移動体１０１を移動させる。なお、ステップＳ４は、理解の便宜のために含めた処理であり、地図の更新処理にあたって必須ではない。そのため、図２ではステップＳ４を破線で示している。
【００３６】
ステップＳ５およびＳ６はコントローラ１０７の処理である。
【００３７】
ステップＳ５において、コントローラ１０７は、信頼度が予め定められた閾値未満であるか否かを判定する。判定結果がＮｏのときは、処理はステップＳ１に戻り、位置推定装置１０５はセンサデータの取得および移動を継続する。一方、判定結果がＮｏのときは、処理はステップＳ６に移行する。
【００３８】
ステップＳ６において、コントローラ１０７は、センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、当該部分地図データでこれまでの地図データの一部を更新する。
【００３９】
信頼度が閾値未満である場合に、現在移動中の周囲の環境に対応する部分地図を更新するため、その位置周辺の位置同定精度を比較的高い状態に維持することができる。移動する空間全体に亘って同じ基準で部分地図の更新を行うと、全体で位置同定精度を向上または改善させることができる。
【００４０】
さらに、移動体１０１に通信回路を設けて、移動体１０１に通信機能を持たせることも有効である。通信回路は、少なくとも更新された部分地図を他の移動体に送信する。これにより、他の移動体が実際に該当する箇所を移動していなくても、最新の地図データに更新することが可能になる。
【００４１】
以下、移動体が無人搬送車である場合のより具体的な例を説明する。本明細書では、略語を用いて、無人搬送車を「ＡＧＶ」と記述することがある。なお、以下の説明は、矛盾がない限り、ＡＧＶ以外の移動体、例えば移動ロボット、ドローン、または有人の車両などにも同様に適用することができる。
【００４２】
なお、図１および図２を参照しながら説明した開示に関連する内容は、後述の「（７）ＡＧＶの動作例」においてより詳細に説明される。
【００４３】
（１）システムの基本構成
図３は、本開示による例示的な移動体管理システム１００の基本構成例を示している。移動体管理システム１００は、少なくとも１台のＡＧＶ１０と、ＡＧＶ１０の運行管理を行う運行管理装置５０とを含む。図３には、ユーザ１によって操作される端末装置２０も記載されている。
【００４４】
ＡＧＶ１０は、走行に磁気テープなどの誘導体が不要な「ガイドレス式」走行が可能な無人搬送台車である。ＡＧＶ１０は、自己位置推定を行い、推定の結果を端末装置２０および運行管理装置５０に送信することができる。ＡＧＶ１０は、運行管理装置５０からの指令に従って移動空間Ｓ内を自動走行することが可能である。ＡＧＶ１０は、さらに、人または他の移動体に追従して移動する「追尾モード」で動作することが可能である。
【００４５】
運行管理装置５０は各ＡＧＶ１０の位置をトラッキングし、各ＡＧＶ１０の走行を管理するコンピュータシステムである。運行管理装置５０は、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、および／または、サーバコンピュータであり得る。運行管理装置５０は、複数のアクセスポイント２を介して、各ＡＧＶ１０と通信する。たとえば、運行管理装置５０は、各ＡＧＶ１０が次に向かうべき位置の座標のデータを各ＡＧＶ１０に送信する。各ＡＧＶ１０は、定期的に、たとえば１００ミリ秒ごとに自身の位置および姿勢（orientation）を示すデータを運行管理装置５０に送信する。指示した位置にＡＧＶ１０が到達すると、運行管理装置５０は、さらに次に向かうべき位置の座標のデータを送信する。ＡＧＶ１０は、端末装置２０に入力されたユーザ１の操作に応じて移動空間Ｓ内を走行することも可能である。端末装置２０の一例はタブレットコンピュータである。典型的には、端末装置２０を利用したＡＧＶ１０の走行は地図作成時に行われ、運行管理装置５０を利用したＡＧＶ１０の走行は地図作成後に行われる。
【００４６】
図４は、３台のＡＧＶ１０ａ、１０ｂおよび１０ｃが存在する移動空間Ｓの一例を示している。いずれのＡＧＶも図中の奥行き方向に走行しているとする。ＡＧＶ１０ａおよび１０ｂは天板に載置された荷物を搬送中である。ＡＧＶ１０ｃは、前方のＡＧＶ１０ｂに追従して走行している。なお、説明の便宜のため、図４では参照符号１０ａ、１０ｂおよび１０ｃを付したが、以下では、「ＡＧＶ１０」と記述する。
【００４７】
ＡＧＶ１０は、天板に載置された荷物を搬送する方法以外に、自身と接続された牽引台車を利用して荷物を搬送することも可能である。図５Ａは接続される前のＡＧＶ１０および牽引台車５を示している。牽引台車５の各足にはキャスターが設けられている。ＡＧＶ１０は牽引台車５と機械的に接続される。図５Ｂは、接続されたＡＧＶ１０および牽引台車５を示している。ＡＧＶ１０が走行すると、牽引台車５はＡＧＶ１０に牽引される。牽引台車５を牽引することにより、ＡＧＶ１０は、牽引台車５に載置された荷物を搬送できる。
【００４８】
ＡＧＶ１０と牽引台車５との接続方法は任意である。ここでは一例を説明する。ＡＧＶ１０の天板にはプレート６が固定されている。牽引台車５には、スリットを有するガイド７が設けられている。ＡＧＶ１０は牽引台車５に接近し、プレート６をガイド７のスリットに差し込む。差し込みが完了すると、ＡＧＶ１０は、図示されない電磁ロック式ピンをプレート６およびガイド７に貫通させ、電磁ロックをかける。これにより、ＡＧＶ１０と牽引台車５とが物理的に接続される。
【００４９】
再び図３を参照する。各ＡＧＶ１０と端末装置２０とは、たとえば１対１で接続されてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に準拠した通信を行うことができる。各ＡＧＶ１０と端末装置２０とは、１または複数のアクセスポイント２を利用してＷｉ−Ｆｉ（登録商標）に準拠した通信を行うこともできる。複数のアクセスポイント２は、たとえばスイッチングハブ３を介して互いに接続されている。図３には２台のアクセスポイント２ａ、２ｂが記載されている。ＡＧＶ１０はアクセスポイント２ａと無線で接続されている。端末装置２０はアクセスポイント２ｂと無線で接続されている。ＡＧＶ１０が送信したデータはアクセスポイント２ａで受信され、スイッチングハブ３を介してアクセスポイント２ｂに転送され、アクセスポイント２ｂから端末装置２０に送信される。また、端末装置２０が送信したデータは、アクセスポイント２ｂで受信され、スイッチングハブ３を介してアクセスポイント２ａに転送され、アクセスポイント２ａからＡＧＶ１０に送信される。これにより、ＡＧＶ１０および端末装置２０の間の双方向通信が実現される。複数のアクセスポイント２はスイッチングハブ３を介して運行管理装置５０とも接続されている。これにより、運行管理装置５０と各ＡＧＶ１０との間でも双方向通信が実現される。
【００５０】
（２）環境地図の作成
自己位置を推定しながらＡＧＶ１０が走行できるようにするため、移動空間Ｓ内の地図が作成される。ＡＧＶ１０には位置推定装置およびレーザレンジファインダが搭載されており、レーザレンジファインダの出力を利用して地図を作成できる。
【００５１】
ＡＧＶ１０は、ユーザの操作によってデータ取得モードに遷移する。データ取得モードにおいて、ＡＧＶ１０はレーザレンジファインダを用いたセンサデータの取得を開始する。レーザレンジファインダは周期的にたとえば赤外線または可視光のレーザビームを周囲に放射して周囲の空間Ｓをスキャンする。レーザビームは、たとえば、壁、柱等の構造物、床の上に置かれた物体等の表面で反射される。レーザレンジファインダは、レーザビームの反射光を受けて各反射点までの距離を計算し、各反射点の位置が示された測定結果のデータを出力する。各反射点の位置には、反射光の到来方向および距離が反映されている。測定結果のデータは「計測データ」または「センサデータ」と呼ばれることがある。
【００５２】
位置推定装置は、センサデータを記憶装置に蓄積する。移動空間Ｓ内のセンサデータの取得が完了すると、記憶装置に蓄積されたセンサデータが外部装置に送信される。外部装置は、たとえば信号処理プロセッサを有し、かつ、地図作成プログラムがインストールされたコンピュータである。
【００５３】
外部装置の信号処理プロセッサは、スキャンごとに得られたセンサデータ同士を重ね合わせる。信号処理プロセッサが重ね合わせる処理を繰り返し行うことにより、空間Ｓの地図を作成することができる。外部装置は、作成した地図のデータをＡＧＶ１０に送信する。ＡＧＶ１０は、作成した地図のデータを内部の記憶装置に保存する。外部装置は、運行管理装置５０であってもよいし、他の装置であってもよい。
【００５４】
外部装置ではなくＡＧＶ１０が地図の作成を行ってもよい。上述した外部装置の信号処理プロセッサが行った処理を、ＡＧＶ１０のマイクロコントローラユニット（マイコン）などの回路が行えばよい。ＡＧＶ１０内で地図を作成する場合には、蓄積されたセンサデータを外部装置に送信する必要が無くなる。センサデータのデータ容量は一般には大きいと考えられる。センサデータを外部装置に送信する必要がないため、通信回線の占有を回避できる。
【００５５】
なお、センサデータを取得するための移動空間Ｓ内の移動は、ユーザの操作に従ってＡＧＶ１０が走行することによって実現し得る。たとえば、ＡＧＶ１０は、端末装置２０を介して無線でユーザから前後左右の各方向への移動を指示する走行指令を受け取る。ＡＧＶ１０は走行指令にしたがって移動空間Ｓ内を前後左右に走行し、地図を作成する。ＡＧＶ１０がジョイスティック等の操縦装置と有線で接続されている場合には、当該操縦装置からの制御信号にしたがって移動空間Ｓ内を前後左右に走行し、地図を作成してもよい。レーザレンジファインダを搭載した計測台車を人が押し歩くことによってセンサデータを取得してもよい。
【００５６】
なお、図３および図４には複数台のＡＧＶ１０が示されているが、ＡＧＶは１台であってもよい。複数台のＡＧＶ１０が存在する場合、ユーザ１は端末装置２０を利用して、登録された複数のＡＧＶのうちから一台のＡＧＶ１０を選択して、移動空間Ｓの地図を作成させることができる。
【００５７】
地図が作成されると、以後、各ＡＧＶ１０は当該地図を利用して自己位置を推定しながら自動走行することができる。自己位置を推定する処理の説明は後述する。
【００５８】
（３）ＡＧＶの構成
図６は、本実施形態にかかる例示的なＡＧＶ１０の外観図である。ＡＧＶ１０は、２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂと、４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆと、フレーム１２と、搬送テーブル１３と、走行制御装置１４と、レーザレンジファインダ１５とを有する。２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂは、ＡＧＶ１０の右側および左側にそれぞれ設けられている。４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆは、ＡＧＶ１０の４隅に配置されている。なお、ＡＧＶ１０は、２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂに接続される複数のモータも有するが、複数のモータは図６には示されていない。また、図６には、ＡＧＶ１０の右側に位置する１つの駆動輪１１ａおよび２つのキャスター１１ｃおよび１１ｅと、左後部に位置するキャスター１１ｆとが示されているが、左側の駆動輪１１ｂおよび左前部のキャスター１１ｄはフレーム１２の蔭に隠れているため明示されていない。４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆは、自由に旋回することができる。以下の説明では、駆動輪１１ａおよび駆動輪１１ｂを、それぞれ車輪１１ａおよび車輪１１ｂとも称する。
【００５９】
ＡＧＶ１０は、さらに、障害物を検知するための少なくとも１つの障害物センサ１９を備えている。図６の例では、フレーム１２の４隅に４つの障害物センサ１９が設けられている。障害物センサ１９の個数および配置は、図６の例とは異なっていてもよい。障害物センサ１９は、例えば、赤外線センサ、超音波センサ、またはステレオカメラなどの、距離計測が可能な装置であり得る。障害物センサ１９が赤外線センサである場合、例えば一定時間ごとに赤外線を出射し、反射された赤外線が戻ってくるまでの時間を計測することにより、一定距離以内に存在する障害物を検知することができる。ＡＧＶ１０は、少なくとも１つの障害物センサ１９から出力された信号に基づいて経路上の障害物を検知したとき、その障害物を回避する動作を行う。
【００６０】
走行制御装置１４は、ＡＧＶ１０の動作を制御する装置であり、主としてマイコン（後述）を含む集積回路、電子部品およびそれらが搭載された基板を含む。走行制御装置１４は、上述した、端末装置２０とのデータの送受信、および前処理演算を行う。
【００６１】
レーザレンジファインダ１５は、たとえば赤外線または可視光のレーザビーム１５ａを放射し、当該レーザビーム１５ａの反射光を検出することにより、反射点までの距離を測定する光学機器である。本実施形態では、ＡＧＶ１０のレーザレンジファインダ１５は、たとえばＡＧＶ１０の正面を基準として左右１３５度（合計２７０度）の範囲の空間に、０．２５度ごとに方向を変化させながらパルス状のレーザビーム１５ａを放射し、各レーザビーム１５ａの反射光を検出する。これにより、０．２５度ごと、合計１０８１ステップ分の角度で決まる方向における反射点までの距離のデータを得ることができる。なお、本実施形態では、レーザレンジファインダ１５が行う周囲の空間のスキャンは実質的に床面に平行であり、平面的（二次元的）である。しかしながら、レーザレンジファインダ１５は高さ方向のスキャンを行ってもよい。
【００６２】
ＡＧＶ１０の位置および姿勢（向き）と、レーザレンジファインダ１５のスキャン結果とにより、ＡＧＶ１０は、空間Ｓの地図を作成することができる。地図には、ＡＧＶの周囲の壁、柱等の構造物、床の上に載置された物体の配置が反映され得る。地図のデータは、ＡＧＶ１０内に設けられた記憶装置に格納される。
【００６３】
一般に、移動体の位置および姿勢は、ポーズ（ｐｏｓｅ）と呼ばれる。二次元面内における移動体の位置および姿勢は、ＸＹ直交座標系における位置座標（ｘ, ｙ）と、Ｘ軸に対する角度θによって表現される。ＡＧＶ１０の位置および姿勢、すなわちポーズ（ｘ, ｙ, θ）を、以下、単に「位置」と呼ぶことがある。
【００６４】
レーザビーム１５ａの放射位置から見た反射点の位置は、角度および距離によって決定される極座標を用いて表現され得る。本実施形態では、レーザレンジファインダ１５は極座標で表現されたセンサデータを出力する。ただし、レーザレンジファインダ１５は、極座標で表現された位置を直交座標に変換して出力してもよい。
【００６５】
レーザレンジファインダの構造および動作原理は公知であるため、本明細書ではこれ以上の詳細な説明は省略する。レーザレンジファインダ１５によって検出され得る物体の例は、人、荷物、棚、壁である。
【００６６】
レーザレンジファインダ１５は、周囲の空間をセンシングしてセンサデータを取得するための外界センサの一例である。そのような外界センサの他の例としては、イメージセンサおよび超音波センサが考えられる。
【００６７】
走行制御装置１４は、レーザレンジファインダ１５の測定結果と、自身が保持する地図データとを比較して、自身の現在位置を推定することができる。なお、保持されている地図データは、他のＡＧＶ１０が作成した地図データであってもよい。
【００６８】
図７Ａは、ＡＧＶ１０の第１のハードウェア構成例を示している。また図７Ａは、走行制御装置１４の具体的な構成も示している。
【００６９】
ＡＧＶ１０は、走行制御装置１４と、レーザレンジファインダ１５と、２台のモータ１６ａおよび１６ｂと、駆動装置１７と、車輪１１ａおよび１１ｂと、２つのロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂとを備えている。
【００７０】
走行制御装置１４は、マイコン１４ａと、メモリ１４ｂと、記憶装置１４ｃと、通信回路１４ｄと、位置推定装置１４ｅとを有している。マイコン１４ａ、メモリ１４ｂ、記憶装置１４ｃ、通信回路１４ｄおよび位置推定装置１４ｅは通信バス１４ｆで接続されており、相互にデータを授受することが可能である。レーザレンジファインダ１５もまた通信インタフェース（図示せず）を介して通信バス１４ｆに接続されており、計測結果である計測データを、マイコン１４ａ、位置推定装置１４ｅおよび／またはメモリ１４ｂに送信する。
【００７１】
マイコン１４ａは、走行制御装置１４を含むＡＧＶ１０の全体を制御するための演算を行うプロセッサまたは制御回路（コンピュータ）である。典型的にはマイコン１４ａは半導体集積回路である。マイコン１４ａは、制御信号であるＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号を駆動装置１７に送信して駆動装置１７を制御し、モータに印加する電圧を調整させる。これによりモータ１６ａおよび１６ｂの各々が所望の回転速度で回転する。
【００７２】
左右のモータ１６ａおよび１６ｂの駆動を制御する１つ以上の制御回路（たとえばマイコン）を、マイコン１４ａとは独立して設けてもよい。たとえば、モータ駆動装置１７が、モータ１６ａおよび１６ｂの駆動をそれぞれ制御する２つのマイコンを備えていてもよい。それらの２つのマイコンは、エンコーダ１８ａおよび１８ｂから出力されたエンコーダ情報を用いた座標計算をそれぞれ行い、所与の初期位置からのＡＧＶ１０の移動距離を推定してもよい。また、当該２つのマイコンは、エンコーダ情報を利用してモータ駆動回路１７ａおよび１７ｂを制御してもよい。
【００７３】
メモリ１４ｂは、マイコン１４ａが実行するコンピュータプログラムを記憶する揮発性の記憶装置である。メモリ１４ｂは、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅが演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。
【００７４】
記憶装置１４ｃは、不揮発性の半導体メモリ装置である。ただし、記憶装置１４ｃは、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または、光ディスクに代表される光学式記録媒体であってもよい。さらに、記憶装置１４ｃは、いずれかの記録媒体にデータを書き込みおよび／または読み出すためのヘッド装置および当該ヘッド装置の制御装置を含んでもよい。
【００７５】
記憶装置１４ｃは、走行する空間Ｓの地図データＭ、および、１または複数の走行経路のデータ（走行経路データ）Ｒを記憶する。地図データＭは、ＡＧＶ１０が地図作成モードで動作することによって作成され記憶装置１４ｃに記憶される。走行経路データＲは、地図データＭが作成された後に外部から送信される。本実施形態では、地図データＭおよび走行経路データＲは同じ記憶装置１４ｃに記憶されているが、異なる記憶装置に記憶されてもよい。
【００７６】
走行経路データＲの例を説明する。
【００７７】
端末装置２０がタブレットコンピュータである場合には、ＡＧＶ１０はタブレットコンピュータから走行経路を示す走行経路データＲを受信する。このときの走行経路データＲは、複数のマーカの位置を示すマーカデータを含む。「マーカ」は走行するＡＧＶ１０の通過位置（経由点）を示す。走行経路データＲは、走行開始位置を示す開始マーカおよび走行終了位置を示す終了マーカの位置情報を少なくとも含む。走行経路データＲは、さらに、１以上の中間経由点のマーカの位置情報を含んでもよい。走行経路が１以上の中間経由点を含む場合には、開始マーカから、当該走行経由点を順に経由して終了マーカに至る経路が、走行経路として定義される。各マーカのデータは、そのマーカの座標データに加えて、次のマーカに移動するまでのＡＧＶ１０の向き（角度）および走行速度のデータを含み得る。ＡＧＶ１０が各マーカの位置で一旦停止し、自己位置推定および端末装置２０への通知などを行う場合には、各マーカのデータは、当該走行速度に達するまでの加速に要する加速時間、および／または、当該走行速度から次のマーカの位置で停止するまでの減速に要する減速時間のデータを含み得る。
【００７８】
端末装置２０ではなく運行管理装置５０（たとえば、ＰＣおよび／またはサーバコンピュータ）がＡＧＶ１０の移動を制御してもよい。その場合には、運行管理装置５０は、ＡＧＶ１０がマーカに到達する度に、次のマーカへの移動をＡＧＶ１０に指示してもよい。たとえば、ＡＧＶ１０は、運行管理装置５０から、次に向かうべき目的位置の座標データ、または、当該目的位置までの距離および進むべき角度のデータを、走行経路を示す走行経路データＲとして受信する。
【００７９】
ＡＧＶ１０は、作成された地図と走行中に取得されたレーザレンジファインダ１５が出力したセンサデータとを利用して自己位置を推定しながら、記憶された走行経路に沿って走行することができる。
【００８０】
通信回路１４ｄは、たとえば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）および／またはＷｉ−Ｆｉ（登録商標）規格に準拠した無線通信を行う無線通信回路である。いずれの規格も、２．４ＧＨｚ帯の周波数を利用した無線通信規格を含む。たとえばＡＧＶ１０を走行させて地図を作成するモードでは、通信回路１４ｄは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に準拠した無線通信を行い、１対１で端末装置２０と通信する。
【００８１】
位置推定装置１４ｅは、地図の作成処理、および、走行時には自己位置の推定処理を行う。位置推定装置１４ｅは、ＡＧＶ１０の位置および姿勢とレーザレンジファインダのスキャン結果とにより、移動空間Ｓの地図を作成する。走行時には、位置推定装置１４ｅは、レーザレンジファインダ１５からセンサデータを受け取り、また、記憶装置１４ｃに記憶された地図データＭを読み出す。レーザレンジファインダ１５のスキャン結果から作成された局所的地図データ(センサデータ)を、より広範囲の地図データＭとのマッチングを行うことにより、地図データＭ上における自己位置（ｘ, ｙ, θ）を同定する。位置推定装置１４ｅは、局所的地図データが地図データＭに一致した程度を表す「信頼度」のデータを生成する。自己位置（ｘ, ｙ, θ）、および、信頼度の各データは、ＡＧＶ１０から端末装置２０または運行管理装置５０に送信され得る。端末装置２０または運行管理装置５０は、自己位置（ｘ, ｙ, θ）、および、信頼度の各データを受信して、内蔵または接続された表示装置に表示することができる。
【００８２】
本実施形態では、マイコン１４ａと位置推定装置１４ｅとは別個の構成要素であるとしているが、これは一例である。マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅの各動作を独立して行うことが可能な１つのチップ回路または半導体集積回路であってもよい。図７Ａには、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅを包括するチップ回路１４ｇが示されている。以下では、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅが別個独立に設けられている例を説明する。
【００８３】
２台のモータ１６ａおよび１６ｂは、それぞれ２つの車輪１１ａおよび１１ｂに取り付けられ、各車輪を回転させる。つまり、２つの車輪１１ａおよび１１ｂはそれぞれ駆動輪である。本明細書では、モータ１６ａおよびモータ１６ｂは、それぞれＡＧＶ１０の右輪および左輪を駆動するモータであるとして説明する。
【００８４】
移動体１０は、さらに、車輪１１ａおよび１１ｂの回転位置または回転速度を測定するエンコーダユニット１８をさらに備えている。エンコーダユニット１８は、第１ロータリエンコーダ１８ａおよび第２ロータリエンコーダ１８ｂを含む。第１ロータリエンコーダ１８ａは、モータ１６ａから車輪１１ａまでの動力伝達機構のいずれかの位置における回転を計測する。第２ロータリエンコーダ１８ｂは、モータ１６ｂから車輪１１ｂまでの動力伝達機構のいずれかの位置における回転を計測する。エンコーダユニット１８は、ロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂによって取得された信号を、マイコン１４ａに送信する。マイコン１４ａは、位置推定装置１４ｅから受信した信号だけでなく、エンコーダユニット１８から受信した信号を利用して、移動体１０の移動を制御してもよい。
【００８５】
駆動装置１７は、２台のモータ１６ａおよび１６ｂの各々に印加される電圧を調整するためのモータ駆動回路１７ａおよび１７ｂを有する。モータ駆動回路１７ａおよび１７ｂの各々はいわゆるインバータ回路を含む。モータ駆動回路１７ａおよび１７ｂは、マイコン１４ａまたはモータ駆動回路１７ａ内のマイコンから送信されたＰＷＭ信号によって各モータに流れる電流をオンまたはオフし、それによりモータに印加される電圧を調整する。
【００８６】
図７Ｂは、ＡＧＶ１０の第２のハードウェア構成例を示している。第２のハードウェア構成例は、レーザ測位システム１４ｈを有する点、および、マイコン１４ａが各構成要素と１対１で接続されている点において、第１のハードウェア構成例（図７Ａ）と相違する。
【００８７】
レーザ測位システム１４ｈは、位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５を有する。位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５は、たとえばイーサネット（登録商標）ケーブルで接続されている。位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５の各動作は上述した通りである。レーザ測位システム１４ｈは、ＡＧＶ１０のポーズ（ｘ, ｙ, θ）を示す情報をマイコン１４ａに出力する。
【００８８】
マイコン１４ａは、種々の汎用Ｉ／Ｏインタフェースまたは汎用入出力ポート（図示せず）を有している。マイコン１４ａは、通信回路１４ｄ、レーザ測位システム１４ｈ等の、走行制御装置１４内の他の構成要素と、当該汎用入出力ポートを介して直接接続されている。
【００８９】
図７Ｂに関して上述した構成以外は、図７Ａの構成と共通である。よって共通の構成の説明は省略する。
【００９０】
本開示の実施形態におけるＡＧＶ１０は、図示されていないバンパースイッチなどのセーフティセンサを備えていてもよい。ＡＧＶ１０は、ジャイロセンサなどの慣性計測装置を備えていてもよい。ロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂまたは慣性計測装置などの内界センサによる測定データを利用すれば、ＡＧＶ１０の移動距離および姿勢の変化量(角度)を推定することができる。これらの距離および角度の推定値は、オドメトリデータと呼ばれ、位置推定装置１４ｅによって得られる位置および姿勢の情報を補助する機能を発揮し得る。
【００９１】
（４）地図データ
図８Ａ〜図８Ｆは、センサデータを取得しながら移動するＡＧＶ１０を模式的に示す。ユーザ１は、端末装置２０を操作しながらマニュアルでＡＧＶ１０を移動させてもよい。あるいは、図７Ａおよび図７Ｂに示される走行制御装置１４を備えるユニット、または、ＡＧＶ１０そのものを台車に載置し、台車をユーザ１が手で押す、または牽くことによってセンサデータを取得してもよい。
【００９２】
図８Ａには、レーザレンジファインダ１５を用いて周囲の空間をスキャンするＡＧＶ１０が示されている。所定のステップ角毎にレーザビームが放射され、スキャンが行われる。なお、図示されたスキャン範囲は模式的に示した例であり、上述した合計２７０度のスキャン範囲とは異なっている。
【００９３】
図８Ａ〜図８Ｆの各々では、レーザビームの反射点の位置が、記号「・」で表される複数の黒点４を用いて模式的に示されている。レーザビームのスキャンは、レーザレンジファインダ１５の位置および姿勢が変化する間に短い周期で実行される。このため、現実の反射点の個数は、図示されている反射点４の個数よりも遥かに多い。位置推定装置１４ｅは、走行に伴って得られる黒点４の位置を、たとえばメモリ１４ｂに蓄積する。ＡＧＶ１０が走行しながらスキャンを継続して行うことにより、地図データが徐々に完成されてゆく。図８Ｂから図８Ｅでは、簡略化のためスキャン範囲のみが示されている。当該スキャン範囲は例示であり、上述した合計２７０度の例とは異なる。
【００９４】
地図は、地図作成に必要な量のセンサデータを取得した後、そのセンサデータに基づいて、このＡＧＶ１０内のマイコン１４ａまたは外部のコンピュータを用いて作成してもよい。あるいは、移動しつつあるＡＧＶ１０が取得したセンサデータに基づいてリアルタイムで地図を作成してもよい。
【００９５】
図８Ｆは、完成した地図４０の一部を模式的に示す。図８Ｆに示される地図では、レーザビームの反射点の集まりに相当する点群(Point Cloud)によって自由空間が仕切られている。地図の他の例は、物体が占有している空間と自由空間とをグリッド単位で区別する占有格子地図である。位置推定装置１４ｅは、地図のデータ（地図データＭ）をメモリ１４ｂまたは記憶装置１４ｃに蓄積する。なお図示されている黒点の数または密度は一例である。
【００９６】
こうして得られた地図データは、複数のＡＧＶ１０によって共有され得る。
【００９７】
ＡＧＶ１０が地図データに基づいて自己位置を推定するアルゴリズムの典型例は、ＩＣＰ(Iterative Closest Point)マッチングである。前述したように、レーザレンジファインダ１５のスキャン結果から作成された局所的地図データ(センサデータ)を、より広範囲の地図データＭとのマッチングを行うことにより、地図データＭ上における自己位置（ｘ, ｙ, θ）を推定することができる。
【００９８】
ＡＧＶ１０が走行するエリアが広い場合、地図データＭのデータ量が多くなる。そのため、地図の作成時間が増大したり、自己位置推定に多大な時間を要するなどの不都合が生じる可能性がある。そのような不都合が生じる場合には、地図データＭを、複数の部分地図のデータに分けて作成および記録してもよい。
【００９９】
図９は、４つの部分地図データＭ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４の組み合わせによって１つの工場の１フロアの全域がカバーされる例を示している。この例では、１つの部分地図データは５０ｍ×５０ｍの領域をカバーしている。Ｘ方向およびＹ方向のそれぞれにおいて隣接する２つの地図の境界部分に、幅５ｍの矩形の重複領域が設けられている。この重複領域を「地図切替エリア」と呼ぶ。１つの部分地図を参照しながら走行しているＡＧＶ１０が地図切替エリアに到達すると、隣接する他の部分地図を参照する走行に切り替える。部分地図の枚数は４枚に限らず、ＡＧＶ１０が走行するフロアの面積、地図作成および自己位置推定を実行するコンピュータの性能に応じて適宜設定してよい。部分地図データのサイズおよび重複領域の幅も、上記の例に限定されず、任意に設定してよい。
【０１００】
（５）運行管理装置の構成例
図１０は、運行管理装置５０のハードウェア構成例を示している。運行管理装置５０は、ＣＰＵ５１と、メモリ５２と、位置データベース（位置ＤＢ）５３と、通信回路５４と、地図データベース（地図ＤＢ）５５と、画像処理回路５６とを有する。
【０１０１】
ＣＰＵ５１、メモリ５２、位置ＤＢ５３、通信回路５４、地図ＤＢ５５および画像処理回路５６は通信バス５７で接続されており、相互にデータを授受することが可能である。
【０１０２】
ＣＰＵ５１は、運行管理装置５０の動作を制御する信号処理回路（コンピュータ）である。典型的にはＣＰＵ５１は半導体集積回路である。
【０１０３】
メモリ５２は、ＣＰＵ５１が実行するコンピュータプログラムを記憶する、揮発性の記憶装置である。メモリ５２は、ＣＰＵ５１が演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。
【０１０４】
位置ＤＢ５３は、各ＡＧＶ１０の行き先となり得る各位置を示す位置データを格納する。位置データは、たとえば管理者によって工場内に仮想的に設定された座標によって表され得る。位置データは管理者によって決定される。
【０１０５】
通信回路５４は、たとえばイーサネット（登録商標）規格に準拠した有線通信を行う。通信回路５４はアクセスポイント２(図３)と有線で接続されており、アクセスポイント２を介して、ＡＧＶ１０と通信することができる。通信回路５４は、ＡＧＶ１０に送信すべきデータを、バス５７を介してＣＰＵ５１から受信する。また通信回路５４は、ＡＧＶ１０から受信したデータ（通知）を、バス５７を介してＣＰＵ５１および／またはメモリ５２に送信する。
【０１０６】
地図ＤＢ５５は、ＡＧＶ１０が走行する工場等の内部の地図のデータを格納する。当該地図は、地図４０（図８Ｆ）と同じであってもよいし、異なっていてもよい。各ＡＧＶ１０の位置と１対１で対応関係を有する地図であれば、データの形式は問わない。たとえば地図ＤＢ５５に格納される地図は、ＣＡＤによって作成された地図であってもよい。
【０１０７】
位置ＤＢ５３および地図ＤＢ５５は、不揮発性の半導体メモリ上に構築されてもよいし、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または光ディスクに代表される光学式記録媒体上に構築されてもよい。
【０１０８】
画像処理回路５６はモニタ５８に表示される映像のデータを生成する回路である。画像処理回路５６は、専ら、管理者が運行管理装置５０を操作する際に動作する。本実施形態では特にこれ以上の詳細な説明は省略する。なお、モニタ５９は運行管理装置５０と一体化されていてもよい。また画像処理回路５６の処理をＣＰＵ５１が行ってもよい。
【０１０９】
（６）運行管理装置の動作
図１１を参照しながら、運行管理装置５０の動作の概要を説明する。図１１は、運行管理装置５０によって決定されたＡＧＶ１０の移動経路の一例を模式的に示す図である。
【０１１０】
ＡＧＶ１０および運行管理装置５０の動作の概要は以下のとおりである。以下では、あるＡＧＶ１０が現在、位置Ｍ１におり、幾つかの位置を通過して、最終的な目的地である位置Ｍｎ＋１（ｎ：１以上の正の整数）まで走行する例を説明する。なお、位置ＤＢ５３には位置Ｍ１の次に通過すべき位置Ｍ２、位置Ｍ２の次に通過すべき位置Ｍ３等の各位置を示す座標データが記録されている。
【０１１１】
運行管理装置５０のＣＰＵ５１は、位置ＤＢ５３を参照して位置Ｍ２の座標データを読み出し、位置Ｍ２に向かわせる走行指令を生成する。通信回路５４は、アクセスポイント２を介して走行指令をＡＧＶ１０に送信する。
【０１１２】
ＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０から、アクセスポイント２を介して、定期的に現在位置および姿勢を示すデータを受信する。こうして運行管理装置５０は、各ＡＧＶ１０の位置をトラッキングすることができる。ＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０の現在位置が位置Ｍ２に一致したと判定すると、位置Ｍ３の座標データを読み出し、位置Ｍ３に向かわせる走行指令を生成してＡＧＶ１０に送信する。つまり運行管理装置５０は、ＡＧＶ１０がある位置に到達したと判定すると、次に通過すべき位置に向かわせる走行指令を送信する。これにより、ＡＧＶ１０は最終的な目的位置Ｍｎ＋１に到達することができる。上述した、ＡＧＶ１０の通過位置および目的位置は「マーカ」と呼ばれることがある。
【０１１３】
（７）ＡＧＶの動作例
次に、ＡＧＶ１０の動作のより具体的な例を説明する。
【０１１４】
図８Ａ〜図８Ｆに示す手順で地図が新規に作成された直後は、地図は現実の環境を正しく反映している。したがって、位置推定装置１４ｅが、当該地図のデータとレーザレンジファインダ１５から出力されたセンサデータとのマッチングを行うと、両者はよく一致する。このとき、位置推定装置１４ｅは相対的に高い信頼度のデータを出力する。
【０１１５】
図１２Ａは、地図作成直後のマッチング結果を示す例である。ＡＧＶ１０は、図面下方から白矢印に示す向き（上方）に移動を行っているとする。図面には、約２７０度の、レーザレンジファインダ１５のスキャン範囲が示されている。
【０１１６】
位置推定装置１４ｅは、地図４０のデータとレーザレンジファインダ１５から出力されたセンサデータのマッチングを行う。太線８０は、両者が一致すると判断された箇所を模式的に示している。太線８０の位置から理解されるように、マッチングの結果、図面左側および下側の壁面の一部、および、設置物９０の表面の一部が位置推定装置１４ｅによって一致したと判定されている。このときの信頼度は、比較的高く、例えば９０〜９５％であるとする。
【０１１７】
地図４０が作成されてから時間が経過すると、環境が変化し、それにより現実の環境と地図４０との相違が発生し得る。図１２Ｂは、図１２Ａに示す設置物９０が、時間の経過に伴って設置物９２に変化した例を示している。設置物９０が、例えば複数荷物の集合体である場合、一部の荷物が搬出されることにより、設置物９０全体の大きさまたは形状が設置物９２に変化することがある。このような環境の変化により、地図４０のデータとスキャンデータとの一致の程度がこれまでと比較して低下し得る。
【０１１８】
図１２Ｃは、設置物９０から設置物９２へ変化した後の、マッチング結果を示す例である。先の例と同様、太線８０は両者が一致すると判断された箇所を模式的に示している。一方、太破線８２は、図１２Ａの例では一致していたが設置物９２への変化によって相違することとなった箇所を模式的に示している。太破線８２の箇所では、地図４０のデータとスキャンデータとが相違する。そのため、信頼度は３５％程度にまで低下する。図１２Ａの例と比較して、図１２Ｃの例では信頼度は約５５〜６０％程度悪化している。地図４０と環境とが相違する状況を放置すると、マッチング精度の低下、すなわち、位置同定精度の低下が発生し得る。
【０１１９】
そこで本発明者は、環境が変化した場合に地図４０を更新することを検討した。本発明者は、環境が変化したかどうかは、位置推定装置１４ｅが出力する信頼度のデータを指標にすればよいと考えた。以下、詳細に説明する。
【０１２０】
位置推定装置１４ｅから出力される信頼度が大幅に低下した場合の地図４０の更新方法として、地図４０全体を作成し直すことが考えられる。しかしながら、地図４０全体の再作成は時間および労力を要する。そこで、信頼度が大きく低下した位置およびその周辺領域について、地図４０を部分的に更新すればよい。具体的には、信頼度に閾値を設定し、信頼度が当該閾値未満になると地図４０を部分的に更新すればよい。閾値は、例えばマイコン１４ａの不図示のレジスタに保持されており、マイコン１４ａが信頼度と閾値とを比較することにより、地図４０の更新を行うか否かを決定する。
【０１２１】
閾値は、地図４０を更新するか否かを決定する基準となる値である。そこで、例えば位置同定を正しく行うことが可能であると判断される設計上の最小値を閾値として設定することが考えられる。本明細書ではこの最小値を「最小限度値」と呼ぶ。最小限度値は、例えば３０％である。信頼度が最小限度値未満であれば、もはや位置同定を正しくできないと考えられる。
【０１２２】
閾値として、本発明者はさらに他の決定方法を検討した。信頼度が最小限度値に近い状況では、位置同定精度は相対的には低く、場合によっては信頼度が最小限度値未満になり位置同定の精度が確保できなくなる可能性が生じるからである。
【０１２３】
本発明者は、閾値として最小限度値を設定するのではなく、最小限度値よりも高い値を設定することを考えた。具体的には、信頼度が６０％を下回ると地図４０を部分的に更新すればよい。すなわち、閾値として最小限度値の２倍大きい６０％を設定することが考えられる。図１３Ａおよび図１３Ｂを参照しながら、閾値を６０％に設定した場合の例を説明する。図１３Ａおよび図１３Ｂでは、太線の意味はこれまでと同様である。
【０１２４】
図１３Ａは、走行中のＡＧＶ１０を示している。当初の地図４０に反映されていた設置物９０（図１２Ａ）は、既に設置物９２に変わっている。しかしながら、設置物９０と設置物９２との相違点に相当する箇所はＡＧＶ１０のレーザレンジファインダ１５のスキャン範囲にはまだ含まれていない。そのため、図１３Ａに示す状態では、信頼度は８０％である。つまり、現在の信頼度は閾値よりも大きいため、地図４０の更新はまだ行われない。
【０１２５】
次に、図１３Ｂは、信頼度が５８％にまで低下した例を示している。図中の記号「ｘ」は、設置物９０と設置物９２との相違点に相当する位置を示している。当該位置ではセンサデータと地図４０とが一致しないため、信頼度が低下している。現在の信頼度は閾値未満であるため、ＡＧＶ１０のマイコン１４ａは地図４０の更新を開始する。マイコン１４ａは、記憶装置１４ｃにセンサデータの蓄積を開始する。
【０１２６】
マイコン１４ａは、例えば図８Ａから図８Ｆの手順で示した処理と同じ処理を局所的に実行することにより、地図４０の一部を更新することができる。
【０１２７】
閾値として、上述した最小限度値よりも十分大きい値を設定しているため、図１３Ｂの状況であっても位置同定精度は依然として十分高い。つまり、レーザレンジファインダ１５が取得することが可能なセンサデータの数は十分であり、マイコン１４ａは、これまでの地図４０との一致点および相違点を判別することが可能である。相違が生じている箇所のセンサデータを、地図４０の更新に利用することができる。
【０１２８】
図１４は、地図４０の更新のためのセンサデータを取得しながら走行するＡＧＶ１０を示している。センサデータには、設置物９０の境界とは異なる位置に存在する設置物９２の境界が反映される。記憶装置１４ｃに蓄積されたセンサデータを利用して、マイコン１４ａはＡＧＶ１０が移動した空間の部分更新地図データを生成する。マイコン１４ａは、地図４０を部分更新地図データで更新する。
【０１２９】
図１５は、設置物９２を反映する更新が行われた地図４０を示している。更新された部分領域のおおよその位置を破線の丸で示している。地図４０の更新により、設置物９０の境界の一部９０ａが、設置物９２の境界の一部９２ａに変更されていることが理解される。地図４０の更新を終了する基準は、例えば更新後の地図を利用したときの信頼度が６０％を超えた場合である。信頼度が、６０％よりも高い値、例えば８０％を超えるまで更新を行ってもよい。
【０１３０】
なお、上述したマイコン１４ａの処理は、図２に示すフローチャートによって表されている。よって再度の説明は省略する。
【０１３１】
以上、最小限度値よりも大きい閾値を設定して地図４０の一部を更新する処理を説明した。地図４０の更新は、ＡＧＶ１０の走行とともに行われてもよいし、ＡＧＶ１０が一通り走行してセンサデータを蓄積した後に行われてもよい。更新に利用されるセンサデータは、レーザレンジファインダ１５による１回のスキャンごとに得られたセンサデータであってもよいし、複数回のスキャンで得られたセンサデータであってもよい。
【０１３２】
上述の説明では、「信頼度」は、局所的地図データとして考えられるセンサデータが地図データに一致した程度を表す数値であると説明した。しかしながら、他の定義も考えられる。例えば、レーザレンジファインダ１５が取得したセンサデータのうち、使用するセンサデータの数に対する、一致した地図４０上のデータ数との割合（比）としてもよい。位置推定装置１４ｅは、得られたセンサデータの全てを常に使用するのではなく、反射点の強度が一定値未満の弱いセンサデータを間引くことがある。実際のマッチングに使用するデータを基準にして信頼度を算出してもよい。
【０１３３】
ＡＧＶ１０のマイコン１４ａは、少なくとも更新された部分のみの地図（便宜上「部分更新地図」と呼ぶ。）のデータを、通信回路１４ｄを介して外部に送信することができる。送信対象は、更新後の地図４０の全データであってもよい。
【０１３４】
送信された部分更新地図は、運行管理装置５０および／または同じ空間内に存在する他のＡＧＶによって受信され得る。運行管理装置５０は受信した部分更新地図で地図ＤＢ５５（図１０）に格納されている現在の地図を更新し、その後、他のＡＧＶにブロードキャストしてもよい。他のＡＧＶのマイコンは、部分更新地図のデータを受信して、記憶している地図データの一部を、受信した部分更新地図データで更新する。いずれの処理によっても、各ＡＧＶ１０が最新の地図データを用いてマッチングを行い、走行することが可能になる。
【０１３５】
上述の説明では、信頼度が閾値未満であるか否かに応じて、地図を更新するか否かの処理を切り替えた。ここで「未満」であるか「以下」であるかの相違は本質的ではない。当業者は閾値を含めるか否かを任意に決定できる。
【０１３６】
上記の包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または記録媒体によって実現されてもよい。あるいは、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、および記録媒体の任意な組み合わせによって実現されてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１３７】
本開示の例示的な移動体および移動体システムは、工場、倉庫、建設現場、物流、病院などで荷物、部品、完成品などの物の移動および搬送に好適に利用され得る。
【符号の説明】
【０１３８】
１００  移動体管理システム、  １０１  移動体、  １０３  外界センサ、  １０５  位置推定装置、  １０７  コントローラ、  １０９  駆動装置
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図８Ｅ】
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【図８Ｆ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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