(57)【要約】      （修正有）【課題】複雑な鏡壁やガラス壁がある環境、測定できる壁が少ない環境においても適切に自己位置を検出することができる自律移動体、その制御システム、および自己位置推定方法を提供する。【解決手段】清掃ロボット１には、障害物の壁がレーザ光により測距できる壁か否かの情報を含む環境地図を用いて、自己位置候補から測距できる壁に向かうレーザ光の光線方向を特定して、特定した光線方向のレーザ光を用いて自己位置候補から自己位置を検出する演算部が設けられている。【選択図】図１
2015001820.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビームを照射して距離を計測するセンサ部と、
自律移動体の移動領域に在る障害物の位置情報、および当該障害物が上記ビームにより測距できる障害物であるか否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出された自己位置とに基づいて、当該検出された自己位置から求められる自己位置候補から上記測距できる障害物に向かうビームの光線方向を特定する特定部と、
上記特定された光線方向のビームによって計測される上記自己位置候補から上記測距できる障害物までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする検出部とを備えていることを特徴とする自律移動体。
【請求項２】
上記特定部は、上記ビームの光線方向を複数特定し、
上記検出部は、上記複数の光線方向のそれぞれに信頼度を付け、信頼度の高い光線方向のビームによって計測される上記自己位置候補から上記測距できる障害物までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とすることを特徴とする請求項１に記載の自律移動体。
【請求項３】
上記検出部は、上記複数の光線方向のビームのうちの隣接する二つのビームによってそれぞれ計測される上記測距できる障害物までの距離の差が閾値以下である場合、当該隣接する二つのビームは同一の障害物に照射されているとみなし、当該障害物の中央部に向かうビームの光線方向の上記信頼度を、当該中央部の周辺に向かうビームの光線方向の上記信頼度よりも高くすることを特徴とする請求項２に記載の自律移動体。
【請求項４】
上記検出部は、上記距離の差が閾値を超える場合、上記隣接する二つのビームは互いに異なる障害物に照射されているとみなし、
上記検出部は、上記測距できる障害物を複数検出した場合には、当該複数の測距できる障害物のそれぞれにおいて信頼度が高い光線方向のビームによって計測される上記自己位置候補から上記測距できる障害物までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とすることを特徴とする請求項３に記載の自律移動体。
【請求項５】
ビーム式のセンサ部を備えた自律移動体の自律移動制御システムであって、
上記ビームを照射して距離を計測する計測手段と、
上記自律移動体の移動領域に在る障害物の位置情報、および当該障害物が上記ビームにより測距できる障害物であるか否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出されている自己位置とに基づいて、当該検出された自己位置から求められる自己位置候補から上記測距できる障害物に向かうビームの光線方向を特定する特定手段と、
上記特定された光線方向のビームによる上記自己位置候補から上記測距できる障害物までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする自己位置検出手段と、
上記自己位置検出手段によって上記自己位置候補を修正して得られる自己位置に基づいて自律移動体の走行を制御する走行制御手段とを備えることを特徴とする自律移動制御システム。
【請求項６】
ビーム式のセンサ部を備えた自律移動体の自己位置検出方法であって、
上記ビームを照射して距離を計測する計測工程と、
上記自律移動体の移動領域に在る障害物の位置情報、および当該障害物が上記ビームにより測距できる障害物であるか否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出されている自己位置とに基づいて、当該検出された自己位置から求められる自己位置候補から上記測距できる障害物に向かうビームの光線方向を特定する特定工程と、
上記特定された光線方向のビームによる上記自己位置候補から上記測距できる障害物までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする自己位置検出工程とを含むことを特徴とする自己位置検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、清掃ロボットなどの自律的に移動可能な移動体、その制御システム、および自己位置検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物内部や屋外の限定された領域内を、周囲の環境情報に基づいて自律的に移動可能な自律移動型ロボット等の移動体が知られている。このような移動体は、移動領域に関して予め記憶された環境地図上において、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し、当該経路に基づく自律移動を可能とする。このため、自律移動体には、一般的に、移動領域内における自己位置を認識する機能が設けられている。
【０００３】
自己位置を認識するには、環境地図と、移動体に搭載されたセンサから検出される環境情報とを照合する必要があり、様々な手法が研究されている。利用するセンサは様々であるが、高精度に障害物までの距離を検出することができるレーザーレンジファインダーが広く用いられている。しかし、レーザーレンジファインダーは鏡やガラス壁がある場合、距離を正しく測定できない問題がある。その問題を解決するための技術として特許文献１に記載の技術がある。特許文献１の技術は、鏡壁やガラス壁がある状況においても、それらの壁の光反射率属性を環境地図に持たせることによって、反射角を考慮した距離を計算することで、鏡壁やガラス壁がある環境においても自己位置を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２２３７５７号公報（２００９年１０月１日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術は、特に複雑な形状のガラス壁に対して、環境地図の光反射率によって求める距離が、レーザーレンジファインダーの測定結果と一致しない虞がある。また、そもそも壁自体が少ない環境については、適切に自己位置を認識することができないという問題もある。
【０００６】
そこで、本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、複雑な鏡壁やガラス壁がある環境、測定できる壁が少ない環境においても適切に自己位置を検出することができる自律移動体、その自律移動制御システム、および自己位置検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明に係る自律移動体は、
自己位置の検出をおこなう自律移動体であって、
ビームを照射して距離を計測するセンサ部と、
自律移動体の移動領域に在る障害物の位置情報、および当該障害物が上記ビームにより測距できる障害物であるか否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出された自己位置とに基づいて、当該検出された自己位置から求められる自己位置候補から上記測距できる障害物に向かうビームの光線方向を特定する特定部と、
上記特定された光線方向のビームによって計測される上記自己位置候補から上記測距できる障害物までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする検出部とを備えていることを特徴としている。
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明に係る自律移動体の自律移動制御システムは、
ビーム式のセンサ部を備え、
上記ビームを照射して距離を計測する計測手段と、
上記自律移動体の移動領域に在る障害物の位置情報、および当該障害物が上記ビームにより測距できる障害物であるか否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出されている自己位置とに基づいて、当該検出された自己位置から求められる自己位置候補から上記測距できる障害物に向かうビームの光線方向を特定する特定手段と、
上記特定された光線方向のビームによる上記自己位置候補から上記測距できる障害物までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする自己位置検出手段と、
上記自己位置検出手段によって上記自己位置候補を修正して得られる自己位置に基づいて自律移動体の走行を制御する走行制御手段とを備えることを特徴としている。
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明に係る自己位置検出方法は、
ビーム式のセンサ部を備えた自律移動体の自己位置検出方法であって、
上記ビームを照射して距離を計測する計測工程と、
上記自律移動体の移動領域に在る障害物の位置情報、および当該障害物が上記ビームにより測距できる障害物であるか否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出されている自己位置とに基づいて、当該検出された自己位置から求められる自己位置候補から上記測距できる障害物に向かうビームの光線方向を特定する特定工程と、
上記特定された光線方向のビームによる上記自己位置候補から上記測距できる障害物までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする自己位置検出工程とを含むことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、複雑な形状の鏡壁やガラス壁がある環境、測定できる壁が少ない環境においても適切に自己位置を推定できることが可能な自律移動体、その制御システム、および自己位置推定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る自律移動体の実施形態１である清掃ロボットの外観図である。
【図２】図１に示す切断線Ａ−Ａ´の矢視断面図である。
【図３】図１に示す清掃ロボットに搭載されたレーザーレンジファインダーとレーザーレンジファインダーのレーザ光が測距対象物としての壁に照射されている様子を示した図である。
【図４】実施形態１の清掃ロボットにおける自己位置検出に関係する構成を示した図である。
【図５】実施形態１において用いる環境地図としてのグリッドマップを示す図である。
【図６】実施形態１の清掃ロボットに具備された演算部の自己位置検出部のフローチャートである。
【図７】図４に示すグリッドマップにレーザーレンジファインダーとレーザーレンジファインダーのレーザ光を模式的に示した図である。
【図８】図６に示すフローチャートのステップＳ１０６を模式的に示す図である。
【図９】本発明の実施形態２において用いる環境地図を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態３を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
〔実施形態１〕
以下に、本発明に係る自律移動体の一実施形態を説明する。本実施形態１では、自律移動体の一例である清掃ロボットを挙げて説明するが、本発明は清掃ロボットに限定されるものではない。
【００１３】
図１は清掃ロボット１（自律移動体）の外観図であり、図２は図１に示す切断線Ａ−Ａ´における矢視断面図である。
【００１４】
清掃ロボット１は、清掃ロボット１底部の左右に配置された二つの駆動輪２と、清掃ロボット１底部に回転自在に取り付けた従輪３と、清掃ロボット１に動作電源を供給するバッテリ４、駆動輪２を駆動するモーター５０と、駆動輪２の回転数を検出するエンコーダ５１とを備えている。また、清掃ロボット１は、洗浄液を貯留する洗浄液タンク５と、洗浄液タンクに連結された洗浄液吐出部６とを備え、両者は円筒形のパイプによって接続されて、洗浄液吐出ユニットを構成している。さらに、清掃ロボット１は、清掃ロボット１内部に吸い込んだ廃液（塵や埃等を含む）を溜める廃液タンク７と、清掃ロボット１底部に設けられた廃液を吸い込む廃液吸引口８とを備え、両者はパイプによって接続されて、廃液回収ユニットを構成している。さらに、清掃ロボット１は、吸引口８の付近に設けられた清掃ブラシ９と、清掃ブラシ９を駆動するブラシモーター１０とを備える。ブラシモーター１０には、ロータリーエンコーダが含まれ、モーターの回転数を検出することができる。そして、これらの機構全体を覆うのが筐体１１である。また、清掃ロボット１は、洗浄液の飛散や異物の巻き込みを防止するための保護部材１２も備える。その他、各種モードの設定や自動走行／手動走行の切替、走行／停止の切替などを行なうための操作パネル１３、非常時に停止させるための非常停止スイッチ１４、手動走行時の走行方向を決定する走行制御レバー１５、および手動走行時に作業者が清掃ロボット本体を支持するための把手１６等を備える。
【００１５】
なお、清掃ロボットの形態は、上記のような洗浄液を使用して洗浄するタイプに限定されるものではなく、ファン、集塵室、吸込口などを備えたいわゆる家庭用掃除機のような態様のロボットであってもよい。
【００１６】
このような構成を具備した清掃ロボット１は、一対の駆動輪２の駆動量をそれぞれ独立に制御することで、直進や曲線移動（旋回）、後退、その場回転（両車輪の中点を中心とした旋回）などの移動動作を行うことができる。更に、清掃ロボット１は、移動領域内の指定された目的地までの移動経路を自律的に作成し、その移動経路に追従移動する自律移動型の移動体として実現される。そのため、本実施形態１の清掃ロボット１は、レーザーレンジファインダー２０と、演算部３０とを備えている。
【００１７】
以下、レーザーレンジファインダー２０および演算部３０を説明するとともに、清掃ロボット１の自律移動を制御する制御システムを説明する。
【００１８】
（レーザーレンジファインダー）
レーザーレンジファインダー２０、清掃ロボット１の前方に配設されている。レーザーレンジファインダー２０は、清掃ロボット１の前方に対して所定の広がり角度でレーザ光を照射するための光源と、光源より照射されたレーザ光の反射光を受光するための受光部とを備えている。そして、レーザ光の照射した角度と、反射するまでに要した時間に基づいて、レーザ光の反射した障害物の位置を検出する、いわゆるＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｆｌｉｇｈｔ）の原理による障害物検知（センシング）が行われる。
【００１９】
ここで、レーザーレンジファインダー２０を用いて清掃ロボット１の前面の環境情報（センシングされる障害物の位置及び形状）を取得する手法について説明する。
【００２０】
まず、清掃ロボット１は、その前面に対してレーザ光を照射し、清掃ロボット１から所定距離内に位置するセンシング領域に存在する、レーザ光を反射した障害物の位置（センシングポイント）を検出する。具体的には、本実施形態１におけるレーザーレンジファインダー２０は、所定の広がり角度で発せられ、清掃ロボット１から所定の距離の領域を計測可能範囲とする。すなわち、レーザーレンジファインダー２０から照射されたレーザ光の反射光が受光されると、レーザ光を照射したときの清掃ロボット１の自己位置と、レーザーレンジファインダー２０から照射されるレーザ光の照射方向と、レーザ光の照射から反射光を受光するまでの時間とから、照射したレーザ光が反射した地点が特定される。
【００２１】
レーザーレンジファインダー２０によって計測されるデータは、レーザ中心からの距離と、レーザの照射方向の角度とにより規定される極座標系として出力される。レーザーレンジファインダー２０は、例えば、清掃ロボット１の進行方向前方１８０度を計測する際の分解能を１．０度とした場合には、一度のスキャンにより１８１個のデータを計測する。
【００２２】
レーザーレンジファインダー２０によって計測されるデータ（壁までの距離）は、演算部３０に設けられた記録領域に記憶される。
【００２３】
図３に、移動領域内において清掃ロボット（レーザーレンジファインダー２０）の前面に壁４１が設けられている様子を示している。図３に示すように、清掃ロボットはその前面にレーザーレンジファインダー２０からレーザ光を照射している。このとき、レーザーレンジファインダー２０のセンシング領域内には壁４１が含まれている。このような場合、レーザーレンジファインダー２０によりセンシングされた壁４１までの距離が演算部３０に設けられた記録領域に記憶される。
【００２４】
（演算部）
演算部３０は、清掃ロボット１全体の動作を制御する。演算部３０は、記憶部としてのメモリなどの記憶領域と、図４に示す自己位置検出部３１と、走行制御部３２とを有している。
【００２５】
●記憶領域
上記記憶領域は、制御信号に基づいて清掃ロボット１の移動速度や移動方向、移動距離などを制御するためのプログラムとともに、清掃ロボット１の移動領域とその領域内に存在する障害物（壁）の位置および形状に関する情報を含む環境地図を記憶する領域である。
【００２６】
環境地図として、本実施形態では、移動領域内において略一定間隔に配置された格子点を結ぶグリッド線を仮想的に描写することで作成されるグリッドマップを用いる。図５に、環境地図６０としてのグリッドマップを示す。グリッドマップは、清掃ロボット１の移動領域を模擬的に示す地図であり、マップ上には壁や障害物などの存在情報が登録されている。
【００２７】
また、本実施形態の環境地図６０には、壁の存在情報と併せて、その壁が、レーザーレンジファインダー２０によって正しく測距できる壁４１ａであるのか、それとも、鏡・ガラスなどのようにレーザーレンジファインダー２０によって正しく測距できない壁４１ｂであるのかを示す情報も登録されている。この点が、本発明の特徴の一つである。
【００２８】
ここで、上述のようにレーザーレンジファインダー２０は自身が発光した光が対象に当たり反射した光を受光するまでの時間で距離を測定する。そのため、鏡の壁の場合、光が全反射してしまうため、実際より、遠い距離（反射した先の壁までの距離）を検出してしまう。また、ガラスの壁では、赤外線が透過してしまい正確な距離は測定できない。このように、反射率が低すぎても、高すぎても正確に測距することができない。正しく測距できる具体的な範囲は使用するレーザーレンジファインダーの仕様によって変化する。
【００２９】
また、同じ壁であっても、或る位置からは正しく測距できるが、別の位置から正しく測距できないということがある。そのため、或る壁について、どの位置からならば正しく測距できるか、その位置情報も環境地図に含むことができる。例えば、壁に対して垂直に測定した場合が最も測定しやすいが、水平に近いほど測定しにくくなる。環境地図はその位置情報についても含むことができる。
【００３０】
なお、図５に示すグリッドマップの格子点間距離Ｓは、実寸とマップの縮尺となり、Ｓに升目の数を乗算したものが実際の寸法である。すなわち、環境地図を用いることによって、推定位置（後述する現在の自己位置Ｘ’（ｔ−１））からレーザーレンジファインダー２０によって測距できる壁４１ａまでの距離を算出することができる。
【００３１】
●自己位置検出部３１
自己位置検出部３１は、自己位置を検出する手法としてMonte Carlo Localizationを用いる。この方法は、パーティクルフィルタ法を位置推定に適用した手法である。具体的には、ロボットの姿勢を示すパラメータ（位置 (x, y)，方向 θ）で張られる空間に、確率を重みとして持つパーティクル（パーティクルはロボットの姿勢の解候補）を多数分布させる。そして、xyθ 空間の任意の領域にロボットが存在する確率を、その領域中に存在するパーティクルの重みの合計として近似表現する。さらにパーティクルの重み（後述する尤度）に従って、パーティクルを再配布することによって清掃ロボット１（図１）が存在する確率が高い位置を中心とするパーティクルの分布が得られる。存在確率は、現実のセンサ測定結果と、解候補の位置において得られるはずの測定結果とを、環境地図上から計算によって算出する。
【００３２】
Monte Carlo Localizationアルゴリズムのフローチャートを図６に示す。システム起動時はランダムにパーティクルを移動領域に配布する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０２〜Ｓ１０６を一つのサイクルとし、制御周期毎に計算処理を行なう。
【００３３】
ステップＳ１０２では、駆動輪２の回転に応じてランダムにパーティクルを移動させる。例えば、進行方向の速度と各速度に正規分布に基づく乱数でばらつきを加えた値を利用してパーティクルを移動させる。
【００３４】
ステップＳ１０３（特定工程）では、続くステップＳ１０４（自己位置検出工程）にて行う尤度計算の前ステップとして、その尤度計算に用いるレーザーレンジファインダーの光線方向を特定する。まず、移動軌跡上において既に検出されている自己位置から駆動輪２の回転に応じた移動量を加えて現在の自己位置（推定位置）を算出する。具体的には、前回（直前）の自己位置検出サイクルにおいて検出された清掃ロボット１の自己位置Ｘ（ｔ−１）から駆動輪２の回転に応じた移動量を加え、現在の自己位置（推定位置）Ｘ’（ｔ−１）を算出する。なお、初回に自己位置を検出する際には、ユーザーの入力もしくは探索アルゴリズムによって算出する。次に、環境地図を用いて、現在の自己位置Ｘ’（ｔ−１）における適切に測距できる（レーザーレンジファインダー２０の）光線方向を算出する。すなわち、環境地図から、現在の自己位置Ｘ’（ｔ−１）におけるレーザーレンジファインダーの計測可能範囲を抽出し、その範囲内の壁の存在、また、壁が存在する場合にはその壁がレーザーレンジファインダー２０によって正しく測距できる壁であるか否かを検出して、当該計測可能範囲のうちのいずれの範囲を、実際に計測をおこなう範囲とするかを決定することができる。
【００３５】
ここで、図７は、ステップＳ１０３を模式的に示した図である。図７は環境地図６０としてのグリッドマップに、走行可能領域の情報と、レーザーレンジファインダー２０によって正しく測距できる壁４１ａの情報と、レーザーレンジファインダー２０によって正しく測距できない壁４１ｂの情報とを示すとともに、前述した直前の自己位置Ｘ（ｔ−１）および現在の自己位置Ｘ’（ｔ−１）を示している。そして、図７には、現在の自己位置Ｘ’（ｔ−１）のレーザーレンジファインダーから照射される光線方向を矢印で示しており、レーザーレンジファインダーによって正しく測距できない壁に向かう光線を破線の矢印で示し、レーザーレンジファインダーによって正しく測距できる壁に向かう光線を実線の矢印で示している。ステップＳ１０３では、レーザーレンジファインダーによって正しく測距できる壁に向かう光線を特定して、その光線方向と特定した範囲を算出する。
【００３６】
また、ステップＳ１０３では、レーザーレンジファインダーで正しく測距できない壁に衝突する光線に加えて、環境地図の端まで壁に衝突しない光線（図７において破線の矢印で示す光線）も、尤度計算に用いるレーザーレンジファインダーの光線方向として特定されない。すなわち、ステップＳ１０３で特定されないレーザーレンジファインダーで正しく測距できない壁に衝突する光線、および、環境地図の端まで壁に衝突しない光線は、続くステップＳ１０４においておこなう尤度計算に利用しない。なお、ステップＳ１０３において特定する光線の本数や方向は利用される環境によって変えることができる。光線の本数が多くなれば、精度は向上するが計算時間が増加する。光線の方向はレーザーレンジファインダーで正しく測距できる壁がある方向の範囲なら、自由に選択してよい。
【００３７】
ステップＳ１０４では、各パーティクルの位置における距離の計算結果と、レーザーレンジファインダー２０の測定結果とを用いてパーティクルの尤度を計算する。ここで、各パーティクルの位置における距離の計算結果とは、図５に示したグリッドマップの格子点間距離Ｓに基づいて算出される、各パーティクルの位置から、レーザーレンジファインダー２０によって正しく測距できる壁までの距離のことである。また、レーザーレンジファインダー２０の測定結果とは、ステップＳ１０３において特定した光線によって測定された自己位置Ｘ’（ｔ−１）（レーザーレンジファインダー２０）から障害物（壁）までの距離のことである。
【００３８】
この場合の尤度とは、レーザーレンジファインダーの測定結果を中央値として、確率密度関数が正規分布に従う場合の、パーティクルの位置における計算によって求めた壁までの距離の尤もらしさになる。
【００３９】
ここで、分解能を考慮した測定の誤差範囲の上限（Ｄｕｋ）、および分解能を考慮した測定の誤差範囲の下限（Ｄｌｋ）は、下記の式（１）および（２）によって表され、
【００４０】
【数１】
2015001820.tif 000003
【００４１】
【数２】
2015001820.tif 000004
【００４２】
光線一本の尤度Ｐ(Ｄｋ)は下記の式（３）によって表され、
【００４３】
【数３】
2015001820.tif 000005
【００４４】
式（３）中の誤差関数ｅｒｆ(ｘ)は下記の式（４）によって表される。
【００４５】
【数４】
2015001820.tif 000006
【００４６】
結果、各パーティクルの尤度Ｐｉ（Ｄ）は下記の式（５）によって算出することができる。
【００４７】
【数５】
2015001820.tif 000007
【００４８】
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で計算した各パーティクルの尤度に応じてパーティクルを再配布する。再配布の方法はまず、全パーティクルの尤度の合計Ｗａｌｌを、下記の式（６）によって算出する。
【００４９】
【数６】
2015001820.tif 000008
【００５０】
そして、再配布前のパーティクルの位置にＰｉ（Ｄ）／Ｗａｌｌの確率でパーティクルを再配置する。
【００５１】
再配布の模式図を図８に示す。古いパーティクルは尤度の大きさに応じた器を用意する。そこに新しいパーティクルを配布し、器に入った新しいパーティクルは古いパーティクルの位置に再配置される。この再配布によって、測定結果が尤もらしいパーティクルを中心とする分布が得られる。
【００５２】
ステップＳ１０６では、再配布されたパーティクルの位置の平均から自己位置Ｘ（ｔ）を算出（検出）する。また、自己位置Ｘ（ｔ）は最も尤度が大きいものとしてもよい。
【００５３】
以上のステップＳ１０２〜Ｓ１０６を自己位置検出部３１は繰り返して、逐次、清掃ロボット１の自己位置を検出する。
【００５４】
自己位置の情報は走行制御部３２に送られる。
【００５５】
●走行制御部３２
走行制御部３２は自己位置検出部３１から送られた自己位置の情報に基づいて、目的の行動とるようモーター５０（図１）に指令を送る。また、環境地図を参考にして、壁を避けて走行する。その場合、前述したレーザーレンジファインダー２０によって正しく測距できない壁も避けて走行する。
【００５６】
（本実施形態の作用効果）
本実施形態１によれば、測距できる壁を用いて自己位置を検出することから、複雑な鏡壁やガラス壁（つまりレーザーレンジファインダーによって正しく測距できない壁）がある環境、正しく測距できる壁が少ない環境においても適切に自己位置を検出することができる。
【００５７】
なお、本実施形態では、レーザーレンジファインダーを用いているが、本発明はこれに限定されるものではなく、ビームを照射し、物体により反射されたビームから情報を得るセンサが、スキャンなどにより広い角度で情報を得る構成となっているものであれば良い。例えば、超音波、赤外距離測定センサ、ミリ波レーダーが、スキャン、あるいは多方向照射するようなものであれば良い。
【００５８】
また、上述したMonte Carlo localization法以外では拡張カルマンフィルターを用いる方法がある。
【００５９】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、図９に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００６０】
上記実施形態１では、環境地図にグリッドマップを用いたが、障害物オブジェクトを直接記述する形式でも良い。本実施形態２では、障害物オブジェクトを直接記述する環境地図を用いて実現する場合を説明する。本実施形態２において用いる環境地図６０´を図９に示す。オブジェクト式は障害物を基点の座標と線種で表現する。図９に示す環境地図６０´において実線で示すレーザーレンジファインダーで測定できる壁は、長方形であり直線の寸法で表現できる。また、点線で示すレーザーレンジファインダーで測定できない壁は円であり、中心の座標と直径で記述できる。実施形態１において用いたグリッド形式の地図は障害物が複雑な形状でも柔軟に地図を記述できるが、障害物が少ないほど計算量が大きくなる。これに対して、本実施形態２において用いるオブジェクト式の環境地図の場合、障害物が複雑な形状を記述することは困難であるが、パーティクルの位置とオブジェクトとの距離の一般解を求められる形状であれば、高速に計算できるというメリットがある。
【００６１】
〔実施形態３〕
本発明の他の実施形態について、図１０に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００６２】
本実施形態３の構成は、上述の実施形態１の図６に示す自己位置推定フローチャートのステップＳ１０３において、適切に測距できるレーザーレンジファインダーの光線方向を特定する際に、その方向の信頼度を計算する点で、実施形態１と異なる。
【００６３】
本実施形態３では、信頼度を計算することにより、より一層確実に自己位置を推定できるというメリットがある。実際の位置と自己位置検出部で算出した位置には、誤差が生じる。そのため、壁の端付近より壁の中央部の方が適切に測定できる可能性が高い。そこで、適切に測定できるレーザーレンジファインダーの光線方向で、壁の中央部を指すものの信頼度を大きくし、尤度計算に優先的に選択することによって、より確実に自己位置を推定できる。図１０はレーザーレンジファインダーの光線方向の信頼度を模式的に示した環境地図６０である。信頼度を算出には、複数の光線方向のビームのうちの隣接する二つのビームによってそれぞれ計測される壁４１ａまでの距離を求め、その二つの距離の差が閾値以下であるか否かを検知して、当該差が当該閾値以下である二つのビームによって計測される壁４１ａを同一壁、すなわちそれぞれ別の障害物の壁ではなく、一つの障害物の壁であるとみなして、その壁の中央部の光線方向の信頼度を、その壁の周辺部の光線方向の信頼度よりも大きくする方法を用いることができる。なお、連続する有効データの距離が閾値より小さい場合連続する壁とみなし、そのデータ群の中央部を壁の中央とすればよい。また、信頼度の情報は、環境地図に含めることができる。
【００６４】
〔変形例〕
上述の実施形態３では、隣接する光線方向で距離の変化が閾値以下の要素を抽出したが、上述の実施形態１の図６に示す自己位置推定フローチャートのステップＳ１０３において、自己位置検出部３１は、隣接する上記光線方向の距離の差が閾値を超える場合、当該隣接する光線方向のビームは互いに異なる壁に照射されているとみなし、測距できる壁を複数検出した場合には、当該複数の測距できる壁のそれぞれの壁において信頼度が高い光線方向を特定して尤度計算に優先的に選択してもよい。
【００６５】
これにより、測距できる壁が複数在る場合に、その各々の壁から信頼度の高い光線方向のビームに絞って自己位置を検出するため、ビームの測定本数が少なくなり、迅速且つ正確な自己位置検出を実現することができる。
【００６６】
〔ソフトウェアによる実現例〕
清掃ロボット１の演算部３０の制御ブロック（特に自己位置検出部３１）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【００６７】
後者の場合、演算部３０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００６８】
〔まとめ〕
上記の課題を解決するために、本発明の形態１に係る自律移動体（清掃ロボット１）は、自己位置の検出をおこなう自律移動体（清掃ロボット１）であって、
ビーム（レーザー光）を照射して距離を計測するセンサ部（レーザーレンジファインダー２０）と、
上記自律移動体（清掃ロボット１）の移動領域に在る障害物（壁４１）の位置情報、および当該障害物（壁４１）が上記ビームにより測距できる障害物（壁４１）であるか否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出された自己位置Ｘ（ｔ−１）とに基づいて、当該検出された自己位置Ｘ（ｔ−１）から求められる自己位置候補Ｘ´（ｔ−１）から上記測距できる障害物（壁４１ａ）に向かうビームの光線方向を特定する特定部（自己位置検出部３１）と、
上記特定された光線方向のビームによる上記自己位置候補から上記測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする検出部（自己位置検出部３１）とを備えていることを特徴としている。
【００６９】
上記の構成によれば、測距できる障害物を用いて自己位置を検出することから、複雑な形状の鏡壁やガラス壁といった障害物（壁４１ｂ）がある環境、あるいは測定できる障害物（壁４１ａ）が少ない環境においても適切に自己位置を検出することができる。
【００７０】
また、本発明の形態２に係る自律移動体は、上記形態１に加えて、
上記特定部（自己位置検出部３１）は、上記ビームの光線方向を複数特定し、
上記検出部（自己位置検出部３１）は、上記複数の光線方向のそれぞれに信頼度を付け、信頼度の高い光線方向のビームによって計測される上記自己位置候補から上記測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とすることができる。
【００７１】
上記の構成によれば、特定部によって特定された複数の光線方向にそれぞれ信頼度を付けて信頼度の高い光線方向のビームによって計測される距離を用いて自己位置を検出する。これにより、自己位置をより一層正確に検出することができる。
【００７２】
また、本発明の形態３に係る自律移動体は、上記形態２に加えて、
上記検出部（自己位置検出部３１）は、上記複数の光線方向のビームのうちの隣接する二つのビームによってそれぞれ計測される上記測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離の差が閾値以下である場合、当該隣接する二つのビームは同一の障害物（壁４１ａ）に照射されているとみなし、当該障害物（壁４１ａ）の中央部に向かうビームの光線方向の上記信頼度を、当該中央部の周辺部に向かうビームの光線方向の上記信頼度よりも高くすることができる。
【００７３】
これにより、自己位置をより一層正確に検出することができる。
【００７４】
また、本発明の形態４に係る自律移動体は、上記形態３に加えて、
上記検出部（自己位置検出部３１）は、上記距離の差が閾値を超える場合、上記隣接する二つのビームは互いに異なる障害物（壁４１ａ）に照射されているとみなし、
上記検出部（自己位置検出部３１）は、上記測距できる障害物（壁４１ａ）を複数検出した場合には、当該複数の測距できる障害物（壁４１ａ）のそれぞれにおいて信頼度が高い光線方向のビームによって計測される上記自己位置候補から上記測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とすることができる。
【００７５】
上記の構成によれば、測距できる障害物（壁４１ａ）が複数在る場合に、その各々の障害物（壁４１ａ）から信頼度の高い光線方向のビームに絞って自己位置を検出するため、正確な自己位置検出を実現することができる。
【００７６】
また、本発明の形態５に係る自律移動体は、上記形態１から４に加えて、
上記環境地図は、上記移動領域内において一定間隔に配置された格子点を結ぶグリッド線を仮想的に描写することで作成されるグリッドマップであるか、もしくは、上記移動領域内において障害物オブジェクトを図形の種類、位置、寸法で記述するオブジェクトマップを用いることができる。
【００７７】
上記の課題を解決するために、本発明に係る自律移動体（清掃ロボット１）の自律移動制御システムは、
ビーム式のセンサ部（レーザーレンジファインダー２０）を備え、
上記ビームを照射して距離を計測する計測手段と、
上記自律移動体（清掃ロボット１）の移動領域に在る障害物の位置情報、および当該障害物が上記ビームにより測距できる障害物であるか否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出されている自己位置とに基づいて、当該検出された自己位置から求められる自己位置候補から上記測距できる障害物（壁４１ａ）に向かうビームの光線方向を特定する特定手段と、
上記特定された光線方向のビームによる上記自己位置候補から上記測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる障害物（壁４１ａ）までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする自己位置検出手段と、
上記自己位置検出手段によって上記自己位置候補を修正して得られる自己位置に基づいて自律移動体の走行を制御する走行制御手段とを備えることを特徴としている。
【００７８】
上記の構成によれば、測距できる障害物（壁４１ａ）を用いて自己位置を検出することから、複雑な鏡壁やガラス壁といった障害物（壁４１ｂ）がある環境、あるいは測距できる障害物（壁４１ａ）が少ない環境においても適切に自己位置を検出することができる。
【００７９】
上記の課題を解決するために、本発明に係る自己位置検出方法は、
ビーム式のセンサ部（レーザーレンジファインダー２０）を備えた自律移動体（清掃ロボット１）の自己位置検出方法であって、
上記ビームを照射して距離を計測する計測工程と、
上記自律移動体の移動領域に在る障害物の位置情報、および当該障害物の壁が上記ビームにより測距できる壁か否かの情報を含む環境地図と、移動軌跡上において既に検出されている自己位置とに基づいて、当該検出された自己位置から求められる自己位置候補から上記測距できる壁に向かうビームの光線方向を特定する特定工程と、
上記特定された光線方向のビームによる上記自己位置候補から上記測距できる壁までの距離と、上記環境地図から計算される上記自己位置候補から当該測距できる壁までの距離とに基づいて上記自己位置候補を修正して自己位置とする自己位置検出工程とを含むことを特徴としている。
【００８０】
上記の構成によれば、測距できる障害物（壁４１ａ）を用いて自己位置を検出することから、複雑な鏡壁やガラス壁といった障害物（壁４１ｂ）がある環境、あるいは測距できる障害物（壁４１ａ）が少ない環境においても適切に自己位置を検出することができる。
【００８１】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
本発明は、業務用の清掃機のほか、工場用の搬送用ロボットなどに利用できる。
【符号の説明】
【００８３】
１    清掃ロボット（移動体）
２    駆動輪
３    従輪
４    バッテリ
５    洗浄液タンク
６    洗浄液吐出部
７    廃液タンク
８    廃液吸引口
９    清掃ブラシ
１０  ブラシモーター
１１  筐体
１２  保護部材
１３  操作パネル
１４  非常停止スイッチ
１５  走行制御レバー
１６  把手
２０  レーザーレンジファインダー（センサ部）
３０  演算部（特定部、検出部）
３１  自己位置検出部（特定部、検出部）
３２  走行制御部
４１  壁（障害物）
４１ａ  正しく測距できる壁（測距できる障害物）
４１ｂ  正しく測距できない壁（測距できない障害物）
５０  モーター
６０、６０´  環境地図
【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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