(57)【要約】【課題】床面における段差などの障害物を正確に認識することができる移動ロボット、及び床面形状データの補正方法を提供すること。【解決手段】本発明にかかる移動ロボット１００は、移動ロボット１００が移動する床面の形状データを検出する床面形状検出センサ１０と、床面形状検出センサ１０により検出された床面形状データを補正するデータ補正部１３とを備えた移動ロボット１００であって、データ補正部１３は、床面形状検出センサ１０のセンシング領域の一部である基準領域における床面形状データが予め定められた基準値となるように、床面形状データの全体を補正するものである。【選択図】図２
2008264946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動ロボットが移動する床面の形状データを検出する床面形状検出センサと、
前記床面形状検出センサにより検出された床面形状データを補正するデータ補正部とを備えた移動ロボットであって、
前記データ補正部は、前記床面形状検出センサのセンシング領域の一部である基準領域における床面形状データが予め定められた基準値となるように、前記床面形状データの全体を補正する移動ロボット。
【請求項２】
前記データ補正部は、前記基準領域における床面形状データが水平面を表すデータとなるように、前記床面形状データの全体を補正する
ことを特徴とする請求項１記載の移動ロボット。
【請求項３】
前記基準領域が、前記移動ロボット前方の近傍領域である
ことを特徴とする請求項１又は２記載の移動ロボット。
【請求項４】
前記床面形状検出センサが、前記移動ロボットの鉛直軸を中心に揺動可能に取り付けられたレーザレンジファインダであり、
前記データ補正部が、前記基準領域における床面形状データについて、前記レーザレンジファインダによるレーザ光の走査線毎に、当該走査線上に位置する複数の床面形状データに基づいて補正量を算出し、当該算出した補正量に基づいて前記床面形状データの全体を補正する
ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載の移動ロボット。
【請求項５】
前記移動ロボットが、移動手段としての２つの脚部を備え、２足歩行運動により移動を行う
ことを特徴とする請求項１乃至４記載の移動ロボット。
【請求項６】
床面の形状データを補正する床面形状データの補正方法であって、
移動ロボットが移動する前記床面の形状データを検出し、当該検出対象となるセンシング領域の一部である基準領域における床面形状データが予め定められた基準値となるように、前記床面形状データの全体を補正するステップ
を備える床面形状データの補正方法。
【請求項７】
前記基準領域における床面形状データが水平面を表すデータとなるように、前記床面形状データの全体を補正する
ことを特徴とする請求項６記載の床面形状データの補正方法。
【請求項８】
前記基準領域が、前記移動ロボット前方の近傍領域である
ことを特徴とする請求項６又は７記載の床面形状データの補正方法。
【請求項９】
前記基準領域における床面形状データについて、レーザ光の走査線毎に、当該走査線上に位置する複数の床面形状データに基づいて補正量を算出し、当該算出した補正量に基づいて前記床面形状データの全体を補正する
ことを特徴とする請求項７又は８記載の床面形状データの補正方法。
【請求項１０】
前記移動ロボットが、移動手段としての２つの脚部を備え、２足歩行運動により移動を行う
ことを特徴とする請求項６乃至９記載の床面形状データの補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は移動ロボット、及び床面形状データの補正方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自律移動ロボットは、自ら移動経路の環境を認識して、目的地へと移動する。このため、移動ロボットは、移動経路上に存在する段差などの障害物を検出する必要がある。特に、移動ロボットが歩行ロボットである場合には、安定して歩行するため、床面上の段差などの障害物を含んだ平面をより正確に検出することが重要となる。
従来、床面上の障害物を認識可能な歩行ロボットとして、例えば特許文献１記載の技術などが知られている。
【特許文献１】特開２００３−２６９９３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１記載の従来技術などでは、移動ロボット自身の振動や揺れによって、検出された床面形状データが歪む場合には、床面上の障害物を含む平面を正確に検出することができず、障害物を正確に認識できないという問題がある。
一方、移動ロボットが床面上の障害物を含む平面を検出する際に、検出された床面形状データについての歪みを、ロボットの移動量であるオドメトリに基づいて補正する手法が知られている。
しかし、オドメトリ自体の精度は、メカの剛性、足つきの良し悪しに依存する。メカの剛性については、重量や電装関係の取り回しなどから容易には改善することができない。また、足つきについても、移動ロボットは必ずしも理想的な環境を歩行するとは限られないため、不整地歩行などでは足つきが悪くなる。即ち、オドメトリ自体の精度向上をもって床面形状データの補正精度を向上させるには不十分なものである。
特に、段差などの障害物を含む平面を正確に検出するためには、床面形状データの高さ成分をより正確に検出する必要があるが、オドメトリに基づく補正方法では、高さ方向の歪みを正確に補正することが困難である。
また、例えばジャイロや加速度センサといった内界センサを用いることでオドメトリによる精度を補う手法も知られているが、床面形状データを目標とする精度で検出することはできず、不十分なものである。
【０００４】
このように、床面形状データの歪みをオドメトリに基づく手法などで正確に補正することは困難であり、さらには、センサでは捕らえきれない振動なども影響するため、床面の形状を正確に検出することができない。
従って、床面の形状を正確に検出することができないため、段差などの障害物を含む平面を正確に検出することができず、障害物を正確に認識することができないという問題がある。
本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、床面における段差などの障害物を正確に認識することができる移動ロボット、及び床面形状データの補正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】
【０００５】
本発明にかかる移動ロボットは、移動ロボットが移動する床面の形状データを検出する床面形状検出センサと、前記床面形状検出センサにより検出された床面形状データを補正するデータ補正部とを備えた移動ロボットであって、前記データ補正部は、前記床面形状検出センサのセンシング領域の一部である基準領域における床面形状データが予め定められた基準値となるように、前記床面形状データの全体を補正するものである。
【０００６】
これにより、検出された床面形状データについて、センシング領域の一部である基準領域に基づいて、床面形状データの全体を容易に補正することができる。このため、移動の際に発生する移動ロボット自身の振動や揺れによる歪みを補正することができる。従って、床面の形状を正確に検出することができるため、段差などの障害物を含む平面を正確に検出することができる。即ち、床面における段差などの障害物を正確に認識することができる。
【０００７】
また、前記データ補正部は、前記基準領域における床面形状データが水平面を表すデータとなるように、前記床面形状データの全体を補正するようにしてもよい。
【０００８】
これにより、検出された床面形状データについて、高さ方向が水平となるように補正され、平面をより正確に検出することができる。
【０００９】
さらにまた、前記基準領域が、前記移動ロボット前方の近傍領域であるようにしてもよい。
【００１０】
このように、移動ロボット前方に基準領域を設けることで、移動ロボットの移動方向に存在する障害物を逐次正確に認識することができる。また、移動ロボットの近傍に基準領域を設けることで、床面形状データの密度が高い基準領域をより小さな領域を用いて設定することができる。このため、より精度の高い床面形状データを容易に取得することができ、障害物をより正確に認識することができる。
【００１１】
また、前記床面形状検出センサが、前記移動ロボットの鉛直軸を中心に揺動可能に取り付けられたレーザレンジファインダであり、前記データ補正部が、前記基準領域における床面形状データについて、前記レーザレンジファインダによるレーザ光の走査線毎に、当該走査線上に位置する複数の床面形状データに基づいて補正量を算出し、当該算出した補正量に基づいて前記床面形状データの全体を補正するようにしてもよい。
【００１２】
これにより、測定のバラツキを低減することができ、より精度の高い床面形状データを取得することができる。
【００１３】
さらにまた、前記移動ロボットが、移動手段としての２つの脚部を備え、２足歩行運動により移動を行うようにしてもよい。
【００１４】
このように、２足歩行型のロボットである場合においても、ピッチ方向の揺れによる歪みを効果的に補正することができる。
【００１５】
本発明にかかる床面形状データの補正方法は、床面の形状データを補正する床面形状データの補正方法であって、移動ロボットが移動する前記床面の形状データを検出し、当該検出対象となるセンシング領域の一部である基準領域における床面形状データが予め定められた基準値となるように、前記床面形状データの全体を補正するステップを備えるものである。
【００１６】
これにより、検出された床面形状データについて、センシング領域の一部である基準領域に基づいて、床面形状データの全体を容易に補正することができる。このため、移動の際に発生する移動ロボット自身の振動や揺れによる歪みを補正することができる。従って、床面の形状を正確に検出することができるため、段差などの障害物を含む平面を正確に検出することができる。即ち、床面における段差などの障害物を正確に認識することができる。
【００１７】
また、前記基準領域における床面形状データが水平面を表すデータとなるように、前記床面形状データの全体を補正するようにしてもよい。
【００１８】
これにより、検出された床面形状データについて、高さ方向が水平となるように補正され、平面をより正確に検出することができる。
【００１９】
さらにまた、前記基準領域が、前記移動ロボット前方の近傍領域であるようにしてもよい。
【００２０】
このように、移動ロボット前方に基準領域を設けることで、移動ロボットの移動方向に存在する障害物を逐次正確に認識することができる。また、移動ロボットの近傍に基準領域を設けることで、床面形状データの密度が高い基準領域をより小さな領域を用いて設定することができる。このため、より精度の高い床面形状データを容易に取得することができ、障害物をより正確に認識することができる。
【００２１】
また、前記基準領域における床面形状データについて、レーザ光の走査線毎に、当該走査線上に位置する複数の床面形状データに基づいて補正量を算出し、当該算出した補正量に基づいて前記床面形状データの全体を補正するようにしてもよい。
【００２２】
これにより、測定のバラツキを低減することができ、より精度の高い床面形状データを取得することができる。
【００２３】
さらにまた、前記移動ロボットが、移動手段としての２つの脚部を備え、２足歩行運動により移動を行うようにしてもよい。
【００２４】
このように、２足歩行型のロボットである場合においても、ピッチ方向の揺れによる歪みを効果的に補正することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、床面における段差などの障害物を正確に認識することができる移動ロボット、及び床面形状データの補正方法を提供することを目的とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。尚、各図面において、同一要素には同一の符号を付しており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明を省略する。
【００２７】
発明の実施の形態１．
本実施の形態にかかる移動ロボットは、２つの脚リンクを有する脚式移動ロボットである。さらに、移動ロボットはデータ補正装置１を有する。データ補正装置１は、床面形状検出センサとしてのレーザレンジファインダにより得られる床面形状データを入力して、センサのセンシング領域内に設けられた基準領域に含まれる床面形状データが予め定められた基準値となるように、床面形状データの全体を補正する装置である。
移動ロボットは、データ補正装置１によって補正された床面形状データに基づいて、移動ロボットが歩行する歩行面の３次元情報を含む環境地図データを決定し、移動ロボットの２つの脚リンクそれぞれの先端に設けられた足平の着地位置を決定する。
さらに、移動ロボットは、決定された足平着地位置を実現するための動作データを生成し、生成された動作データをもとに移動ロボットの関節群をアクチュエータによって駆動することで歩行する。
【００２８】
図１を用いて、本発明にかかる移動ロボット１００の構成について説明する。図１は、移動ロボット１００を側方（移動ロボット１００の移動する方向を向いて左方向）から見た様子を概略的に表す概略図であり、移動ロボット１００に搭乗者Ｐが搭乗している様子を表している。また、図１に示すように、床面形状検出センサとしてのレーザレンジファインダ１０が移動ロボット１００に取り付けられる。
尚、図１においては、説明の便宜上、移動体１が進行する向き（前後方向）をｘ軸、移動体１が進行する方向について水平方向に直交する向き（左右方向）をｙ軸、移動体の移動する平面から鉛直方向に延びる向き（上下方向）をｚ軸とし、これらの３軸からなる座標系を用いて説明する。すなわち、図１中において、前記ｘ軸は紙面に向かって左右方向、ｙ軸は紙面の奥行方法、ｚ軸は紙面中の上下方向を示す。
【００２９】
図１に示すように、移動ロボット１００は、搭乗者Ｐが搭乗する載置台（図示せず）を含む上体部１０１と、上体部１０１を支持する腰部（図示せず）を介して回動自在に固定される脚部１０４と、腰部に取り付けられたレーザレンジファインダ１０とにより構成される。
脚部１０４は、右脚１０２及び左脚１０３により構成され、右脚１０２は、右膝関節１０２ｃ、右足首関節１０２ｅ、右足平１０２ｆを備え、同様に、左脚１０３は、左膝関節１０３ｃ、左足首関節１０３ｅ、左足平１０３ｆを備える。
図示しないモータからの駆動力が、同じく図示しないプーリ及びベルトを介して伝達されることで、各関節が所望の角度に駆動され、その結果、右脚１０２及び左脚１０３に所望の動きをさせることができる。
【００３０】
移動ロボット１００の上体部１０１には、腰部（図示せず）を介して移動ロボット１００が歩行する床面の床面形状データを検出するレーザレンジファインダ１０が設けられている。より具体的には、例えば図１においては、レーザレンジファインダ１０を、水平方向から移動ロボット１００の足元に向けて傾斜させて設置し、移動ロボット１００の足元近傍を含む前方に向けて赤外線などのレーザ光を照射し、その反射光を受光させる。
このようにすると、移動ロボット１００の足元近傍の床面形状データについて高い分解能を確保することができ、密度の高い足元近傍の床面形状データを取得することができる。
【００３１】
レーザレンジファインダ１０は、床面上の障害物を含む外部環境の距離画像データを取得する。尚、距離画像データとは、環境に存在する計測対象までの距離値を各画素の画素値として有する２次元データである。後述するように、距離画像データの座標変換を行うことにより、外界の３次元の点群データを生成することができる。
【００３２】
さらに、レーザレンジファインダ１０は、移動ロボット１００の腰部に備えられており、鉛直軸を中心に揺動可能な構成となっている。これにより、移動ロボット１００の移動方向前方をスキャンすることができる。より具体的には、例えば図１においては、移動方向前方（ここではｘ軸方向）に向けて、レーザレンジファインダ１０が移動ロボット１００の鉛直軸（ここではｚ軸）を中心として左右に揺動可能に取り付けられている。
このようにすると、上面視では、レーザ光によるスキャン範囲を移動ロボット１００の移動方向前方に向かって、左右に広がった扇形形状となるように構成することができ、移動に必要な領域のみを効率的にスキャンすることができる。
ここで、レーザレンジファインダ１０が、２次元の距離画像データから３次元の点群データを生成する方法について説明する。
まず、レーザレンジファインダ１０を左右に揺動せずに固定した場合に、レーザ光を床面に垂直に移動方向前方に向かって上下に照射することで、床面に垂直な平面上における障害物の距離画像データを取得する。そして、レーザレンジファインダ１０を移動ロボット１００の鉛直軸を中心に、移動方向前方に向かって左右に揺動しながらスキャンすることで、複数の異なる平面上における距離画像データを取得する。次いで、レーザレンジファインダ１０を揺動可能に支持する関節の角度に基づいて複数の距離画像データを座標変換して位置合わせする。これにより、複数平面上で得られた距離画像データの統合を行うことができる。または、複数の距離画像データから対応点を求めることによって、距離画像データ相互の位置合わせを行ってもよい。
このようにして、前方の領域に含まれる３次元の距離画像データを簡便な構成によって容易に取得することができる。
【００３３】
続いて以下では、本実施の形態にかかる移動ロボット１００の制御系について説明する。移動ロボット１００の制御系の構成を図２に示す。図２に示すように、データ補正装置１は、基準領域設定部１２及びデータ補正部１３を有する。
【００３４】
図２において、レーザレンジファインダ１０は、上述したように、移動ロボット１００の外部環境の距離画像データを取得する。より具体的には、例えば図３に示すように、移動ロボット１００が移動方向（ここではｘ軸方向）へ移動する際に、レーザレンジファインダ１０より移動方向前方に向けてレーザ光を照射することにより、移動方向前方の距離画像データを検出する。
尚、床面形状検出センサとして、レーザレンジファインダに代えてステレオカメラを用いてもよい。つまり、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の撮像素子を備えた複数のカメラを備え、これら複数のカメラによって撮影された画像の視差を利用して距離画像データを生成してもよい。より具体的には、複数のカメラによって撮影した画像データから対応点を検出し、ステレオ視によって対応点の３次元位置を復元する。ここで、複数の撮影画像における対応点の探索は、複数の撮影画像に対する時空間微分の拘束式を用いた勾配法や相関法等の公知の手法を適用して行えばよい。
【００３５】
３次元位置データ生成部１１は、距離画像データの座標変換を行って床面形状データとしての３次元位置データ群を生成する。尚、３次元位置データ群とは、距離画像データに含まれる多数の計測点の位置ベクトルを３次元直交座標系で表したデータの集合である。
例えば図４の画像は、移動ロボット１００により生成される３次元位置データ群の一例を示している。尚、図４は、床面に平行なｘｙ平面に３次元位置データ群がプロットされたものであり、プロットされた各点について高さ情報（ｚ軸方向の位置情報）が存在する。
【００３６】
また、３次元位置データ生成部１１は、オドメトリを用いて、生成した３次元位置データの歪みを補正する。より具体的には、レーザレンジセンサ１０によるスキャン中に、移動ロボット１００が移動することによって発生する検出誤差を補正する。即ち、レーザレンジセンサ１０によるスキャン中に移動ロボット１００が移動するため、検出される３次元位置データは、移動ロボット１００の移動量に応じた検出誤差を含む。オドメトリにより、各関節軸に設けられたエンコーダなどの出力に基づいて移動ロボット１００の移動量を算出して、移動ロボット１００が移動することによって発生する検出誤差を補正する。
さらにまた、３次元位置データ生成部１１は、移動ロボット１００の上体部１０１に設けられたジャイロ（図示せず）からの出力に基づいて、３次元位置データ群のピッチ方向の歪みを補正する。即ち、移動ロボット１００の腰部に設けられたジャイロ（図示せず）の出力からピッチ方向の回転成分を検出し、３次元位置データのピッチ方向の検出誤差を補正する。
これにより、歩行ロボットにおいて３次元位置データに与える影響が大きいピッチ方向の検出誤差を補正することができる。
【００３７】
基準領域設定部１２は、レーザレンジファインダ１０のセンシング領域内に基準領域を設定する。より具体的には、例えば、基準領域を、移動ロボット１００足元前方の近傍領域として設定する。
このように、移動ロボット１００前方の近傍に基準領域を設けることで、移動ロボットの移動方向に存在する障害物を逐次正確に認識することができる。また、移動ロボット１００の足元の近傍領域に基準領域を設けることで、３次元位置データの密度が高い基準領域をより小さな領域を用いて設定することができる。このため、より精度の高い３次元位置データを容易に取得することができ、障害物をより正確に認識することができる。
尚、基準領域は移動ロボット１００足元前方の近傍領域に限定されない。即ち、基準領域は、レーザレンジファインダ１０のセンシング領域内であれば、足元前方の近傍領域に限定されず遠方の領域に設けてもよいし、移動ロボット１００の外部環境における領域であればよい。
尚、基準領域は、例えば移動ロボット１００が移動を禁止される禁止領域など、障害物を含む領域に対しては設定しないものとし、歪みが存在しない場合において、基準領域に含まれる３次元位置データが水平となる領域を基準領域として設定することが望ましい。即ち、基準領域は、水平となる床面などにおける領域に設定されることが好ましい。
また、移動ロボット１００の足元前方の近傍領域を基準領域として設定した場合には、後述する歩行計画において、基準領域が水平となる床面における領域となるように歩行が計画されるようにしてもよい。
【００３８】
データ補正部１３は、基準領域における３次元位置データが予め定められた基準値となるように、３次元位置データ生成部１１により生成された３次元位置データ群を補正する。尚、データ補正部１３による３次元位置データ群の補正方法の詳細は後述する。
【００３９】
環境地図生成部１４は、距離画像データから平面を検出し、複数の平面の集合としての環境地図を生成する。さらに具体的に述べると、本実施の形態の環境地図は、２次元平面（ｘｙ平面とする）を格子状に分割したグリッドデータとして生成される。環境地図の各グリッドに対応するデータとして、各グリッドのｘｙ平面に垂直なｚ軸方向の高さ、各グリッドが属する平面を一意に識別可能な平面ＩＤ、及び、各グリッドが属する平面の法線ベクトルが保持される。環境地図生成部１４は、ほぼ同じ高さの隣接するグリッドの集合を１つの平面と認識し、認識した１つの平面に対して一意な平面ＩＤを付与する。
【００４０】
例えば、図５（ａ）に示す環境１６０を移動ロボット１００が歩行する場合、床面に相当する平面Ｐ１１及び障害物１６１の上面に相当する平面Ｐ１２が環境地図生成部１４により検出される。また、環境地図生成部１４によって、平面Ｐ１１が移動可能領域として認識され、平面Ｐ１２が障害物領域として認識される。このとき、環境地図生成部１４によって生成される環境地図２００は、図５（ｂ）に示すようになる。
図５（ｂ）の環境地図２００は、各グリッドのデータとして、各平面のそれぞれを一意に識別可能な平面ＩＤ、各グリッドのｚ軸方向の高さ、及び法線ベクトル（ｎａ，ｎｂ，ｎｃ）が保持される。
尚、隣接するグリッド間の平面ＩＤの違い及びｚ軸方向の高さの違いによって右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの着地位置における路面の凹凸を検出するため、環境地図２００を構成する各グリッドの面積は、右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの底面の面積より十分に小さくなるよう選択するとよい。
【００４１】
さらに、図５（ｂ）の環境地図２００は、各グリッドのデータとして領域種別を示す情報、つまり移動可能領域であるか障害物領域であるかを示す識別情報が保持される。図５（ｂ）の例では、床面Ｐ１１に対応する領域Ｒ１１が移動可能領域であり、障害物１６１に対応する領域Ｒ１２（図５（ｂ）の斜線領域）が障害物領域である。
【００４２】
歩行計画部１５は、環境地図生成部１４によって生成された環境地図を参照して目標位置を決定し、決定した目標位置に到達するための右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの着地位置を算出する。
【００４３】
動作生成部１６は、歩行計画部１６によって生成された右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの着地位置を実現するための動作データを生成する。ここで、動作データとは、移動ロボット１００のＺＭＰ位置、重心位置、右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの位置及び姿勢、並びに、移動ロボット１００の上体部１０１の位置及び姿勢を含む。
【００４４】
制御部１７は、動作生成部１６によって生成された動作データを入力し、逆運動学演算によって各関節の目標関節角度を算出する。さらに、制御部１７は、算出した目標関節角度とエンコーダ１９によって計測した現在の関節角度をもとに各関節を駆動するためのトルク制御値を算出する。制御部１７によって算出されたトルク制御値に従って各関節を駆動するためのアクチュエータ１８を動作させることにより、移動ロボット１００の歩行が行われる。
【００４５】
続いて以下では、データ補正装置１による補正方法の詳細を図６及び７を用いて説明する。図６は、データ補正装置１による補正手順を示すフローチャートである。図７は、センシング領域内に設定する基準領域を説明するための図である。
【００４６】
図６に示すように、まず、ステップＳ１０１では、基準領域設定部１２が、レーザレンジファインダ１０のセンシング領域内に基準領域を設定する。例えば、図７（ａ）に示すように、床面に平行なｘｙ平面において、基準領域に対応する範囲を指定することによって、３次元位置データ群に対して基準領域Ｓを設定する。ここでは、移動ロボット１００が移動する白抜矢印Ｄ方向において、移動ロボット１００の右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの前方近傍領域を基準領域Ｓとして設定する。尚、図７は、床面に平行なｘｙ平面に３次元位置データ群がプロットされたものであり、プロットされた各点について高さ情報（ｚ軸方向の位置情報）が存在する。
【００４７】
ステップＳ１０２では、データ補正部１３が、３次元位置データ群から、基準領域Ｓに含まれる３次元位置データを抽出する。例えば、図７（ｂ）は、図７（ａ）に示した基準領域Ｓに含まれる３次元位置データ群を示している。ここで、ラインＬ１乃至ラインＬ７は、レーザレンジファインダ１０により照射されるレーザ光の走査線を模式的に示したものであり、各ライン上に複数の３次元位置データが存在する。
【００４８】
ステップＳ１０３では、データ補正部１３が、ステップＳ１０２において抽出された３次元位置データについて、ライン毎に、ライン上に位置する複数の３次元位置データに基づいて補正量を算出し、算出した補正量に基づいて３次元位置データの全体を補正する。即ち、ステップＳ１０２において抽出された３次元位置データについて、ライン毎に、ライン上に位置する複数の３次元位置データについて、予め定められた基準値からの差を算出し、算出した差の平均値を補正量として、ライン上の他の３次元位置データの全体を補正する。例えば、図７（ｂ）に示したラインＬ１上の３次元位置データについて、基準領域Ｓに含まれる３点の３次元位置データについて（破線Ｔによって囲まれる３次元位置データ参照）、基準領域Ｓにおける予め定められた基準値からの差の平均値を算出する。算出された平均値が、各ライン上の３次元位置データ群の高さ成分に対する補正量となる。
【００４９】
ステップＳ１０４では、データ補正部１３が、ステップＳ１０３において算出された補正量に基づいて３次元位置データ群の各高さ成分を補正する。ここでは、ライン毎に、各ライン上の３次元位置データについて、ステップＳ１０３において算出されたライン毎の補正量分を３次元位置データの高さ成分から減算することによって、各ライン上の全ての３次元位置データの高さ成分を補正する。
【００５０】
尚、上述した３次元位置データ生成部１１、基準領域設定部１２、データ補正部１３及び環境地図生成部１４により実行される処理は、典型的なコンピュータシステムを用いて実現可能である。具体的には、一定の時間間隔で発生するタイマ割り込みに応じて、図６のフローチャートに示した処理をコンピュータシステムに行わせるためのプログラムをコンピュータシステムに実行させればよい。なお、図６のフローチャートに示した処理をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムは、１のプログラムである必要はなく、処理内容により分割された複数のプログラムモジュールによって構成されてもよい。
【００５１】
続いて、本発明の実施の形態にかかるデータ補正装置１によって達成されるデータ補正原理とその効果を説明する。
まず、３次元位置データの歪みについて説明する。レーザレンジファインダ１０により照射されるレーザ光によって、一本のライン上に位置する３次元位置データをスキャンするのに要する時間は、移動ロボット１００が例えば一歩移動するために要する時間に比べて非常に短い。このため、移動ロボット１００の移動に起因する３次元位置データの歪みについて、同一のライン上に位置する３次元位置データの歪みは一様に分布する。
そして、移動ロボット１００が次のライン上の３次元位置データをスキャンするまでの間には、移動ロボット１００が移動する。このため、移動ロボット１００による移動の影響を受けて、異なる次のライン上の３次元位置データは前のライン上の３次元位置データとは独立した歪みを含む。即ち、３次元位置データの歪みはラインごとに独立したものとなる。
従って、ライン毎に３次元位置データの歪みを補正するための補正量を算出し、ライン毎に補正を実行する。
【００５２】
次いで、３次元位置データの歪みを補正するための補正量について説明する。上記のステップＳ１０３において示したように、ライン毎に３次元位置データを補正するに際しては、ライン上の３次元位置データから例えば３点を抽出し、その高さ成分について、予め定められた基準値からの差の平均値を算出する。算出される平均値はライン上の全ての３次元位置データの高さ成分についての基準値からの差の平均値に十分近いものとなる。即ち、ライン上の全ての３次元位置データの歪みを補正するための補正量として、例えば３点の３次元位置データに基づいた、基準値からの差の平均値を使用することができる。具体的には、移動ロボット１００の足元領域に設定した基準領域Ｓが水平となる床面であり、補正量を算出するためのライン上の３次元位置データをその基準領域から抽出する場合には、基準値からの差の平均値は、水平となる床面に対して３次元位置データが平均してどの程度歪んでいるのかを示す。
従って、移動ロボット１００の足元近傍の３次元位置データのみに基づいて算出された補正量であっても、同一ライン上の３次元位置データであれば同じ補正量を使用して補正することができるため、移動ロボット１００の遠方に位置する３次元位置データについても同様に補正することができる。即ち、移動ロボット１００の足元近傍の水平な床面上に設定された基準領域に基づいて、その基準領域に含まれる３次元位置データが水平となるような補正量を算出することにより、全ての３次元位置データについても容易に補正することができる。
【００５３】
続いて、図８及び９を用いて本発明の実施の形態にかかるデータ補正装置１によって達成されるデータ補正の様子とその効果を説明する。
図８は、設定された基準領域に基づいて、３次元位置データ群の高さ成分を補正する様子を説明するための図である。
図８（ａ）は図７（ａ）と同じ図を示す。図８（ｂ）及び（ｃ）において、基準領域Ｕ１に含まれる３次元位置データ群のｚ方向についての高さ成分を破線部Ｖ１内に示し、移動ロボット１００の移動方向遠方に位置する領域Ｕ２に含まれる３次元位置データ群のｚ方向についての高さ成分を破線部Ｖ２内にそれぞれ模式的に示す。
図８（ｂ）は、高さ成分に歪みを含む補正処理実施前の状態を示す図である。図８（ｃ）は、補正処理実施後の状態を模式的に示す図である。
図８（ｂ）に示すように、破線部Ｖ１及びＶ２に含まれる３次元位置データの高さ成分は、それぞれ移動ロボット１００の移動方向には依存せず、水平とはなっていない。図８（ｃ）に示すように、基準領域Ｕ１に含まれる３次元位置データに基づいて算出する補正量によって、破線部Ｖ１に含まれる３次元位置データを水平となるように補正する。そして、同様にして破線部Ｖ２に含まれる３次元位置データを含む全ての３次元位置データの高さ成分についても水平となるように補正することができる。
【００５４】
図９は、データ補正装置１によって３次元位置データ群の高さ成分が補正される効果を説明するための図である。
図９（ａ）は、床面に垂直なｘｚ平面に３次元位置データ群がプロットされた正面図の一例であり、３次元位置データ群の高さ成分を示している。図９（ａ）に示すように、検出された３次元位置データ群の高さ成分は水平とならず、歪んだものとなっている。このため、このような歪みを含んだ３次元位置データ群に基づいては、正確に平面を検出することができない。
図９（ｂ）は、図９（ａ）に示した３次元位置データ群に対して、移動ロボット１００の移動量に基づくオドメトリによって補正を行った結果を示す図である。図９（ｂ）に示すように、高さ方向の歪みによる高さ誤差は±９ｍｍとなっており、所望の高さ誤差の範囲内で得ることができていない。
図９（ｃ）は、図９（ｂ）は示した３次元位置データ群に対して、更にデータ補正装置１によって補正を行った結果を示す図である。図９（ｃ）に示すように、高さ方向の歪みによる高さ誤差は±５ｍｍとなっており、所望の高さ誤差の範囲内で得ることができている。これにより、床面の形状を正確に検出することができるため、段差などの障害物を含む平面を正確に検出することができる。即ち、床面における段差などの障害物を正確に認識することができる。
【００５５】
尚、上記の例ではオドメトリによる補正を行った後にデータ補正装置１による補正を行うものとしたがこれに限定されない。即ち、データ補正装置１による補正はオドメトリによる補正を行う前に行うように構成してもよい。
【００５６】
その他の実施の形態．
発明の実施の形態１は、脚式移動ロボットに本発明を適用した一例を示したが、車輪等のその他の移動手段を有する移動ロボットに対しても本発明を適用可能である。
【００５７】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施の形態にかかる移動ロボットの構成を示す側面図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる移動ロボットが有する制御系のブロック構成図である。
【図３】本発明の実施の形態にかかる移動ロボットが移動する際に、レーザレンジファインダによるスキャンの様子を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態にかかる３次元位置データ群の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態にかかる移動ロボットが移動する環境の一例及び環境地図の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態にかかるデータ補正装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態にかかるデータ補正装置が設定する基準領域を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態にかかるデータ補正方法を説明するための図である。
【図９】本発明の実施の形態にかかるデータ補正方法による効果を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５９】
１  データ補正装置、
１０  レーザレンジファインダ、１１  ３次元位置データ生成部、１２  基準領域設定部、１３  データ補正部、１４  環境地図生成部、１５  歩行計画部、１６  動作生成部、
１７  制御部、１８  アクチュエータ、１９  エンコーダ
１００  移動ロボット、１０４  脚部、
１０２  右脚、１０２ｃ  右膝関節、１０２ｅ  右足首関節、１０２ｆ  右足平、
１０３  左脚、１０３ｃ  左膝関節、１０３ｅ  左足首関節、１０３ｆ  左足平、
１６０  環境、１６１  障害物、Ｐ１１、１２  床面、２００  環境地図、
Ｐ  搭乗者、Ｓ  基準領域、Ｒ１１、１２  領域、Ｕ１、２  領域
【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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