(57)【要約】  【課題】  自己の位置の推定に失敗し、停止し自律走行できない自律走行ロボットを、ロボット管理者、あるいはロボット操縦用装置などを介さずに自律走行可能な位置に復帰させる。【解決手段】  自律走行ロボットは停止した位置で壁との距離を計測して壁モデルを推定し、推定壁モデルと走行経路情報の壁情報と比較照合して走行経路の壁を推定し、壁から所定量旋回、所定量移動、あるいは壁との逆方向への回転などにより走行経路の特徴点を把握して自己位置を推定して走行経路に自動復帰する。【選択図】図３
2008059218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の走行経路の位置及び壁を表す走行経路情報を保持し内蔵プログラムの手順に従い、視覚により取得した走行経路の位置情報から自己の位置を推定して自律走行を行なう自律走行ロボットが走行経路の壁により自己の位置の推定に失敗し、停止した場合に自己位置を推定し、前記所定の走行経路に復帰する自律走行ロボットの自己位置回復方法であって、
前記自律走行ロボットは前記自己位置の推定に失敗した位置において、
前記壁との距離を計測し、
前記計測した距離から壁のモデルを推定し、前記推定した壁モデルと前記走行経路情報を比較照合して前記自己位置失敗の走行経路の壁を推定し、
前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置を推定し、
前記推定した自己位置より前記所定走行経路に復帰することを特徴とする自律走行ロボットの自己位置回復方法。
【請求項２】
請求項１記載の自律走行ロボットの自己位置回復方法であって、
前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置の推定は、所定量旋回しながら前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置を推定して所定走行経路に復帰することを特徴とする請求項１記載の自律走行ロボットの自己位置回復方法。
【請求項３】
請求項２記載の自律走行ロボットの自己位置回復方法であって、
前記所定量旋回しながら前記推定走行経路の壁との距離の計測にさらに所定量旋回毎に所定量移動して前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置を推定して所定走行経路に復帰することを特徴とする請求項２記載の自律走行ロボットの自己位置回復方法。
【請求項４】
請求項１記載の自律走行ロボットの自己位置回復方法であって、
前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置の推定は、少なくとも前記推定した壁と逆方向に回転して壁との距離を計測して自己位置を推定して所定走行経路に復帰することを特徴とする請求項１記載の自律走行ロボットの自己位置回復方法。
【請求項５】
請求項４記載の自律走行ロボットの自己位置回復方法であって、
前記推定した壁と逆方向に回転して壁との距離を計測して自己位置の推定にさらに前記回転した位置で、所定量移動して壁との距離を計測して壁の自己位置を推定して前記所定走行経路に復帰することを特徴とする請求項４記載の自律走行ロボットの自己位置回復方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は走行経路を指示する地図情報に従い自律走行することができるロボットの自己位置同定方法に係り、特に視覚からの情報を基に自己の位置を推定するロボットが自己の位置を推定することが出来なくなった場合に自己の位置を同定し、自己位置を推定できる位置に回復する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
センサ技術、半導体技術、ＣＰＵ技術などの発展と相まって多種多様のロボットが考えられ、開発が行われている。福祉分野、防犯分野等において、オフイス、家庭、スーパマーケットなどの人間と共存するエリアでの防犯の巡回、介護あるいは案内などの移動を行うために指定のエリアを自律走行する自律走行ロボットがある。
【０００３】
自律走行ロボットはロボット内蔵のメモリに保持された走行経路情報を基に指定の実行手順に従い、ロボットに装備された動作機構をロボットの判断で制御して指定のエリアを走行し防犯・介護などの目的の処理を行う。
【０００４】
自律走行ロボットは装着する視覚センサにより自己の位置を認識し、内蔵の走行経路情報、あるいは地図情報に従って自律走行を行っている。しかしながら、視覚に基づき自己の位置を推定する方式では推定した位置と実際の位置とのずれ、あるいは走行エリアの特徴点を計測できない等の問題により自律走行ロボットは自己の位置を正確に推定できなくなり、走行が停止する。例えば壁付近で停止した自律走行ロボットはエラー情報を管理者に通知し、管理者の判断に委ねる。管理者は手動でロボットをリカバリー可能な位置に移動させ自律走行が再開できるように対応している。
【０００５】
特許文献１に指示された走行経路を自立走行するロボットは指示された経路を外れた場合に、外れた自己の位置に一番近い走行経路上の位置の基準走行速度にロボットの速度を減速して走行経路に復帰する技術が開示されている。しかしながら、自己の位置の認識に失敗し、停止した場合の対策技術は無い。
【特許文献１】特開２０００−８９８２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
解決しようとする課題は自己の位置の推定に失敗し、停止し自律走行できない自律走行ロボットを、ロボット管理者、あるいはロボット操縦用装置などを介さないと自律走行に復帰できない問題である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の発明は、所定の走行経路の位置及び壁を表す走行経路情報を保持し内蔵プログラムの手順に従い、視覚により取得した走行経路の位置情報から自己の位置を推定して自律走行を行なう自律走行ロボットが走行経路の壁により自己の位置の推定に失敗し、停止した場合に自己位置を推定し、前記所定の走行経路に復帰する自律走行ロボットの自己位置回復方法である。
【０００８】
前記自律走行ロボットは前記自己位置の推定に失敗した位置において、前記壁との距離を計測し、前記計測した距離から壁のモデルを推定し、前記推定した壁モデルと前記走行経路情報を比較照合して前記自己位置失敗の走行経路の壁を推定し、前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置を推定し、前記推定した自己位置より前記所定走行経路に復帰する。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明の自律走行ロボットの自己位置回復方法である。
【００１０】
前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置の推定は、所定量旋回しながら前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置を推定して所定走行経路に復帰する。
【００１１】
第３の発明は、第２の発明の自律走行ロボットの自己位置回復方法である。
【００１２】
前記所定量旋回しながら前記推定走行経路の壁との距離の計測にさらに所定量旋回毎に所定量移動して前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置を推定して所定走行経路に復帰する。
【００１３】
第４の発明は、第１の発明の自律走行ロボットの自己位置回復方法である。
【００１４】
前記推定走行経路の壁との距離を計測して自己位置の推定は、少なくとも前記推定した壁と逆方向に回転して壁との距離を計測して自己位置を推定して所定走行経路に復帰する。
【００１５】
第５の発明は、第４の発明の自律走行ロボットの自己位置回復方法である。
【００１６】
前記推定した壁と逆方向に回転して壁との距離を計測して自己位置の推定にさらに前記回転した位置で、所定量移動して壁との距離を計測して壁の自己位置を推定して前記所定走行経路に復帰する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により自律走行ロボットが自己の位置の推定に失敗した場合も、自律して自己の位置を推定できる位置に移動して、視覚で収集した情報を基に自己位置の推定を可能にし自律走行の再開が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
（実施例１）
図１は本発明の自律走行ロボットの構成を示す図である。自律走行ロボット(以下、ロボットと表現)はメモリ部４の情報を基に、メインＣＰＵ１に内蔵のプログラムに従い、自律走行部３と走行制御部２で自己の位置を推定し、補正しながら走行制御部２の移動機構を制御して走行する。
【００１９】
自律走行部３はロボットが走行経路を視覚感知するためのカメラ３２、カメラ３２で撮影した走行経路の情報を把握・処理し走行制御部２に補正指示及び走行制御部２からの位置状態確認指示に基づき走行経路を撮影し位置の確認を行う視覚処理ＤＳＰ３１で構成する。
【００２０】
走行制御部２は障害物などとの距離を計測する複数の距離センサ（１〜Ｎ）２３、距離センサ２３の計測結果の処理、ロボットが走行するための動作機構のモータ２４の動作制御を行なうサブＣＰＵ２２で構成する。サブＣＰＵ２２からの情報及び視覚処理ＤＳＰ３１からの補正指示と連携してモータ２４などを動作させるなどの自律走行を制御を行なうセンサ処理・走行制御ＤＳＰ２１で構成する。ここで、ＤＳＰはＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）である。
【００２１】
メモリ部４は自律走行するエリアの情報である地図データ４１を保持する。地図データ４１は、自律走行エリアを区画（ＭＡＰｉ）に分け、各々の区画を表すＩＤとその位置座標を保持する地図ＩＤ４２、地図上の走行経路を座標で表した走行経路データ４３、走行経路上の壁を２次元上で座標、直線などの数式として保持する壁モデル４４、走行経路上の壁、突起物、あるいは直進か否かに係る走行経路上の角などの目印を表す走行経路特徴点４５で構成する。
【００２２】
ロボットの自律走行を説明する前に自律走行の説明に必要な事項について述べる。
【００２３】
図６は本発明の地図データと走行経路を示す図である。ロボットが自律走行するための地図データと走行経路を示している。
【００２４】
地図データ上の区画（ＭＡＰ１〜ＭＡＰ６）は例えば、各区画の中心位置の座標（ｘ１,ｙ１）、あるいは矩形の角の位置座標(ｘ２,ｙ２)、(ｘ３,ｙ３)、(ｘ４，ｙ４)、(ｘ５,ｙ５)で表示し各々ＭＡＰｉとして保持する。（他のＭＡＰについては表示省略）各ＭＡＰｉの位置座標は後述する絶対座標系の座標で表示する。また、地図上の壁については壁１３−１、壁１３−２、壁１３−３、壁１３−４、壁１３−５として例えば壁の端の位置を絶対座標系の座標で表示、あるいは壁を一次式で表示し保持する。
【００２５】
ロボット１１はＡ地点よりＢ地点までの走行経路をＭＡＰ１からＭＡＰ２、ＭＡＰ３を経てＭＡＰ４のＢ地点まで自律走行する。自律走行については後述する。
【００２６】
図７は本発明のロボットの走行経路（目標経路と実際経路）を示す図である。図６で述べた走行経路について地図データで指示する走行経路と実際にロボット走行する経路の差を示している。
【００２７】
ＭＡＰｉ上での補正点１において次ぎのＭＡＰｊ上の目標経路に向けての傾斜から走行方向を補正し、ＭＡＰｊに向け走行する。目標経路に対し実際の走行経路はロボットの位置認識の限界範囲の微小な走行誤差を持って実際経路を走行する。ロボットは各ＭＡＰ上の任意位置で補正の制御を行なう。このように、実際の経路は指示された走行経路上を微小の補正を行いながら走行する。しかしながら、このことは本発明におけるロボットの自律走行に本質的問題でない。従って、図６の地図データに示す走行経路は目標経路であり、また、以下の説明も目標経路を走行経路として説明する。
【００２８】
図８は本発明の走行経路の特徴点とロボットから見た特徴点を示す図である。（１）はロボット走行経路の環境とその環境を認識するための特徴となる部分を示している。（２）（３）はロボットから見た走行経路の画像を示している。
【００２９】
（１）に示す走行経路の壁１３−６、壁１３−７、壁１３−８の特徴点をロボットは認識する必要がある。（２）の（ａ）は通路左側の様子、（ｂ）は通路右側の様子を示している。一方（３）は（２）の（ｂ）を拡大した画像であり、ロボットが認識する複数の特徴点を示している。ロボットは特徴点の位置（座標）、位置の壁との距離、壁と壁との交線を認識して走行経路の環境認識ができる。
【００３０】
図９は本発明の絶対座標系、ロボット座標系、センサ座標系間の関係を示す図である。上述した地図データの位置を表示する絶対座標系Ｏａ、走行経路上のロボットの中心位置を基準に表示するロボット座標系Ｏｒ、ロボット内蔵の距離センサの位置を基準に表示するセンサ座標系Ｏｓ間の関係を示している。以下に各座標の定義と内容を説明する。
【００３１】
各座標表示における表示の定義を（式１）で説明する。下付きＯａは絶対座標系Ｏａから観測したオブジェクトＰ（上付き）のｘ軸座標を表す。
【００３２】
【数１】
2008059218.tif 000003
以下に各式の定義を述べる。
【００３３】
【数２】
2008059218.tif 000004
絶対座標系Ｏａから観測したロボット座標系Ｏｒ原点の座標である。ｘ座標、ｙ座標、方位θで表示し、ロボットが移動、または回転した場合は、座標ｘ、ｙと方位のθが更新される。
【００３４】
【数３】
2008059218.tif 000005
ロボット座標系Ｏｒから観測したロボット座標系Ｏｓ原点の座標である。（式２）と同様にｘ座標、ｙ座標、方位θで表示する。センサ本体はロボットの固定位置に設置するので、位置と方位は固定され、この座標値は変わらない。
【００３５】
【数４】
2008059218.tif 000006
センサ座標系Ｏｓから観測した壁、障害物などの目標位置との距離を表している。（式２）（式３）と同様にｘ座標、ｙ座標と回転角度で表示する。図１１に述べるように距離計測はＸ軸との距離を計測するので、（式４）では、ｙ座標と回転角度は各々０、及び０度に設定してある。
【００３６】
【数５】
2008059218.tif 000007
絶対座標系Ｏａから観測した目標位置の座標である。上記の式と同様にｘ座標、ｙ座標、方位θで表示する。この座標は次の座標変換式により取得する。
【００３７】
次にセンサ座票系から絶対座標系への変換を説明する。
図１０は本発明のセンサ座標系から絶対座標系への変換を示す図である。
【００３８】
（式６）に示すようにＰＯｓのセンサ座標系の座標から変換によりＰＯａの絶対座標に変換する。
【００３９】
【数６】
2008059218.tif 000008
【数７】
2008059218.tif 000009
（式６）によりセンサ座標系から絶対座標系への変換ができる。
【００４０】
図１１は本発明のロボットの旋回による壁との計測距離の差を示す図である。絶対座標系Ｏａのｘ軸、ｙ軸で示す平面上でのロボットの走行エリアに存在する計測目標の壁との計測距離がロボットの旋回により差が出ることを示している。
【００４１】
ロボットの中心位置を（ｘ，ｙ，θ）で表す。ここで、ｘ、ｙは絶対座標系の座標（ｘ，ｙ）の位置であり、θは壁とＹ軸との間の角度を示している。ロボットが１つの場所で旋回した場合にθが変わり壁との距離がｄ１、ｄ２、ｄ３等のように距離が変わる。本発明ではこの時のＸ軸との距離でロボットと壁との距離を計測する。この旋回により、ロボットの壁への近寄り過ぎにより認識できなかった壁の特徴点の認識が可能になる。
【００４２】
上述した内容を基にロボットの自律走行について述べる。
【００４３】
図２は本発明のロボットの正常時の自律走行手順を示す図である。ロボットがメインＣＰＵの制御の下でトラブルなどによる走行停止が無い場合に自立走行手順である。
Ｓ１：  自律走行に先立ち管理者により下記初期設定を行い、自律走行をスタートさせる。
ア．ロボットシステムの初期化
イ．走行経路の地図データのインストール
ウ．走行経路及び目的地点の設定
オ．地図データよりロボット初期設置位置の座標設定を行う。
【００４４】
走行経路に設置されたロボットは以下の手順で自律走行を行う。
Ｓ２：メインＣＰＵより登録されている現在位置（初期設置位置）の地図情報（座標）を取得する。
Ｓ３：走行しながら自律走行部のカメラにより周囲を撮影する。
Ｓ４：自律走行部の視覚処理ＤＳＰで撮影画像を処理し、自己の現在位置（ＭＡＰｉ（ＩＤ）を推定する。
Ｓ５、Ｓ６：走行制御部は推定した現在位置と地図データの目的地点の位置座標を比較照合し、所定の評価基準により目的地点に到着したか否か判断する。目的地点に到着の場合は終了となる。目的地点に到着していないと判断の場合はＳ７に進む。評価基準としては例えば、目的地点の座標と推定した現在位置の座標間の距離が所定値以下の場合は目的地点に到着したと判断する。
Ｓ７：走行経路のデータからＳ４で推定したＭＡＰｉの次のＭＡＰｊのデータを取得する。
Ｓ８：Ｓ７で取得したＭＡＰｊに向けて走行して次の位置に移動し、Ｓ３に戻る。
【００４５】
図３は本発明のロボットの自己位置推定失敗時の自律走行への復帰手順を示す図である。
【００４６】
現在位置推定の失敗は壁に近付き過ぎカメラで撮影した画像が不鮮明となり、壁の特徴点を取得出来ない場合に発生する。
Ｓ１１：複数の距離センサで壁との距離を計測する。
Ｓ１２：特徴点を取得でき、且つ壁との距離が一番短い距離センサを選択し、現在位置で所定のステップ旋回する。
Ｓ１３：旋回した位置で壁までの距離を選択した距離センサで計測する。
Ｓ１４:計測した壁までの距離をセンサ座標系からロボット座標系に変換する。
Ｓ１５：ロボット座標系から絶対座標系に変換し、絶対座標系で壁とロボット間の距離データとする。
Ｓ１６：計測距離データから壁モデルを推定する。壁モデルの推定方法については図４の説明で述べる。
Ｓ１７：壁モデル推定ができたか否かの評価を行い、評価できた場合はＳ１９に進み、評価のデータが不足している場合はＳ１８に進む。評価方法は後述する。
Ｓ１８：所定のステップ旋回し、Ｓ１３に戻る。
Ｓ１９：地図データから現在位置付近の壁モデルの１つを選択する。
Ｓ２０：取得した壁モデルと推定した壁モデルを比較照合する。
Ｓ２１：壁モデルが一致するか所定の基準で評価する。一致すると判断した場合はＳ２３に進み、一致しないと判断した場合はＳ２０に戻る。評価方法は図５説明で述べる。
Ｓ２２：Ｓ１９の壁モデルの隣の壁モデルの１つを取得する。
Ｓ２３：壁と認識した壁モデルの壁と逆方向に回転し、回転後、壁との距離を計測する。計測データより自己位置が推定できるまで回転後の向きに所定の短い距離移動して壁との距離の計測と自己位置推定を繰り返す。
Ｓ２４：本来の自律走行の手順に従い、自律走行を行なう。
【００４７】
図４は本発明の壁モデル推定手順（その１）を示す図である。図５は本発明の壁モデルの推定手順（その２）を示す図である。図４は複数の距離データと直線モデルとの関係を示し、図５は直線モデルの係数の算出方法を示している。
【００４８】
図４、図５を基に複数の計測距離データから壁モデルを直線モデルで推定する方法を述べる。壁モデルをｙ＝ａｘ+ｂの直線で表す。
（１）壁モデルの評価は直線モデルと距離データとの間の最小二乗距離ＬＳＭ（Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｍｅａｎ）で行なう。ＬＳＭ距離定義は（式８）となる。
【００４９】
【数８】
2008059218.tif 000010
（２）直線モデルの係数ａ、ｂは(式９)を計算することにより(式１０）で算出できる。（式１０）に計測した複数の距離データ（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）、（ｘｎ，ｙｎ）を代入することにより、直線モデルの係数を算出する。
（３）    
【数９】
2008059218.tif 000011
【００５０】
【数１０】
2008059218.tif 000012
（４）算出したａ、ｂを各々ａ１、ｂ１とし、（式８）の値を算出する。算出したＬＳＭ距離が所定値以下の場合は算出したａ１、ｂ１により直線モデルｙ＝ａｘ+ｂｘが推定できたと判断する。
【００５１】
次に推定した壁モデルと地図データの壁モデルの一致の評価方法について述べる。
（１）地図データの直線モデルを直線モデルｙ＝ａ０ｘ+ｂ０とする。
（２）図４、図５の手順で推定した直線モデルｙ＝ａ１ｘ+ｂ１の係数を比較し、所定の範囲で係数が一致しているかを判定する。詳細は省略する。
【００５２】
また、地図データの壁モデルが位置座標で保持されている場合は壁モデルの２つ位置座標を結ぶ直線を算出し、図５で述べた同一の手順で判定する。詳細は省略する。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の自律走行ロボットの構成を示す図である。
【図２】本発明のロボットの正常時の自律走行手順を示す図である。
【図３】本発明のロボットの自己位置推定失敗時の自律走行への復帰手順を示す図である。
【図４】本発明の壁モデル推定手順（その１）を示す図である。
【図５】本発明の壁モデルの推定手順（その２）を示す図である。
【図６】本発明の地図データと走行経路を示す図である。
【図７】本発明のロボットの走行経路（目標経路と実際経路）を示す図である。
【図８】本発明の走行経路の特徴点とロボットから見た特徴点を示す図である。
【図９】本発明の絶対座標系、ロボット座標系、センサ座標系間の関係を示す図である。
【図１０】本発明のセンサ座標系から絶対座標系への変換を示す図である。
【図１１】本発明のロボットの旋回による壁との計測距離の差を示す図である。
【符号の説明】
【００５４】
１    メインＣＰＵ
２    走行制御部
３    自律走行部
４    メモリ部
１１  ロボット
１２  走行経路
１３−１〜１３−８  壁
１４  目標経路
１５  実際経路
１６  特徴点
２１  センサ処理・走行制御ＤＳＰ
２２  サブＣＰＵ
２３  距離センサ（１〜Ｎ）
２４  モータ
３１  視覚処理ＤＳＰ
３２  カメラ
４１  地図データ
４２  地図ＩＤ
４３  走行経路データ
４４  壁モデル
４５  走行経路特徴点
【図１】
2008059218.tif 000013
【図２】
2008059218.tif 000014
【図３】
2008059218.tif 000015
【図４】
2008059218.tif 000016
【図５】
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【図６】
2008059218.tif 000018
【図７】
2008059218.tif 000019
【図８】
2008059218.tif 000020
【図９】
2008059218.tif 000021
【図１０】
2008059218.tif 000022
【図１１】
2008059218.tif 000023