(57)【要約】【課題】従来の自律走行装置において、センサ値がずれると、走行する部屋の地図、マッピングの精度が落ちるという課題があった。【解決手段】部屋（走行環境）２を示す環境マップを記憶する環境マップ記憶手段と、走行した軌跡を示す走行マップを作成する走行マップ作成手段と、前記環境マップと前記走行マップから自律走行装置１のセンサデータを補正するセンサデータ補正手段を備える構成とした。これにより、既知である自律走行装置１の部屋２を走行することにより自律走行装置１のセンサ値を予測することができ、実際に走行したときの自律走行装置１のセンサ値と比較することにより、センサ値を補正することができ、マッピングの精度が向上できるようになる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律走行装置を走行させる走行環境と、前記走行環境を示す環境マップを記憶する環境マップ記憶手段と、走行した軌跡を示す走行マップを作成する走行マップ作成手段と、前記環境マップと前記走行マップから自律走行装置のセンサデータを補正するセンサデータ補正手段を備える構成とした自律走行装置。
【請求項２】
走行環境は、複数の床状態を有する構成とした請求項１に記載の自律走行装置。
【請求項３】
走行環境は、複数のランドマークを有する構成とする請求項１または２に記載の自律走行装置。
【請求項４】
環境マップ記憶手段は、環境マップに対応した自律走行装置の走行状態も記憶する構成とした請求項１から３のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項５】
環境マップ記憶手段は、環境マップに対応した自律走行装置のセンサデータも記憶する構成とした請求項１から４のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項６】
環境マップ記憶手段は、環境マップに対応した自律走行装置の理想走行経路も記憶する構成とする請求項１から５のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項７】
センサデータ補正手段は、環境マップ記憶手段が記憶する理想走行経路と走行マップとの差分からセンサデータの補正値を計算する構成とした請求項１から６のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項８】
センサデータ補正手段は、計算したセンサデータの補正値を記憶する構成とした請求項７に記載の自律走行装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自律走行装置に設置されたセンサデータを自動的に補正する自律走行装置に関する発明である。
【０００２】
【従来の技術】
従来の技術について図１で説明する。
【０００３】
従来の自律走行装置１は、自律走行装置１の移動した軌跡を記憶することにより、走行する部屋２の形状を認識するものである（例えば、特許文献１参照）。従来の技術では、自律走行装置１が部屋２のすみを走行し、１周させることで、自律走行装置１の軌跡、つまり、部屋２のマッピングを作成する。
【０００４】
上記方法で作成したマッピングを参照することにより、部屋２の大きさ、形等の情報を入手することができる。上記マッピングデータを元にして、一例にてあげると、掃除機ロボットとして部屋２を隈無く清掃することが可能となる。
【０００５】
【特許文献１】
特開平２−５５０２６号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術の構成、動作によると、走行する部屋のマッピングを行うことによりスムーズ、かつ、効率よく部屋内部を走行できる。
【０００７】
しかし、上記従来の技術の構成、動作によると、自律走行装置のセンサ値がずれると、マッピングの精度も落ちるという課題があった。
【０００８】
また、自律走行装置には安全に走行するために複数のセンサを設置しているため、マッピングの精度を向上させるためのセンサの調整時間がかかるという課題があった。
【０００９】
本発明は、上記従来の課題を解決するもので、マッピングの精度が落ちず、また、センサの調整時間を短くすることができる自律走行装置の提供を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、自律走行装置を走行させる走行環境と、前記走行環境を示す環境マップを記憶する環境マップ記憶手段と、走行した軌跡を示す走行マップを作成する走行マップ作成手段と、前記環境マップと前記走行マップから自律走行装置のセンサデータを補正するセンサデータ補正手段を備える構成とした。
【００１１】
上記発明の構成、動作により、既知である自律走行装置の環境を走行することにより自律走行装置のセンサ値を予測することができる。よって、予測した自律走行装置のセンサ値と実際に走行したときの自律走行装置のセンサ値を比較することによりセンサ値を補正することができ、マッピングの精度が向上する。
【００１２】
また、自律走行装置を走行するだけで自律走行装置のセンサ値を補正することができ、一度に複数のセンサを調整することができるので、センサの調整時間を短くすることができるようになる。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、自律走行装置を走行させる走行環境と、前記走行環境を示す環境マップを記憶する環境マップ記憶手段と、走行した軌跡を示す走行マップを作成する走行マップ作成手段と、前記環境マップと前記走行マップから自律走行装置のセンサデータを補正するセンサデータ補正手段を備える構成とした。
【００１４】
これにより、既知である自律走行装置の環境を走行することにより自律走行装置のセンサ値を予測することができる。よって、予測した自律走行装置のセンサ値と実際に走行したときの自律走行装置のセンサ値を比較することにより、センサ値を補正することができるようになる。
【００１５】
また、自律走行装置を走行するだけで自律走行装置のセンサ値を補正することができ、一度に複数のセンサを調整することができるので、センサの調整時間を短くすることができるようになる。
【００１６】
請求項２に記載の発明は、特に、請求項１に記載の走行環境が、複数の床状態を有する構成とするものであり、様々な床状態に合わせたセンサ値の補正ができるので、様々な床状態でも精度のよいマッピングを作成することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の走行環境が、複数のランドマークを有する構成とするものであり、ランドマークを用いることにより、走行中の自律走行装置の位置決めを正確に行うことができるので、より精度のよいマッピングを作成することができる。
【００１８】
請求項４に記載の発明は、特に、請求項１から３のいずれか１項に記載の環境マップ記憶手段は、環境マップに対応した自律走行装置の走行状態も記憶するものである。これにより、自律走行装置の走行状態に応じたセンサ値の補正ができるので、より精度のよいマッピングを作成することができる。
【００１９】
請求項５に記載の発明は、特に、請求項１から４のいずれか１項に記載の環境マップ記憶手段が、環境マップの位置に対応した自律走行装置のセンサも記憶するものである。これによると、自律走行装置の環境マップにおける位置に基づいたセンサを選択し、補正を行うことにより、より精度のよいマッピングを作成することができる。
【００２０】
請求項６に記載の発明は、特に、請求項１から５のいずれか１項に記載の環境マップ記憶手段が、環境マップに対応した自律走行装置の理想走行経路も記憶するものである。これによると、自律走行装置の理想走行経路と実際に走行した走行経路を比較することにより、具体的なセンサ値の誤差を知ることができ、誤差に応じたセンサ値の補正を行うことができるので、より精度がよいマッピングを作成することができる。
【００２１】
請求項７に記載の発明は、特に、請求項１から６のいずれか１項に記載のセンサデータ補正手段が、環境マップ記憶手段が記憶する理想走行経路と走行マップとの差分からセンサデータの補正値を計算するものである。これにより、理想走行経路と走行マップの差分をなくすようにセンサ値を補正するだけでよいから、より安易な方法でセンサ値の補正を行うことができる。
【００２２】
請求項８に記載の発明は、特に、請求項７に記載のセンサデータ補正手段が計算したセンサデータの補正値を、記憶するものであり、これにより、センサ値を記憶することにより毎回環境マップを用いてセンサ値の補正をする必要がなくなるので、より利便性の高い自律走行装置を提供することができる。
【００２３】
【実施例】
以下に、本実施例の構成、動作について説明する。
【００２４】
まず、従来例の説明で用いた図１を再度用いて、自律走行装置１が走行する走行環境を説明する。１は自律走行装置であり、センサを多く搭載し障害物、壁にぶつからないように部屋２内の床を走行する。自律走行装置１は、部屋２を走行しながら、部屋２のマップを自律走行装置１内に作成する。また、３は第一の床、４は第二の床、５は第三の床、６は第四の床である。床は、一例にて挙げると、絨毯、フローリング、畳等であり、自律走行装置１の走行環境、流され易さ、摩擦、凹凸等が異なる材質である。自律走行装置１は、走行環境が異なる第一の床３、第二の床４、第三の床５、第四の床６を走行することにより、自律走行装置１のセンサ値を補正する。
【００２５】
次に、図２を用いて、自律走行装置１の構成について説明する。図２において、７から９は自律走行装置１の前方の障害物を検知する第一のセンサ、第二のセンサ、第三のセンサである。上記センサのセンサ値によって、前方の障害物までの距離、障害物の有無を検知することができる。
【００２６】
また、１０から１２は、同様に、右側面の障害物を検知する第四のセンサ、第五のセンサ、第六のセンサである。上記センサを使用することにより、右側面の壁との距離、障害物の有無を検知することができる。
【００２７】
また、１３から１５は、同様に、左側面の障害物を検知する第七のセンサ、第八のセンサ、第九のセンサである。上記センサを使用することにより、左側面の壁との距離、障害物の有無を検知することができる。
【００２８】
さらに、１６から１８は、同様に、自律走行装置１の後方の障害物を検知する第十のセンサ、第十一のセンサ、第十二のセンサである。上記センサのセンサ値によって、後方の障害物までの距離、障害物の有無を検知することができる。
【００２９】
自律走行装置１の第一のセンサ７から第十二のセンサ１８を用いて、周囲の障害物の有無、障害物の距離を測定し、障害物にぶつからないように、かつ、障害物にある程度の距離を置きながら、第一の車輪１９、第二の車輪２０を用いて走行する。
【００３０】
次に、本実施例の動作について説明する。
【００３１】
まず、図３を用いて自律走行装置１のマッピングの動作について説明する。図３は、自律走行装置１内の記録手段で作成するマッピングを一例にて示している。だだし、Ｘ軸、Ｙ軸を図３に示す方向として定義する。
【００３２】
自律走行装置１は、センサを用いて走行しながら、走行する部屋２内の形状、障害物の場所等の部屋２内の情報を部屋２のマッピングとして記憶する。自律走行装置１は、作成したマッピングをもとにして、部屋２の形状、障害物の位置情報を取得し、目的とする走行を行う。故に、一例にて挙げると、掃除ロボットとして自律走行装置１を使用した場合、部屋２の形状、障害物の場所を知っているため、部屋のすみからすみまで隈無く掃除することができる。また、外出先から部屋２の内の様子を見るカメラ付きロボットとして自律走行１を使用した場合、同様に、目的とする場所までスムーズに走行することができる。
【００３３】
上記で示すように、マッピングを行うことにより自律走行装置１の機能をより充実させることができる。しかし、自律走行装置１の各センサ値が不確かなものであると、マッピングも精度の悪いものとなる。そこで、よりマッピング精度を向上させるために、自律走行装置１の各センサ値を実際の値に補正する必要がある。そのためには、図１に示す状況が既知である部屋２を走行しながら、自律走行装置１のセンサ値を補正するのが良い。つまり、センサ値を一つ一つ補正するよりも、全てのセンサを使用する環境で走行し、図４に示す予め設定された部屋情報と図３に示すマッピングを比較することにより、効率良く行うことができる。
【００３４】
また、図４に示す第一の床状態２１、第二の床状態２２、第三の床状態２３、第四の床状態２４で走行することにより、自律走行装置１のセンサ値を補正することで、どのような床面状態でも精度のよいマッピングを行うことができる。よって、図４に示す床状態等の環境が既知である部屋２で走行し、センサ値を補正することにより、より精度のよいセンサを設置でき、かつ、より高性能なマッピングを作成することができる。
【００３５】
次に、部屋情報の走行状態について図５で説明する。
【００３６】
図５は図１の部屋２の部屋情報であり、自律走行装置１が主に使用するセンサ群で区別された走行状態を示している。つまり、第一の走行状態部分２５では主に自律走行装置１の前方、右側面のセンサ、第二の走行状態部分２６では主に右側面のセンサを使用する。また、第三の走行状態部分２６ではターン、右旋回等の走行を行うことによりその他のセンサを使用するとする。
【００３７】
第一の走行状態部分２５におこるセンサの補正方法について述べる。自律走行装置１が図５の第一の走行状態部分に入り込んだ場合、まず、前方のセンサを使用して壁との距離を測定し、ある程度の距離になれば、９０度ターンして右側面の距離が一定以上の距離となったら、前進して第二の走行状態部分に移行する。
【００３８】
図６に示すように、第一のセンサ７、第二のセンサ８、第三のセンサ９は前方の障害物の距離を測定し、マッピングを作成する。また、第四のセンサ１０、第五のセンサ１１、第六のセンサ１２は右側面の障害物の距離を測定し、同様にマッピングを作成する。作成したマッピングと実際の自律走行装置１の軌跡を比較することにより、各センサと実際の距離との誤差を知ることができる。よって、上記誤差をなくすように、各センサ値、および、センサ値を導く計算式を変えることにより、各センサを補正することができる。同様に、第二の走行状態では右側面のセンサ、第三の走行状態ではその他のセンサを補正することができる。
【００３９】
次に、理想走行経路について図７で一例にて説明する。
【００４０】
図７は、図１の部屋２の部屋情報であり、自律走行装置１が理想とする走行経路を示す理想走行経路を実線で示している。また、自律走行装置の開始点を同時に黒丸として示した。図７に示すように、図１の部屋２において理想とする自律走行装置１の走行経路が存在する。例えば、図７の例では、部屋を隈無く走行する掃除ロボットとして理想走行経路を示している。
【００４１】
また、図８は、図７で説明した理想走行経路を実線で自律走行装置１によって作成されたマッピング経路を点線で示している。図８より、理想走行経路とマッピング経路は、ずれが生じていることがわかる。マッピングによるセンサの補正とは、自律走行装置１が理想走行経路をたどるようにセンサ値、および、センサ値を導く計算式を変更することである。
【００４２】
上記動作によると、図８に示す理想走行状態２７とマッピング経路２８を比較するだけで、センサ値の補正が容易に、かつ、正確に行うことができる。
【００４３】
次に、図９を用いて、図８の理想走行経路２７とマッピング経路２８に比較によるセンサの補正方法について一例にて説明する。
【００４４】
図９は、自律走行装置１の第四のセンサ１０、第五のセンサ１１、第六のセンサ１２で測定した壁までの距離Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３を示している。図９において、マッピング経路２８による第四のセンサによる距離Ｘ１、理想走行経路２７による第四のセンサの距離Ｚ１とする。
【００４５】
一般に第四のセンサのセンサ値をｄとすると、第四のセンサによる距離Ｘ１は、ある関数ｆ、パラメータα、βを用いて
Ｘ１＝ｆ（α、β、ｄ）
で計算される。
【００４６】
センサ値の補正をするとは、上記計算式のパラメータα、βの値を
Ｘ１→Ｘ１’
となるように、変更することである。
【００４７】
一例としてあげると、センサ値ｄ１としたとき、
Ｘ１＝α・ｄ１＋β
のβを
β  →  β−（Ｘ１−Ｘ１’）
と変更させるだけで良い。
【００４８】
上記のように本実施例では、非常に容易な方法を用いて、確実なセンサ値の補正を行うことができるようになるものである。
【００４９】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、予測した自律走行装置のセンサ値と実際に走行したときの自律走行装置のセンサ値を比較することにより、センサ値を補正することができるようになる。また、一度に複数のセンサを調整することができるので、センサの調整時間を短くすることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例における走行環境の構成を示す図
【図２】同、自律走行装置の構成を示す図
【図３】同、マッピングの動作を示す図
【図４】同、床状態の動作を示す図
【図５】走行状態の動作を示す図
【図６】同、自律走行装置の使用センサの動作を示す図
【図７】同、理想走行経路の動作を示す図
【図８】同、理想走行経路とマッピング経路の関係を示す図
【図９】同、センサの補正方法の一例を示す図
【符号の説明】
１  自律走行装置
２  部屋
３  第一の床
４  第二の床
５  第三の床
６  第四の床
７  第一のセンサ
８  第二のセンサ
９  第三のセンサ
１０  第四のセンサ
１１  第五のセンサ
１２  第六のセンサ
１３  第七のセンサ
１４  第八のセンサ
１５  第九のセンサ
１６  第十のセンサ
１７  第十一のセンサ
１８  第十二のセンサ
１９  第一の車輪
２０  第二の車輪
２１  第一の床状態
２２  第二の床状態
２３  第三の床状態
２４  第四の床状態
２５  第一の走行状態
２６  第二の走行状態
２７  第三の走行状態
２８  理想走行状態
２９  マッピング経路
【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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