(57)【要約】      （修正有）【課題】比較的少ない弾性波送受信器によって、対象物の距離だけでなく、対象物の表面形状および位置をより正確に特定することができる物体検出装置を提供する。【解決手段】物体検出装置１００は、一定の表面形状を有する物体Ｍに対して相対移動し、弾性波を周期的に送信し、検出領域１５０を通過する物体によって反射された弾性波を逐次受信する弾性波送受信部１１０と、各弾性波が受信されるまでの時間に基づいて距離データを算出し、物体が検出領域に入ってから途中のある位置に到達するまでの時間および物体が検出領域に入ってからこれを通過するまでの時間のうち、距離データが特定のパターンに従って変化している部分の時間を抽出し、物体が検出領域内の該位置にあるときの弾性波送受信部に対する該物体の方向を示す方向データを算出し、距離データおよび方向データに基づいて物体の少なくとも一部の表面形状を算出する演算部１４０とを備えている。【選択図】  図１
2005043151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定の表面形状を有する物体に対して相対移動し、弾性波によって物体の表面形状を検出する物体検出装置において、
弾性波を周期的に送信し、この弾性波の及ぶ検出領域を通過する物体によって反射された前記弾性波を逐次受信する弾性波送受信部と、
周期的に送受信されたそれぞれの弾性波ごとに、各弾性波が送信されてから受信されるまでの時間に基づいて前記弾性波送受信部に対する前記物体の距離を示す距離データを算出し、
前記物体が前記検出領域に入ってから該検出領域を通過する途中のある位置に到達するまでの時間および前記物体が前記検出領域に入ってから該検出領域を通過するまでの時間のうち、前記距離データが特定のパターンに従って変化している部分の時間を抽出し、そこで得られた時間に基づいて、前記物体が前記検出領域内の該位置にあるときの前記弾性波送受信部に対する該物体の方向を示す方向データを算出し、
それぞれの弾性波に対応する前記距離データおよび前記方向データに基づいて前記物体の少なくとも一部の表面形状を算出する演算部とを備えた物体検出装置。
【請求項２】
前記弾性波送受信部は当該物体検出装置の移動方向に対してほぼ垂直方向へ弾性波を発信し、
前記検出領域は前記垂直方向を中心として所定の放射角を有する扇形を成すことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記物体が前記検出領域に入ってからこれを通過するまでのある位置に存在する場合に、
前記演算部は、式１を演算することによって前記距離データＬを算出し、
Ｌ＝０．５＊Ｖｅ＊Δｔ                （式１）
式２を演算することによって前記方向データθを算出し、
θ＝θ０−２θ０＊（Ｔ／ＴＬ）          （式２）
式３および式４を演算することによって前記物体の表面の座標（Ｘｍ、Ｙｍ）を導出することを特徴とし、
Ｘｍ＝Ｘ０＋Ｌ＊ｓｉｎ（θ）          （式３）
Ｙｍ＝Ｌ＊ｃｏｓ（θ）                （式４）
ここで、Ｖｅは、弾性波が前記物体と前記弾性波送受信部との間を伝播する速度であり、
Δｔは、前記弾性波送受信部が弾性波を送信してから受信するまでの時間であり、
前記検出領域の中心線を０度とした場合に前記放射角が±θ０であり、
ＴＬは、前記物体が前記検出領域に入ってからこれを通過するまでで、前記距離データが特定のパターンに従って変化している部分の時間であり、
Ｔは、前記物体が前記検出領域に入ってから前記位置に到達するまでで、前記距離データが特定のパターンに従って変化している部分の時間であり、
Ｘ０は、前記物体が前記位置にあるときの前記物体検出装置の移動方向に関する座標である請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記演算部は、前記物体検出装置の移動に伴い前記距離データが変化する場合とこれがほぼ変化しない場合とを前記距離データが特定のパターンに従って変化しているか否かの判断条件とし、これらの場合において、互いに異なる処理を実行することによって前記方向データを算出することを特徴とする請求項１または請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記物体検出装置の移動に伴い前記距離データが変化する場合には、
前記演算部は式２を演算することによって前記方向データを算出し、
前記物体検出装置の移動に伴い前記距離データがほぼ変化しない場合には、
前記演算部は、弾性波が送受信された或る周期における前記方向データを、その直前の周期における方向データと同一の方向データとして処理することを特徴とする請求項４に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記演算部は、前記物体検出装置の移動に伴い前記距離データが非線形に変化する場合とこれがほぼ線形に変化する場合とを前記距離データが特定のパターンに従って変化しているか否かの判断条件とし、これらの場合で互いに異なる処理を実行することによって前記方向データを算出することを特徴とする請求項１または請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記物体検出装置の移動に伴い前記距離データが非線形に変化する場合には、
前記演算部は式２を演算することによって前記方向データを算出し、
前記物体検出装置の移動に伴い前記距離データがほぼ線形に変化する場合には、
前記演算部は、弾性波が送受信された或る周期における前記方向データを、その直前の周期における前記方向データと同一の方向データとして処理することを特徴とする請求項６に記載の物体検出装置。
【請求項８】
前記弾性波送受信部は、当該物体検出装置上を移動できるように配備され、弾性波を送信する方向を変更することができることを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項９】
当該物体検出装置の移動経路および前記物体の表面形状に基づいて、当該物体検出装置および前記物体が存在する環境内の地図データを作成する地図データ作成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項１０】
一定の表面形状を有する物体に対して相対移動し、弾性波によって物体の表面形状を検出する物体検出装置を用いた物体検出方法であって、
弾性波を周期的に送信し、この弾性波の及ぶ検出領域を通過する物体によって反射された前記弾性波を逐次受信するステップと、
周期的に送受信されたそれぞれの弾性波ごとに、各弾性波が送信されてから受信されるまでの時間に基づいて前記物体検出装置に対する前記物体の距離を示す距離データを算出するステップと、
前記物体が前記検出領域に入ってから該検出領域を通過する途中のある位置に到達するまでの時間および前記物体が前記検出領域に入ってから該検出領域を通過するまでの時間のうち、前記距離データが特定のパターンに従って変化している部分の時間を抽出し、そこで得られた時間に基づいて、前記物体が前記検出領域内の該位置にあるときの前記物体検出装置に対する該物体の方向を示す方向データを算出するステップと、
それぞれの弾性波に対応する前記距離データおよび前記方向データに基づいて前記物体の少なくとも一部の表面形状を導出するステップとを備えた物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は物体検出装置および物体検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来移動ロボットの多くは、そのロボットの動作環境内の障害物を検出するために、ロボット本体に指向性が低い超音波距離センサを搭載している。これにより、ロボットは、その動作環境内の障害物の有無や障害物までの距離を検出することができる。（例えば、非特許文献１を参照。）
【０００３】
また、超音波を利用して対象物を検知する超音波信号処理装置は、指向性の高い超音波ビームを送受信する多数の超音波センサを備えている。各超音波センサは、指向性の高い超音波ビームを対象物へスポット状に照射し、対象物から反射した超音波ビームを検出する。これにより、超音波信号処理装置は、対象物の表面形状を得ることができる。
【０００４】
この超音波信号処理装置を改良した技術として開口合成法がある。開口合成法において、超音波信号処理装置は１つの超音波送信器に対して多数の超音波受信器を有する。超音波送信器は、指向性の低い超音波を対象物に送信する。１つの超音波送信器から送信された超音波は、対象物に反射して多数の超音波受信器によって受信される。この開口合成法によれば、従来の超音波信号処理装置に比べ、超音波信号処理装置の超音波送信器の数を減らすことができる。（例えば、非特許文献２を参照。）
【０００５】
また、より一層の解像度の向上を目指して、複数の超音速送信器から指向性の低い超音波を計測領域に順次広く送る手法が提案されている。（例えば、特許文献１を参考。）
【０００６】
【非特許文献１】
筑波大学、知能ロボット研究室によるロボット「山彦」
インタネット（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｏｂｏｋｅｎ．ｅｓｙｓ．ｔｓｕｋｕｂａ．ａｃ．ｊｐ／）
【非特許文献２】
永井啓之亮による”超音波ホログラフィ”，日刊工業新聞社，１９８９発行
【特許文献１】
特開平５−２７０８０号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の多くの移動ロボットにおける超音波距離センサは、指向性が低いので、障害物の有無や障害物までの距離を広範囲にわたって検出することができる。従って、ロボットに搭載される超音波距離センサの数は比較的少数でよい。一方これら移動ロボットの超音波距離センサは、指向性が低いので、障害物の表面形状や正確な位置を特定することはできない。つまり、移動ロボットに配備された超音波距離センサは、指向性が低く、広範囲に亘って超音波を送信する。従って、この超音波距離センサは、検出領域内に存在し尚且つ超音波距離センサから等距離にある２つの物体を互いに区別することはできない。
【０００８】
更に、開口合成法を用いた超音波信号処理装置が対象物の表面形状を広範囲にわたって尚且つ高解像度で検出するためには、超音波信号処理装置に超音波センサを多数配備しなければならない。これは、超音波信号処理装置を大型化させ、並びに、そのコストを上昇させる。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、比較的小型かつ低コストであって、対象物の距離だけでなく、対象物の表面形状を正確に特定することができる物体検出装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明に従った実施の形態による物体検出装置は、一定の表面形状を有する物体に対して相対移動し、弾性波によって物体の表面形状を検出する物体検出装置であって、
弾性波を周期的に送信し、この弾性波の及ぶ検出領域を通過する物体によって反射された前記弾性波を逐次受信する弾性波送受信部と、
周期的に送受信されたそれぞれの弾性波ごとに、各弾性波が送信されてから受信されるまでの時間に基づいて前記弾性波送受信部に対する前記物体の距離を示す距離データを算出し、前記物体が前記検出領域に入ってから該検出領域を通過する途中のある位置に到達するまでの時間および前記物体が前記検出領域に入ってから該検出領域を通過するまでの時間のうち、前記距離データが特定のパターンに従って変化している部分の時間を抽出し、そこで得られた時間に基づいて、前記物体が前記検出領域内の該位置にあるときの前記弾性波送受信部に対する該物体の方向を示す方向データを算出し、それぞれの弾性波に対応する前記距離データおよび前記方向データに基づいて前記物体の少なくとも一部の表面形状を算出する演算部とを備えている。
【００１１】
本発明に従った実施の形態による物体検出方法は、一定の表面形状を有する物体に対して相対移動し、弾性波によって物体を検出する物体検出装置を用いた物体検出方法であって、
弾性波を周期的に送信し、この弾性波の及ぶ検出領域を通過する物体によって反射された前記弾性波を逐次受信するステップと、周期的に送受信されたそれぞれの弾性波ごとに、各弾性波が送信されてから受信されるまでの時間に基づいて前記物体検出装置に対する前記物体の距離を示す距離データを算出するステップと、前記物体が前記検出領域に入ってから該検出領域を通過する途中のある位置に到達するまでの時間および前記物体が前記検出領域に入ってから該検出領域を通過するまでの時間のうち、前記距離データが特定のパターンに従って変化している部分の時間を抽出し、そこで得られた時間に基づいて、前記物体が前記検出領域内の該位置にあるときの前記物体検出装置に対する該物体の方向を示す方向データを算出するステップと、それぞれの弾性波に対応する前記距離データおよび前記方向データに基づいて前記物体の少なくとも一部の表面形状を導出するステップとを備えている。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照し、本発明による実施の形態を説明する。これらの実施の形態は本発明を限定するものではない。ここでは弾性波として、例えば超音波を用いて説明しているが、これに限定するものではない。
【００１３】
以下の実施の形態による物体検出装置は、指向性が低くかつ検出範囲が広い超音波センサを備える。物体検出装置は、周期的に送受信される弾性波のそれぞれについて、物体検出装置に対する物体の距離およびその方向を算出し、これらの距離および方向に基づいてこの物体の表面形状を導出する。
【００１４】
（第１の具体例）
図１は、本発明に係る実施の形態に従った物体検出ロボット１００のブロック図である。物体検出ロボット１００は、超音波センサ１１０およびロボット本体１２０を備えている。超音波センサ１１０は、超音波発信器１１２および超音波受信機１１４を備えている。ロボット本体１２０は、パルスアンプ１２２、発信回路１２４、波形整形回路１２６、受信回路１２８、超音波送受信制御部１３０および演算部１４０を備えている。
【００１５】
発信回路１２４は、超音波制御部１３０の制御を受けて所定の周波数を有する電気信号を送信する。パルスアンプ１２２は、発信回路１２４から電気信号を受信して、この電気信号を増幅する。超音波発信器１１２は、圧電素子を有する振動子から構成されており、この振動子にパルスアンプ１２２からの信号電圧を印加することによって超音波を発生する。超音波発信器１１２は、指向性が比較的低い超音波を発生する。
【００１６】
超音波受信器１１４もまた圧電素子を有する振動子から構成されており、超音波センサ１１０に入来した超音波によって振動する振動子によって電気信号を発生する。波形整形回路１２６は、超音波受信器１１４から電気信号を受けて波形を整形し、さらに、これを増幅する。受信回路１２８は、波形整形回路１２６から電気信号を受信し、超音波発信器１１２から発信された超音波の反射波であることを検出する。受信回路１２８は、超音波発信器１１２から発信された超音波の反射波を受信したことを超音波送受信制御部１３０へ通知する。
【００１７】
超音波送受信制御部１３０は、計時カウンタ１３２を備えている。計時カウンタ１３２は、超音波が発信されてから受信されるまでの時間を計測する。超音波送受信制御部１３０は、この計測結果を演算部１４０へ送信する。超音波送受信制御部１３０は、発信回路１２４を制御して周期的に連続して電気信号を発生させる。
【００１８】
演算部１４０は、距離演算部１４２、方向演算部１４４および形状演算部１４６を備えている。距離演算部１４２、方向演算部１４４および形状演算部１４６は、それぞれ別個のＣＰＵで構成されてよい。一方、演算部１４０を１つのＣＰＵで構成してもよい。この場合、その１つのＣＰＵが距離演算部１４２、方向演算部１４４および形状演算部１４６における演算を時分割等により演算する。
【００１９】
本実施の形態は、弾性波の例として超音波を用いているが、それ以外の音響波を用いてもよい。また、パルスアンプ１２２、発信回路１２４、波形整形回路１２６、受信回路１２８および超音波送受信制御部１３０は、超音波センサ１１０内に設けてもよい。
【００２０】
図２は、物体検出ロボット１００が動作している様子を示す概念図である。物体検出ロボット１００は、物体Ｍに対して相対的に等速で移動している。超音波センサ１１０は、物体検出ロボット１００の移動方向（矢印Ｘの方向）に対してほぼ垂直方向（矢印Ｙの方向）へ超音波を発信する。この超音波は、指向性が低いので、Ｙ方向を中心軸として、±θ０の放射角に広がりながら進行する。従って、超音波の及ぶ領域、即ち、物体Ｍを検出することができる領域（以下、検出領域という）１５０は、図２に示すように平面上では扇形を成す。物体Ｍは、その表面が一定の形状を有する任意の物である。例えば、物体検出ロボット１００が宅内を移動する場合には、物体Ｍは、家具、壁、柱などである。図２および図３に示す具体例において、物体Ｍは、点に近い球形を有するものとする。
【００２１】
図３は、物体Ｍが検出領域１５０を通過する様子を示した図である。図３では、便宜上、物体検出ロボット１００から見た物体Ｍの動作を示している。物体Ｍは、−Ｘ方向へ移動し、検出領域１５０を横切る。物体Ｍは、位置Ｐ０において検出領域１５０へ進入し、矢印に沿って検出領域１５０を通過し、位置ＰＹＰｎにおいて検出領域１５０から出る。
【００２２】
図４は、物体検出ロボット１００の動作を示すフロー図である。図３から図６を参照して物体検出ロボット１００の動作を説明する。
【００２３】
超音波センサ１１０は、ある発生周期で連続的に超音波を発生し、物体Ｍが検出領域１５０を通過している間、その発生周期と同じ周期で物体Ｍに反射した反射波を受信する（Ｓ１０）。よって、超音波センサ１１０は、物体ＭがＰ０の位置に存在するときに物体Ｍに反射した最初の弾性波を受信し、物体ＭがＰｎの位置にあるときに物体Ｍに反射した最後の弾性波を受信する。
【００２４】
計時カウンタ１３２は、各弾性波が送信されてから受信されるまでの時間（以下、送受信時間という）Δｔを計測する（Ｓ２０）。超音波送受信制御部１３０は、各弾性波の送受信時間Δｔを演算部１４０へ送る。
【００２５】
演算部１４０において、距離演算部１４２は、送受信時間Δｔに基づいて超音波センサ１１０から物体Ｍまでの距離Ｌを算出する（Ｓ３０）。超音波が物体Ｍと超音波センサ１１０との間を伝播する速度をＶｅと仮定すると、超音波センサ１１０から物体Ｍまでの距離Ｌは、式１のように表される。
Ｌ＝０．５＊Ｖｅ＊Δｔ               （式１）
【００２６】
距離演算部１４２は、物体Ｍが検出領域１５０を通過する間に送受信された総ての弾性波に対応する送受信時間Δｔを式１に代入することによって、物体Ｍが検出領域１５０を通過しているときの距離Ｌを逐次算出することができる。例えば、物体Ｍが位置Ｐ１に存在すると仮定する。このときの送受信時間をΔｔ１とすると、超音波センサ１１０から位置Ｐ１までの距離Ｌ１は、０．５＊Ｖｅ＊Δｔ１  のように表される。
【００２７】
図５は、物体検出ロボット１００と物体Ｍとの距離Ｌを示すグラフである。図５に示すＬ０からＬｎは、物体Ｍが図３に示した位置Ｐ０からＰｎに存在するときのそれぞれの距離Ｌを示している。図３および図５から理解できるように、物体Ｍが検出領域１５０に進入した当初において、物体Ｍは、超音波センサ１１０から比較的遠くに位置する。物体Ｍが位置Ｐ２を通過するまでは、物体Ｍは、超音波センサ１１０に次第に接近し、さらに、物体Ｍが位置Ｐ２を通過してからは、物体Ｍは、超音波センサ１１０から次第に遠ざかる。物体Ｍが検出領域１５０から出るときには、それに進入した当初と同様に、物体Ｍは、超音波センサ１１０から比較的遠くに位置する。
【００２８】
次に、方向演算部１４４が、超音波センサ１１０に対する物体Ｍの方向を演算する（Ｓ４０）。方向演算部１４４は、物体Ｍが位置Ｐ１に存在する場合の超音波センサ１１０に対する物体Ｍの角度θ１を算出する。なお、本実施例においては、物体Ｍが検出領域１５０を通過する間に計測される距離データが全範囲で変化していることから、全範囲で距離データが特定のパターンに従って変化していると判断して以下の算出処理を行った。
【００２９】
図３において、Ｙ軸方向を０度として、検出領域１５０の放射角は±θ０である。また、物体検出ロボット１００が移動することによって物体Ｍが検出領域１５０内を位置Ｐ０から位置Ｐ１まで移動する所要時間をＴ１とする。この時間Ｔ１は、位置Ｐ０において物体Ｍに反射した最初の弾性波が受信されてから、位置Ｐ１において物体Ｍに反射した弾性波が受信されるまでの時間に等しい。即ち、移動時間Ｔ１は、計時カウンタ１３２が時間Δｔ０を計測し始めてから時間Δｔ１を計測するまでの時間と換言してもよい。
【００３０】
さらに、物体Ｍが検出領域１５０に進入してからこれを通過するまでの時間をＴＬとすると、角度θ１は、次式のように表される。
θ１＝θ０−２θ０＊（Ｔ１／ＴＬ）
時間ＴＬは、物体Ｍが検出領域１５０を通過する所要時間である。
【００３１】
この式を一般化すると式２となる。
θ＝θ０−２θ０＊（Ｔ／ＴＬ）                （式２）
【００３２】
図６は、物体検出ロボット１００のＸ軸座標に対する物体Ｍの角度θを示すグラフである。図６に示す＋θ０、θ１、０、−θ０は、物体Ｍが図３に示した位置Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐｎに存在するときのそれぞれの角度θを示している。このように、式２を用いて、方向演算部１４４は、物体Ｍが検出領域１５０内の任意の位置に存在するときの角度θを算出することができる。物体検出ロボット１００に対する物体Ｍの距離Ｌおよび角度θが算出されることによって、物体検出ロボット１００は、物体Ｍの位置を検出することができる。尚、物体検出ロボット１００が等速で移動する場合、実際には、超音波センサ１１０に対する物体Ｍの角速度（ｄθ／ｄｔ）は一定ではない。しかし、本実施の形態では、この角速度（ｄθ／ｄｔ）が一定であると近似している。従って、図６に示すように、物体検出ロボット１００の移動距離に対して角度θは線形に変化している。
【００３３】
次に、形状演算部１４６が、物体Ｍの表面の座標（Ｘｍ，Ｙｍ）を導出する（Ｓ５０）。式１および式２によって得られた距離Ｌおよび角度θを用いて、座標（Ｘｍ，Ｙｍ）は、式３および式４のように表される。
Ｘｍ＝Ｘ０＋Ｌ＊ｓｉｎ（θ）              （式３）
Ｙｍ＝Ｌ＊ｃｏｓ（θ）                    （式４）
ここで、Ｘ０は、物体Ｍが或る位置に存在するときのＸ方向における物体検出ロボット１００の座標である。物体Ｍが物体検出ロボット１００に対して相対的に移動すると考えると、Ｘ０は、物体ＭのＸ方向における座標の絶対値と換言してもよい。
【００３４】
例えば、図３において、位置Ｐ０をＸ軸の原点と仮定する。物体Ｍが位置Ｐ１に存在するとき、Ｘ０は、位置Ｐ０から位置Ｐ１までの長さに等しい。また、式３において、Ｌ１＊ｓｉｎ（θ１）は、位置Ｐ１から位置Ｐ２までの長さに等しい。従って、式３によって、位置Ｐ１のＸ座標は、位置Ｐ２のＸ座標に等しくなる。さらに、式４によって、位置Ｐ１のＹ座標は、位置Ｐ２のＹ座標に等しくなる。
【００３５】
本実施の形態おいて、物体Ｍは、図示するように、点に近い球形である。よって、式３および式４を用いて、位置Ｐ０から位置Ｐｎまでの各位置における座標を変換すると、位置Ｐ２の座標に一致する。これにより、位置Ｐ２に静止した物体Ｍの表面形状を示し、物体Ｍは、点に近い形状であることがわかる。
【００３６】
（第２の具体例）
図７は、物体Ｍが直方体である場合に、物体検出ロボット１００が物体Ｍを検出している様子を示した図である。この具体例では、超音波センサ１１０は、物体Ｍの底面Ｓａが検出領域１５０に進入してから上面Ｓｃが検出領域１５０から出るまでの間、超音波の送受信により距離が計測される。
【００３７】
図８は、第２の具体例における物体検出ロボット１００に対する物体Ｍの距離Ｌを示すグラフである。ここで、距離Ｌは、部物体Ｍと物体検出ロボット１００との最短距離を示す。尚、図８は実測データを示している。物体Ｍが直方体である場合も、距離演算部１４２は式１を用いて距離Ｌを演算する。その結果、物体Ｍの底面Ｓａおよび端部Ｅ０が検出領域１５０内に進入してから、端部Ｅ０が図３に示す位置Ｐ２に至るまでは、距離Ｌは次第に低下している（Ｘ１０からＸ１１）。端部Ｅ０が位置Ｐ２を通過した後、端部Ｅｎが位置Ｐ２を通過するまでの間は、物体Ｍの側面Ｓｂが位置Ｐ２を通過するので、距離（最短距離）Ｌが一定なる。（Ｘ１１からＸ１２）。その後、端部Ｅｎおよび上面Ｓｃが検出領域１５０を出るまで距離Ｌは次第に上昇する（Ｘ１２からＸ１３）。
【００３８】
図９は、第２の具体例における物体検出ロボット１００対する物体Ｍの角度θを示すグラフである。本実施例においては、図８よりわかるように、物体Ｍが検出領域１５０を通過する間に計測される距離データが変化しているところと変化していないところがあり、変化しているところで距離データが特定のパターンに従って変化していると判断して角度θの算出処理を行った。したがって、超音波センサ１１０に対する物体Ｍの距離Ｌがほぼ一定である場合とそれが変化する場合とにおいて、方向演算部１４４は互いに異なる処理を実行する。
【００３９】
座標Ｘ１０からＸ１１および座標Ｘ１２からＸ１３においては、方向演算部１４４は式２を用いて角度θを演算する。
【００４０】
一方で、座標Ｘ１１からＸ１２において超音波センサ１１０が受信する超音波は、図３に示す位置Ｐ２において物体Ｍの側面Ｓｂに反射した超音波である。即ち、最短距離Ｌの方向は、Ｙ軸方向で一定であるので、角度θは一定（０度）である。このとき、方向演算部１４４は、座標Ｘ１１からＸ１２までの或る周期における物体Ｍの角度θを、その直前の周期における物体Ｍの角度θに等しいものとして処理する。
【００４１】
尚、座標Ｘ１２からＸ１３において角度θを演算する際、角度θが一定である期間については、式２の時間ＴおよびＴＬに含めない。即ち、式２の時間ＴおよびＴＬは、角度θが変動している期間を示す。
【００４２】
図１０は、図８の各データに対して式３および式４を適用した結果を示すグラフである。尚、図１０は、図８の各データを演算した実際の演算結果を示している。図１０に示すように、物体Ｍの表面形状の一部とその演算結果とは適合する。形状演算部１４６は、式１および式４を用いて、図８に示す各データを変換する。これにより、図１０に示すように、物体Ｍの表面形状が正確に表現され得る。
【００４３】
本具体例のように、超音波センサ１１０に対する物体Ｍの距離Ｌがほぼ一定である場合とそれが変化する場合とにおいて、方向演算部１４４は互いに異なる処理を実行する。形状演算部１４６がこれにより得られた物体Ｍの方向データを演算する。その結果、物体Ｍが平面を有する場合であっても、物体検出ロボット１００はその平面形状を正確に特定することができる。
【００４４】
（第３の具体例）
図１１は、直方体の物体Ｍが物体検出ロボット１００に対して傾斜している場合に、物体検出ロボット１００が物体Ｍを検出している様子を示した図である。この具体例では、超音波センサ１１０は、物体Ｍの端部Ｅ０が検出領域１５０に進入してから上面Ｓｃが検出領域１５０から出るまでの間、超音波の送受信により距離が計測される。この具体例では、物体Ｍの側面Ｓｂが、検出領域１５０の一辺に対して垂直方向（破線Ｋ−Ｋ）よりも超音波センサ１１０側に傾斜している。
【００４５】
図１２は、第３の具体例における距離Ｌを示すグラフである。図１２は、実測データを示している。端部Ｅ０が検出領域１５０に進入したとき（座標Ｘ２０）、最短距離Ｌは、端部Ｅ０と超音波センサ１１０との間の距離に等しい。その後、座標Ｘ２０からにＸ２１おいて、最短距離Ｌは、検出領域１５０の一辺Ｆ（図１１参照）に沿った超音波センサ１１０から側面Ｓｂまでの距離となる。このとき、最短距離Ｌは、物体Ｍが進入するに従ってほぼ定率で短くなる。よって、端部Ｅ０が検出領域１５０に進入してから端部Ｅｎが検出領域１５０に進入するまでの間、距離Ｌはほぼ線形に低下する。
【００４６】
端部Ｅｎが検出領域１５０に進入した後、距離Ｌは、端部Ｅｎと超音波センサ１１０との間の距離になる（Ｘ２１からＸ２３）。
【００４７】
座標Ｘ２０からＸ２１において距離Ｌは線形に変化し、座標Ｘ２１からＸ２３において距離Ｌは非線形に変化する。距離Ｌが線形に変化する部分とこれが非線形に変化する部分との境は、座標Ｘ２１である。座標Ｘ２１に対応する距離Ｌ２１は座標Ｘ２３に対応する距離Ｌ２３に等しい。
【００４８】
図１３は、第３の具体例における超音波センサ１１０に対する物体Ｍの角度θを示すグラフである。本実施例においては、図１２よりわかるように、物体Ｍが検出領域１５０を通過する間に計測される距離データが非線形に変化しているところと線形に変化しているところがあり、非線形に変化しているところで距離データが特定のパターンに従って変化していると判断して角度θの算出処理を行った。したがって、方向演算部１４４は、距離Ｌが線形に変化する場合（座標Ｘ２０からＸ２１）とこれが非線形に変化する場合（座標Ｘ２１からＸ２３）とにおいて異なる処理を実行する。
【００４９】
座標Ｘ２０からＸ２１においては、側面Ｓｂが検出領域１５０に進入する。この間、最短距離Ｌは、検出領域１５０の一辺Ｆの方向へ送信された超音波によって計測される。従って、座標Ｘ２０からＸ２１において、角度θはθ０で一定である。換言すると、座標Ｘ２０からＸ２１においては、或る周期における物体Ｍの角度θは、その直前の周期における物体Ｍの角度θに等しい。
【００５０】
その後、座標Ｘ２１からＸ２３においては、方向演算部１４４が、式２を用いて角度θを演算する。尚、座標Ｘ２１からＸ２３において角度θを演算する際、角度θが一定である期間については、式２の時間ＴおよびＴＬに含めない。即ち、式２の時間ＴおよびＴＬは、角度θが変動している期間を示す。
【００５１】
図１４は、図１３の各データに対して式３および式４を適用した結果を示すグラフである。尚、図１４は、図１３の各データを演算した実際の演算結果を示している。形状演算部１４６は、式１および式４を用いて、図１３に示す各データを変換する。これにより、図１４に示すように、物体Ｍの表面形状が正確に表現され得る。
【００５２】
本具体例のように、超音波センサ１１０に対する物体Ｍの距離Ｌがほぼ線形である場合と非線形である場合とにおいて、方向演算部１４４は互いに異なる処理を実行する。それによって、平面を有する物体Ｍが超音波センサ１１０に対して傾斜している場合であっても、物体検出ロボット１００はその平面形状を正確に特定することができる。
【００５３】
（第４の具体例）
図１５は、物体Ｍが球形または円筒形である場合に、物体検出ロボット１００が物体Ｍを検出している様子を示した図である。
【００５４】
図１６は、第４の具体例における距離Ｌを示すグラフである。尚、図１６は実測データを示している。図５に示す曲線と比べ、図１６の曲線はＸ方向に広がっている。この理由は、第１の具体例における物体Ｍは点に近い球形であるのに対し、本具体例の物体Ｍは、それよりも大きな球形であるからである。
【００５５】
図１７は、第４の具体例における超音波センサ１１０に対する物体Ｍの角度θを示すグラフである。このグラフは、上述の理由と同様の理由により、図６と比較してＸ方向に広がっている。従って、図１７に示すグラフの傾きは、図６のそれよりも緩やかである。なお、本実施例においては、図１６よりわかるように、物体Ｍが検出領域１５０を通過する間に計測される距離データが全範囲で非線形に変化していることから、全範囲で距離データが特定のパターンに従って変化していると判断して角度θの算出処理を行った。
【００５６】
図１８は、図１６の各データに対して式３および式４を適用した結果を示すグラフである。尚、図１８は、図１６の各データを演算した実際の演算結果を示している。図１８に示すように、物体Ｍの表面形状とその演算結果とが適合する。
【００５７】
以上の具体例において、物体Ｍの形状は、直方体、球形または円筒形であった。物体Ｍが直方体および球形または円筒形を組み合わせた形状を有している場合であっても、超音波センサ１１０が超音波を送受信している間の一連の距離データのパターンに基づいて、その物体の表面形状を特定することができる。
【００５８】
本実施の形態によれば、指向性の比較的低い超音波センサ１１０を用いているので、数少ない超音波センサ１１０によって広範囲の物体を検出することができる。また、本実施の形態によれば、指向性の比較的低い超音波センサ１１０を用いて、物体の距離だけでなく、物体の表面形状をより正確に特定することができる。よって、物体検出ロボット１００の小型化が可能であり、そのコストを低減することができる。
【００５９】
図１９は、ロボット本体１２０に対して移動可能な超音波センサ１１０を配備した外観図である。ロボット本体１２０は、その向きを変えることなく前後左右に移動可能に構成されている。超音波センサ１１０は、このロボット本体１２０の周囲を移動できるように設けられている。これにより、超音波センサ１１０は、ロボット本体１２０の進行方向に対して常に垂直方向へ超音波を発信することができる。
【００６０】
図２０は、物体検出ロボット１００が或る環境内を移動したときに作成した地図データである。この環境内には、静止した物体Ｍ１からＭ４が存在する。物体検出ロボット１００は、この環境内をＸ方向に移動する。２つの超音波センサ１１０がロボット本体１２０の両側に設けられ、一方の超音波センサ１１０は−Ｙ方向へ超音波を発信し、他方の超音波センサ１１０はＹ方向へ超音波を発信する。それにより、物体Ｍ１からＭ４の位置および表面形状を検出することができる。
【００６１】
物体Ｍ１からＭ４の距離データおよび表面形状は、ロボット本体１２０内に設けられた地図データ作成部１６０に記憶される。地図データ作成部１６０は、例えば、メモリなどである。さらに、物体検出ロボット１００の移動経路が地図データ作成部１６０に記録される。例えば、地図データ作成部１６０は、超音波センサ１１０が超音波を発信したときの物体検出ロボット１００の位置座標を記憶する。それによって、物体検出ロボット１００は、その環境内の地図データを得ることができる。
【００６２】
本実施の形態において、ロボット本体１２０は生物検知センサ１７０をさらに備えてもよい。生物検知センサ１７０は、遠赤外線センサや焦電センサなどの生物の存在を検知することができるセンサである。これにより、物体検出ロボット１００により検出された物体Ｍが生物か無生物であるかを検出することができる。生物は一定の表面形状を有さずかつ移動するので、物体Ｍが生物である場合には、地図データ作成部１６０は、物体Ｍの表面形状を記憶しない。一方で、物体Ｍが無生物である場合には、地図データ作成部１６０は、物体Ｍの表面形状を記憶する。このように、ロボット本体１２０に生物検知センサ１７０を設けることによって、本実施の形態は、必要な物体Ｍの表面形状のみを選択的に記憶することができる。
【００６３】
【発明の効果】
本発明による物体検出装置は、比較的小型かつ低コストであって、対象物の距離だけでなく、対象物の表面形状を正確に特定することができるができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る実施の形態に従った物体検出ロボット１００のブロック図。
【図２】物体検出ロボット１００が動作している様子を示す概念図。
【図３】物体Ｍが検出領域１５０を通過する様子を示した図。
【図４】物体検出ロボット１００の動作を示すフロー図。
【図５】物体検出ロボット１００のＸ軸座標に対する距離Ｌを示すグラフ。
【図６】物体検出ロボット１００のＸ軸座標に対する物体Ｍの角度θを示すグラフ。
【図７】物体Ｍが直方体である場合に、物体検出ロボット１００が物体Ｍを検出している様子を示した図。
【図８】第２の具体例における物体検出ロボット１００に対する物体Ｍの距離Ｌを示すグラフ。
【図９】第２の具体例における物体検出ロボット１００対する物体Ｍの角度θを示すグラフ。
【図１０】図８の各データに対して式３および式４を適用した結果を示すグラフ。
【図１１】直方体の物体Ｍが物体検出ロボット１００に対して傾斜している場合に、物体検出ロボット１００が物体Ｍを検出している様子を示した図。
【図１２】第３の具体例における距離Ｌを示すグラフ。
【図１３】第３の具体例における超音波センサ１１０に対する物体Ｍの角度θを示すグラフ。
【図１４】図１３の各データに対して式３および式４を適用した結果を示すグラフ。
【図１５】物体Ｍが球形または円筒形である場合に、物体検出ロボット１００が物体Ｍを検出している様子を示した図。
【図１６】第４の具体例における距離Ｌを示すグラフ。
【図１７】第４の具体例における超音波センサ１１０に対する物体Ｍの角度θを示すグラフ。
【図１８】図１６の各データに対して式３および式４を適用した結果を示すグラフ。
【図１９】ロボット本体１２０に対して移動可能な超音波センサ１１０を配備した外観図。
【図２０】物体検出ロボット１００が或る環境内を移動したときに作成した地図データ。
【符号の説明】
１００  物体検出ロボット
１１０  超音波センサ
１２０  ロボット本体
１１２  超音波発信器
１１４  超音波受信機
１２２  パルスアンプ
１２４  発信回路
１２６  波形整形回路
１２８  受信回路
１３０  超音波送受信制御部
１４０  演算部
１３２  計時カウンタ
１４２  距離演算部
１４４  方向演算部
１４６  形状演算部
１５０  検出領域
Ｍ  物体
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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