(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律して走行する移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする走行領域判別装置であって、
レーザ光を走査して前記移動ロボットの前方側のプロファイルデータを取得するレーザレンジファインダを具備した外界計測部と、
この外界計測部のレーザレンジファインダで得たプロファイルデータに基づいて、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分け処理する処理部を備え、
前記処理部では、前記外界計測部のレーザレンジファインダで得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同一領域であるか否かに応じた２状態の状態変数を定義することで、前記プロファイルデータの任意の領域分割状態を２（Ｎ−１）の状態空間のうちの一状態として表現し、互いに異なる幾何的特徴を有する領域を評価する値として、前記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用い、前記２（Ｎ−１）の状態空間の中から前記評価関数を最大とする領域分割状態をマルコフ連鎖モンテカルロ法により求め、分割後の該領域内の計測点データから、勾配や表面粗さを評価することにより、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分け処理する
ことを特徴とする移動ロボットの走行領域判別装置。
【請求項２】
自律して走行する移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする走行領域判別方法であって、
前記移動ロボットに搭載したレーザレンジファインダからレーザ光を走査して該移動ロボットの前方側のプロファイルデータを取得した後、
前記移動ロボットのレーザレンジファインダで得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同一領域にあるか否かに応じた２状態の状態変数を定義することで、前記プロファイルデータの任意の領域分割状態を２（Ｎ−１）の状態空間のうちの一状態として表現し、
互いに異なる幾何的特徴を有する領域を評価する値として、前記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用いて、
前記２（Ｎ−１）の状態空間の中から前記評価関数を最大とする領域分割状態をマルコフ連鎖モンテカルロ法により求め、分割後の該領域内の計測点データから、勾配や表面粗さを評価することにより、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする
ことを特徴とする移動ロボットの走行領域判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律して走行する移動ロボットの走行経路を決める段階において、移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び障害などによる走行不能領域に区分けするのに用いられる走行領域判別装置及び走行領域判別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、上記したような走行領域判別方法としては、例えば、１軸スキャンタイプのレーザレンジファインダを用いて外界データを取得し、このレーザレンジファインダで得たデータを統計処理することで平滑な領域を検出して走行可能領域とすると共に、平滑な領域に対して高さのある領域を検出して障害による走行不能領域とするようにした手法がある（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開2000-075032号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところが、上記した従来の走行領域判別方法では、レーザレンジファインダなどのセンサで取得したデータが、走行可能な平滑な領域の基準線やこの平滑な領域に対して高さのある領域の基準線を構成するものとして仮定するようにしていることから、走行領域の判別がレーザレンジファインダの揺動の影響を受けやすいうえ、不整地環境や任意の未舗装道路における走行領域の判別に適用することが困難であるという問題を有しており、この問題を解決することが従来の課題となっていた。
【０００４】
本発明は、上述した従来の課題に着目してなされたもので、レーザレンジファインダの揺動が激しい不整地環境や未舗装道路で移動ロボットを自律走行させる場合において、レーザレンジファインダにより取得した任意の位置及び任意の方向からのデータに基づいて、走行可能領域であるか否かの判別を安定して行うことが可能である走行領域判別装置及び走行領域判別方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ここで、ラインスキャンタイプの1軸レーザレンジファインダは、１回のスキャンで計測対象のプロファイルデータを取得可能であり、この際、スキャンレートが１００Ｈｚ程度なので、この1軸レーザレンジファインダが激しく揺動したとしても、得られるプロファイルデータは揺動の影響を受け難い。
このようなラインスキャンタイプの1軸レーザレンジファインダによる水平方向のスキャンラインＳＬを図１０に模式的に示し、不整地環境や未舗装路で取得される路面のプロファイルデータＰＤを図１１に模式的に示す。なお、図１０，図１１及び以下に示す図１２〜図１５中、ｚ方向は鉛直方向（上向き）であり、ｙ方向は移動ロボットの進行するｘ方向と直交する方向である。
【０００６】
図１１に示すように、不整地環境や未舗装路で取得される路面のプロファイルデータＰＤは、（Ｎ）個の計測点データＰ（Ｐ＝ｐ１，ｐ２，…，ｐＮ）から構成されており、この場合、中央部分が走行可能領域、その左右の部分が走行不能領域を模擬している。
図１２に示すように、上記プロファイルデータＰＤを走行可能領域Ｂ及び走行不能領域Ａ，Ｃに正しく分割することができれば、それぞれの領域Ａ〜Ｃ内のデータに基づいて、低次の最小自乗近似等の簡便な手法により、勾配や表面粗さを正しく評価することができる。
【０００７】
しかし、図１３に示すように、上記プロファイルデータＰＤの分割箇所を間違えると、領域Ａ〜Ｃ内のデータをサンプルデータとした場合には、勾配や表面粗さを正しく評価することができないため、その結果、走行可能領域及び走行不能領域を正しく評価することができない。
そこで、図１４に示すように、上記プロファイルデータＰＤを構成する（Ｎ）個の計測点データＰ（Ｐ＝ｐ１，ｐ２，…，ｐＮ）間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、新たに状態変数Ｂ（Ｂ＝ｂ１，ｂ２，…，ｂｉ，…，ｂ（Ｎ−１））を定義し、この際、境界点ｂｉがとり得る値を（１）又は（−１）の２状態として、互いに隣接する計測点データＰ同士が同一領域であるか否かに応じて、図１５に示すように、該境界点ｂｉを（１）又は（−１）で表すことで、プロファイルデータの任意の領域分割状態を、２（Ｎ−１）の状態空間のうちの一状態として表現すことができる。
【０００８】
この際、上記領域分割を行う指針として、以下のような評価関数を用いることとする。
すなわち、走行可能領域及び走行不能領域は、互いに異なる表面粗さを有すると推測できるので、各々の表面粗さを評価する値として、上記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似し、これで得た近似線からのばらつきを加味した評価関数を用いることとした。この際、各領域はできるだけ連続性を持つことが望ましいので、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性も評価関数に加味することとした。
【０００９】
これにより、如何にして正しい領域分割を行うかという上記した問題は、２（Ｎ−１）の状態空間の中から上記評価関数を最大化させる分割状態を見つけ出す、という最適化問題に帰着することとなる。
上記した問題は、２（Ｎ−１）の状態空間のうちの一状態が２値の離散値であって微分が定義できないことから、ニュートン法などの適用が困難であるうえ、計測点データＰの数が数百個程度になるので、すべての状態を探索すると計算コストが膨大になる。
【００１０】
したがって、本発明において、マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）を用いて最適解を求めることとした。このマルコフ連鎖モンテカルロ法は、ランダムサンプリングによる状態空間の探索時において、状態の確率分布に基づいて、よりもっともらしいと思われる状態の探索とサンプリングを行う手法である。なお、このマルコフ連鎖モンテカルロ法については、［伊庭幸人  他５名著  ２００５統計科学のフロンティア１２計算系統IIマルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺  岩波書店発行］にその詳細な説明が記載されている。
【００１１】
具体的に説明すれば、逐次的に異なる領域分割を試行して、評価関数が最大となる領域分割状態を探索することとなる。
上記試行におけるモンテカルロステップ動作の理解のため、ダミーデータを用いた領域分割結果を図１６（ａ）〜（ｄ）に示し、図１７（ａ）〜（ｇ）には、モンテカルロステップの回数（０，１００，１０００，２０００，３０００，４０００，５０００）毎のスナップショットを示す。
【００１２】
図１６（ａ）〜（ｄ）に示す各例において、いずれも左側がモンテカルロステップを開始する初期状態であり、右側がモンテカルロステップの終了状態である。また、各図中、点は計測点データであり、互いに隣接する計測点データ同士が同じ領域であれば隣と同じ色（白又は黒）で表示し、一方、互いに隣接する計測点データ同士が同じ領域でなければ隣と異なる色で表示していて、色自体は意味をもっていない。
【００１３】
このように、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いることで、上記した２（Ｎ−１）の状態空間の中から評価関数を最大化させる分割状態を見つけ出すことが可能となる。さらに、分割された領域内のデータに対し、低次の最小自乗近似を適用することにより、勾配や表面粗さを正しく評価することができ、走行可能領域であるか否かの判別を安定して行うことが可能となる。
【００１４】
したがって、自律して走行する移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする本発明に係る走行領域判別装置では、レーザ光を走査して前記移動ロボットの前方側のプロファイルデータを取得するレーザレンジファインダを具備した外界計測部と、この外界計測部のレーザレンジファインダで得たプロファイルデータに基づいて、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分け処理する処理部を備え、前記処理部では、前記外界計測部のレーザレンジファインダで得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同一領域にあるか否かに応じた２状態の状態変数を定義して（１）又は（−１）で表すことで、前記プロファイルデータの任意の領域分割状態を２（Ｎ−１）の状態空間のうちの一状態として表現し、互いに異なる幾何的特徴を有する領域を評価する値として、前記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用い、前記２（Ｎ−１）の状態空間の中から前記評価関数を最大とする領域分割状態をマルコフ連鎖モンテカルロ法により求め、分割後の該領域内の計測点データから、勾配や表面粗さを評価することにより、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分け処理する構成としており、この走行領域判別装置の構成を課題を解決するための手段としている。
【００１５】
一方、自律して走行する移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする本発明に係る走行領域判別方法にあっては、前記移動ロボットに搭載したレーザレンジファインダからレーザ光を走査して該移動ロボットの前方側のプロファイルデータを取得した後、前記移動ロボットのレーザレンジファインダで得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同一領域であるか否かに応じた２状態の状態変数を定義して（１）又は（−１）で表すことで、前記プロファイルデータの任意の領域分割状態を２（Ｎ−１）の状態空間のうちの一状態として表現し、互いに異なる幾何的特徴を有する領域を評価する値として、前記一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用いて、前記２（Ｎ−１）の状態空間の中から前記評価関数を最大とする領域分割状態をマルコフ連鎖モンテカルロ法により求め、分割後の該領域内の計測点データから、勾配や表面粗さを評価することにより、前記移動ロボットの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けする構成としており、この走行領域判別方法の構成を課題を解決するための手段としている。
【００１６】
本発明において、上記評価関数をエネルギに見立て、評価が高い場合をエネルギが低いとし、一方、評価が低い場合をエネルギが高いとした。
また、状態の確率分布には、統計物理のアナロジより、評価関数をエネルギに見立てたボルツマン分布を適用し、遷移確率の決定には、状態の確率分布をもとにメトロポリス法を適用した。
【００１７】
さらに、本発明において、効率的な最適化を行うために、シミュレーテッドアニーリングを適用した。
そして、上記のようにして正しい領域分割を行った後、それぞれの領域に含まれる計測点群に対して、図１２に示すように、幾何的特徴である勾配や表面粗さ等の物理量を推定すれば、走行可能領域及び走行不能領域が決定され、この結果を自律走行の経路計画地図の生成に供し得ることとなる。
【００１８】
なお、外界計測部としては、移動ロボットの前方側のプロファイルデータを取得する水平ラインスキャンタイプの１軸レーザレンジファインダが少なくとも一組あれば事足りるが、断面的な勾配データしか得ることができないデメリットを補うべく、垂直ラインスキャンタイプなどの水平とは異なる方向のラインスキャンタイプの１軸レーザレンジファインダを少なくとも一組使用することが望ましい。
【００１９】
また、移動ロボットの自己位置を求めて上記外界計測部による計測地点を明確化する自己位置計測手段として、例えば、デッドレコニングやＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）を用いることができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明に係る移動ロボットの走行領域判別装置及び移動ロボットの走行領域判別方法では、それぞれ上記した構成としたから、レーザレンジファインダの揺動が激しい不整地環境や未舗装道路で移動ロボットを自律走行させる場合であったとしても、レーザレンジファインダにより取得した任意の位置及び任意の方向からのデータに基づいて、走行可能領域及び走行不能領域の判別を安定して行うことができ、加えて、走行可能領域及び走行不能領域のそれぞれの領域における勾配や凹凸の度合いなどの物理量を精度良く得られるため、移動ロボットの走破性能に合わせた効率のよい経路計画が可能になるという非常に優れた効果がもたらされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明に係る移動ロボットの走行領域判別装置及び走行領域判別方法を図面に基づいて説明する。
図１〜図８は、本発明に係る移動ロボットの走行領域判別装置の一実施形態を示しており、この実施形態では、移動ロボットが車両タイプである場合を例に挙げて説明する。
図１〜図２に示すように、この走行領域判別装置１は、レーザ光を走査して移動ロボットＲの前方側のプロファイルデータを取得する水平ラインスキャンタイプの1軸レーザレンジファインダ１１，垂直ラインスキャンタイプの1軸レーザレンジファインダ１２及びこれらのレーザレンジファインダ１１，１２で得たセンサ座標系データを鉛直上向きを１軸とする直交座標系データへ変換するデータを供するバーチカルジャイロ１３を具備した外界計測部１０と、デッドレコニング用のホイルオドメータ２１，ヨーレートセンサ２２及びＧＰＳ２３を具備して、移動ロボットＲの自己位置を求める自己位置計測部２０と、外界計測部１０で得た外界データ及び自己位置計測部２０で得た自己位置データが入出力回路２を介して入力される処理部３０と、この処理部３０とＬＡＮ３を介して接続する地図作成部４０を備えており、外界計測部１０の1軸レーザレンジファインダ１１では、図３に模式的に示すように、水平スキャンラインＳＬに沿う水平方向のプロファイルデータを取得し、一方、1軸レーザレンジファインダ１２では、垂直スキャン位置ＶＬにおける上下方向のプロファイルデータを取得するものとなっている。
【００２２】
この場合、外界計測部１０は移動ロボットＲの前端部（図２（ａ）左端部）に搭載され、一方、自己位置計測部２０は処理部３０，地図作成部４０及び後述する車体制御部６０とともに移動ロボットＲの後端部（図２（ａ）右端部）に搭載されており、この移動ロボットＲの後端部にはＧＰＳ２３用のアンテナ２４が配置してある。
そして、移動ロボットＲにおける車体駆動部５０の操舵手段５１は、ドライバ５２及び入出力回路４を介して車体制御部６０と接続していると共に、車体駆動部５０の車速制御手段５３は、コンバータ５４及び入出力回路４を介して車体制御部６０と接続しており、この車体制御部６０には、地図作成部４０からの制御信号がＬＡＮ３を介して入力されるようになっている。
【００２３】
上記処理部３０は、図４にも示すように、移動ロボットＲの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分け処理する走行可否領域分割処理モジュール３０Ａを有していると共に、自己位置計測部２０で得た車速やヨーレート等による自己位置データに基づいて自己位置推定結果を生成する自己位置情報生成モジュール３０Ｂを有している。
この処理部３０では、外界計測部１０のレーザレンジファインダ１１，１２で得たプロファイルデータを構成する（Ｎ）個の計測点データ間における（Ｎ−１）個の境界点位置に、互いに隣接する計測点データ同士が同じ領域に属するか否かに応じた２状態の状態変数を定義して（１）又は（−１）で表すことで、プロファイルデータの任意の領域分割状態を２（Ｎ−１）の状態空間のうちの一状態として表現する処理と、この一状態における領域分割した計測点データ群を最小自乗近似して得た近似線からのばらつき、及び、類似する幾何的特徴を有する領域の連続性を加味した評価関数を用いて、この評価関数を最大とする領域分割状態を上記２（Ｎ−１）の状態空間の中からマルコフ連鎖モンテカルロ法により求める処理とを行って、分割後の該領域内の計測点データから、勾配や表面粗さを評価することにより、移動ロボットＲの前方側の領域を走行可能領域及び走行不能領域に区分けするようにしている。
【００２４】
ここで、上記マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた領域分割アルゴリズムを具体的に説明すると、図５に示すように、ステップＳ１でモンテカルロステップｔ＝０の初期状態にある状態変数Ｂ（０）（Ｂ＝ｂ１，ｂ２，…，ｂｉ，…，ｂ（Ｎ−１））に対して、ステップＳ２において、初期エネルギＥ（０）を計算してこの初期状態の評価を行う。
次いで、ステップＳ３において、状態Ｂのインデックスｉをランダムに決めてｂｉの値を（１）→（−１）或いは（−１）→（１）に変更して状態Ｂ´を生成し、ステップＳ４において、状態Ｂ´に基づいてエネルギＥ（Ｂ´）を計算してこの状態の評価を行う。
【００２５】
次に、ステップＳ５において、変更前のエネルギＥ（Ｂ（ｔ））及び変更後のエネルギＥ´に基づいて、確率Ｐ（Ｂ（ｔ）β）及びＰ（Ｂ´β）を計算するのに続いて、ステップＳ６において、遷移確率を決定するために、メトロポリス法に用いる一様乱数０≦ｒ＜１を生成する。
この後、ステップＳ７において、上記で求めた確率Ｐ（Ｂ（ｔ）β）及びＰ（Ｂ´β）の比であるＰ（Ｂ（ｔ）β）／Ｐ（Ｂ´β）と一様乱数ｒとを比較して、一様乱数ｒがＰ（Ｂ（ｔ）β）／Ｐ（Ｂ´β）よりも小さければ、ステップＳ８において、変更した状態Ｂ´を次の状態とし、一方、一様乱数ｒがＰ（Ｂ（ｔ）β）／Ｐ（Ｂ´β）よりも大きければ、ステップＳ９において、変更前の状態Ｂ（ｔ）を次の状態として、ステップＳ１０において、モンテカルロステップｔが所定回数（５０００回程度）に達するまで上記ステップＳ３以降の操作を繰り返すと、移動ロボットＲの前方側の領域が類似した幾何的特徴を有する連続領域に区分けされることとなる。
【００２６】
この区分けの後、領域内の計測点データから、勾配や表面粗さを評価することにより、走行可能領域及び走行不能領域に区分けすることができる。
この実施形態では、上記ステップＳ３以降の操作を繰り返す過程のステップＳ１１において、シミュレーテッドアニーリングを適用しており、モンテカルロステップｔを増す毎に、パラメータβをあらかじめ決定しておいたΔβ分ずつ増加させている。これにより、状態がローカルミニマムに陥るのを防ぎつつモンテカルロステップｔを実行して、全体最適解を効率よく求め得るようにしている。
【００２７】
また、上記地図作成部４０は、処理部３０から得た走行可能領域及び走行不能領域の判別情報に基づいてベース地図を作成する地図作成モジュール４０Ａを有していると共に、この地図作成モジュール４０Ａで作成されたベース地図に基づいて移動ロボットＲの走行経路を決める走行経路決定モジュール４０Ｂを有している。
次に、上記した移動ロボットＲの走行経路決定用地図の作成要領を説明する。
【００２８】
まず、図６に示すように、ステップＳ２１において、走行領域判別装置１の処理部３０に対して、外界計測部１０からのプロファイルデータ及び自己位置計測部２０からの車速やヨーレート等による自己位置データが入力され、ステップＳ２２において、バーチカルジャイロ１３によりレーザレンジファインダ１１，１２で得たセンサ座標系データが鉛直上向きを１軸とする直交座標系データへ変換される。
【００２９】
続いて、ステップＳ２３において、処理部３０の走行可否領域分割処理モジュール３０Ａにおける上記マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）を用いた走行可能領域及び走行不能領域の分割処理が成され、ステップＳ２４において、分割された走行可能領域及び走行不能領域の各々のプロファイルデータに対して、幾何的特徴である勾配及び表面粗さの計算が成される。
【００３０】
次いで、ステップＳ２５において、処理部３０の走行可否領域分割処理モジュール３０Ａから得た走行可能領域及び走行不能領域の判別情報と、自己位置情報生成モジュール３０Ｂから得たデッドレコ情報などの自己位置情報とに基づいて、地図作成部４０の地図作成モジュール４０Ａによって整合性のあるベース地図が連続的に作成される。
そこで、上記した移動ロボットの走行領域判別装置１を用いて、河川敷及び未舗装林道の走行領域判別を試みた。
【００３１】
図７（ａ）及び図７（ｂ）は、それぞれ河川敷及び未舗装林道の画像を示している。
走行領域判別装置１の外界計測部１０によって実際に取得した図７（ａ）に示す河川敷及び図７（ｂ）に示す未舗装林道の各プロファイルデータに対して、処理部３０の走行可否領域分割処理モジュール３０Ａによるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた走行可能領域及び走行不能領域の分割処理をそれぞれ行った後、分割された領域の各々のプロファイルデータに対して、勾配（１次フィッティングした直線の勾配）及び表面粗さ(２次フィッティングした曲線からの偏差の二乗和)の計算をそれぞれ行った。
【００３２】
そして、これで得た各データに対して閾値をそれぞれ設け、この閾値以下の部分を走行可能領域とすると共に、閾値以上の部分を走行不可能領域として、図７（ａ）に示す河川敷及び図７（ｂ）に示す未舗装林道を上から見た各地図に、上記走行可能領域及び走行不可能領域をそれぞれマッピングしたところ、図８（ａ），（ｂ）に示す分割領域表示地図が得られた。
【００３３】
図８（ａ），（ｂ）の分割領域表示地図において、中央の筋状の濃い部分が走行可能領域Ｇを示しており、一方、走行可能領域の両側の薄い部分が走行不能領域ＮＧを示していて、周囲の濃い部分は未計測領域である。
図７（ａ）に示す河川敷の画像及び図７（ｂ）に示す未舗装林道の画像に、図８（ａ），（ｂ）の分割領域表示地図を重ねると、ほぼ正確に走行可能領域及び走行不能領域に分割されていることが判る。
【００３４】
したがって、上記した移動ロボットの走行領域判別装置１によれば、走行可能領域及び走行不能領域の判別を安定して行い得ることが実証できた。
実際の運用において、上記の閾値は移動ロボットＲの走破性能に合わせて設定する必要がある。また、物理量を連続値のまま地図に反映させ、より通行しやすい領域を選択する手法もある。
【００３５】
上記した走行領域判別装置１では、外界計測部１０が、１軸レーザレンジファインダ１１，１２及びバーチカルジャイロ１３を具備している場合を示したが、外界計測部１０の1軸レーザレンジファインダ１１以外の構成や配置はこれに限定されるものではない。
他の構成として、例えば、垂直ラインスキャンタイプの1軸レーザレンジファインダ１２に代えて水平ラインスキャンタイプの1軸レーザレンジファインダ１１をもう一組配置して、図９に模式的に示すように、両1軸レーザレンジファインダ１１の各水平スキャンラインＳＬ同士が互いに交差するようにしてもよい。
【００３６】
また、上記した一実施形態では、移動ロボットが車両タイプである場合を示したが、これに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明に係る移動ロボットの走行領域判別装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１における走行領域判別装置を搭載した移動ロボットの側面説明図（ａ）及び外界計測部のレイアウト説明図（ｂ）である。
【図３】図２における外界計測部のレーザレンジファインダによるスキャン状況を示す平面説明図である。
【図４】図１における走行領域判別装置の制御フローを示すブロック図である。
【図５】図１に示した走行領域判別装置の処理部におけるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた領域分割アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図６】図１における走行領域判別装置のデータ入力から地図生成までの流れを示すフローチャートである。
【図７】河川敷及び未舗装林道の各画像（ａ），（ｂ）である。
【図８】図１における走行領域判別装置を用いて走行領域判別を行って得た図７（ａ），（ｂ）にそれぞれ対応する分割領域表示地図（ａ），（ｂ）である。
【図９】図２の外界計測部とは異なる構成例の外界計測部におけるレーザレンジファインダによるスキャン状況を示す平面説明図である。
【図１０】レーザレンジファインダによる水平方向のスキャンラインを示す模式図である。
【図１１】不整地環境や未舗装路で取得される路面のプロファイルデータを示す模式図である。
【図１２】図１１のプロファイルデータを走行可能領域及び走行不能領域に正しく分割した状態を示す模式図である。
【図１３】図１１のプロファイルデータを走行可能領域及び走行不能領域に正しく分割できなかった状態を示す模式図である。
【図１４】プロファイルデータを構成する複数個の計測点データ間における境界点を新たな状態変数とした状態を示す模式図である。
【図１５】プロファイルデータの任意の領域分割状態を状態空間のうちの一状態として示す模式図である。
【図１６】モンテカルロステップ動作の理解のためにダミーデータを用いた際の領域分割結果を示す説明図（ａ）〜（ｄ）である。
【図１７】モンテカルロステップの回数毎のスナップショットを示す説明図（ａ）〜（ｇ）である。
【符号の説明】
【００３８】
１  移動ロボットの走行領域判別装置
１０  外界計測部
１１  １軸レーザレンジファインダ
３０  処理部
Ｇ  走行可能領域
ＮＧ  走行不能領域
Ｒ  移動ロボット
【図１】
0005192868.tif 000002
【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７】
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【図８】
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【図１６】
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【図１７】
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