(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
障害物を認識しつつ移動機構を駆動制御することにより自律的に移動する自律移動ロボットであって、
障害物との距離を計測する距離計測手段と、
前記距離計測手段によって計測される距離情報の履歴を評価する距離履歴評価手段と、
該ロボットの行動と前記距離履歴評価手段による評価結果とに基づいて、確率モデル上で確率推論を行うことにより障害物を推論する障害物推論手段と、
前記障害物推論手段が効率的な確率推論を行う上で価値の高い距離情報を前記距離計測手段が獲得し得るロボットの行動を決定する観測行動決定手段と、
を具備する自律移動ロボット。
【請求項２】
障害物を認識しつつ移動機構を駆動制御することにより自律的に移動する自律移動ロボットにおける障害物識別方法であって、
距離計測手段が、障害物との距離を計測する距離計測ステップと、
距離履歴評価手段が、前記距離計測ステップによって計測される距離情報の履歴を評価する距離履歴評価ステップと、
障害物推論手段が、該ロボットの行動と前記距離履歴評価ステップによる評価結果とに基づいて、確率モデル上で確率推論を行うことにより障害物を推論する障害物推論ステップと、
観測行動決定手段が、前記障害物推論手段が効率的な確率推論を行う上で価値の高い距離情報を前記距離計測手段が獲得し得るロボットの行動を決定する観測行動決定ステップと、
を具備する、自律移動ロボットにおける障害物識別方法。
【請求項３】
障害物を認識しつつ移動機構を駆動制御することにより自律的に移動する自律移動ロボットのために、コンピュータシステムを、
障害物との距離を計測する距離計測手段と、
前記距離計測手段によって計測される距離情報の履歴を評価する距離履歴評価手段と、
該ロボットの行動と前記距離履歴評価手段による評価結果とに基づいて、確率モデル上で確率推論を行うことにより障害物を推論する障害物推論手段と、
前記障害物推論手段が効率的な確率推論を行う上で価値の高い距離情報を前記距離計測手段が獲得し得るロボットの行動を決定する観測行動決定手段と、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物を認識しつつ移動機構を駆動制御することにより自律的に移動する自律移動ロボット及びその障害物識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自律移動ロボットは、現在位置の把握、障害物の回避、目的地への経路の生成等を行うため、高度な状況認識を必要とする。特に、実環境で動作する自律移動ロボットは、複雑な状況において周囲の障害物がどういう物体であるのかを識別する必要がある。
【０００３】
従来、自律移動ロボットでは、ステレオカメラやその他の３次元座標計測技術により対象物体の形状を測定してマッチングをとる等の方法が利用されている（例えば、下記特許文献１〜３参照）。しかし、カメラ画像を使用する場合には、複雑な環境では常に視界が良好であるとは限らないし、レーザレンジファインダ等の高度なセンサを使用する場合には、コストもかかる、といった問題がある。
【０００４】
そのため、複雑な環境で実際に運用される自律移動ロボットでは、簡易的なセンサを使用して自律移動ロボットが必要な情報を獲得することができることが重要となってくる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３２６２６４号公報
【特許文献２】特開２００４−２８０４５１号公報
【特許文献３】特開２００６−０７９１５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、距離センサのみを利用して、距離センサに反応する障害物が、人、壁、その他の障害物等のいずれであるかを推測することができる自律移動ロボット及びその障害物識別方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の一つの面によれば、障害物を認識しつつ移動機構を駆動制御することにより自律的に移動する自律移動ロボットであって、障害物との距離を計測する距離計測手段と、前記距離計測手段によって計測される距離情報の履歴を評価する距離履歴評価手段と、該ロボットの行動と前記距離履歴評価手段による評価結果とに基づいて、確率モデル上で確率推論を行うことにより障害物を推論する障害物推論手段と、前記障害物推論手段が効率的な確率推論を行う上で価値の高い距離情報を前記距離計測手段が獲得し得るロボットの行動を決定する観測行動決定手段と、を具備する自律移動ロボットが提供される。
【０００８】
本発明の他の面によれば、上述の自律移動ロボットで実行される障害物識別方法と、コンピュータシステムを上述の自律移動ロボットとして機能させるためのプログラムと、が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
開示の自律移動ロボット及びその障害物識別方法によれば、距離計測手段からの時系列的距離情報のみに基づいて、距離計測手段に反応する障害物がどのような障害物であるかを推論することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット１００の概観を示す平面図である。ロボット１００は、左前方距離センサ１０２ａ、前方距離センサ１０２ｂ及び右前方距離センサ１０２ｃ（以下、これらを符号１０２で総称する。）を備える。これらの距離センサは、例えば、レーザレーダである。左前方距離センサ１０２ａ及び右前方距離センサ１０２ｃの各々は、前方距離センサ１０２ｂの向きに対して２８°だけ左方向又は右方向にずれた方向に向いている。
【００１１】
また、ロボット１００は、移動用車輪及び駆動モータからなる移動機構や警告機構等（図示せず）も備える。そして、ロボット１００は、「静止」、「前進」、「右旋回」、「左旋回」及び「警告」という五つの行動を取る。
【００１２】
そして、ロボット１００は、例えば、以下のような推論を実行する。すなわち、ロボット１００は、旋回行動中に距離センサ１０２の値が単調減少している場合、旋回前の距離センサの方向（Ａ方向とする。）から旋回後の距離センサの方向（Ｂ方向とする。）にかけて連続した障害物であり、かつ、距離が遠ざかっているためＡ方向に壁がある可能性が高い、と推論する。また、ロボット１００は、静止行動中に距離センサ１０２の時系列情報が大きく変動する場合には、その方向に人などの移動障害物がある可能性が高い、と推論する。
【００１３】
このように距離センサ１０２のみからの時系列情報を利用して状況を推論するにあたり、ロボット１００は、具体的には、以下のような方法を採用する。すなわち、ロボット１００は、状況とロボットの行動ごとに予測される観測との確率モデルを作成する。そして、ロボット１００は、各時刻の行動と得られた観測とにより、各時刻での状況の確率分布を推論する。
【００１４】
ロボット１００は、距離センサ１０２による測定情報から、例えば、各センサでの障害物の検知の有無についての情報、各行動実施時のセンサ入力（距離）の履歴の傾向（静止、増減、その他の変化等）についての情報、等を実際の観測情報として使用する。また、ロボット１００は、効率的に推論を行うために、推論をするのに必要な情報を得られる可能性が高い行動を選択し、能動的な観測を行う。
【００１５】
そして、ロボット１００は、確率モデル上で確率推論を行う方法として、各ステップの観測情報を統合して推論を行うため、動的なベイジアンネットワーク（Bayesian Network）を利用する。以下、その詳細について説明する。
【００１６】
図２は、自律移動ロボット１００の機能的構成を示す図である。ロボット１００は、障害物２２０を観測対象として認識しつつ自律的に移動するロボットであって、前述の距離センサ１０２と移動機構２０２とに加えて、距離履歴評価部２０４と障害物推論部２０６と観測行動決定部２０８と自律移動制御部２１０とを機能的に備える。
【００１７】
ロボット１００は、距離センサ１０２及び移動機構２０２をそれぞれ入力装置及び制御対象として持つコンピュータシステムであり、プロセッサ、メモリ等（図示せず）を備える。そして、プロセッサが、メモリにロードされたプログラムに従って動作することにより、距離履歴評価部２０４、障害物推論部２０６、観測行動決定部２０８及び自律移動制御部２１０の各機能が実現される。以下、これらの機能について説明するが、その前にベイジアンネットワークについて説明する。
【００１８】
図３は、ベイジアンネットワークについて説明するための図であって、（ａ）は非循環有向グラフを示し、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）はそれぞれノードＡ、ノードＢ及びノードＣに付随する確率表を示す。ベイジアンネットワークは、確率変数と、確率変数間の条件付依存関係と、条件付依存関係における条件付確率と、の三構成要素によって定義されるネットワーク状確率モデルである。
【００１９】
確率変数は、ノードによって表される。確率変数間の条件付依存関係は、ノード間に張られた有向リンク（矢印）によって表され、リンクの先にあるノードは子ノードと呼ばれ、リンクの元にあるノードは親ノードと呼ばれる。条件付依存関係における条件付確率は、ノードに付随して設けられ、当該ノードの親ノードがある値を取ったときに当該ノードがある値をとる確率を列挙した条件付確率表（ＣＰＴ：Conditional Probability Table）で表される。親ノードが存在しないノードには、当該ノードがある値をとる確率（事前確率）を列挙した確率表が付随する。
【００２０】
例えば、図３（ａ）は、確率変数Ｃが確率変数Ａ及び確率変数Ｂに依存するベイジアンネットワークを示す非循環有向グラフである。図３（ｂ）は、確率変数Ａが値ａ1、ａ2及びａ3を取ることができ、そのような値を取る事前確率分布Ｐ（Ａ）がそれぞれ０．４、０．５及び０．１であることを示す確率表である。同様に、図３（ｃ）は、確率変数Ｂについての事前確率分布Ｐ（Ｂ）を示す確率表である。図３（ｄ）は、確率変数Ａ及び確率変数Ｂに依存する確率変数Ｃについての条件付確率分布Ｐ（Ｃ｜Ａ，Ｂ）を示す確率表であって、例えば、Ａ＝ａ1、かつ、Ｂ＝ｂ1のときに、Ｃ＝ｃ1である確率が０．７、Ｃ＝ｃ2である確率が０．２、Ｃ＝ｃ3である確率が０．１であることを表している。
【００２１】
かかるベイジアンネットワークを利用することで、一部の確率変数の値が観測されたときに未観測の確率変数についての確率分布を計算することができる。このような計算は確率推論（Probabilistic Inference）と呼ばれる。このように、観測値から知りたい確率変数の確率分布を計算することができれば、その事後の確率変数の期待値、確率が最大となる変数値、エントロピ等を求めることが可能となる。
【００２２】
次に、距離履歴評価部２０４による処理について説明する。距離履歴評価部２０４は、距離センサ１０２によって計測される距離情報の履歴を次の（１）〜（８）のように評価する。ただし、下記の評価において、T_sense は距離センサの観測値に有意な反応があったと判断することができる値の閾値であり、T_static は静的、T_flat は平坦、T_vary は有意な変化量をそれぞれ示す閾値であり、T_stataic ＜ T_flat ＜ T_vary である。
【００２３】
（１）３回の入力（時系列順に d_1、d_2、d_3 とする）を得る
（２）入力が１度でもエラーであれば、エラー
（３）min(d_1,d_2,d_3) ＞ T_senceであれば、反応無し
（４）max(d_1,d_2,d_3)−min(d_1,d_2,d_3) ＜ T_static 、かつ、max(d_1,d_2,d_3) ＜ T_sence であれば、静的
（５）max(d_1,d_2,d_3)−min(d_1,d_2,d_3) ＜ T_flat 、かつ、max(d_1,d_2,d_3) ＜ T_sence であれば、平坦
（６）max(d_1,d_2,d_3)−min(d_1,d_2,d_3) ＜ T_vary 、かつ、max(d_1,d_2,d_3) ＜ T_sence 、かつ、 d_1 < d_2 < d_3 であれば、単調増加
（７）max(d_1,d_2,d_3)−min(d_1,d_2,d_3) ＜ T_vary 、かつ、max(d_1,d_2,d_3) ＜ T_sence 、かつ、d_1＞d_2＞d_3 であれば、単調減少
（８）上記のどれにも当てはまらない場合は、その他
【００２４】
次に、障害物推論部２０６による処理について説明する。図４は、障害物推論部２０６が確率推論に使用する確率モデルとしてのベイジアンネットワークの構成を簡易的に示す図である。図４において、「障害物識別」、「行動」等の実線で囲まれた文字は、ノードすなわち確率変数を示す。また、矢印は、ノード間の依存関係を示す。
【００２５】
各ノードについて説明すると、ノード「障害物識別」は、推論の目的となるノードであって、ロボットの前方の障害物の状況を表し、確率変数の値として「壁」、「人」、「スペース」又は「その他の障害物」のいずれか一つの値を取る。
【００２６】
ノード「行動」は、観測のための行動を表し、確率変数の値として「静止」、「前進」、「右旋回」、「左旋回」又は「警告」のいずれか一つの値を取る。
【００２７】
ノード「姿勢」は、ロボットの向きを表し、確率変数の値として「左」、「正面」又は「右」のいずれか一つの値を取る。
【００２８】
ノード「左前方状況」、「前方状況」及び「右前方状況」の各々は、各方向にその時刻に障害物があるかどうか及び障害物が動的か静的かを表し、確率変数の値として「静的障害物」、「動的障害物」又は「障害物なし」のいずれか一つの値を取る。
【００２９】
ノード「左方向連続性」、「左→前連続性」、「前→右連続性」及び「右方向連続性」の各々は、前方から左右に距離がどのように変化しているかを表し、確率変数の値として「一定」、「単調増加」、「単調減少」又は「不連続」のいずれか一つの値を取る。
【００３０】
ノード「左前方センサ反応有無」、「前方センサ反応有無」及び「右前方センサ反応有無」の各々は、一定距離内にセンサの反応があるかどうかを表し、確率変数の値として「有」、「無」又は「エラー」のいずれか一つの値を取る。
【００３１】
ノード「左前方センサ履歴評価値」、「前方センサ履歴評価値」及び「右前方センサ履歴評価値」の各々は、行動実行時のセンサ履歴を評価した値を表し、確率変数の値として「一定」、「単調増加」、「単調減少」、「その他」又は「エラー」のいずれか一つの値を取る。
【００３２】
本実施形態では、図４に示されるようにノード間の因果関係を定義し、条件付確率表を決定することにより、確率モデルが構築される。障害物推論部２０６は、この確率モデルを使用して確率推論を実行する。点線で囲まれた部分においては、選択される行動によって因果関係の線や確率表の内容が変化する。このモデルでは、選択される行動によって観測され得る情報が異なるため、観測のための行動選択が重要になる。また、この例では推論されるノードが「障害物識別」の一つであるが、複数あってもかまわない。ただし、行動決定する際には、どのノードの状況を知りたいかを決定する必要がある。
【００３３】
次に、観測行動決定部２０８における行動決定アルゴリズムについて説明する。選択可能な行動を a∈A 、観測を o∈O 、状況を s∈S とし、１ステップ前の推論結果により状況が s である確率を p(s) 、確率モデルを p(o|s,a) とする。
【００３４】
観測行動決定部２０８は、次の計算を行うことにより、障害物推論部２０６が効率的な確率推論を行う上で価値の高い距離情報を距離センサ１０２が獲得することができるように、ロボットの行動を選択する。選択された行動は自律移動制御部２１０に伝えられ、それに基づいて自律移動制御部２１０は移動機構２０２を駆動制御する。
行動毎の平均相互情報量の期待値：
【数１】
0005120024.tif 000002
選択行動：
【数２】
0005120024.tif 000003
【００３５】
確率モデル p(o|s,a) は、例えばベイジアンネットワークの推論を確率的シミュレーション手法により計算することで求めることができる。ここでは推論したいノードと観測が入力されるノードとが固定であるため、オフラインで予め計算することができる。
【００３６】
最後に、全体の動作について説明する。図５は、ロボット１００の動作を示すフローチャートである。まず、動作が開始すると、障害物推論部２０６は、１ステップ前の状況の推論結果 p(s) を初期化する（ブロック５０２）。これは、開始直後には１ステップ前の推論結果が存在しないためである。
【００３７】
次いで、障害物推論部２０６は、行動毎の平均相互情報量の期待値 ExI(a) を計算する（ブロック５０４）。
【００３８】
次いで、観測行動決定部２０８は、計算された ExI(a) に基づいて、前述したように、時刻ｔの行動 a を決定する（ブロック５０６）。
【００３９】
次いで、自律移動制御部２１０は、ロボットによる行動 a を実行し、距離センサ１０２は、観測 o を取得する（ブロック５０８）。
【００４０】
次いで、障害物推論部２０６は、行動及び観測値が確定した場合の観測値毎の推論結果の確率分布 p(s|o,a) を計算する（ブロック５１０）。p(s|o,a) は、次のように計算することができる。
【数３】
0005120024.tif 000004
【００４１】
次いで、障害物推論部２０６は、推論の終了判定をする（ブロック５１２）。終了条件が満たされない場合、障害物推論部２０６は、推論結果 p(s|o,a) を１ステップ前の推論結果としてブロック５０４に戻り、次のステップに進む（ブロック５１４）。終了条件が満たされる場合、障害物推論部２０６は、推論を終了する。終了条件は、p(s|o,a) の最大値が十分大きくなることや、p(s|o,a) の平均情報量が十分小さくなることにより、判定される。
【００４２】
以上の実施形態に関し、以下の付記を開示する。
【００４３】
（付記１）  障害物を認識しつつ移動機構を駆動制御することにより自律的に移動する自律移動ロボットであって、
障害物との距離を計測する距離計測手段と、
前記距離計測手段によって計測される距離情報の履歴を評価する距離履歴評価手段と、
該ロボットの行動と前記距離履歴評価手段による評価結果とに基づいて、障害物を推論する障害物推論手段と、
を具備する自律移動ロボット。
【００４４】
（付記２）  前記障害物推論手段は、確率モデル上で確率推論を行うことにより障害物を推論する、付記１に記載の自律移動ロボット。
【００４５】
（付記３）  前記障害物推論手段が効率的な確率推論を行う上で価値の高い距離情報を前記距離計測手段が獲得し得るロボットの行動を決定する観測行動決定手段、を更に具備する、付記２に記載の自律移動ロボット。
【００４６】
（付記４）  障害物を認識しつつ移動機構を駆動制御することにより自律的に移動する自律移動ロボットにおける障害物識別方法であって、
距離計測手段が、障害物との距離を計測する距離計測ステップと、
距離履歴評価手段が、前記距離計測ステップによって計測される距離情報の履歴を評価する距離履歴評価ステップと、
障害物推論手段が、該ロボットの行動と前記距離履歴評価ステップによる評価結果とに基づいて、障害物を推論する障害物推論ステップと、
を具備する、自律移動ロボットにおける障害物識別方法。
【００４７】
（付記５）  前記障害物推論ステップは、確率モデル上で確率推論を行うことにより障害物を推論する、付記４に記載の自律移動ロボットにおける障害物識別方法。
【００４８】
（付記６）  観測行動決定手段が、前記障害物推論ステップが効率的な確率推論を行う上で価値の高い距離情報を前記距離計測ステップが獲得し得るロボットの行動を決定する観測行動決定ステップ、を更に具備する、付記５に記載の自律移動ロボットにおける障害物識別方法。
【００４９】
（付記７）  障害物を認識しつつ移動機構を駆動制御することにより自律的に移動する自律移動ロボットのために、コンピュータシステムを、
障害物との距離を計測する距離計測手段と、
前記距離計測手段によって計測される距離情報の履歴を評価する距離履歴評価手段と、
該ロボットの行動と前記距離履歴評価手段による評価結果とに基づいて、障害物を推論する障害物推論手段と、
として機能させるためのプログラム。
【００５０】
（付記８）  前記障害物推論手段は、確率モデル上で確率推論を行うことにより障害物を推論する、付記７に記載のプログラム。
【００５１】
（付記９）  該コンピュータシステムを、更に、前記障害物推論手段が効率的な確率推論を行う上で価値の高い距離情報を前記距離計測手段が獲得し得るロボットの行動を決定する観測行動決定手段、として機能させる、付記８に記載の自律移動プログラム。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の一実施形態に係る自律移動ロボットの概観を示す平面図である。
【図２】本実施形態に係る自律移動ロボットの機能的構成を示す図である。
【図３】ベイジアンネットワークについて説明するための図であって、（ａ）は非循環有向グラフを示し、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）はそれぞれノードＡ、ノードＢ及びノードＣに付随する確率表を示す。
【図４】本実施形態に係る自律移動ロボットの障害物推論部が確率推論に使用する確率モデルとしてのベイジアンネットワークの構成を簡易的に示す図である。
【図５】本実施形態に係る自律移動ロボットの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５３】
１００    自律移動ロボット
１０２ａ    左前方距離センサ
１０２ｂ    前方距離センサ
１０２ｃ    右前方距離センサ
２０２    移動機構
２０４    距離履歴評価部
２０６    障害物推論部
２０８    観測行動決定部
２１０    自律移動制御部
２２０    障害物
【図１】
0005120024.tif 000005
【図２】
0005120024.tif 000006
【図３】
0005120024.tif 000007
【図４】
0005120024.tif 000008
【図５】
0005120024.tif 000009