(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも３個の再帰性反射部材と前記各再帰性反射部材を固定するための基材とを備えた位置特定用の少なくとも４つのマークが不規則配置で貼着された天井を有する移動領域を移動する移動体の自己位置検出装置であって、
前記少なくとも４つのマークを含む天井に向かって赤外線を照射する赤外線照射手段と、
前記照射された赤外線を反射した少なくとも３つのマークを撮像する撮像手段と、
前記天井におけるマークの配置に関する情報と、前記移動領域の位置情報とを関連付けて記憶するマーク配置記憶手段と、
前記撮像されたマークを画像処理することによって、前記再帰性反射部材に対応した少なくとも３個の画像をクラスタリングして１つのマークとして検出し、前記検出したマーク中の当該少なくとも３個の画像の中心座標をクラスタ代表点の座標として算出し、前記撮像された少なくとも３つ以上で前記天井に貼着された全マーク数未満の個数のマークを、当該個数のマークにおける互いの配置で特徴付けられるグループとして検出するマーク検出手段と、
前記マーク配置記憶手段に記憶された前記マークの配置に関する情報を参照して、前記検出されたグループ内の前記クラスタ代表点の個数に応じて、前記天井に貼着された全マークを少なくとも４つのグループ候補に分け、前記グループ候補内の各マークの前記クラスタ代表点の互いの距離を距離データとしてそれぞれ求め、前記グループ候補内の前記クラスタ代表点間の各距離データと、前記検出されたグループ内の前記クラスタ代表点間の各距離データとを比較し、前記検出されたグループにおけるマークの配置と同一の配置を探索し、探索されたマークの配置に対応付けられた位置情報を前記移動体の現在位置として特定する現在位置特定手段と
を備えることを特徴とする移動体の自己位置検出装置。
【請求項２】
前記移動体の位置情報を時刻別に記憶する移動軌跡記憶手段と、
前記現在位置特定手段で特定された位置情報を、前記移動軌跡記憶手段に格納する位置情報管理手段と、
前記現在位置特定手段で現在位置が特定できない場合に、前記移動軌跡記憶手段に記憶された所定時刻の位置情報と、現在時刻とに基づいて、前記移動体の現在位置を推定する現在位置推定手段とをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の移動体の自己位置検出装置。
【請求項３】
前記位置情報管理手段は、
前記現在位置推定手段で推定された位置情報に基づいて、前記マーク配置記憶手段に記憶されたマークの配置に関する情報と、前記移動領域の位置情報とを更新することを特徴とする請求項２に記載の移動体の自己位置検出装置。
【請求項４】
前記移動体は、駆動機構を有した２つの脚部と、前記脚部の駆動機構を制御する脚部制御手段と、前記脚部の駆動により変化した姿勢に関する情報である姿勢データを算出する姿勢データ算出手段とを備えた２足歩行可能なロボットであり、
前記現在位置特定手段は、前記姿勢データに基づいて、前記マーク検出手段で検出されたグループにおけるマークの前記クラスタ代表点間の距離データを補正することを特徴とする請求項1ないし請求項３のいずれか一項に記載の移動体の自己位置検出装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の移動体の自己位置検出装置と、前記移動体の移動する移動領域の天井に不規則配置で貼着された位置特定用の少なくとも４つの複数のマークとを備える位置検出システムであって、
前記マークは、少なくとも３個の再帰性反射部材と前記各再帰性反射部材を固定するための基材とを備えることを特徴とすることを特徴とする位置検出システム。
【請求項６】
前記マークは、前記基材が透明または半透明な部材で構成され、前記基材には、前記天井から前記マークを脱離するための孔部が設けられていることを特徴とする請求項５に記載の位置検出システム。
【請求項７】
前記天井において前記複数のマークをそれぞれ貼着すべき複数の位置に一斉に光を照射する投影機をさらに備えることを特徴とする請求項５または請求項６に記載の位置検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の自己位置検出装置および位置検出システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、自走車や移動ロボット（以下、単にロボットという）などの移動体が、移動体に備えられたカメラで撮像された画像を処理することにより、自己の位置を検出する位置検出装置や位置検出システムが知られている（例えば、特許文献１、特許文献２、および非特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に記載された位置検出装置は、例えば、工場内で使用される自走可能な産業用ロボットに備えられる。そして、工場内の曲がり角などの特定位置を検出するために、天井に設置された照明（蛍光灯）のうち、特定位置の真上の蛍光灯だけには偏光フィルタが予め被せられている。この位置検出装置は、天井を撮影するカメラを備えており、偏光フィルタが被せられた蛍光灯を撮像して画像処理することにより、特定位置に到達したことを検出する。これにより、位置検出装置を搭載した産業用ロボットは、例えば、通常はラインに沿って直進しつつ、特定位置を検出したときに、進行方向を変えて再び直進するような移動軌跡を描くことが可能となる。
【０００４】
特許文献２に記載された位置検出装置は、例えば、工場以外に家庭などにおいても、予め定められた命令に従って自律的に移動できる自律移動型ロボットに備えられる。このロボットは、命令に従って、移動領域内に設けられたバッテリ充電用スタンド（スタンド）に自ら移動する。充電を行うためには、スタンドに設置されたバッテリ供給用プラグと、ロボットに設けられたバッテリ受給用プラグとを正確に接続する必要がある。ただし、ロボット単独では、所望の位置に正確に移動することはできない。そのため、このスタンドは、ロボットの身長よりも高い位置に３個の球状のマーカを有している。一方、ロボットは、頭頂部に上方撮影用のカメラを備えており、このカメラでマーカを撮像して画像処理することにより、バッテリ供給用プラグとの間で正確な位置合わせが可能である。
【０００５】
非特許文献１に記載された位置検出装置は、例えば、自走可能な産業用ロボットに備えられる。そして、一例として、工場内で移動軌跡を変更したい所望の場所（変更ポイントという）の上の天井には、複数の反射シールが予め貼り付けられている。この反射シールには識別用のＩＤが付与され、さらに、コマンドなどの情報が格納されている。位置検出装置は、天井に可視光を照射する光源と、照射光を反射した反射シールを撮影するカメラと、反射シールのＩＤとコマンドとの対照表とを備えており、撮像された画像を処理することにより、反射シールのＩＤを特定し、対照表からコマンドを抽出する。したがって、ロボットは、変更ポイントに到達して反射シールからコマンドを取得するたびに動作を変更できる。例えば、直進、回転、停止などを示すコマンドを反射シールごとに用意して、それらを適宜組み合わせることにより、ロボットは、複雑な動きや滑らかな動きができる。
【０００６】
なお、ロボットではなく、人間（ユーザ）が例えば腰部に装着可能なウェアラブルコンピュータ（ウェアラブルＰＣ）において、ユーザの頭部に装着された光源付きカメラで撮像された画像を、接続されたウェアラブルＰＣで処理することにより、ユーザが自己の位置を検出できるナビゲーションシステムが知られている（例えば、非特許文献２参照）。
【０００７】
非特許文献２に記載されたナビゲーションシステムでは、例えば、ユーザの移動領域の天井には、複数の位置特定用のマーカが規則的に予め貼り付けられている。例えば、１辺約15cmのマーカが約50cm間隔でチドリ状に配置される。このマーカは、半透明のベース（基板）に、このベースより充分小さい再帰性反射部材を所定のパターンで貼り付けたものである。例えば、マーカのベースに対して反射部材を１個ないし最大４×４個のマス目状に配することにより、マーカに対して例えば4096通りのＩＤを付与することが可能となる。ウェアラブルＰＣは、撮像された画像を処理することにより、マーカのＩＤを特定する。したがって、ＩＤと位置情報とを関連付けておけば、ユーザは、マーカからＩＤを取得するたびに現在位置を認識できる。
【特許文献１】特開平８−３００２７９号公報（段落００１１〜段落００１６、図１）
【特許文献２】特開２００４−３０３１３７号公報（段落００４４〜段落００５２、図１）
【非特許文献１】目崎祐史、外１名、「移動ロボットのための反射シールを用いたナビゲーション」、電子情報通信学会、コンピュータビジョン、平成４年１月24日、76−21、p.151−158
【非特許文献２】中里祐介、外２名、「再帰性反射マーカと赤外線カメラを用いたユーザの位置姿勢同定」、電子情報通信学会、技術研究報告、平成16年７月、IE2004-24、p.25−28
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載の位置検出装置は、特定な位置に設けられた照明（蛍光灯）の位置を検出するものなので、産業用ロボット等のライントレースには有効であるが、自律移動ロボットへ適用した場合には、ロボットの行動を制限してしまう。また、蛍光灯の代わりに、能動的に光を放出する物体を配置すると、システム全体のコストが大きくなる。
【０００９】
また、特許文献２に記載の位置検出装置は、自律移動可能なロボットによる正確な位置検出を可能とするが、移動領域の中で複数の場所を検出するためには、その場所に対応した複数のマーカ（あるいはスタンド）が必要であり、システム全体として多大なコストを要することとなる。
【００１０】
また、非特許文献１に記載の位置検出装置は、変更ポイントでコマンドを検出するものであり、予め移動軌跡が決定されている産業用ロボットに対しては有効であるが、自律移動ロボットへ適用した場合には、ロボットの行動を制限してしまう。なお、反射マークには、コマンドを格納できる記憶領域が必要であり、反射マークのコストが嵩んでしまう。
また、非特許文献２に記載のナビゲーションシステムは、マーカの検出位置と、実際のマーカ配置との誤差が数十cm以上もあり、誤差が大きいという問題がある。
さらに、天井等に位置特定用の部材（マーカ）を配置する必要のある従来の位置検出システムでは、当該位置検出システムを汎用化するために、マーカの配置に要する手間を低減したいという要望がある。
【００１１】
そこで、本発明では、前記した問題を解決し、移動領域の中で任意の位置を正確に検出できる移動体の自己位置検出装置および位置検出システムを提供することを目的とする。
また、移動領域の中で任意の位置を低コストで検出できる位置検出システムを提供することを他の目的とする。
また、移動領域の中で位置特定用の部材の配置に要する手間を低減しつつ、任意の位置を検出できる位置検出システムを提供することを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、本発明のうち請求項１に記載の移動体の自己位置検出装置は、少なくとも３個の再帰性反射部材と前記各再帰性反射部材を固定するための基材とを備えた位置特定用の少なくとも４つのマークが不規則配置で貼着された天井を有する移動領域を移動する移動体の自己位置検出装置であって、前記少なくとも４つのマークを含む天井に向かって赤外線を照射する赤外線照射手段と、前記照射された赤外線を反射した少なくとも３つのマークを撮像する撮像手段と、前記天井におけるマークの配置に関する情報と、前記移動領域の位置情報とを関連付けて記憶するマーク配置記憶手段と、前記撮像されたマークを画像処理することによって、前記再帰性反射部材に対応した少なくとも３個の画像をクラスタリングして１つのマークとして検出し、前記検出したマーク中の当該少なくとも３個の画像の中心座標をクラスタ代表点の座標として算出し、前記撮像された少なくとも３つ以上で前記天井に貼着された全マーク数未満の個数のマークを、当該個数のマークにおける互いの配置で特徴付けられるグループとして検出するマーク検出手段と、前記マーク配置記憶手段に記憶された前記マークの配置に関する情報を参照して、前記検出されたグループ内の前記クラスタ代表点の個数に応じて、前記天井に貼着された全マークを少なくとも４つのグループ候補に分け、前記グループ候補内の各マークの前記クラスタ代表点の互いの距離を距離データとしてそれぞれ求め、前記グループ候補内の前記クラスタ代表点間の各距離データと、前記検出されたグループ内の前記クラスタ代表点間の各距離データとを比較し、前記検出されたグループにおけるマークの配置と同一の配置を探索し、探索されたマークの配置に対応付けられた位置情報を前記移動体の現在位置として特定する現在位置特定手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
かかる構成によれば、移動体の自己位置検出装置は、撮像手段によって、赤外線を反射した複数のマークを撮像し、マーク検出手段によって、画像処理することによって、複数のマークをグループとして検出する。このグループは３個以上のマークから成る。そして、自己位置検出装置は、現在位置特定手段によって、検出したグループと、予め記憶されたグループとを比較することにより、検出したグループを構成するマークの位置を移動体の現在位置として特定する。ここで、マークは不規則配置されているので、最低３個という比較的少数のマークから構成されたグループを識別することができる。また、複数のマークに基づいて、移動体の現在位置を特定するので、１個のマークだけを用いる場合と比較して、正確に位置を検出できる。
【００１４】
また、請求項２に記載の移動体の自己位置検出装置は、請求項１に記載の移動体の自己位置検出装置であって、前記移動体の位置情報を時刻別に記憶する移動軌跡記憶手段と、前記現在位置特定手段で特定された位置情報を、前記移動軌跡記憶手段に格納する位置情報管理手段と、前記現在位置特定手段で現在位置が特定できない場合に、前記移動軌跡記憶手段に記憶された所定時刻の位置情報と、現在時刻とに基づいて、前記移動体の現在位置を推定する現在位置推定手段とをさらに備えることを特徴とする。
【００１５】
かかる構成によれば、移動体の自己位置検出装置は、位置情報管理手段によって、現在位置を移動軌跡記憶手段に時刻別に格納し、現在位置推定手段によって、過去に検出した自己の位置に基づいて、現在位置を推定することができる。ここで、推定方法は、任意であり、例えば、過去の２地点の情報を用いた線形予測によるものでもよいし、過去の３地点以上の情報を用いた曲線予測によるものでもよい。
【００１６】
また、請求項３に記載の移動体の自己位置検出装置は、請求項２に記載の移動体の自己位置検出装置であって、前記位置情報管理手段が、前記現在位置推定手段で推定された位置情報に基づいて、前記マーク配置記憶手段に記憶されたマークの配置に関する情報と、前記移動領域の位置情報とを更新することを特徴とする。
【００１７】
かかる構成によれば、移動体の自己位置検出装置は、マーク配置記憶手段に予め格納されたマークの配置に関する情報よりも、現在位置推定手段で推定された位置情報を優先させることが可能である。仮に、マークが天井から剥がれてしまった場合には、そのマークを含むグループの情報が使用できなくなるので、予め格納されている情報を更新しなければならない。しかしながら、自己位置検出装置は、位置情報管理手段によって、マーク配置記憶手段に記憶されたマークの配置に関する情報を自動更新できるので、仮にマークが剥がれたとしても継続して現在位置を正確に検出することができる。
【００１８】
また、請求項４に記載の移動体の自己位置検出装置は、請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の移動体の自己位置検出装置であって、
前記移動体が、駆動機構を有した２つの脚部と、前記脚部の駆動機構を制御する脚部制御手段と、前記脚部の駆動により変化した姿勢に関する情報である姿勢データを算出する姿勢データ算出手段とを備えた２足歩行可能なロボットであり、前記現在位置特定手段は、前記姿勢データに基づいて、前記マーク検出手段で検出されたグループにおけるマークの前記クラスタ代表点間の距離データを補正することを特徴とする。
【００１９】
かかる構成によれば、移動体の自己位置検出装置は、前記現在位置特定手段によって、検出されたグループにおけるマークのクラスタ代表点間の距離データを、ロボットの姿勢を反映して補正する。したがって、ロボットの基準となる姿勢において、撮像手段の位置や角度などのカメラパラメータを予め設定し、ロボットの姿勢が変化したときのカメラパラメータを姿勢データとして取得することにより、マークの配置を正確に求めることが可能となる。その結果、静止している場合だけではなく、移動中も正確な位置検出ができる。
【００２０】
また、請求項５に記載の移動体の位置検出システムは、請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の移動体の自己位置検出装置と、前記移動体の移動する移動領域の天井に不規則配置で貼着された位置特定用の少なくとも４つの複数のマークとを備える位置検出システムであって、前記マークは、少なくとも３個の再帰性反射部材と前記各再帰性反射部材を固定するための基材とを備えることを特徴とすることを特徴とする。
【００２１】
かかる構成によれば、位置検出システムにおいて、マークは、再帰性反射部材を備えるので、能動的に光を放出する部材や所定の情報を格納する記憶領域を備えた従来のマークと比較してコストを低減できる。また、位置検出システムにおいて、自己位置検出装置は、マーク検出手段によって、少なくとも３個の再帰性反射部材に対応した少なくとも３個の画像をクラスタリングして１つのマークとして検出するので、マークの誤検出を防止し、正確に位置を特定できる。
【００２４】
また、請求項６に記載の位置検出システムは、請求項５に記載の位置検出システムであって、前記マークは、前記基材が透明または半透明な部材で構成され、前記基材には、前記天井から前記マークを脱離するための孔部が設けられていることを特徴とする。
【００２５】
かかる構成によれば、位置検出システムにおいて、マークに設けられた孔部を比較的弱い力で引っ張ることにより、マークを剥がすことができる。また、剥がされたマークを再利用可能にきれいに剥がすことができる。さらに、基材は、透明または半透明なので、マークを貼着した後も目立たずに美観を損ねることがない。マークに設けられた孔部は、例えば、位置検出精度を向上させるために、マークの貼り付け位置を変更する場合に、マークを一旦剥がしてから再び貼り付ける場合に有用である。
【００２６】
また、請求項７に記載の位置検出システムは、請求項５または請求項６に記載の位置検出システムであって、前記天井において前記複数のマークをそれぞれ貼着すべき複数の位置に一斉に光を照射する投影機をさらに備えることを特徴とする。
【００２７】
かかる構成によれば、位置検出システムにおいては、マークを貼着する前に、投影機によって、複数のマークをそれぞれ貼着すべき複数の位置に、一度に光を照射する。投影機は、複数の孔が穿設された平面状または曲面状の照射面を有している。位置検出システムにおいては、マークの配置は不規則であるほど、マークのグループ識別が容易なので、照射面に穿設された複数の孔は、ランダムに配置されている。また、この位置検出システムにおいては、貼着の結果形成されるマーク配置（グループ）と、予め記憶すべきマーク配置（グループ）とを対応付ける必要があるので、投影機に穿設された複数の孔と天井の投影像とのマッチングが成されていることが好ましい。なお、前記した照射面は、球面または半球面であることが好ましい。
【発明の効果】
【００２８】
請求項１に記載の発明によれば、ランダムに配置された３個以上のマークから成るグループによってマークを検出するので、移動領域の中で任意の位置および向きを正確に検出できる。
請求項２に記載の発明によれば、現在の情報による画像処理から求められる位置情報と、過去の位置情報から推定される位置情報とを併用することで、移動領域の中で任意の位置を精度よく検出できる。
【００２９】
請求項３に記載の発明によれば、マークが天井から剥がれてしまったとしても継続して現在位置を正確に検出することができる。
請求項４に記載の発明によれば、ロボットの移動領域において、静止している場合だけでなく、移動中も正確な位置検出ができる。
【００３０】
請求項５に記載の発明によれば、移動領域の中で任意の位置を低コストで検出できる。
請求項６または請求項７に記載の発明によれば、移動領域の中でマークの配置に要する手間を低減しつつ、任意の位置を検出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、図面を参照して本発明の移動体の自己位置検出装置および位置検出システムを実施するための最良の形態（以下「実施形態」という）について、第１実施形態および第２実施形態に分けて詳細に説明する。
まず、第１の実施形態に係る位置検出部を備えたロボットを含む位置検出システムＡの全体構成について図１を参照して説明する。
【００３２】
（位置検出システムＡの構成）
図１は、本発明の実施形態に係る位置検出システムの構成図であり、（ａ）はロボット、（ｂ）はマークの一例を示している。
【００３３】
図１に示すように、位置検出システムＡは、ロボットＲと、このロボットＲの移動する移動領域の天井Ｆに不規則配置で貼着された位置特定用の複数のマークＭとを備える。ここで、天井Ｆの高さは、通常の天井高さ、例えば、４ｍ以下であることが好ましい。また、マークＭの間隔は、天井の高さ程度、例えば、２〜５ｍ程度が好ましい。なお、ロボットＲからマークＭまでの高さに関する情報（マーク高さ情報）は、既知であるものとする。
【００３４】
ロボットＲは、ここでは、自律移動型の２足歩行ロボットである。
ロボットＲは、頭部Ｒ１と、腕部Ｒ２と、脚部Ｒ３とを有しており、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３は、それぞれアクチュエータ等の駆動機構を有しており、この駆動機構により駆動され、自律移動制御部５０（図２参照）により２足歩行の制御がなされる。この２足歩行についての詳細は、たとえば、特開２００１−６２７６０号公報に開示されている。また、ロボットＲは、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２および脚部Ｒ３が接続された胴体部Ｒ４と、この胴体部Ｒ４の背面に設けられて位置検出部７０（図２参照）が少なくとも格納された背面格納部Ｒ５とを有している。
【００３５】
図１に示す位置検出システムＡにおいては、マークＭを天井Ｆに貼着するために投影機Ｋが利用される。投影機Ｋは、天井Ｆにおいて複数のマークＭをそれぞれ貼着すべき複数の位置に、一斉に光を照射するものである。この投影機Ｋは、光を投影するために、複数の孔がランダムに穿設された照射面を備えている。この照射面は、図１に示すように、半球面であることが好ましい。ここで、照射面の形状は、球面でもよく、さらには、平面状または曲面状であってもよい。また、投影機Ｋに穿設された複数の孔と天井の投影像とのマッチングが成されていることが好ましい。この投影機Ｋにより天井Ｆに投影像を形成すれば、マークＭを貼着すべき位置が明白なので、マークＭの配置に要する手間を低減することができる。なお、投影機Ｋは、天井ＦにマークＭを貼着した後は、移動領域から撤去される。
【００３６】
マークＭは、赤外線を反射可能に構成されており、例えば、図１（ｂ）に示すように、天井に貼着可能な基材Ｂと、基材Ｂの貼着面の裏である照射面上に配設された反射部材とを備える。本実施形態では、基材Ｂの形状は、図１（ａ）に示すように円形である。なお、基材Ｂの形状は、特に限定されるものではなく、図１（ｂ）に示すように三角形でもよいし、あるいは方形でもよい。
基材Ｂは、透明または半透明な部材で構成することが好ましく、例えば、ポリエチレン、ポリプロピレン等の合成樹脂から構成される。このように透明または半透明な部材で構成すれば、マークＭを貼着した後も目立たずに美観を損ねることがない。また、基材Ｂの貼着面に塗布される接着剤は、乾いたときに透明になれば種類が特に限定されるものではなく、例えば、シール用の通常の接着剤や糊である。
【００３７】
基材Ｂには、天井からマークＭを脱離するための孔部Ｑが設けられている。孔部Ｑは、マークＭを剥がすときに引っ張るために利用するものである。これは、例えば、位置検出精度を向上させるために、マークＭの貼り付け位置を変更する場合に、マークＭを一旦剥がしてから再び貼り付ける場合に利用される。これによって、剥がされたマークＭを再利用可能にきれいに剥がすことができる。なお、図１（ｂ）に示した孔部Ｑは、基材Ｂと一体に形成されているが、孔部Ｑは、基材Ｂと別体でも構わない。例えば、基材Ｂの端部に、透明または半透明な部材で構成された紐状の輪を設け、この輪を孔部として用いるようにしてもよい。
【００３８】
反射部材Ｈは、例えば、赤外線が照射された角度の方向に反射する再帰性反射部材から構成される。
本実施形態では、１つのマークＭにおいて３個の反射部材Ｈが設けられている。当該３個の反射部材Ｈは、図１（ｂ）に示すように、正三角形の各頂点の位置となるように配置されることが好ましい。なお、反射部材Ｈとして、１ｃｍ角ほどの大きさの再帰性反射部材を用いた場合には、基材Ｂの１辺（または直径）は５ｃｍほどであることが好ましい。また、１つのマークＭにおける反射部材Ｈの個数は４個以上でも構わない。
【００３９】
図２は、図１に示したロボットの構成を示すブロック図である。
ロボットＲは、無線通信によって基地局１と接続される。
基地局１は、ロボット専用ネットワーク２を介して管理用コンピュータ３と接続されている。この管理用コンピュータ３は、図示は省略するが所定のネットワークを介して、管理用コンピュータ３にコマンドやデータ等を入力するための端末等に接続されている。
ロボット専用ネットワーク２は、基地局１および管理用コンピュータ３等を接続するものであり、ＬＡＮなどにより実現されるものである。
【００４０】
管理用コンピュータ３は、ロボットＲを管理するものであり、基地局１、ロボット専用ネットワーク２を介してロボットＲの移動や発話などの各種制御を行うと共に、ロボットＲに対して必要な情報を提供する。ここで、必要な情報とは、ロボットＲの周辺の地図などがこれに相当し、これらの情報は、管理用コンピュータ３に設けられた図示しない記憶手段に記憶されている。
【００４１】
以下、ロボットＲについて詳細に説明する。
［ロボットＲ］
ロボットＲは、図２に示すように、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３、胴体部Ｒ４および背面格納部Ｒ５に加えて、これら各部Ｒ１〜Ｒ５の適所に、カメラＣ，Ｃ、スピーカＳ、マイクＭＣ、画像処理部１０、音声処理部２０、記憶部３０、制御部４０、自律移動制御部５０、無線通信部６０、位置検出部７０を有する。
さらに、ロボットＲは、ロボットＲの向いている方向を検出するジャイロセンサＳＲ１や、ロボットＲの存在する位置座標を取得するためのＧＰＳ受信器ＳＲ２を有している。
【００４２】
［カメラ］
カメラＣ，Ｃは、映像をデジタルデータとして取り込むことができるものであり、たとえば、カラーＣＣＤ(Charge-Coupled  Device)カメラが使用される。カメラＣ，Ｃは、左右に平行に並んで配置され、撮影した画像は画像処理部１０に出力される。このカメラＣ，Ｃと、スピーカＳおよびマイクＭＣは、いずれも頭部Ｒ１の内部に配設される。
【００４３】
［画像処理部］
画像処理部（画像処理手段）１０は、カメラＣ，Ｃが撮影した画像を処理して、撮影された画像からロボットＲの周囲の状況を把握するため、周囲の障害物や人物の認識を行う部分である。この画像処理部１０は、ステレオ処理部１１ａ、移動体抽出部１１ｂ、および顔認識部１１ｃを含んで構成される。
ステレオ処理部１１ａは、左右のカメラＣ，Ｃが撮影した２枚の画像の一方を基準としてパターンマッチングを行い、左右の画像中の対応する各画素の視差を計算して視差画像を生成し、生成した視差画像および元の画像を移動体抽出部１１ｂに出力する。なお、この視差は、ロボットＲから撮影された物体までの距離を表すものである。
【００４４】
移動体抽出部１１ｂは、ステレオ処理部１１ａから出力されたデータに基づき、撮影した画像中の移動体を抽出するものである。移動する物体（移動体）を抽出するのは、移動する物体が人物であると推定して、人物の認識をするためである。
移動体の抽出をするために、移動体抽出部１１ｂは、過去の数フレーム（コマ）の画像を記憶しており、最も新しいフレーム（画像）と、過去のフレーム（画像）を比較して、パターンマッチングを行い、各画素の移動量を計算し、移動量画像を生成する。そして、視差画像と、移動量画像とから、カメラＣ，Ｃから所定の距離範囲内で、移動量の多い画素がある場合に、人物があると推定し、その所定距離範囲のみの視差画像として、移動体を抽出し、顔認識部１１ｃへ移動体の画像を出力する。
【００４５】
顔認識部１１ｃは、抽出した移動体から肌色の部分を抽出して、その大きさ、形状などから顔の位置を認識する。なお、同様にして、肌色の領域と、大きさ、形状などから手の位置も認識される。
認識された顔の位置は、ロボットＲが移動するときの情報として、また、その人とのコミュニケーションを取るため、制御部４０に出力される。
【００４６】
［音声処理部］
音声処理部２０は、音声合成部２１ａと、音声認識部２１ｂとを有する。
音声合成部２１ａは、制御部４０が決定し、出力してきた発話行動の指令に基づき、文字情報（テキストデータ）から音声データを生成し、スピーカＳに音声を出力する部分である。音声データの生成には、予め記憶部３０に記憶している文字情報（テキストデータ）と音声データとの対応関係を利用する。なお、音声データは、管理用コンピュータ３から取得され、記憶部３０に保存される。
音声認識部２１ｂは、マイクＭＣから音声データが入力され、入力された音声データから文字情報（テキストデータ）を生成し、制御部４０に出力するものである。なお、音声データと文字情報（テキストデータ）との対応関係は、記憶部３０に予め記憶されている。
【００４７】
[記憶部３０]
記憶部３０は、例えば、一般的なハードディスク等から構成され、管理用コンピュータ３から送信された必要な情報（ローカル地図データ、会話用データなど）を記憶するものである。
【００４８】
[制御部４０]
制御部４０は、画像処理部１０、音声処理部２０、記憶部３０、自律移動制御部５０、無線通信部６０、位置検出部７０を統括制御するものである。
この制御部４０は、姿勢データ算出部４１を備えている。
姿勢データ算出部４１は、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３の配置に関する情報を自律移動制御部５０を介して取得し、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３の駆動により変化した姿勢に関する情報である姿勢データを算出するものである。算出された姿勢データは、位置検出部７０に出力される。
なお、図示は省略するが、制御部４０は、管理用コンピュータ３から取得したタスク実行命令に基づき、移動や発話等の所定のタスクを実行するための構成を備えている。
【００４９】
［自律移動制御部］
自律移動制御部５０は、頭部制御部５１ａ、腕部制御部５１ｂ、脚部制御部（脚部制御手段）５１ｃを有する。
頭部制御部５１ａは、制御部４０の指示に従い頭部Ｒ１を駆動し、腕部制御部５１ｂは、制御部４０の指示に従い腕部Ｒ２を駆動し、脚部制御部５１ｃは、制御部４０の指示に従い脚部Ｒ３を駆動する。
また、ジャイロセンサＳＲ１、およびＧＰＳ受信器ＳＲ２が検出したデータは、制御部４０に出力され、ロボットＲの行動を決定するために利用される。
【００５０】
［無線通信部］
無線通信部６０は、管理用コンピュータ３とデータの送受信を行う通信装置である。無線通信部６０は、公衆回線通信装置６１ａおよび無線通信装置６１ｂを有する。
公衆回線通信装置６１ａは、携帯電話回線やＰＨＳ(Personal  Handyphone  System)回線などの公衆回線を利用した無線通信手段である。一方、無線通信装置６１ｂは、IEEE802.11b規格に準拠するワイヤレスＬＡＮなどの、近距離無線通信による無線通信手段である。
無線通信部６０は、管理用コンピュータ３からの接続要求に従い、公衆回線通信装置６１ａまたは無線通信装置６１ｂを選択して管理用コンピュータ３とデータ通信を行う。
【００５１】
［位置検出部］
位置検出部（自己位置検出装置）７０は、主としてＧＰＳ受信器ＳＲ２でロボットＲの位置を検出することが困難な室内（移動領域）においてロボットＲの存在する位置を検出するものであり、赤外線照射部７１と、天面カメラ７２とを備えている。
赤外線照射部（赤外線照射手段）７１は、探索域、すなわち、複数のマークＭを含む天井Ｆに向かって赤外線を照射するものである。
天面カメラ（撮像手段）７２は、照射された赤外線を反射した複数のマークＭを撮像するものである。
【００５２】
図３は、図２に示した赤外線照射部と天面カメラとの配置を示す説明図である。
赤外線照射部７１および天面カメラ７２は、背面格納部Ｒ５（図１参照）の上部に設置される。この天面カメラ７２から天井Ｆまでの高さは予め位置検出部７０に入力されて位置検出処理に利用される。
【００５３】
赤外線照射部７１は、複数のＬＥＤ７１ａから構成されている。ＬＥＤ７１ａは赤外線を照射するものである。照射される赤外線の波長は例えば８３０ｎｍである。赤外線照射部７１は、ＬＥＤ７１ａとして、指向性の高い特性を有するＬＥＤと、指向性の低い特性を有するＬＥＤとを含んでいる。
【００５４】
天面カメラ７２は、カメラ本体７２ａとカメラレンズ７２ｂと備えている。
カメラ本体７２ａは、赤外線感度が高く、例えば、1024×768ピクセル（XGA）の高解像度を有するものであり、撮像された画像をマーク検出部７５（図４参照）に出力するものである。
カメラレンズ７２ｂは、例えば、１８０度近い画角を有する広角レンズである。このカメラレンズ７２ｂには、図示しないフィルタが装着される。このフィルタは、ＬＥＤ７１ａから照射される赤外線の波長がピークとなって、このピークの半値となる幅が相対的に狭くなるような特性を有する。
【００５５】
本実施形態においては、複数のＬＥＤ７１ａは、図３に示すように、カメラレンズ７２ｂの周囲に二重に配置されている。そして、二重に配置されている複数のＬＥＤ７１ａのうち、カメラレンズ７２ｂに接近した周囲には、指向性の低い特性を有するＬＥＤが複数配置されると共に、この指向性の低いＬＥＤ群の外側の周囲には、指向性の高い特性を有するＬＥＤ郡が配置されている。これにより、赤外線の投光特性を一様（均一）なものにすることができる。ここで、複数のＬＥＤ７１ａは、二重に限らず、カメラレンズ７２ｂの周囲に三重以上にわたって配置するようにしてもよく、外側ほど指向性が高いことが好ましい。
【００５６】
図４は、図２に示した位置検出部の構成の一例を示すブロック図である。
位置検出部７０は、赤外線照射部７１および天面カメラ７２に加えて、照射制御部７３と、撮像制御部７４と、マーク検出部７５と、マーク配置記憶部７６と、現在位置特定部７７と、探索範囲設定部７８とを備えている。
【００５７】
照射制御部７３は、探索範囲設定部７８で設定された探索範囲に赤外線を照射させるように赤外線照射部７１を制御するものである。
撮像制御部７４は、探索範囲設定部７８で設定された探索範囲を撮像させるように天面カメラ７２を制御するものである。この撮像制御部７４は、照射制御部７３と同期しており、赤外線照射部７１から赤外線が照射されるたびに、天面カメラ７２により探索範囲を撮像させることができる。なお、天面カメラ７２のカメラ本体７２ａ（図３参照）に撮像制御部７４の機能を備えるように構成してもよい。
【００５８】
マーク検出部（マーク検出手段）７５は、撮像されたマークＭを画像処理することによって、複数のマークを、３個以上の複数のマークにおける互いの配置で特徴付けられるグループとして検出する（マーク検出処理を行う）ものである。なお、マーク検出部７５の詳細は後記する。
【００５９】
マーク配置記憶部（マーク配置記憶手段）７６は、天井ＦにおけるマークＭの配置に関する情報として複数のマークＭからなるグループと、移動領域の位置情報とを関連付けて記憶するものである。
【００６０】
現在位置特定部（現在位置特定手段）７７は、マーク配置記憶部７６に記憶されたマークＭの配置に関する情報を参照して、検出されたグループにおけるマークの配置と同一の配置を有したグループを探索し、探索されたグループに対応付けられた位置情報をロボットＲの現在位置として特定するものである。この現在位置特定部７７は、探索結果のグループに属するマークＭのマークＩＤを探索範囲設定部７８に出力する。また、現在位置特定部７７は、姿勢データ算出部４１の出力する姿勢データに基づいて、マーク検出部７５で検出されたグループにおけるマークの配置に関する距離データを補正する。なお、現在位置特定部７７の詳細は後記する。
【００６１】
探索範囲設定部７８は、現在位置特定部７７から出力されるマークＩＤに基づいて、赤外線を照射する領域である探索範囲を算出することにより、探索範囲を設定し、照射制御部７３および撮像制御部７４に出力するものである。なお、探索範囲設定部７８は、探索範囲の算出にあたって、現在位置特定部７７を介して、マーク配置記憶部７６を参照する。
【００６２】
本実施形態では、探索範囲設定部７８は、予め入力（記憶）されている情報に基づいて、位置検出処理の開始および終了を制御する。例えば、初期値としての探索範囲が予め入力（記憶）されている場合、予め定められたスケジュールに従って処理を開始し、予め入力（記憶）されている終了条件が成立したと判断したときに処理を終了する。ここで、終了条件は、例えば、時刻や位置に基づいて定められる。なお、初期値（最初の探索範囲）が入力（記憶）されていなくても、現在位置特定部７７の出力するマークＩＤから探索範囲を算出することにより、処理を開始するように構成してもよい。
【００６３】
図５は、図４に示したマーク検出部および現在位置特定部の構成を示すブロック図である。
＜マーク検出部＞
マーク検出部７５は、図５に示すように、画像補正処理部１０１と、ノイズ除去部１０２と、ラベリング部１０３と、マーク特徴抽出部１０４と、マーク領域特定部１０５と、クラスタリング部１０６と、クラスタ代表点算出部１０７とを備えている。
画像補正処理部１０１は、天面カメラ７２からの出力に基づいて、入力画像に対して、カメラレンズ７２ｂの歪みによる補正を行ってから、ノイズ除去部１０２に出力するものである。
【００６４】
ノイズ除去部１０２は、画像補正処理部１０１から出力される赤外線画像を２値化した画像である２値画像を生成するものである。これにより、マークＭらしい領域（前景画像）と背景画像とを分離することにより背景ノイズを除去できる。ここで、２値画像を生成する方法は、例えば、入力画像の画素に関する値が所定のしきい値以上の場合に「１」、そうではない場合に「０」を付与する。例えば、輝度が所定値以上の画素を連結した領域に存在する画素数が、例えば７０ピクセル以上の場合に「１」を付与するようにしてもよい。このノイズ除去部１０２で生成された２値画像は、ラベリング部１０３およびマーク特徴抽出部１０４に出力される。
【００６５】
ラベリング部１０３は、ノイズ除去部１０２により背景ノイズが除去された２値画像の前景画像のうち、隣接する画素を連結して生成される領域（画像オブジェクト）に、識別するための識別情報（ラベル）を付与する（ラベリングする）ものである。ラベリング部１０３により付与されたラベルは、マーク特徴抽出部１０４に出力される。また、画像オブジェクトは、クラスタリング部１０６に出力される。
【００６６】
マーク特徴抽出部１０４は、入力される２値画像からマークＭとしてふさわしい画像オブジェクトを抽出するためのマーク特徴を画像の特徴量として抽出するものであり、図５に示すように、サイズ抽出部１１１と、密度抽出部１１２と、形状抽出部１１３とを備えている。
【００６７】
サイズ抽出部１１１は、入力される２値画像に含まれる各画像オブジェクトの画素数をラベルと共に、マーク領域特定部１０５に出力するものである。
密度抽出部１１２は、入力される２値画像に含まれる各画像オブジェクトの予め定められた微小領域に占める画素数の割合（密度）をラベルと共に、マーク領域特定部１０５に出力するものである。
形状抽出部１１３は、入力される２値画像に含まれる各画像オブジェクトのアスペクト比（縦横比）をラベルと共に、マーク領域特定部１０５に出力するものである。
【００６８】
マーク領域特定部１０５は、マーク特徴抽出部１０４から出力された各画像の特徴量（画素数、密度、縦横比の各値）が、予め定められたしきい値範囲にある画像オブジェクトを、マークＭの存在する領域の候補（マーク領域）として特定するものである。つまり、マーク領域特定部１０５は、画像オブジェクトをフィルタリングして、複数（９個以上）のマーク領域を抽出する。ここで、例えば、画素数が４〜５０ピクセルであり、かつ、密度が０．４以上であり、かつ、縦横比が０．８〜１．２である画像オブジェクトをマーク領域とすることが好ましい。なお、特定されたマーク領域のラベルと、特定されたマーク領域の個数（マーク個数）とは、クラスタリング部１０６に出力される。
【００６９】
クラスタリング部（クラスタリング手段）１０６は、３個の反射部材Ｈに対応した３個のマーク領域（画像）をクラスタリングした結果であるクラスタを１つのマークとして検出するものである。ここで、クラスタとは、マーク領域の大きさ（ピクセル値）が所定範囲であり、かつ、各マーク領域が互いに所定距離内にあり、かつ、各マーク領域の周囲には当該マーク領域を含む３個のマーク領域以外に同様なマーク領域が存在しないような３個のマーク領域で形成される。クラスタは複数（３個以上）検出される。これにより、白熱ランプや蛍光灯などが赤外線画像にマーク領域として映り込んだとしても、クラスタと比較したときにノイズとして除去することが可能となる。
【００７０】
本実施形態では、クラスタリング部１０６は、特定されたすべてのマーク領域（個数をｎとする）の中から、条件を満たすマーク領域をマーク（クラスタ）として求めるために、nＣ3個の組み合わせ（Combination）について、互いのマーク領域間の距離が所定値（例えば、３０〜５０ｍｍ）になるような３つのマーク領域の組合せをクラスタとする。ここで、求められたクラスタの個数をｋとする。なお、ｋは３以上の数値である。
【００７１】
クラスタ代表点算出部１０７は、クラスタリング部１０６で１つのマークとして検出されたｋ個のクラスタにそれぞれ含まれる３個のマーク領域の中心座標を、クラスタ代表点として求めるものである。つまり、ｋ個のクラスタ代表点からなるグループが１つ求められる。言い換えると、「ｋ個のマーク候補」からなるグループが１つ求められる。これを検出グループと呼ぶことにする。このクラスタ代表点算出部１０７で形成された検出グループの情報は、現在位置特定部７７に出力される。
【００７２】
＜現在位置特定部＞
現在位置特定部７７は、図５に示すように、処理対象抽出部１２１と、代表点距離算出部１２２と、グループ抽出部１２３と、位置情報抽出部１２４とを備えている。
【００７３】
処理対象抽出部１２１は、マーク配置記憶部７６に予め記憶されたｍ個のマークＭの配置に関する情報と、クラスタ代表点の個数ｋとに基づいて、mＰkの順列（Permutation）の個数だけのグループ候補を生成し、それらを演算処理の処理対象として抽出するものである。ここで、ｍは、移動領域の天井Ｆに設置されて予め登録されているマークＭの個数である。この処理対象抽出部１２１は、mＰkの順列の個数のグループ候補それぞれに、識別用のグループＩＤを付与する。また、当然ながら、これらグループ候補の１つ１つには、クラスタ代表点算出部１０７で形成された検出グループと同様にｋ個のクラスタ代表点が存在している。
【００７４】
代表点距離算出部１２２は、グループ候補に含まれるｋ個のクラスタ代表点の互いの距離（代表点距離）を求める。この代表点距離は、２個のクラスタ代表点を決めれば定まる幾何的な辺の長さに相当する。この代表点距離算出部１２２は、１つのグループ候補に対して、代表点距離をkＣ2の組合せの個数だけ求める。そして、代表点距離算出部１２２は、すべての処理対象（mＰkの順列の個数）のグループ候補についてそれぞれ、代表点距離を求める。なお、代表点距離算出部１２２は、検出グループに対しても、代表点距離をそれぞれ求めておく。
【００７５】
また、前記した代表点距離の個数は、一例であって、本発明はこれに限定されるものではない。実用的には、代表点距離の組合せは、膨大になる場合があるので、代表点距離算出部１２２は、着目するマークの近傍に存在する所定のマークを、着目するマークから所定のマークまでの距離が短い順に予めソートしておき、所定数の組合せのみを演算するようにしてもよい。このようにすることにより、演算処理による負荷を軽減することができる。
【００７６】
また、代表点距離算出部１２２は、姿勢データ算出部４１から入力される姿勢データに基づいて、代表点距離（距離データ）を補正する。なお、本実施形態では、代表点距離算出部１２２は、入力される脚部Ｒ３（図２参照）の姿勢データに基づいて、ロボットＲが静止しているか否かを判別し、ロボットＲが移動中であると判別した場合には、代表点距離に対して移動中の姿勢を反映した補正処理を実行し、静止していると判別した場合には、補正処理を実行しない。つまり、移動中の姿勢では、天面カメラ７２と天井との距離が変化してしまうが、このような移動中の場合には、その変化分が補正され、代表点距離を正確に求めることができる。なお、静止中であっても、頭部Ｒ１（図２参照）の駆動により、天面カメラ７２が基準位置からずれる場合には、それを反映した補正処理を実行するようにしてもよい。
【００７７】
グループ抽出部１２３は、すべてのグループ候補の中で、代表点距離と、検出グループの代表点距離との差が、所定値（例えば、５０ｍｍ）以下となるようなグループ候補を唯一のグループ候補としてマーク配置記憶部７６から抽出する。この抽出されたグループ候補が検出グループと同一であると見なされることとなる。この抽出されたグループ候補のグループＩＤ、すなわち、ｋ個のマークＩＤは、位置情報抽出部１２４および探索範囲設定部に出力される。
【００７８】
位置情報抽出部１２４は、マーク配置記憶部７６を参照して、取得したグループＩＤ（またはｋ個のマークＩＤ）に対応付けられた位置情報（現在位置情報）をロボットＲの現在位置として抽出し、制御部４０（図４参照）を介して、記憶部３０（図４参照）に格納するものである。格納された現在位置情報は、必要に応じてロボットＲの行動（発話、移動など）のために利用される。なお、現在位置情報を位置検出部７０（図４参照）における図示しない記憶部に格納するように構成してもよい。
【００７９】
［ロボットの移動動作］
図１に示した位置検出システムＡにおいて、ロボットＲは、制御部４０（図２参照）によって、無線通信部６０（図２参照）を介して管理用コンピュータ３（図２参照）から、移動を伴うタスク実行命令および地図情報を予め取得しておく。そして、ロボットＲは、スケジュールに従って、ロボットＲの現在位置（ホームポジション）から、移動領域内のタスク実行位置までの経路探索（例えばノード間の経路を探索）及び移動、タスクの実行、タスク終了位置からホームポジションまでの経路探索及び移動の各行動を順次実行する。ここで、ロボットＲは、移動に際しては、地図データを参照し、位置検出部７０（図２参照）によって、現在位置を検出しつつ、最短距離で目的地に到達する。
【００８０】
なお、位置検出にあたって、天面カメラ７２（図２参照）の校正が予め行われる。すなわち、位置検出部７０（図４参照）において、実空間（３次元）における任意の座標系において座標の値が既知の校正用画像を撮像したときに、例えば、天面カメラ７２の位置、カメラ向き、撮像素子やカメラレンズ７２ｂ（図３参照）の特性を含む各種のカメラパラメータを用いて、画像座標（２次元）に変換するための変換行列を求めておく。
【００８１】
（位置検出動作）
次に、位置検出部の動作について図６を参照（適宜図４参照）して説明する。図６は、図４に示した位置検出部による処理を示すフローチャートである。
位置検出部７０は、予め定められたスケジュールに従って、探索範囲設定部７８によって、初期値としての探索範囲が入力（記憶）されているか否かを判別する（ステップＳ１）。初期値としての探索範囲が入力（記憶）されていない場合（ステップＳ１：Ｎｏ）、位置検出部７０は処理を終了する。一方、初期値としての探索範囲情報が入力されている場合（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、探索範囲設定部７８は、設定されている探索範囲情報を照射制御部７３および撮像制御部７４に出力する。そして、位置検出部７０は、照射制御部７３によって、設定された探索範囲に向けて赤外線を照射するための制御を行い、赤外線照射部７１によって、探索範囲（天井）に赤外線を照射する（ステップＳ２）。また、位置検出部７０は、撮像制御部７４によって、赤外線の照射に同期して探索範囲を撮像させるように天面カメラ７２を制御し、天面カメラ７２によって、探索範囲（天井）を撮像する（ステップＳ３）。これにより、位置検出部７０は、赤外線を反射したマークＭを含む天井の赤外線画像を取得する。
【００８２】
ステップＳ２およびステップＳ３に続いて、位置検出部７０は、マーク検出部７５によって、マーク検出処理を行い（ステップＳ４）、現在位置特定部７７によって、現在位置特定処理を行う（ステップＳ５）。これらステップＳ４およびステップＳ５の詳細は後記する。そして、位置検出部７０は、現在位置特定部７７によって、マークＩＤを探索範囲設定部７８に出力すると共に、特定された現在位置情報を記憶部３０（図２参照）に格納する（ステップＳ６）。続いて、位置検出部７０は、探索範囲設定部７８によって、終了条件が成立したか否かを判別する（ステップＳ７）。終了条件が成立した場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、位置検出部７０は、処理を終了する。一方、終了条件が成立していない場合（ステップＳ７：Ｎｏ）、位置検出部７０は、探索範囲設定部７８によって、マークＩＤに基づいて探索範囲を新たに設定し（ステップＳ８）、ステップＳ２に戻る。
【００８３】
次に、図６に示した位置検出処理の詳細について図７を参照（適宜図５参照）して説明する。図７は、図６に示した位置検出処理の詳細を示すフローチャートであり、（ａ）はマーク検出処理、（ｂ）は現在位置特定処理をそれぞれ示している。
【００８４】
（マーク検出処理）
まず、図７（ａ）を参照して、前記したステップＳ４のマーク検出処理を説明する。
マーク検出部７５は、画像補正処理部１０１によって、天面カメラ７２からの出力に基づいて、入力画像に対して、カメラレンズ７２ｂの歪みによる補正を行う。そして、マーク検出部７５は、ノイズ除去部１０２によって、赤外線画像から２値画像を生成する（ステップＳ２１）。そして、マーク検出部７５は、ラベリング部１０３によって、２値画像の画像オブジェクトをラベリングし（ステップＳ２２）、マーク特徴抽出部１０４によって、サイズ、密度および形状に関するマーク特徴を画像の特徴量として抽出する（ステップＳ２３）。
【００８５】
続いて、マーク検出部７５は、マーク領域特定部１０５によって、画像オブジェクトをフィルタリングして複数のマーク領域を特定し（ステップＳ２４）、クラスタリング部１０６によって、特定されたマーク領域をクラスタリングする（ステップＳ２５）。このクラスタリングの結果、３個のマーク領域で形成されたクラスタが複数（例えば、ｋ個）検出される。そして、マーク検出部７５は、クラスタ代表点算出部１０７によって、ｋ個のクラスタ代表点を算出する（ステップＳ２６）。これにより、ｋ個のクラスタ代表点からなるグループ（検出グループ）が１つ求められる。
【００８６】
（現在位置特定処理）
次に、図７（ｂ）を参照して、前記したステップＳ５の現在位置特定処理を説明する。
前記したステップＳ２６に続いて、現在位置特定部７７は、処理対象抽出部１２１によって、天井に設置されたマークの個数ｍとクラスタ代表点の個数ｋとに基づく演算処理の処理対象を抽出する（ステップＳ３１）。これにより、mＰkの順列の個数だけのグループ候補が処理対象として抽出されることとなる。そして、現在位置特定部７７は、代表点距離算出部１２２によって、各グループ候補について、ｋ個のうち２個のクラスタ代表点を選択することで定められる代表点距離をそれぞれ算出する（ステップＳ３２）。ここで、代表点距離算出部１２２は、姿勢データ算出部４１から入力される姿勢データを適宜反映して、代表点距離を補正する。
【００８７】
続いて、現在位置特定部７７は、グループ抽出部１２３によって、各グループ候補と検出グループとを比較して、各グループ候補の中から、検出グループで算出された代表点距離と同様の代表点距離を有するグループを抽出する（ステップＳ３３）。これにより、検出グループを形成するｋ個のマークで形成される形状と、同様の形状のグループが抽出される。そして、現在位置特定部７７は、位置情報抽出部１２４によって、マーク配置記憶部７６から、抽出されたグループに属するマークの位置情報を抽出する（ステップＳ３４）。この抽出されたマークの位置情報、すなわち、現在位置情報によって、ロボットＲの現在位置が特定されることとなる。
【００８８】
[マーク検出処理の具体例]
図８は、天井におけるマークの配置例を示す説明図である。
天井Ｆにおけるマークの配置は、２次元位置座標で示される。図８では、Ｘ軸は、水平方向の左方を正としている。また、Ｙ軸は、垂直方向の上方を正としている。天井Ｆには、複数の蛍光灯８０１が設置されていると共に、複数のマークが不規則に貼着されている。図８には、その一部が示されている。すなわち、図８に示した天井Ｆには、蛍光灯８０１が、Ｘ軸方向に３個ずつ、Ｙ軸方向に２個ずつ合計６個設置されており、蛍光灯８０１の設置されていない箇所に、１４個のマーク（Ｍ１〜Ｍ１４）が貼着されている。
以下では、図８に示した４個のマーク（Ｍ９〜Ｍ１２）に着目して撮像された画像について、図９および図１０を参照して説明する。なお、図９および図１０では、図８に示したＸ軸およびＹ軸を時計方向に９０度回転させた向きでマークＭを表示している。
【００８９】
図９は、マーク領域を検出するまでに用いられる画像の一例を示す説明図である。
図９（ａ）は、マーク検出部７５のノイズ除去部１０２（図５参照）に入力する赤外線画像の一例を示す図である。入力画像には、図９（ａ）に示すように、蛍光灯に対応した長方形の画素領域９０１が４個存在する。図９（ａ）において、右の２個の画素領域９０１の間には、図８に示した４個のマーク（Ｍ９〜Ｍ１２）に対応した微小画素領域が１２個存在している。これらの微小画素領域は、マークに設けられた反射部材Ｈ（図１（ｂ）参照）に対応している。なお、図９（ａ）では、左の２個の画素領域９０１の間には、図８に示した２個のマーク（Ｍ５，Ｍ６）に対応した微小画素領域が６個存在しており、他に、図８に示したマークＭ４に対応した微小画素領域が３個存在している。
【００９０】
図９（ｂ）は、マーク検出部７５のノイズ除去部１０２（図５参照）で２値化された２値画像の一例を示す図である。２値画像には、図９（ｂ）に示すように、蛍光灯に対応した長方形の画像オブジェクト９０２が４個存在する。また、図８に示した４個のマーク（Ｍ９〜Ｍ１２）に設けられた反射部材Ｈ（図１参照）に対応した画像オブジェクトが１２個存在する。なお、他の画像オブジェクトは、同様に、図９（ａ）に示した画素領域に対応しているので説明を省略する。
【００９１】
図９（ｃ）は、マーク検出部７５のラベリング部１０３（図５参照）でラベリングされた画像の一例を示す図である。図９（ｃ）に示した画像は、各画像オブジェクトに識別用のラベルが付与されている点を除いて、図９（ｂ）に示した画像オブジェクトと同一のものである。例えば、蛍光灯に対応した４個の長方形の画像オブジェクト９０３には、それぞれを識別する異なるラベル（例えば、数字や文字列からなる）が付与されている。同様に、マークＭ１０の各反射部材Ｈに対応した３個の画像オブジェクト９０４，９０５，９０６には、それぞれを識別する異なるラベルが付与されている。以下、同様である。
【００９２】
図９（ｄ）は、マーク検出部７５のマーク領域特定部１０５（図５参照）で特定されたマーク領域の一例を示す図である。マーク領域特定部１０５（図５参照）によるフィルタリングの結果、図９（ｄ）に示した画像では、蛍光灯に対応した長方形の画像オブジェクトは、もはや存在しない。そして、マーク領域特定部１０５（図５参照）は、例えば、図８に示した４個のマーク（Ｍ９〜Ｍ１２）に設けられた反射部材Ｈに対応した画像オブジェクトの１つ１つを、マーク領域９０７として特定する。
【００９３】
仮に、マーク領域特定部１０５（図５参照）によるフィルタリングの結果、蛍光灯に対応した画像オブジェクトが存在していたとしても、マーク検出部７５のクラスタリング部１０６（図５参照）の処理によって、蛍光灯に対応した画像オブジェクトは除去されることとなる。このクラスタリング部１０６（図５参照）は、図９（ｄ）に示した密集したマーク領域９０７をクラスタとして検出する。例えば、図８に示した４個のマーク（Ｍ９〜Ｍ１２）が４個のクラスタとして検出されることとなる。
【００９４】
図１０は、現在位置を特定するまでに用いられる画像の一例を示す説明図である。
図１０（ａ）は、マーク検出部７５のクラスタリング部１０６（図５参照）で検出された４つのクラスタ（マークＭ９〜Ｍ１２）を示す図である（ｋ＝４）。
マーク検出部７５のクラスタ代表点算出部１０７（図５参照）は、各マークＭ９〜Ｍ１２にそれぞれ設けられた３個の反射部材Ｈの中心座標を、クラスタ代表点として求める。つまり、ｋ＝４個のクラスタ代表点からなる検出グループＧ1が求められる。
【００９５】
図１０（ｂ）は、天井に貼着されたマークの配置と一致したマーク配置マップの一例を示す図であり、マーク配置記憶部７６（図５参照）に記憶されたマークの配置に関する情報を視覚化したものに相当する。この例では、マーク配置マップは、全周囲を破線で囲む境界線上に１０個の頂点を有し、境界内部に、互いに実線で結合された４個の頂点からなる組ｇ1、および、３ないし５本の破線にそれぞれ結合された４個の頂点とを有している。これら合計１９個の頂点は、マークＭに対応したものである（ｍ＝１９の場合）。
【００９６】
このように、ｋ＝４、かつ、ｍ＝１４の場合には、現在位置特定部７７の処理対象抽出部１２１（図５参照）は、14Ｐ4の順列の個数だけのグループ候補を演算処理の処理対象として抽出することとなる。なお、図１０（ｂ）に示すマーク配置マップでは、そのグループ候補の一部のみ四角形として示している。
【００９７】
そして、現在位置特定部７７の代表点距離算出部１２２（図５参照）は、各グループ候補について代表点距離を4Ｃ2の組合せの個数（６個）だけ求める。具体的には、代表点距離算出部１２２（図５参照）は、各四角形の４本の辺および２本の対角線の長さをそれぞれ算出する。
【００９８】
そして、現在位置特定部７７のグループ抽出部１２３（図５参照）は、図１０（ａ）に示す検出グループＧ1にマッチしたグループ候補を抽出する。例えば、図１０（ｂ）に示すマーク配置マップの中では、４本の辺および２本の対角線の長さが最も類似した組ｇ1を同一のグループとして抽出することとなる。なお、形状そのもののパターンマッチングを実行するようにしてもよい。
【００９９】
第１実施形態によれば、ロボットＲの移動領域における位置情報と、移動領域の天井Ｆに貼着された最低３個のマークＭから構成されたグループとを関連付けて記憶しておき、画像処理により当該グループを識別することにより、ロボットＲの現在位置を特定することができる。また、１つのマークＭを３個の画像オブジェクトで形成されるクラスタとして検出するので、１個の画像オブジェクトだけを用いる場合と比較して、正確に位置を検出することが可能である。
【０１００】
（第２実施形態）
図１１は、図４に示した位置検出部の構成の別の例を示すブロック図である。
位置検出部７０Ａは、図１１に示すように、移動軌跡記憶部８０と、位置情報管理部８１と、現在位置推定部８２とをさらに備える点を除いて、図４に示した位置検出部７０と同様の構成なので、同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
【０１０１】
移動軌跡記憶部（移動軌跡記憶手段）８０は、ロボットＲの位置情報を時刻別に記憶するものである。
位置情報管理部（位置情報管理手段）８１は、現在位置推定部８２で推定された位置情報に基づいて、マーク配置記憶部７６に記憶されたマークの配置に関する情報と、移動領域の位置情報とを更新するものである。また、位置情報管理部８１は、現在位置特定部７７で特定された位置情報を、移動軌跡記憶部８０に格納する。
【０１０２】
現在位置推定部（現在位置推定手段）８２は、現在位置特定部７７でロボットＲの現在位置が特定できない場合に、移動軌跡記憶部８０に記憶された所定時刻の位置情報と、現在時刻とに基づいて、ロボットＲの現在位置を公知の推定方法で推定するものである。
本実施形態では、ロボットＲの現在位置が特定できない場合とは、天井ＦからマークＭが剥がれてしまった場合を想定している。また、公知の推定方法とは、例えば、過去の２地点の情報を用いた線形予測によるものでもよいし、過去の３地点以上の情報を２次曲線上に対応させる予測である曲線予測によるものでもよい。また、線形予測の場合には、カルマンフィルタ（Kalman filter）を適用してもよい。推定された現在位置（現在位置情報）は、位置情報管理部８１に出力される。なお、現在位置特定部７７は、この推定された現在位置情報に基づいてマークＩＤを抽出して探索範囲設定部７８に出力する。
【０１０３】
次に、位置検出部７０Ａの動作について図１２を参照（適宜図１１参照）して説明する。図１２は、図１１に示した位置検出部による処理を示すフローチャートである。
位置検出部７０Ａが実行するステップＳ４１〜ステップＳ４４の各処理は、図６のフローチャートに示したステップＳ１〜ステップＳ４の各処理と同一なので説明を省略する。
ステップＳ４４に続いて、位置検出部７０Ａは、現在位置特定部７７によって、現在位置特定処理を実行した結果、現在位置が特定できたか否かを判別する（ステップＳ４５）。現在位置が特定できた場合（ステップＳ４５：Ｙｅｓ）、位置検出部７０Ａは、位置情報管理部８１によって、特定された現在位置情報を移動軌跡記憶部８０に格納し（ステップＳ４６）、ステップＳ４９に進む。ここで、ステップＳ４９およびステップＳ５０の各処理は、図６のフローチャートに示したステップＳ７およびステップＳ８の各処理と同一なので説明を省略する。
【０１０４】
一方、現在位置が特定できない場合（ステップＳ４５：Ｎｏ）、位置検出部７０Ａは、現在位置推定部８２によって、移動軌跡記憶部８０に記憶された所定時刻の位置情報と、現在時刻とに基づいて、ロボットＲの現在位置を推定する（ステップＳ４７）。続いて、位置検出部７０Ａは、位置情報管理部８１によって、推定された現在位置情報で移動軌跡記憶部８０に格納された情報を更新し（ステップＳ４８）、ステップＳ４９に進む。
【０１０５】
位置検出部７０Ａは前記したように動作するので、ロボットＲが移動領域の同じコースを定期的に（例えば１日１回）移動する試行を行うことにより、マークＭが天井Ｆから剥がれたか否かを検出することが可能となる。また、ロボットＲは、ステップＳ４５でＮｏの場合に、無線通信部６０（図２参照）によって、マークＭが剥離した旨を管理用コンピュータ３に通知するようにしてもよい。
【０１０６】
また、現在位置が特定できない理由として、赤外線照射部７１や天面カメラ７２の故障、あるいは、画像処理等を実行するソフトウェアの不具合も考えられる。このようにロボットＲ側に原因がある場合を考慮して、次のような動作を実行するようにしてもよい。すなわち、ロボットＲは、位置が特定できなかった現在位置（第１ポイント）から、過去に当時の現在位置（位置座標）が特定できた場所（第０ポイント）まで一旦戻り、その場所（第０ポイント）において、位置検出部７０Ａによって、再び位置検出処理を実行して当時の現在位置が特定できたか否かを判別する。そして、この第０ポイントの位置が特定できれば、第１ポイントで位置が検出できなかった理由はマークＭの剥離である可能性が高いので、前記したステップＳ４７以降の処理を実行する。一方、第０ポイントの位置が特定できなければ、第１ポイントで位置が検出できなかった原因はロボット側にあると考えられる。このような場合には、例えば、ロボットＲは、不具合が発生した旨を管理用コンピュータ３に通知するようにしてもよい。
【０１０７】
なお、天面カメラ７２の撮像領域にマークＭが２個以下しか存在しなかった場合には、マーク検出部７５のクラスタリング部１０６が１つのマークとして検出するクラスタの個数（ｋ）は、２個以下となる。例えば、２個のマークＭしか検出できなかったときには、前記した代表点距離が１通りしかないため、検出グループと同一のグループ候補を探索するときに、類似したグループ候補が多数発見される。その結果、グループを誤認識する可能性が大きくなると考えられる。したがって、このような場合を、現在位置特定部７７でロボットＲの現在位置が特定できない場合の１つとして含めるようにしてもよい。
【０１０８】
第２の実施形態によれば、仮に、マークＭが天井Ｆから剥がれたり、登録されていないマークＭが貼着されたり、あるいは、有るはずのないマークが検出されてしまったりしたとしても、過去の位置情報から現在位置情報を推定できるので、継続して現在位置を検出することが可能となる。また、マーク配置記憶部７６に記憶されたマークの配置に関する情報を自動更新できるので、ユーザが正しい情報を入力する手間を省くことができる。
【０１０９】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は前記した各実施形態に限定されるものではない。例えば、各実施形態では、位置検出部７０（７０Ａ）が、２足歩行可能な自律移動型ロボットに備えられるものとして説明したが、これに限定されず、車輪で移動する自律移動型ロボット、産業用ロボット、自動車などの種々の移動体への応用も可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本発明の実施形態に係る位置検出システムの構成図であり、（ａ）はロボット、（ｂ）はマークの一例を示している。
【図２】図１に示したロボットの構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示した赤外線照射部と天面カメラとの配置を示す説明図である。
【図４】図２に示した位置検出部の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図４に示したマーク検出部および現在位置特定部の構成を示すブロック図である。
【図６】図４に示した位置検出部による位置検出処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は、図６に示した位置検出処理の詳細を示すフローチャートであり、（ａ）はマーク検出処理、（ｂ）は現在位置特定処理をそれぞれ示している。
【図８】天井におけるマークの配置例を示す説明図である。
【図９】マーク領域を検出するまでに用いられる画像の一例を示す説明図である。
【図１０】現在位置を特定するまでに用いられる画像の一例を示す説明図である。
【図１１】図４に示した位置検出部の構成の別の例を示すブロック図である。
【図１２】図１１に示した位置検出部による処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１１】
Ａ      位置検出システム
Ｒ      ロボット
Ｒ１    頭部
Ｒ２    腕部
Ｒ３    脚部
Ｒ４    胴体部
Ｒ５    背面格納部
Ｆ      天井
Ｍ      マーク
Ｂ      基材
Ｈ      反射部材
１      基地局
２      ロボット専用ネットワーク
３      管理用コンピュータ
１０    画像処理部
２０    音声処理部
３０    記憶部
４０    制御部
４１    姿勢データ算出部
５０    自律移動制御部
５１ａ  頭部制御部
５１ｂ  腕部制御部
５１ｃ  脚部制御部（脚部制御手段）
６０    無線通信部
７０    位置検出部（自己位置検出装置）
７１    赤外線照射部（赤外線照射手段）
７１ａ  ＬＥＤ
７２    天面カメラ（撮像手段）
７２ａ  カメラ本体
７２ｂ  カメラレンズ
７３    照射制御部
７４    撮像制御部
７５    マーク検出部（マーク検出手段）
７６    マーク配置記憶部（マーク配置記憶手段）
７７    現在位置特定部（現在位置特定手段）
７８    探索範囲設定部
８０    移動軌跡記憶部（移動軌跡記憶手段）
８１    位置情報管理部（位置情報管理手段）
８２    現在位置推定部（現在位置推定手段）
１０１  画像補正処理部
１０２  ノイズ除去部
１０３  ラベリング部
１０４  マーク特徴抽出部
１０５  マーク領域特定部
１０６  クラスタリング部（クラスタリング手段）
１０７  クラスタ代表点算出部
１１１  サイズ抽出部
１１２  密度抽出部
１１３  形状抽出部
１２１  処理対象抽出部
１２２  代表点距離算出部
１２３  グループ抽出部
１２４  位置情報抽出部
Ｃ      カメラ
Ｓ      スピーカ
ＭＣ    マイク
ＳＲ１  ジャイロセンサ
ＳＲ２  ＧＰＳ受信器
【図１】
0004448497.tif 000002
【図２】
0004448497.tif 000003
【図３】
0004448497.tif 000004
【図４】
0004448497.tif 000005
【図５】
0004448497.tif 000006
【図６】
0004448497.tif 000007
【図７】
0004448497.tif 000008
【図８】
0004448497.tif 000009
【図９】
0004448497.tif 000010
【図１０】
0004448497.tif 000011
【図１１】
0004448497.tif 000012
【図１２】
0004448497.tif 000013