(57)【要約】  【課題】坂道、金網等での消失物体の誤判定を防いで、異常検出能力を向上する。  【解決手段】検出部１１は、移動ロボット１が所定環境内を走行したときに環境内を走査して被測定物の位置情報を検出する。記憶部１５は、過去の走行の際の複数回の走査で毎回被測定物が検出された位置のみを既存物の存在位置として表す消失判定用の環境地図を記憶する。異常判定部１３は、現在の走行にて、消失判定用の環境地図における既存物の存在位置に被測定物が検出されなかったときに既存物が消失する消失異常が発生したと判定する。【選択図】  図２
2007206805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定環境内を走行手段により走行して該所定環境内の異常を判定する移動ロボットであって、
自己位置を認識する位置認識部と、
前記所定環境内を走査して被測定物の位置を検出する検出部と、
過去の走行の際の複数回の走査で毎回被測定物が検出された位置のみを既存物の存在位置として表す消失判定用の環境地図を記憶する記憶部と、
現在の走行にて、前記消失判定用の環境地図における前記既存物の存在位置に被測定物が検出されなかったときに既存物が消失する消失異常が発生したと判定する異常判定部と、
を備えたことを特徴とする移動ロボット。
【請求項２】
前記検出部は、走査信号を照射して被測定物で反射した前記走査信号を受信するセンサを備え、
更に、前記複数回の走査で前記走査信号が一度でも通過した位置を記録して、該位置を除外することにより前記走査信号が一度も通過していない位置を抽出し前記消失判定用の環境地図を作成する地図作成部を備えたことを特徴とする請求項１に記載の移動ロボット。
【請求項３】
前記異常判定部は、前記自己位置と前記検出部が検出した被測定物の位置とを結ぶ直線上に前記環境地図上の前記既存物の存在位置が記憶されている場合に、前記消失異常が発生したと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の移動ロボット。
【請求項４】
前記記憶部は、さらに、前記複数回の走査で被測定物が検出される場合と検出されない場合があった不確定的な既存物位置と前記既存物の存在位置を全既存物位置として表す侵入判定用の環境地図を記憶し、
前記異常判定部は、現在の走行にて検出される被測定物の位置情報に基づき、前記侵入判定用の環境地図を参照して、前記全既存物位置以外の位置に被測定物が検出されたときに物体が侵入する侵入異常が発生したと判定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の移動ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の環境内を走行する移動ロボットに関し、特に、異常検出性能の向上に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、所定の経路を移動しながら周囲の物体を検知する移動ロボットが供されてきている。この移動ロボットとしては、ロボットの進行方向や周囲に、レーザ光線や可視光線、超音波、赤外線などの各種探査信号を照射して対象物からの反射回帰信号を検知信号として受信する検知センサを設け、このセンサの入力により経路近傍の物体を検知するものが知られるところである。
【０００３】
このような移動ロボットとしては例えば特許文献１の無人搬送車が挙げられる。この無人搬送車は、検知センサとしてレーザ測距センサを備える。レーザ測距センサはレーザ光を走査して、物体表面で反射したレーザ光線を受光する。受光までの時間と照射方向から物体の相対的な位置が算出される。同文献の無人搬送車は、特に、既設物を設定した既設物マップを予め記憶しており、既設物を除外した検知領域の物体を障害物として検知するように構成されており、これにより、既設物を障害物として検知することを防止して、既設物以外の障害物を検知している。
【特許文献１】特開平９−６４３３号公報（図１等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来文献の既存物のマップを使って異常検知を行う構成では、下記例のような場合に誤判定が生じ得る。ここでは例として、所定の監視空間を巡回しながら異常を検出する監視用移動ロボットを考える。このような移動ロボットでは、監視空間への侵入物体検知だけでなく、監視空間に元々存在した物が持ち去られたことを検出する消失物体判定を行うことが求められる。しかし、既存物のマップを使うと、例えば下記の状況で消失物体判定に誤りが生じ得る。
【０００５】
図１は、移動ロボットの巡回経路に坂道がある場合を示している。巡回経路に坂道があると、同一の場所でも坂の途中や坂の前後、往路と復路ではレーザセンサにより測定される値が異なる。また、同一の場所でもレーザセンサの測定値が異なってしまう別の例としては、巡回経路に金網のようなフェンスがある場合が挙げられる。移動ロボットは移動しながら特定の周期（例えば３０ｍｓｅｃ）でレーザを走査して同一物を多数回にわたり測定するので、移動ロボットの傾き等の影響により、レーザセンサのビームが金網で反射されたり通り抜けたりし、その結果、同一の場所でも測定される値が異なってしまう。
【０００６】
これらの例のように、同一の場所でも状況によってレーザセンサの測定値が異なってしまうと、学習時に得られた測定点が既存物のマップに記憶されるが、巡回時には同一の場所で測定点が得られないといった事象が発生し得る。このような事象が発生すると、移動ロボットは、もともとあったものが持ち去れた、即ち消失が発生したと判定し、誤報を行ってしまうことになる。
【０００７】
図１の具体例をより詳細に説明すると、図１（ａ）は、移動ロボット２０１が巡回経路を往復する場合を示している。移動ロボット２０１は、レーザセンサで水平方向の物体を検出する。経路上には、レーザセンサの設置高さよりも高低差の大きい坂道２０２が存在する。この場合、往路の移動ロボット２０１には坂道２０２の像が見える。したがって、移動ロボット２０１が往路走行にて学習を行い、レーザセンサで測定された測定点を使って既存物のマップを作成すると、既存物のマップは、図１（ｂ）に示されるように、経路に沿った壁２０３に加えて、坂道２０２のライン２０４を含むことになる。
【０００８】
しかし、坂道２０２のライン２０４が見えるのは、移動ロボット２０１が往路を走行するときである。移動ロボット２０１が復路を走行するときは、坂道２０２のライン２０４の像は移動ロボット２０１には見えない。そのため、上記のような既存物のマップを使うと、移動ロボット２０１は、復路走行時に、元々存在した物が持ち去られたと判断し、消失物体判定を誤って行ってしまうことになる。
【０００９】
本発明は上記背景の下でなされたものであり、その目的は、上述の例のような誤判定を避けることができ、異常検出能力を向上できる移動ロボットを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の移動ロボットは、所定環境内を走行手段により走行して該所定環境内の異常を判定する。この移動ロボットは、自己位置を認識する位置認識部と、前記所定環境内を走査して被測定物の位置を検出する検出部と、過去の走行の際の複数回の走査で毎回被測定物が検出された位置のみを既存物の存在位置として表す消失判定用の環境地図を記憶する記憶部と、現在の走行にて、前記消失判定用の環境地図における前記既存物の存在位置に被測定物が検出されなかったときに既存物が消失する消失異常が発生したと判定する異常判定部と、を備えている。
【００１１】
上記発明によれば、移動ロボットは、過去の走行の際の複数回の走査で毎回被測定物が検出された位置のみを既存物の存在位置として表す消失判定用の環境地図を記憶する。このような消失判定用の環境地図を用いて消失異常の判定を行うことにより、坂道や金網のように同一の場所であっても条件によって検知結果が異なる状況でも、環境地図の既存物が異常判定で検出されないといった事態を回避できる。したがって、消失異常の誤判定を低減して、異常検出能力を向上できる。
【００１２】
前記検出部は、走査信号を照射して被測定物で反射した前記走査信号を受信するセンサを備えてよい。移動ロボットは、更に、前記複数回の走査で前記走査信号が一度でも通過した位置を記録して、該位置を除外することにより前記走査信号が一度も通過していない位置を抽出し前記消失判定用の環境地図を作成する地図作成部を備えてよい。この構成では、複数回の走査で走査信号が一度でも通過した位置が地図データに記録され、走査信号が一度でも通過した領域以外の部分が既存物の存在位置として記憶され、したがって上記処理により消失判定用の環境地図が好適に作成される。この構成は、移動ロボットの走行過程で走査信号が一度でも通過した領域を記録していけばよいので、本発明の消失判定用の環境地図を容易に作成することができる。
【００１３】
また、前記異常判定部は、前記自己位置と前記検出部が検出した被測定物の位置とを結ぶ直線上に前記環境地図上の前記既存物の存在位置が記憶されている場合に、前記消失異常が発生したと判定してよい。この構成により、自己位置と被測定物の位置とを結ぶ直線上に環境地図上で既存物の存在位置が記憶されているか否かといった簡単な判定によって、消失異常の有無を好適に判定できる。
【００１４】
また、前記記憶部は、さらに、前記複数回の走査で被測定物が検出される場合と検出されない場合があった不確定的な既存物位置と前記既存物の存在位置を全既存物位置として表す侵入判定用の環境地図を記憶してよい。前記異常判定部は、現在の走行にて検出される被測定物の位置情報に基づき、前記侵入判定用の環境地図を参照して、前記全既存物位置以外の位置に被測定物が検出されたときに物体が侵入する侵入異常が発生したと判定してよい。これにより、物体が侵入した異常も好適に判定できる。好ましくは、侵入判定用の環境地図が地図作成部によって作成されてよく、この地図作成部は、所定環境を少なくとも一度走行したときに検出部が被測定物を検出したすべての位置を既存物が存在する位置として記憶してよい。また、異常判定部は、侵入判定用の環境地図上における既存物の存在位置と異なる位置に検出部が被測定物を検出した場合に、侵入物体が存在する異常が発生したと判定してよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、上述のように過去の走行の際の複数回の走査で毎回被測定物が検出された位置のみを既存物の存在位置として表す消失判定用の環境地図を用いて消失異常の判定を行うので、消失異常の判定を精度よく行うことができ、異常検出能力を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態の移動ロボットを図面を参照して説明する。本実施の形態の移動ロボットは、監視区域内の所定経路を巡回しながらレーザセンサにて物体の侵入／消失などの異常の検出を行うものであり、警備用ロボットとして好適に使われる。移動ロボットは、異常を検出すると、遠隔の監視センタに撮像画像とともに異常信号を送出する。監視センタでは、異常信号を受信すると、受信した撮像画像が監視装置のモニタに表示され、監視員により異常が確認される。監視装置は、監視員の操作に従って移動ロボットを遠隔操作して異常対処を行う。
【００１７】
図２は、本実施の形態の移動ロボットの構成を示しており、図３は、移動ロボットが利用される環境である監視区域と移動ロボットの外観を示している。
【００１８】
図２に示すように、移動ロボット１は、移動手段３、移動制御部５、ガイド検出部７、自己位置検出部９、検知部１１、異常判定部１３、記憶部１５、通信部１７、撮像ユニット１９及びこれら各部を制御する制御部２１、さらに各部に電力を供給する電源部２３により構成される。以下に各部を説明する。
【００１９】
移動ロボット１は、図３（ｂ）に示すように４つの車輪を有し、それらのうちで右輪３１、左輪３３の２つが駆動輪として機能する。移動手段３は、右輪３１、左輪３３と左右輪を独立に駆動するモータ３５、３７で構成されており、左右輪の回転速度により直進走行速度および旋回走行速度が制御され、旋回方向も制御される。この左右輪の回転速度は移動制御部５により制御される。なお、左右独立に回転を制御する代わりに、舵角を制御して旋回速度を制御する方式が採用されてもよい。また、車輪駆動でなく、左右のクローラを独立に制御する方式が採用されてもよい。
【００２０】
ガイド検出部７は、移動経路上のガイド手段を検出する。ガイド手段は図３（ａ）に示されている。図示のように、予め設定された移動経路には、経路の全長にわたってガイド手段としての白線テープ１０１が固定的に設けられている。また、経路中の所定の地点には、白線テープ１０１とともに、地点指示手段としての指示マーカ１０３が固定的に設けられている。指示マーカ１０３は、白色矩形のマークであり、移動経路上に設定された区間の境界などの地点に設けられている。
【００２１】
ガイド検出部７は、白線検出カメラ４１と路面情報抽出部４３とで構成されている。白線検出カメラ４１は、路面を撮影可能な様に移動ロボット１の底面に設置されている。路面情報抽出部４３は、移動ロボット１のコンピュータによって実現され、画像処理を行う。路面情報抽出部４３は、エッジ抽出やハフ変換などの処理により、白線検出カメラ４１の撮影画像から、移動ロボット１の経路を誘導すべき白線テープ１０１、及び指示マーカ１０３を検出して制御部２１に出力する。
【００２２】
なお、ガイド検出部７は上記の構成に限定されない。ガイド検出部７は、磁気センサ、電磁誘導センサなどで構成されてもよい。この場合、ガイド検出部７は、移動経路に設置されたガイド手段としての磁気ガイドまたは電磁誘導ガイドを検出するように構成されてよい。ガイド手段及びガイド検出部は、設置する環境により選択できるようにすることが好ましい。また、経路上にガイド手段や地点指示手段を設けることなく、デッドレコニングやＧＰＳにより算出する位置情報に基づき、経路上の各地点が移動ロボット１により認識されてもよい。
【００２３】
移動制御部５は、駆動モータ３５、３７を制御するための手段である。移動制御部５は、ガイド検出部７による白線テープ１０１の検知出力に応じて、例えば周知のＰＩＤ制御などにより、白線テープ１０１に沿って移動するよう駆動モータ３５、３７を制御する。また、移動制御部５は、走行区間の検出に応じて、予め設定された経路情報に基づき移動速度を制御する。移動速度は予め区間毎に設定されて、経路情報の一部として記憶されている。また、移動制御部５は、特定地点の検出に応じて経路情報に従って一時的に走行を停止したりもする。
【００２４】
自己位置検出部９は、レゾルバ５１、５３と位置算出部５５とからなり、位置認識部として機能する。レゾルバ５１、５３はそれぞれモータ３５、３７に設置されており、モータ３５、３７のモータ回転軸の絶対位置を検出する。レゾルバ５１、５３は回転量検出部の一形態である。位置算出部５５は、移動ロボット１のコンピュータにより実現され、レゾルバ出力から得られるモータ回転軸の回転量から左右輪３１、３３それぞれの回転量を算出し、後述の環境地図上の現在の移動ロボット１の位置（Ｘ，Ｙ）と姿勢（移動ロボット１の向きθ）を算出する。この処理では、車輪回転量から走行距離と角度変化が求められ、これらの情報から各時点の位置と姿勢が捕捉される。また角度変化は両車輪回転量の差と車輪間隔（トレッド）から算出される。このような位置検出は、デッドレコニング（自律航法）として一般に知られる手法である。
【００２５】
また、位置算出部５５は、ガイド検出部７による指示マーカ１０３の検知出力に応じて、指示マーカ１０３の検知回数を計数し、経路情報に基づき現在の走行区間を検出するとともに、自己位置の補正などを行う。
【００２６】
検知部１１は、移動ロボット１が巡回を開始するときに作動して、移動ロボット１周辺の物体を検出する手段であり、本発明の検出部に相当する。検知部１１は、移動ロボット１の前方に向けて設置されたレーザセンサ６１から成り、レーザ発振器より照射されるレーザビームが光路上にある物体にて反射した際の反射光を受光する。検知部１１は、走査鏡とこの走査鏡を回転駆動する手段とによりレーザ発振器より発射されるレーザビームの照射方向を制御して、移動ロボット１の前方を含む所定の範囲を、例えば３０ｍｓｅｃの周期で空間走査している。
【００２７】
そして、検知部１１は、レーザビームの照射から反射光検出までの時間より算出される検知部１１とレーザビームを反射した物体（測定点）との距離と、回転駆動される走査鏡の角度とにより、レーザビームを反射した物体、即ちレーザビームを反射した測定点の相対位置を算出する。相対位置は、移動ロボット１を基準とした測定点の位置である。また、検知部１１は、所定時間以内に反射波が返ってこない場合には、レーザビームの照射可能な距離内に物体（測定点）がないと判断して、擬似データを記録する。擬似データは無限遠に相当する大きな値とし、測定点が得られなかったことを判別できるようにする。
【００２８】
記憶部１５は、移動ロボット１での各種処理に使用される情報を記憶している。記憶部が記憶する情報には、移動経路の情報を示した経路情報７１と、監視区域を二次元座標系で示した環境地図７３と、異常判定処理で用いられ検知部１１の測定結果を投票する投票テーブル７５と、位置算出部５５により算出された移動ロボット１の位置と姿勢とを含む現在位置情報７７とが含まれる。
【００２９】
経路情報７１としては、移動経路中の各区間（ある指示マーカから次の指示マーカまでの区間）の番号に対応して、予め測量した区間距離、区間の始点終点間の方位角の差（角度差）、各区間の走行速度、各指示マーカ上でのロボット動作などが記憶されている。経路情報では、区間番号が、該当区間までに検出されるべきマーカの数（検出回数）と対応付けられている。走行制御では、マーカ検出回数から区間番号が特定され、区間番号から経路情報を参照して走行速度やマーカ上での動作が特定される。
【００３０】
環境地図７３は、監視区域の地図情報であり、所定距離ごとにグリッドで仕切られており、各グリッドに識別番号が与えられている。グリッドサイズは、検知したい物体の分解能によって設定する。例えば５ｃｍ×５ｃｍ毎に仕切る場合は、５００ｍ四方の監視区域の環境地図は、１億個のグリッドに仕切られることとなる。
【００３１】
環境地図７３は、監視区域内の既存物の位置を表す地図である。環境地図７３は、移動ロボット１が過去に実際に巡回経路を走行したときの検知部１１を用いて取得された測定結果のデータである。すなわち、過去の走行で検知部１１のレーザセンサ６１が検知した被測定物についての情報が既存物の情報として環境地図７３内に記憶されている。
【００３２】
環境地図７３としては、下記のレイヤ１、レイヤ２の２つの環境地図が記憶されている。
（１）レイヤ１：レーザセンサ６１により測定点が得られた位置が記憶されているレイヤ。
（２）レイヤ２：レーザセンサ６１によるレーザビームが通過した位置が記憶されているレイヤ。
【００３３】
レイヤ１は、侵入物体検知のために利用される。レイヤ１は、移動ロボット１が走行し、レーザセンサ６１により一度でも測定点が得られた場合に、その測定点が得られた位置（グリッド）を既存物の位置として記憶しており、この既存物情報が、侵入物体判定に専用に使うために記憶されている。一方、レイヤ２は消失物体検知のために利用される。レイヤ２は、上記のように、移動ロボット１が走行しながらレーザビームを照射し、レーザビームが一度でも通過した位置（グリッド）のデータであり、このデータからは、レーザ通過領域の周囲は、レーザビームが一度も通過しなかった位置、即ち、レーザビームが毎回反射して測定点が得られた位置として特定され、このようなデータが消失物体判定に専用に使うために記憶されている。
【００３４】
上記のレイヤ１およびレイヤ２は本発明の侵入判定用の環境地図および消失判定用の環境地図にそれぞれ対応している。なお、本実施の形態では、上記２種の環境地図を表すのに、レイヤ１、レイヤ２という表現を用いているが、上記の２種の環境地図は積層構造に限られず、各々別々の環境地図として記憶されていてもよい。
【００３５】
また、環境地図は上述のように過去の走行の際の測定結果で作られるが、この点に関し、環境地図は、移動ロボット１が巡回監視の前に学習目的の走行を行ったときの測定結果から生成されてよい。また、環境地図は、前回の巡回監視の際の測定結果から生成されてもよい。どちらの場合も、環境地図は、過去の走行で得られた測定結果から作成された情報といえる。
【００３６】
上記２種の環境地図（レイヤ１、レイヤ２）については後述にて具体例を用いてさらに詳細に説明する。
【００３７】
投票テーブル７５は、検知部１１の測定結果に応じてグリッド毎に投票が行われるテーブルであり、記憶部１５は侵入物体判定用の投票テーブルと消失物体判定用のテーブルを各々持っている。投票テーブル７５の各グリッドは環境地図７３の各グリッドと対応している。各グリッドへの投票処理は後述するが、侵入物体判定用と消失物体判定用とでは判定内容の相違に応じて投票処理も異なっている。
【００３８】
現在位置情報７７は、位置算出部５５により算出された環境地図上の移動ロボット１の現在の位置と姿勢である。
【００３９】
異常判定部１３は、検知部１１より入力された測定点に基づき、環境地図７３を用いて侵入物体／消失物体の有無を判定する。概略としては、異常判定部１３は、レイヤ１と測定結果を比較して、正常時に検出されない被測定物を検出すると、既存物以外の物体が侵入した侵入異常が発生したと判定する。また、異常判定部１３は、レイヤ２と測定結果を比較して、正常時には通過しない領域をレーザビームが通過した場合に、既存物が消失する消失異常が発生したと判定する。侵入または消失が判定されると、通信部１７より異常信号を出力し、また、移動制御部５は制御部２１に制御されて移動ロボット１の移動の停止や減速、侵入物体の回避や追跡などの決められた処理を行う。
【００４０】
異常判定部１３は、投票部８１、物体判定部８３、および評価点算出部８５を含んでいる。投票部８１は、検知部１１の測定結果に応じた投票処理を投票テーブルのグリッドに対して行う。投票処理では、投票すべきグリッドが環境地図７３を参照して特定され、投票テーブルの該当グリッドに投票値が加算される。物体判定部８３は、投票テーブルにおけるグリッド毎の投票値に基づいて、物体の有無を判定する。評価点算出部８５は、物体判定部８３で判定された物体に関して、異常判定のための評価点を算出する。異常判定部１３は、評価点が所定の値以上になると異常が発生したと判定する。
【００４１】
撮像ユニット１９は、移動ロボット１に搭載されて周囲を撮像する手段である。撮像ユニット１９は、例えば、図３（ｂ）に示されるように、ロボット上部のハウジングに収納された６つのカメラを備える。これらカメラが異なる方向を向けられており、水平方向の３６０度の視野が確保される。撮像ユニット１９の画像は記憶部１５にバッファされて通信部１７から監視センタへ送られる。
【００４２】
通信部１７は、遠隔の監視センタと信号を送受信する無線通信手段である。通信部１７は、異常判定部１３が侵入または消失の異常を検知した場合に、遠隔の監視センタに無線等で異常信号を出力する。また、通信部１７は、撮像ユニット１９が撮像した画像と自己位置検出部９が検出した移動ロボット１の自己位置を遠隔の監視センタに送信し、監視センタから受信した制御コマンドを制御部２１に入力する。
【００４３】
制御部２１は、上述した移動ロボット１の各部構成を制御する手段であり、ＣＰＵ等を備えたコンピュータで構成される。なお、上述した各部構成で、コンピュータ処理可能なものも同コンピュータで実現されてよい。例えば、路面情報抽出部４３や、位置算出部５５、異常判定部１３、移動制御部５などは同コンピュータで実現されてよい。また、記憶部１５は、同コンピュータのメモリおよび外部記憶装置などで実現されてよい。
【００４４】
次に、本実施の形態に係る移動ロボット１の動作を説明する。ここでは主として異常判定に関する動作を説明する。概略としては、移動ロボット１は過去の学習走行で得られた測定結果から作成した環境地図を記憶し、そして、巡回時に得られた測定結果と記憶されている環境地図を比較して異常判定を行う。環境地図を作成するための過去の学習走行とは、学習だけを目的とした走行でもよく、または、過去に行われた巡回監視走行でもよいが、下記の例では前者の学習目的の走行が行われる。以下では、環境地図を作成して記憶する処理と、環境地図を用いて巡回走行と異常判定を行う処理とに分けて、移動ロボット１の動作を説明する。
【００４５】
図４は、環境地図を取得するときの移動ロボット１の動作を示すフローチャートである。図４の処理は、制御部２１の制御下で、制御部２１を含む移動ロボット１の各部構成によって行われる。制御部２１は本発明の地図作成部として機能するもので、以下のように、検知部１１の測定結果に応じたデータを記憶部１５の環境地図７３に記録していき、これにより環境地図７３を作成する。
【００４６】
図４において、制御部２１は、記憶部１５における環境地図７３のレイヤ１（侵入物体検知用）の全てのグリッドとレイヤ２（消失物体検知用）の全てのグリッドを初期化し（Ｓ１）、移動ロボット１に巡回経路に沿って走行を開始させる（Ｓ２）。そして、制御部２１は、検知部１１にてレーザセンサ６１の走査が実行されたか否かを判定する（Ｓ３）。レーザセンサ６１で走査を行なうことにより測距データが得られる。測距データは、前方の所定範囲Ｗ°を所定の角度間隔Ｓ°でレーザセンサ６１が走査した測定結果として得られ、Ｄ（ｎ）（ｎ＝０，１，２，３・・・Ｎ）で表される。Ｄ（ｎ）は被測定物までの距離であり、ｎは、Ｓ°おきの照射方向に順次付けられる番号であり、Ｎ＝Ｗ／Ｓである。例えば、１８０度の範囲を０．５度間隔で測距データを取得すると、３６１個の距離値が得られる。これらの３６１個の距離のセットが、一つの測距データになる。ステップＳ３でレーザセンサ６１の走査が実行されていればステップＳ４に進み、実行されていなければステップＳ８に進む。
【００４７】
ステップＳ４では、移動ロボット１は、自己位置検出部９より移動ロボット１の自己位置として、位置と姿勢のデータ（Ｘｒ，Ｙｒ，θｒ）を取得する。（Ｘｒ，Ｙｒ）が環境地図上での位置座標であり、θｒが姿勢（向き）である。
【００４８】
次に、移動ロボット１は、ステップＳ３で得られた測距データＤ（ｎ）を、ステップＳ４の自己位置データ（Ｘｒ，Ｙｒ，θｒ）を用いて直交変換し、環境地図上での座標（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））を算出する（Ｓ５）。ここで、測距データＤ（ｎ）では、測定点のデータが、移動ロボット１を基準とした相対位置データ（距離と角度）である。そこで、このステップＳ４では、測距データＤ（ｎ）に測定点があれば、それら測定点の各々の相対位置が、移動ロボット１の自己位置データ（Ｘｒ，Ｙｒ，θｒ）を用いて直交変換されて、環境地図上での各測定点の絶対位置座標（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））が算出される。
【００４９】
移動ロボット１は、ステップＳ５で求めた測定点がレーザセンサ６１の有効到達距離、即ち、レーザビームがその性能上、有効な測距データを得られる最大距離内で算出される場合に、その座標（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））に対応するレイヤ１のグリッドに“１”を記録する（Ｓ６）。
【００５０】
さらに、移動ロボット１は、ステップＳ４で取得した自己位置の座標（Ｘｒ，Ｙｒ）から、ステップＳ５で算出した測定点の座標（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））までのライン上に位置するレイヤ２のグリッドに“１”を記録する（Ｓ７）。この処理は、自己位置から照射されて物体で反射して返ってくる間にレーザビームが通過した領域のグリッドを記録していることになる。
【００５１】
なお、測定点の反射データが得られなかった場合は、レーザセンサ６１の有効到達距離までをレーザビームが通過したとして、通過領域に対応するレイヤ２のグリッドに１を記録する。
【００５２】
ステップＳ４〜Ｓ７の処理は、レーザセンサの走査における各々の照射方向で得られた測距データに対して行われる。
【００５３】
ステップＳ３でレーザセンサの走査が実行されないとき、あるいは、ステップＳ７で環境地図への記録が行われた後、移動ロボット１は、全経路の巡回を終了したか否かを判定する（Ｓ８）。ステップＳ８の判定は、経路終点の指示マーカ１０３が検出されたか否かに基づいて判定される。巡回経路が終了してなければ（Ｓ８、Ｎｏ）、処理はステップＳ３に戻る。巡回経路が終了していたら（Ｓ８、Ｙｅｓ）、移動ロボット１は、レイヤ１およびレイヤ２の全グリッドの情報を保存して処理を終了する。
【００５４】
図５は、上記の処理を概念的に示している。上記の処理では、移動ロボット１は、レーザセンサ６１を使って、既設物Ｐの移動ロボット１に対する相対位置（距離、角度）を検出する。この相対位置が、移動ロボット１の自己位置（Ｘｒ，Ｙｒ，θｒ）を使って、環境地図上での既設物測定点の絶対位置座標（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））に変換される。
【００５５】
そして、レイヤ１には、測定点の位置座標（ＸＰ（ｎ），Ｙｐ（ｎ）に対応するグリッドに“１”が記録される。レイヤ２には、移動ロボット１の現在位置（Ｘｒ，Ｙｒ）から、測定点の位置座標（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））までの間にあるグリッドに“１”が記録される。
【００５６】
上記の動作が、移動ロボット１の走行過程で繰り返し行われる。これにより、レイヤ１には、一度でも既存物が測定されたすべてのグリッドが記録される。一方、レイヤ２には、一度でもレーザビームが通過できたすべてのグリッドが記録されることになる。即ち、ある位置で一度既存物が測定されたとしても、異なるタイミングの走査で同じ地点をレーザビームが通過した場合、レイヤ２には既存物位置として記録されない。結果として、同じ位置を複数回走査したとき、毎回既存物が測定されたグリッドのみが既存物位置としてレイヤ２に記録されることになる。
【００５７】
図６は、上記の処理で作成される環境地図の例を示している。図６（ａ）は、監視領域の平面図であり、図６（ｂ）、図６（ｃ）は、環境地図における侵入物体検知用のレイヤ１、消失物体検知用のレイヤ２をそれぞれ示している。
【００５８】
図６（ａ）の例では、監視領域内に金網Ｐ１が含まれている。移動ロボット１が経路を走行しながら繰り返しレーザ走査を行うと、移動ロボット１の位置や傾き等によって、金網部分が測定される場合と、測定されない場合がある。測定されない場合は、レーザビームが金網を通り抜けて後ろの壁面Ｐ２が測定される。
【００５９】
このような場合、図６（ｂ）の侵入物体検知用のレイヤ１には、金網Ｐ１と壁面Ｐ２の両方の測定点が記録される。レイヤ１は、一度でも測定された全部の測定点を記録するからである。一方、消失物体検知用のレイヤ２は、一度でもレーザビームが通過した領域を記録するため、図６（ｃ）に示されるように、金網Ｐ１の部分は記録されないことになる。図６（ｃ）では、斜線部分が、レーザビームの通過が記録された部分である。
【００６０】
図７は、環境地図のもう一つの例を示している。図７（ａ）は、監視領域を側方から見た図であり、図７（ｂ）、図７（ｃ）は、環境地図における侵入物体検知用のレイヤ１、消失物体検知用のレイヤ２をそれぞれ示している。
【００６１】
図７（ａ）の例では、監視領域内に坂道Ｑ１が含まれている。移動ロボット１が坂道Ｑ１を往復する過程で、水平方向に対してレーザ走査を行ったとする。移動ロボット１は、往路では、坂道Ｑ１を登る手前で、坂道Ｑ１の中腹部分Ｑ２の地面を検出する。また、移動ロボット１が復路で逆向きに走行して坂道Ｑ１を下るときには、下り途中に坂道Ｑ１の下の平坦部分Ｑ３の地面を検出する。
【００６２】
このような場合、図７（ｂ）の侵入物体検知用のレイヤ１には、往路のみで得られる地点Ｑ２の地面に対応するラインＬ１と、復路のみで得られる地点Ｑ３の地面に対応するラインＬ２との両方が測定されて、記録される。一方、消失物体検知用のレイヤ２は、図７（ｃ）に示されるようにラインＬ１、Ｌ２は記録されず、ラインＬ１、Ｌ２の位置も斜線で示すようにレーザビームが通過した場所として記録される。
【００６３】
なお、図７の例において、坂道Ｑ１の上にある経路脇の物体Ｑ４は移動物体１の走行方向等に拘わらず常にレーザ走査で検出されるので、物体Ｑ４はレイヤ１でもレイヤ２でも記録されている。ただし、レイヤ１では、物体表面の位置に対応するグリッドが記録されるのに対して、レーザ不通過領域を記録するレイヤ２では、物体を取り囲むグリッドが記録される。
【００６４】
以上に本実施の形態の環境地図７３について説明した。上記の環境地図７３において、消失物体検知用のレイヤ２は、上記のように、レーザビームが一度でも通過した位置（グリッド）のデータである。このデータからは、レーザ通過領域（図６（ｃ）、図７（ｃ）の斜線部分）の周囲グリッドが、レーザビームが１度も通過しなかった、即ち走査を行う度に毎回既存物の測定点が得られた位置として特定される。したがって、レイヤ２の地図情報は、同一領域を複数回測定したときの全ての測定で測定点が得られた位置を既存物として記憶した地図といえる。
【００６５】
ここで、複数回の走査で既存物が検出される場合と検出されない場合があった位置を、本発明では「不確定既存物位置」と呼ぶ。不確定既存物位置は、移動ロボット１の位置や傾きで測定結果が異なる位置であり、図６の金網や図７の坂道及び坂下の一部は不確定既存物位置に相当する。一方、複数回の走査で毎回既存物が検出される位置を、「確定既存物位置」という。上記のレイヤ２は、不確定既存物位置を除外して確定既存物位置を表す地図といえ、本発明の消失判定用の環境地図に相当する。これに対して、レイヤ１は、不確定既存物位置と確定既存物位置の両方を含んだ全既存物位置を表す地図情報といえ、本発明の侵入判定用の環境地図に相当する。
【００６６】
また、上記の説明では、侵入物体検知用のレイヤ１の環境地図と、消失物体検知用のレイヤ２の環境地図が別々に説明された。しかし、実際のシステムでは、これら２種の環境地図の情報が一体化されていてよい。具体的には、図５の例を参照すると、環境地図の一つ一つのグリッドが、複数ビット（例えば１０ビット）の情報を有する。複数ビットのうちの１つのビットに、レイヤ１の情報（“１”または“０”）が記録される。また、別のビットに、レイヤ２の情報（“１”または“０”）が記録される。これにより、一つの環境地図データが、２種の環境地図として利用できる。
【００６７】
次に、図８を用いて、巡回監視時の動作を説明する。図８の処理は、制御部２１の制御下で、制御部２１を含む移動ロボット１の各部構成によって行われる。移動ロボット１は、侵入物体判定用の投票テーブルおよび消失物体判定用の投票テーブルを初期化し（Ｓ２１）、巡回経路に沿って走行を開始する（Ｓ２２）。そして、制御部２１は、検知部１１にてレーザセンサ６１の走査が実行されたか否か判定する（Ｓ２３）。ステップＳ２３でレーザセンサ６１の走査が実行されればステップＳ２４に進み、実行されなければステップＳ３１に進む。
【００６８】
ステップＳ２４では、移動ロボット１は、自己位置検出部９より移動ロボット１の自己位置として、位置と姿勢のデータ（Ｘｒ，Ｙｒ，θｒ）を取得する。
【００６９】
さらに、移動ロボット１は、ステップＳ２３で得られたレーザセンサ６１の走査結果に、測定点の反射データがあるか否かを判定し（Ｓ２５）、測定点が無ければ（Ｓ２５、Ｎｏ）、ステップＳ２９へ進む。これは、測定点が無い場合、即ちすべてのデータが疑似データの場合には侵入物体判定の必要が無く、消失物体判定のみを行えばよいからである。
【００７０】
移動ロボット１は、ステップＳ２５で測定点があれば、測定点の座標変換を行う（Ｓ２６）。ここでは、移動ロボット１の位置と姿勢（Ｘｒ，Ｙｒ，θｒ）に基づき、測定点が直交変換されて、環境地図上での測定点の位置座標（Ｘｐ，Ｙｐ）が算出される。これにより、移動ロボット１を基準にした測定点の相対位置が、環境地図上の絶対位置に変換される。
【００７１】
次に、異常判定部１３が、レイヤ１の環境地図を用いて侵入物体判定処理を行う（Ｓ２７）。ここでは、後述のように侵入物体の判定のための評価点が算出され、そして、異常判定部１３は、ステップＳ２７で侵入物体判定処理を行なった結果得られた評価点から侵入物体の有無を判定する（Ｓ２８）。評価点が侵入物体判定用の所定の判定基準値以上であれば、侵入物体が有ると判定され、判定基準値未満であれば侵入物体が無いと判定される。侵入物体が有れば（Ｓ２８、Ｙｅｓ）、移動ロボット１の移動を停止し（Ｓ３２）、監視センタへ異常警報を出力する（Ｓ３３）。侵入物体判定の詳細は後述する。
【００７２】
侵入物体が無ければ（Ｓ２８、Ｎｏ）、またはステップＳ２５で測定点が測距データ中に無ければ、異常判定部１３は、レイヤ２の環境地図を用いて消失物体判定処理を行う（Ｓ２９）。ここでは、消失物体に関する評価点が計算される。異常判定部１３は、ステップＳ２９で消失物体判定処理を行った結果得られた評価点から消失物体の有無を判定する（Ｓ３０）。評価点が消失物体判定用の所定の判定基準値以上であれば、物体消失が発生したと判定され、判定基準値未満であれば物体消失が発生していないと判定される。消失物体が有れば（Ｓ３０、Ｙｅｓ）、移動ロボット１の移動を停止し（Ｓ３２）、異常警報を出力する（Ｓ３３）。消失物体判定の詳細は後述する。
【００７３】
消失物体が無ければ（Ｓ３０、Ｎｏ）、移動ロボット１は、全経路の巡回を終了したか否かを判定する（Ｓ３１）。巡回経路が終了していなければステップＳ２３に戻り、巡回経路が終了していたら、移動ロボット１は処理を終了する。ステップＳ３１の判定は、経路終点の指示マーカ１０３が検出されたか否かに基づいて判定される。
【００７４】
次に、図８のステップＳ２７における侵入物体判定処理とステップＳ２９における消失物体判定処理について、図９および図１０を参照して説明する。これらの処理では、侵入物体判定および消失物体判定についての投票と評価点算出が、異常判定部１３によって行われる。図９は侵入物体判定処理のフローチャートであり、図１０は消失物体判定処理のフローチャートである。
【００７５】
図９において、異常判定部１３は、物体からの反射データである測定点 （Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））がレイヤ１に既設物として記録されているものか、侵入物体によるものかを調べるため、記憶部１５に記憶された環境地図７３のレイヤ１の情報を参照し、測定点に対応するレイヤ１のグリッドを探索し（Ｓ３０１）、レイヤ１の対象グリッドが“値１”を持つか否か判定する（Ｓ３０２）。レイヤ１の“値１”は、既に説明したように、レイヤ１の作成時に一度でも測定点が得られたグリッドを示す。レイヤ１の対象グリッドに“値１”が記録されていなければ、侵入物体の可能性が有るので、異常判定部１３の投票部８１が、侵入物体判定用の投票テーブルにおける該当グリッド（測定点 （Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））に対応するグリッド）に得点１を投票し（Ｓ３０３）、ステップＳ３０４に進む。ステップＳ３０２の判断で該当グリッドが“値１”を持っていれば（Ｓ３０２、ＹＥＳ）、処理対象の測定点が既存物であるので、投票テーブルへの投票は行わず、ステップＳ３０４に進む。
【００７６】
ステップＳ３０４では、異常判定部１３は、同一回のレーザ走査において得られた全ての測定点の処理を終えたか否かを判定する。他に測定点があれば（Ｓ３０４、Ｎｏ）、処理はＳ３０１に戻り、次に測定点の判定と投票が繰り返される。
【００７７】
ステップＳ３０４の判定ですべての測定点についての処理が終了していれば（Ｓ３０４、Ｙｅｓ）、異常判定部１３の物体判定部８３が、侵入物体判定用の投票テーブルの投票値が１以上のグリッドの連続した領域を侵入候補領域Ｇａ（ｉ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）としてラベリングする（Ｓ３０５）。これにより連続領域である物体が検出される。又、連続領域を抽出する際、画像処理の手法として一般的な膨張収縮処理を行うことで、近傍の連続領域を結合することが好ましい。ここでは、グリッドの間隔が検知対象物体（例えば人）と比較して十分に密であるので、連続していないグリッド（孤立点）がノイズとして除去されてよい。
【００７８】
次に、異常判定部１３の評価点算出部８５が、領域Ｇａ（ｉ）に属するグリッドの投票値を加算した値を領域の評価点Ｅａ（ｉ）として算出する（Ｓ３０６）。今回周期でラベリングされた領域の位置と評価点が記憶部１５に記憶されて（Ｓ３０７）、投票テーブルの値が初期化される。
【００７９】
さらに、異常判定部１３では、領域Ｇａ（ｉ）に対し、前回周期で検出したトラッキング対象の領域があるか否かを判定する。この判定では、今回検出した領域と前回検出した領域の大きさ（評価点）の類似度や所定距離内にある等の条件によりトラッキング対象か否かを判定する。このトラッキングでは、ロボットの移動距離を考慮し、前回周期と今回周期の間で、所定の角度、距離範囲内にほぼ同一サイズの物体領域があるか否かで、トラッキング対象の有無を判断する。トラッキング対象が無ければ（Ｓ３０８、Ｎｏ）、侵入物体判定処理は終了する。
【００８０】
トラッキング対象があると判定された場合（Ｓ３０８、Ｙｅｓ）、評価点算出部８５は、トラッキング対象の領域の前回周期の評価点に、今回周期で検出した評価点を累積加算し、新たな評価点とし、この評価点を記憶部１５に記録する（Ｓ３０９）。これにより評価点が更新され、侵入物体判定処理が終了する。そして、図８のステップＳ２８にて、評価点が所定値以上か否かによって、侵入物体の有無が判定されることになる。
【００８１】
以上に、本実施の形態における侵入物体判定処理について説明した。上記の処理では、巡回時の測定点のグリッドに、侵入判定用のレイヤ１上で既存物を示す“値１”が記録されているか否かを判定している。これにより、侵入判定用のレイヤ１の既存物位置と異なる位置に被測定物が測定されたか否かが判定されて、侵入物体の有無が判定されている。
【００８２】
次に、図１０を参照して、消失物体判定処理について説明する。図１０において、異常判定部１３は、レーザセンサ６１による１回の走査において全ての照射角度で測定点が得られているかを判定する（Ｓ４０１）。 測定点が得られなかった角度については、異常判定部１３は、レーザセンサ６１が検知可能な有効到達距離（例えば８０ｍ）にて物体からの反射データが得られたとみなして擬似的に有効到達距離を測定点までの距離として代入する（Ｓ４０２）。なお、図８のステップＳ２５にてＮｏの判定（測定点が全く無いという判定）がなされてから図１０の処理が行われる場合、ステップＳ４０１で全測定点が無いと判定されるので、ステップＳ４０２ですべての角度について有効到達距離を擬似的な測定点までの距離として代入する。
【００８３】
ステップＳ４０１で全測定点のデータがある場合（Ｓ４０１、Ｙｅｓ）、あるいは、ステップＳ４０２の代入処理の後、異常判定部１３は、直交変換を行って、測定点の環境地図上での座標（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））算出する（Ｓ４０３）。ここでは、前述の図８のステップＳ２６と同様に直交変換を含む座標変換が行われて、移動ロボット１の現在の自己位置と姿勢（Ｘｒ，Ｙｒ，θｒ）を用いて、移動ロボット１に対する測定点の相対位置が、環境地図上での絶対位置座標（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））に変換される。
【００８４】
そして、異常判定部１３は、記憶部１５に記憶された環境地図７３のレイヤ２の情報を参照し、移動ロボット１の自己位置（Ｘｒ，Ｙｒ）から測定点（Ｘｐ（ｎ），Ｙｐ（ｎ））の方向にレイヤ２のグリッドを探索し、探索経路上に存在しておりグリッド値が“１”から“０”に変化するグリッド（変化点グリッド）を探索し（Ｓ４０４）、変化点グリッドがあるか否かを判定する（Ｓ４０５）。
【００８５】
変化点グリッドがあれば（Ｓ４０５、Ｙｅｓ）、物体が消失した可能性が有るので、異常判定部１３の投票部８１が、消失物体判定用の投票テーブルにおける対応するグリッドに得点１を投票する（Ｓ４０６）。
【００８６】
なお、“得点１”は上記のようにグリッド値が“１”から“０”に変化する変化点グリッドにのみ投票されてよい。あるいは、さらに、変化点グリッドから測定点まで探索を継続し、レーザビームの通過経路上でレイヤ２に０が記録されている全グリッドに“得点１”を投票する処理を行ってもよい。
【００８７】
ステップＳ４０６の処理の後、処理はステップＳ４０７に進む。また、ステップＳ４０５の判断がＮｏの場合、消失物体の可能性のある変化点グリッドが無いので、投票テーブルへの投票は行わず、ステップＳ４０７に進む。
【００８８】
ステップＳ４０７では、異常判定部１３は、レーザセンサ６１の１回の走査で得られたすべての測定点の処理が終了したか否かを判定する。すべての測定点の処理が終わっていなければ（Ｓ４０７、Ｎｏ）、異常判定部１３はステップＳ４０４に戻り、次の測定点の判定を繰り返す。
【００８９】
ステップＳ４０７の判定ですべての測定点についての投票処理が終了していれば（Ｓ４０７、Ｙｅｓ）、異常判定部１３の物体判定部８３が、消失物体判定用の投票テーブルの投票値が１以上であって隣接しているグリッドを消失物体候補領域としてラベリングする（Ｓ４０８）。これにより、連続領域である物体が検出される。ここでも、侵入物体判定と同様、連続していないグリッド（孤立点）は除去されてよい。また、膨張収縮処理を行い、近傍の連続領域同士を結合処理するのが好ましい。
【００９０】
次に、異常判定部１３の評価点算出部８５が、ステップＳ４０８で消失物体候補とされた領域に属する全グリッドの投票値を加算した値を、該当領域の評価点として算出し（Ｓ４０９）、図１０の処理が終了する。そして、図８のステップＳ３０にて、評価値が所定値以上か否かによって、消失物体の有無が判定されることになる。
【００９１】
以上に、本実施の形態における消失物体判定処理について説明した。上記の処理では、巡回時の自己位置から測定点の間に、消失物体検知用のレイヤ２上で変化点グリッドがあるか否かが判定されている。変化点グリッドは、上述のように、レイヤ２上でグリッド値が“１”から“０”に変化するグリッドである。この変化点グリッドは、レイヤ２においてレーザ通過領域の周囲にあるグリッドであり、すなわち、この変化点グリッドは、環境地図作成時の複数回の走査で常に測定点となったグリッドであり、本発明の確定既存物位置に相当する。このような変化点グリッドが巡回時の自己位置と測定点の間にあるか否かを判定すれば、変化点グリッドと測定点が異なっているか、すなわち、確定既存物位置以外の位置に測定点が検出されたかが判定される。そして、変化点グリッドが自己位置と測定点の間にあれば、変化点グリッドと測定点が異なっており、確定既存物位置以外の位置に測定点があることになり、物体が消失した事を検出できる。
【００９２】
以上に移動ロボット１の動作を説明した。次に、上記の移動ロボット１によって誤判定を回避できる具体例を説明する。ここでは図６（ａ）の金網Ｐ１の例を用いる。移動ロボット１がレーザ走査を繰り返すと、図６（ａ）の金網Ｐ１が検出されたり、検出されなかったりする。そのため、仮に、従来の既存物体のマップを単純に使って異常判定を行おうとすると、環境地図を作成するときに検出された金網Ｐ１が、巡回時には検出されず、物体が消失したという誤った判定が行われる可能性がある。
【００９３】
これに対して、本実施の形態では、図６（ｃ）に示される如く、金網Ｐ１のように複数回の走査で検出されたり、検出されなかったりする不確定な既存物位置は、消失判定用の環境地図から除かれている。このような環境地図を用いて消失物体の判定を行うので、消失物体の誤判定を低減できる。その一方、侵入物体判定については、図６（ｂ）に示される如く、金網Ｐ１のような不確定な既存物位置も含んだ環境地図を使うので、侵入物体を正確に検出できる。
【００９４】
別の例として、図７（ａ）の坂道Ｑ１の例でも、本実施の形態によれば消失異常が好適に判定される。往路では、坂道Ｑ１を登る手前で、前方にある坂道中腹Ｑ２の地面が物体として検出されるが、この中腹部分Ｑ２の地面は復路では検出されない。仮に、往路で作成された既存物体のマップを単純に使って異常判定を行おうとすると、復路で既存物体が検出されず、物体が消失したという誤った判定が行われる可能性がある。
【００９５】
これに対して、本実施の形態では、図７（ｃ）に示される如く、上記の坂道中腹部分Ｑ２のように検出されないこともある不確定な既存物位置は、消失判定用の環境地図から除かれている。このような環境地図を用いて消失物体の判定を行うので、消失物体の誤判定を低減できる。その一方、侵入物体判定については、図７（ｂ）に示される如く坂道部分も含んだ環境地図を使うので、侵入物体を正確に検出できる。
【００９６】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明した。上述のように、本発明によれば、移動ロボットは、過去の走行の際の複数回の走査で毎回被測定物が検出された位置のみを既存物の存在位置として表す消失判定用の環境地図を記憶する。このような消失判定用の環境地図を用いて消失異常の判定を行うことにより、坂道や金網のように同一の場所であっても条件によって検知結果が異なる状況でも、環境地図の既存物が異常判定で検出されないといった事態を回避できる。したがって、消失異常の誤判定を低減して、異常検出能力を向上できる。
【００９７】
より具体的には、本発明において、記憶部は、過去の走行の際の検出部による既存物の検出結果に基づき生成され、走行過程の複数回の走査で既存物が検出される場合と検出されない場合があった不確定既存物位置を除外し、複数回の走査で毎回既存物が検出された確定既存物位置を表す消失判定用の環境地図を記憶しており、異常判定部は、現在の走行にて取得される被測定物の位置情報に基づき、消失判定用の環境地図を参照して、確定既存物位置に被測定物が検出されなかったときに既存物が消失する消失異常が発生したと判定する。これにより、上述したように、消失異常の誤判定を低減して、異常検出能力を向上できる。
【００９８】
また、本発明によれば、移動ロボットが所定環境を少なくとも一度走行したときに同一位置を複数回走査した結果、当該同一位置に対する複数回の走査すべてにおいて被測定物が検出された位置を、上記の既存物の存在位置（確定既存物位置）として記憶する。これにより、過去の走行において自ら消失判定用の環境地図を好適に作成し、自ら作成した環境地図を用いることにより消失異常の判定を好適に行える。
【００９９】
また、本発明によれば、センサが走査信号を照射して被測定物で反射した走査信号を受信する。そして、センサの複数回の走査で走査信号が一度でも通過した位置を記録して、消失物体判定用の環境地図が作成される。このとき、走査信号が一度でも通過した位置を除外することにより走査信号が一度も通過していない位置が抽出される。上記例ではセンサがレーザセンサであり、走査信号がレーザビームである。このような処理により、複数回の走査で走査信号が一度でも通過した位置が地図データに記録されるので、走査信号の通過した領域以外の部分が既存物の位置（確定既存物位置）として記憶され、したがって上記記録処理によるデータが本発明の消失物体判定用の環境地図として作成される。移動ロボットの走行過程で走査信号が一度でも通過した領域を記録していけばよいので、本発明の消失物体判定用の環境地図を容易に作成することができる。
【０１００】
また、本発明によれば、異常判定部は、自己位置と検出部が検出した被測定物の位置とを結ぶ直線上に環境地図上の既存物の存在位置が記憶されている場合に、消失異常が発生したと判定する。自己位置と被測定物の位置とを結ぶ直線上に環境地図上で既存物の存在位置が記憶されているか否かといった簡単な判定によって、消失異常の有無を好適に判定できる。
【０１０１】
また、本発明によれば、移動ロボットは、走査において被測定物が検出されない場合に、予め設定された所定検出範囲を被測定物が存在しない位置として処理する。上記の例では、所定検出範囲としては、検出部１１の有効な検出可能範囲が使われている（図１０、ステップＳ４０２）。このような処理を行うことにより、物体が消失したときにその先の物体が検知可能範囲外にあったために検知部が物体を検知しなくなって異常判定を行えない、という事態を回避できる。したがって、例えば、所定環境の端におかれた既存物が消失した場合のように、消失物体の背後に既存物が存在しない場合でも消失異常の判定を適切に行える。
【０１０２】
また、本発明によれば、さらに、侵入判定用の環境地図も移動ロボットに記憶される。侵入判定用の環境地図は、複数回の走査で被測定物が検出される場合と検出されない場合があった不確定的な既存物位置と上述の既存物の存在位置を全既存物位置として表す地図データである。別の言い方では、侵入判定用の環境地図は、上記の不確定既存物位置と確定既存物位置を含む全既存物位置を表す地図データである。この侵入判定用の環境地図も地図作成部によって作成される。このような侵入判定用の環境地図が参照されて、全既存物位置以外の位置に被測定物が検出されたときに侵入異常が発生したと判定される。より詳細には、所定環境を少なくとも一度走行したときに検出部が被測定物を検出したすべての位置が、侵入判定用の環境地図にて、既存物が存在する位置として記憶される。そして、侵入判定用の環境地図上における既存物の存在位置と異なる位置に検出部が被測定物を検出した場合に、侵入異常が発生したと判定される。このようにして、物体が侵入した異常も好適に判定することができる。
【０１０３】
以上に本発明の好適な実施の形態を説明した。しかし、本発明は上述の実施の形態に限定されず、当業者が本発明の範囲内で上述の実施の形態を変形可能なことはもちろんである。
【産業上の利用可能性】
【０１０４】
以上のように、本発明にかかる移動ロボットは、監視区域の異常を検出でき、警備用のロボットなどとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】従来技術において経路上に坂道があるときの移動ロボットの異常判定処理を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における移動ロボットの構成を示すブロック図である。
【図３】移動ロボットが使用される環境および移動ロボットの外観を示す図である。
【図４】環境地図取得時の移動ロボットの動作を示すフローチャートである。
【図５】環境地図を作成する処理を示す図である。
【図６】金網を含んだ走行環境を、該当領域の侵入物体判定用の環境地図および消失物体判定用の環境地図と共に示す図である。
【図７】坂道を含んだ走行環境を、該当領域の侵入物体判定用の環境地図および消失物体判定用の環境地図と共に示す図である。
【図８】巡回時の移動ロボットの動作を示すフローチャートである。
【図９】侵入物体判定処理のフローチャートである。
【図１０】消失物体判定処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０６】
１  移動ロボット
３  移動手段
５  移動制御部
７  ガイド検出部
９  自己位置検出部
１１  検知部
１３  異常判定部
１５  記憶部
１７  通信部
１９  撮像ユニット
２１  制御部
３１  右輪
３３  左輪
３５，３７  モータ
４１  白線検出カメラ
４３  路面情報抽出部
５１，５３  レゾルバ
５５  位置算出部
６１  レーザセンサ
７１  経路情報
７３  環境地図
７５  投票テーブル
７７  位置情報
８１  投票部
８３  物体判定部
８５  評価点算出部
１０１  白線テープ
１０３  指示マーカ
【図１】
2007206805.tif 000003
【図２】
2007206805.tif 000004
【図３】
2007206805.tif 000005
【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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