(57)【要約】【課題】少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握する。【解決手段】走行車１は、周辺物がある走行経路５を自動走行するものであって、走行車本体１ａと、測距センサ３３と、記憶部４５と、局所地図作成部４１と、局所地図照合部４７とを備えている。測距センサ３３は、走行車本体１ａに設けられ、周辺物までの距離を複数回測定する。記憶部４５は、走行経路５にある周辺物が記録された地図データ５１を記憶する。局所地図作成部４１は、測距センサ３３の１回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて、近似線を算出する。局所地図照合部４７は、近似線と地図データ５１を照合することで、走行車本体１ａの位置及び姿勢を算出する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周辺物がある走行経路を自動走行する走行車であって、
走行車本体と、
前記走行車本体に設けられ、前記周辺物までの距離を複数回測定する測距センサと、
前記走行経路にある前記周辺物が記録された地図データを記憶する地図データ記憶部と、
前記測距センサの１回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて、近似線を算出する近似線算出部と、
前記近似線と前記地図データを照合することで、前記走行車本体の位置及び姿勢を算出する位置及び姿勢算出部と、
を備えた走行車。
【請求項２】
前記地図データ記憶部は、前記周辺物を複数の線情報として記憶しており、
前記位置及び姿勢算出部は、前記近似線と前記線情報とを、回転移動と平行移動の組み合せのみによって照合する、請求項１に記載の走行車。
【請求項３】
前記近似線と前記線情報とを関連付ける関連付け部をさらに備えており、
前記関連付け部は、前記測距センサによる１回の走査に基づいて算出された近似線と前記線情報との関連付けを、前記線情報との関連付けが既になされている近似線に基づいて、行う、請求項２に記載の走行車。
【請求項４】
前記関連付け部は、前記走行車本体の移動量を考慮して前記関連付けを行う、請求項３に記載の走行車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行車、特に、周辺物がある走行経路を自動走行する走行車に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、周辺物がある走行経路を自動走行する走行車が知られている。そのような走行車は、例えば、測距センサと、環境地図記憶部と、制御部とを有している。
測距センサは、例えば前方２７０度の範囲にわたってレーザ光をスキャンして、障害物からの反射光に基づいて、反射物の位置データを取得する。環境地図記憶部は、移動空間内の周辺物が存在する領域と存在しない領域とを表した環境地図を保存している。制御部は、反射物の位置データと環境地図とを照合することで、位置及び姿勢計算を行う。それにより、制御部は、走行車の位置及び姿勢を得ることができる（例えば、特許文献１を参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−８６４１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の反射物の位置データと環境地図は、ピクセルデータである。つまり、制御部によるマッチング（位置及び姿勢計算）は、ピクセル単位で行われていた。そのため、環境地図の保存に必要な記憶容量が増大しており、大容量の記録媒体が必要になっている。また、姿勢計算の処理時間の増大につながり、高性能のＣＰＵが必要になっていた。
【０００５】
本発明の課題は、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下に、課題を解決するための手段として複数の態様を説明する。これら態様は、必要に応じて任意に組み合せることができる。
【０００７】
本発明の一見地に係る走行車は、周辺物がある走行経路を自動走行するものであって、走行車本体と、測距センサと、地図データ記憶部と、近似線算出部と、位置及び姿勢算出部とを備えている。測距センサは、走行車本体に設けられ、周辺物までの距離を複数回測定する。地図データ記憶部は、走行経路にある周辺物が記録された地図データを記憶する。近似線算出部は、測距センサの１回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて、近似線を算出する。位置及び姿勢算出部は、近似線と地図データを照合することで、走行車本体の位置及び姿勢を算出する。
この走行車では、近似線算出部が測距センサの１回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて近似線を算出し、次に位置及び姿勢算出部が算出された近似線と地図データを照合することで、走行車本体の位置及び姿勢を算出する。このように、従来とは異なり、マッチングにピクセルデータが用いられないので、処理データ量が少なくなっている。したがって、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することができる。
【０００８】
地図データ記憶部は、周辺物を複数の線情報として記憶していてもよい。その場合、位置及び姿勢算出部は、近似線と線情報とを、回転移動と平行移動の組み合せのみによって照合する。
この走行車では、近似線と線情報との照合が回転移動と平行移動の組み合せのみによって行われるので、照合動作における計算負荷が少なくなる。
【０００９】
走行車は、近似線と線情報とを関連付ける関連付け部をさらに備えていてもよい。その場合、関連付け部は、測距センサによる１回の走査に基づいて算出された近似線と線情報との関連付けを、線情報との関連付けが既になされている近似線に基づいて、行う。
この走行車では、関連付け部による近似線と線情報との関連付けが既に線情報との関連付けが行われている近似線に基づいて行われるので、近似線と線情報との関連付けの計算量が少なくなる。
【００１０】
関連付け部は、走行車本体の移動量を考慮して関連付けを行ってもよい。
この走行車では、近似線と線情報との関連付けがより正確になる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る走行車では、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態に係る走行車及び走行路の模式的斜視図。
【図２】走行車及び走行路の模式的平面図。
【図３】位置データと近似線との関係を示す模式図。
【図４】位置データから得られた近似線を示す図。
【図５】地図データの一部を示す図。
【図６】地図データの一部を構成する線分を示す図。
【図７】走行車の制御構成を示すブロック構成図。
【図８】スキャン制御全体を示すフローチャート。
【図９】近似線生成制御を示すフローチャート。
【図１０】関連付け制御を示すフローチャート。
【図１１】位置及び姿勢計算制御を示すフローチャート。
【図１２】既に関連付けがなされている近似線を用いた関連付けを示す図。
【図１３】近似線と地図データの線情報とを用いた位置及び姿勢算出を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（１）概略説明
主に図１〜図６を用いて、一実施形態を概略的に説明する。
図１及び図２に示すように、走行車１は、物品Ｗを載せた状態で走行する。走行車１が走行するのは、走行経路５である。走行経路５は、第１壁６及び第２壁８によって確定されている。第１壁６及び第２壁８は、走行車１に対する障害物として機能する。
【００１４】
走行車１は、主に、走行車本体１ａと、測距センサ３３と、制御部３１（図７参照）とを有している。
走行車本体１ａには、走行モータ３５（図７参照）と、走行車輪（図示せず）とが設けられている。
【００１５】
測距センサ３３は、走行車１の走行方向前側にある障害物を検出するためのセンサである。測距センサ３３は、レーザレンジファインダであり、レーザ発信器によって、目標物へレーザパルス信号を発信し、そしてレーザ受信器により、目標物から反射したレーザパルス信号を受信すると共に、その反射したレーザパルス信号に基づいて距離を計算する。測距センサ３３は、射出したレーザを回転ミラーで反射させることで走行車本体１ａの前方約２７０度の扇状に水平方向に照射できる。レーザレンジファインダの走査周期は、例えば、２５〜１００ｍｓｅｃ間隔である。
【００１６】
図１及び図２において、走行経路５を構成する第１壁６及び第２壁８は、走行車１の両側に配置されており、走行車１の走行方向前側に曲がり角を有している。走行経路５の曲がり角において、第２壁８は角部分７を有している。
【００１７】
図３を用いて、測距センサ３３による角部分７の計測結果を示す。図３では、角部分７については、複数の計測点１１（つまり、計測された位置データ）が得られる。これらの複数の計測点１１から、図４に示すように第１近似線１３と第２近似線１５とが得られる具体的には、複数の計測点１１が直線に並んでいそうな２つグループに分けられ、さらに各グループに対応する直線が生成される。第１近似線１３と第２近似線１５は、本実施形態では直線であるが、曲線であってもよい。
【００１８】
図５及び図６を用いて、走行車１が保持する地図データ５１を示している。地図データ５１は、走行経路５の輪郭を示す複数の線分情報から構成されている。各線分には固有の数字が割り当てられている。地図データ５１は、角部分２１において、第１線分情報２３と、第２線分情報２５とを有している。
【００１９】
第１近似線１３が第１線分情報２３に対応しており、さらに第２近似線１５が第２線分情報２５に対応していることを示す関連付けが行われている場合は、両者のマッチングによって位置推定を行う。マッチングとは、両方のデータの幾何的な特徴（例えば、角部）が重なり合うように、互いのデータの相対的な位置と姿勢を算出することをいう。これにより、走行車１の位置（つまり、座標）及び姿勢（つまり、角度）が得られる（詳細は後述）。この場合、第１近似線１３と第１線分情報２３は完全に一致していなくてもよいし、また、第２近似線１５と第２線分情報２５は完全に一致していなくてもよい。
【００２０】
以上に述べたように、走行車１では、測距センサ３３の１回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて近似線が算出され、次に算出された近似線と地図データが照合されることで、走行車本体１ａの位置及び姿勢が算出される。このように、従来とは異なり、マッチングにピクセルデータが用いられないので、処理データ量が少なくなっている。したがって、少ない計算量で走行車１の位置及び姿勢を把握することができる。
【００２１】
（２）詳細説明
図７〜図１３を用いて、一実施形態を詳細に説明する。
図７は、走行車の制御構成を示すブロック構成図である。走行車１は、制御部３１を有している。制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭからなるコンピュータであり、所定のプログラムを実行することで、走行制御を実現する。
【００２２】
制御部３１の構成及び機能について説明する。制御部３１は、センサ情報受信部３７と、局所地図作成部４１と、関連付け部４３と、記憶部４５と、局所地図照合部４７と、走行制御部４９とを有している。センサ情報受信部３７は、測距センサ３３からの位置データを受信する機能を有している。局所地図作成部４１は、複数の位置データから近似線を算出する機能を有している。関連付け部４３は、近似線と地図データ５１の線分とを関連付けし（詳細は後述）、関連付けされた近似線を局所地図データとして記憶部４５に保存する。
記憶部４５には、地図データ５１及び局所地図データ５３が保存されている。
【００２３】
局所地図照合部４７は、局所地図データを地図データ５１の線分情報と照合することで、走行車本体１ａの位置及び姿勢を算出する。
走行制御部４９は、与えられた走行指令、現在の位置及び姿勢に基づいて、走行指令を走行モータ３５に与える。
【００２４】
図８を用いて、走行車１が自機の位置及び姿勢を把握する動作説明する。ステップＳ１では、スキャン・近似線生成が行われる。このときに、複数の位置データが得られて、さらに１又は複数の近似線が生成される。ステップＳ２では、生成された近似線が地図データ５１の線分情報に関連付けられる。ステップＳ３では、関連付けられた近似線が地図データ５１の線分情報に重ね合わされることで、走行車本体１ａの位置及び姿勢が算出される。
【００２５】
図９を用いて、図８のステップＳ１を詳細に説明する。ステップＳ１１では、測距センサ３３がスキャンを行い、位置データを取得する。続いて、センサ情報受信部３７が、測距センサ３３から位置データの集合（測距センサ３３がスキャンを１回行って取得した複数の点の位置情報）を受信して、それを局所地図作成部４１に送信する。ステップＳ１２では、局所地図作成部４１が、複数の点の位置情報から１又は複数の近似線を生成する（図３及び図４を参照。）。局所地図作成部４１は、複数の近似線からなる局所地図を関連付け部４３に送信する。
【００２６】
図１０を用いて、図８のステップＳ２を詳細に説明する。ステップＳ２１では、関連付け部４３は、最初の関連付けか否かを判断する。「Ｙｅｓ」の場合はプロセスはステップＳ２２に移行し、「Ｎｏ」の場合はプロセスはステップＳ２３に移行する。ステップＳ２２では、関連付け部４３は、総当たり法で近似線に対応する地図データ５１の線分情報を探索する。その結果、対応が得られると、関連付け部４３は、関連付けされた近似線を局所地図データ５３として記憶部４５に保存する。また、ステップＳ２３では、関連付け部４３は、１回前のスキャンにより得られた局所地図データ５３（近似線）を記憶部４５から読み出す。この読み出された局所地図データ５３は、地図データ５１に対して既に関連付けがなされている。
【００２７】
ステップＳ２４では、関連付け部４３は、既に関連付けされた近似線に対し新たに生成された近似線を比較することで、新たに生成された近似線を地図データの線分に関連付ける。そのような一例を図１２に示す。図１２では、既に関連付けがなされている近似線の集合６１と、新たに生成された近似線の集合６３が示されている。なお、この場合、図から明らかなように、走行車１は壁に囲まれた閉鎖空間内を走行するようになっており、近似線は壁の表面に対応している。既に関連付けがなされている近似線の集合６１に示された２〜９の数字は、対応する地図データの線分の番号である。関連付け部４３は、既に関連付けがなされている近似線の集合６１と、新たに生成された近似線の集合６３と重ね合わせながら比較していき、新たに生成された近似線の集合６３の各近似線に対応する地図データ５１の線分の番号を付与していく。なお、上記の重ね合わせには、測距センサ３３の移動量及び移動角度すなわち走行車１の移動量及び移動角度が考慮される。さらに具体的には、２時刻前と１時刻前に測距センサ３３が移動した量と向きが考慮される。このように、関連付け部４３による近似線と線情報との関連付けが、既に線情報との関連付けが行われている近似線に基づいて行われので、近似線と線情報との関連付けの計算量が少なくなる。そのため、処理速度の向上が実現される。特に、走行車の移動量を考慮して関連付けが行われるので、近似線と線情報との関連付けがより正確になる。
【００２８】
ステップＳ２５では、関連付け部４３は、新たに関連付けされた近似線の集合を局所地図データ５３として記憶部４５に保存する。
【００２９】
図１１を用いて、図８のステップＳ３を詳細に説明する。ステップＳ３１では、局所地図照合部４７は、新たに関連付けされた近似線の線分と、関連付け先の線分情報との角度差の平均を算出する。ステップＳ３２では、局所地図照合部４７は、角度差平均に対応させて、新たに関連付けされた近似線の線分を関連付け先の線分情報と角度が一致するように回転させる。言い換えると、センサの向きとマップの向きを合わせる。ステップＳ３３では、局所地図照合部４７は、新たに関連付けされた近似線の線分を関連付け先の線分情報に一致するように平行移動させる。この時の平行移動量は、例えば、特定の線分同士の比較で縦方向平行移動量を決定し、さらに特定の線分同士の比較で横方向移動量を決定する。したがって、計算量が少なくなる。そのような一例を図１３に示す。図１３では、既に関連付けがなされている近似線の集合６３と、地図データ５１の線分情報６５が示されている。ステップＳ３２において、既に関連付けがなされている近似線の集合６３は回転させられる。ステップＳ３３では、既に関連付けがなされている近似線の集合６３は平行移動させられて、対応する地図データの線分に重ね合わされる。ステップＳ３４では、局所地図照合部４７は、先の回転角度と平行移動量に基づいて、地図データ５１における走行車本体１ａの位置及び姿勢を算出する。
【００３０】
この走行車１では、局所地図作成部４１が測距センサの１回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて近似線を算出し、次に局所地図照合部４７が算出された近似線と地図データを照合することで、走行車本体１ａの位置及び姿勢を算出する。このように、従来とは異なり、マッチングにピクセルデータが用いられないので、処理データ量が少なくなっている。したがって、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することができる。
【００３１】
また、局所地図照合部４７は、近似線と線情報とを、回転移動と平行移動の組み合せのみによって照合する。したがって、照合動作における計算負荷が少なくなる。
【００３２】
（３）特徴
走行車（例えば、走行車１）は、周辺物（例えば、第１壁６及び第２壁８）がある走行経路（例えば、走行経路５）を自動走行するものであって、走行車本体（例えば、走行車本体１ａ）と、測距センサ（例えば、測距センサ３３）と、地図データ記憶部（例えば、記憶部４５）と、近似線算出部（例えば、局所地図作成部４１）と、位置及び姿勢算出部（例えば、局所地図照合部４７）とを備えている。測距センサは、走行車本体に設けられ、周辺物までの距離を複数回測定する。地図データ記憶部は、走行経路にある周辺物が記録された地図データ（例えば、地図データ５１）を記憶する。近似線算出部は、測距センサの１回の走査で得られる複数の位置データ（例えば、計測点１１）の集合に基づいて、近似線（例えば、第１近似線１３及び第２近似線１５）を算出する。位置及び姿勢算出部は、近似線と地図データを照合することで、走行車本体の位置及び姿勢を算出する。
この走行車では、近似線算出部が測距センサの１回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて近似線を算出し、次に位置及び姿勢算出部が算出された近似線と地図データを照合することで、走行車本体の位置及び姿勢を算出する。このように、従来とは異なり、マッチングにピクセルデータが用いられないので、処理データ量が少なくなっている。したがって、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することができる。
【００３３】
（４）他の実施形態
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
（ａ）前記実施形態では、周辺物品までの距離を測定するのにレーザーレンジファインダを用いたが、他のセンサを用いてもよい。
（ｂ）前記実施形態では、関連付け動作において、新たに生成された近似線を地図データに関連付けするのに地図データの線情報との関連付けが既になされている近似線を用いたが、直接地図データの線情報と関連付けを行ってもよい。
（ｃ）前記実施形態では紐付けされた近似線の平行移動量を決定するのに特定の線分同士を比較していたが、比較対象となる線分同士の全ての組合せの分散を平行移動量としてもよい。この場合は、誤差及びばらつきが少なくなる。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、周辺物がある走行経路を自動走行する走行車に広く適用できる。
【符号の説明】
【００３５】
１        走行車
１ａ      走行車本体
５        走行経路
６        第１壁
７        角部分
８        第２壁
１１      計測点（位置データ）
１３      第１近似線
１５      第２近似線
２１      角部分
２３      第１線分情報
２５      第２線分情報
３１      制御部
３３      測距センサ
３５      走行モータ
３７      センサ情報受信部
４１      局所地図作成部（近似線算出部）
４３      関連付け部
４５      記憶部
４７      局所地図照合部（位置及び姿勢算出部）
４９      走行制御部
５１      地図データ
５３      局所地図データ
６１      既に関連付けがなされている近似線の集合
６３      新たに生成された近似線の集合
６５      線分情報
【図１】
2012194860.tif 000003
【図２】
2012194860.tif 000004
【図３】
2012194860.tif 000005
【図４】
2012194860.tif 000006
【図５】
2012194860.tif 000007
【図６】
2012194860.tif 000008
【図７】
2012194860.tif 000009
【図８】
2012194860.tif 000010
【図９】
2012194860.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
2012194860.tif 000013
【図１２】
2012194860.tif 000014
【図１３】
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