(57)【要約】【課題】自己位置推定誤差が生じる場合であっても、移動体と障害物との接触を回避可能な環境地図生成方法を提供すること。【解決手段】本発明にかかる環境地図生成方法は、環境地図を格納するメモリ１２と、周囲の環境情報を取得するセンサ１１と、を備え、環境地図に基づいて自律移動する移動体１の環境地図生成方法である。まず、実環境に基づいて環境地図を生成する。次に、環境地図における狭路部の地図情報を削除する。そして、移動体１が狭路部を自律移動する場合、センサ１１により取得した当該狭路部の環境情報に基づいて、環境地図における当該狭路部の地図情報を生成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境地図を格納するメモリと、周囲の環境情報を取得するセンサと、を備え、前記環境地図に基づいて自律移動する移動体の環境地図生成方法であって、
実環境に基づいて前記環境地図を生成し、
前記環境地図における狭路部の地図情報を削除し、
前記移動体が前記狭路部を自律移動する場合、前記センサにより取得した当該狭路部の前記環境情報に基づいて、前記環境地図における当該狭路部の前記地図情報を生成する環境地図生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は環境地図生成方法に関し、特に狭路を通過するための環境地図生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自律移動を行う移動体が生成した環境地図を実際の環境（以下、実環境と称す）に合わせて修正する技術が知られている。例えば、特許文献１には、移動体がセンサ情報やＣＡＤ情報に基づいて各グリッドにおける障害物存在確率を考慮した環境地図を生成し、その後、ユーザが当該環境地図を修正することができる環境地図修正装置が開示されている。これにより、環境地図を動的に変更することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−７２７６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、人が活動する環境には狭路等の複雑な環境も含まれており、実環境と完全に一致する環境地図を生成することは困難である。さらに、事前に生成した環境地図にない情報（環境に存在する人等の情報）により、移動体の自己位置推定誤差が悪化する。その結果、高精度な自律移動が必要な狭路等では、自己位置推定誤差の影響により、移動体と環境（壁等の障害物）とが接触する可能性がある。
【０００５】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、自己位置推定誤差が生じる場合であっても、移動体と障害物との接触を回避可能な環境地図生成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】
【０００６】
本発明にかかる環境地図生成方法は、環境地図を格納するメモリと、周囲の環境情報を取得するセンサと、を備え、前記環境地図に基づいて自律移動する移動体の環境地図生成方法であって、実環境に基づいて前記環境地図を生成し、前記環境地図における狭路部の地図情報を削除し、前記移動体が前記狭路部を自律移動する場合、前記センサにより取得した当該狭路部の前記環境情報に基づいて、前記環境地図における当該狭路部の前記地図情報を生成するものである。これにより、自己位置推定誤差が生じる場合であっても、移動体と障害物との接触を回避することができる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明により、自己位置推定誤差が生じる場合であっても、移動体と障害物との接触を回避可能な環境地図生成方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態にかかる移動体のブロック図である。
【図２】実施の形態にかかる移動体の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】実施の形態にかかる環境地図生成処理を説明するための図である。
【図４】関連する手法における環境地図である。
【図５】関連する手法における環境地図の狭路部の拡大図である。
【図６】実施の形態にかかる環境地図である。
【図７】実施の形態にかかる環境地図における狭路部の拡大図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。本発明にかかる移動体１のブロック図を図１に示す。移動体１は、センサ１１、メモリ１２、環境地図生成部１３、制御部１４、モータ１５を備える。
【００１０】
センサ１１は、移動体１の周囲の環境情報を取得する。ここで、環境情報とは、移動体１の周囲の環境内に存在する物体の位置や形状等を意味する。センサ１１は、例えば、レーザレンジセンサやカメラ等である。
【００１１】
メモリ１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等であり、環境地図情報を格納する。環境地図は、移動環境内における移動体の自己位置推定、移動経路の計画等に利用される。ここで、環境地図は、例えば、移動体１が移動を行う２次元の移動環境を格子状に分割し、格子に囲まれた各々のグリッドセルが移動可能であるか否かを表したグリッド地図データとして作成される。
【００１２】
環境地図生成部１３は、実環境に基づいて、環境地図を生成する。また、環境地図生成部１３は、生成した環境地図における狭路部の地図情報を削除する。さらに、環境地図生成部１３は、センサ１１が取得した移動体１の周囲の環境情報に基づいて、削除した狭路部の地図情報を生成する。
【００１３】
制御部１４は、環境地図に基づいて、目的地までの移動経路を算出する。そして、制御部１４は、移動体１が算出した移動経路を辿るように、モータ１５に対して制御信号を出力する。モータ１５は、制御信号に基づいて、移動体１に設けられた駆動輪等の移動機構（図示省略）を駆動させる。
【００１４】
続いて、図２及び図３を参照して、移動体１の動作について説明する。図２は、移動体１の動作を示すフローチャートである。図３は、環境地図生成部１３の環境地図生成処理を説明するための図である。なお、図３において、黒塗り部分が環境（壁）を示す。
【００１５】
まず、環境地図生成部１３は、実環境（図３（ａ）参照）に応じて、環境周辺に侵入禁止領域となるポテンシャルを設けた広域の環境地図を生成する（ステップＳ１０１、図３（ｂ）参照）。図３において、斜線部がポテンシャルを意味している。なお、ポテンシャル法による環境地図の生成は公知技術であるため説明を省略する。
【００１６】
次に、環境地図生成部１３は、生成した環境地図において、狭路部の地図情報を削除する（ステップＳ１０２、図３（ｃ）参照）。図３において、破線で囲った領域が、環境地図生成部１３により地図情報が削除された部分（以下、削除領域と称す）を示す。地図情報の削除とは、生成した環境地図からポテンシャルを削除することを意味する。なお、環境地図において、狭路部の選定は、ユーザが手作業で行ってもよいし、環境間の距離に基づいて自動で行ってもよい。
【００１７】
制御部１４は、図３（ｃ）に示す広域の環境地図に基づいて、スタート位置３０１からゴール位置３０２までの経路を探索し、最適経路を算出する（ステップＳ１０３、図３（ｄ）参照）。そして、制御部１４は、移動体１が最適経路を辿るように、モータ１５に制御信号を出力する。これにより、移動体１は、ゴール位置３０２に向けて自律移動を行う（ステップＳ１０４）。制御部１４は、移動体１の自己位置がゴール位置３０２に到達したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。ゴール位置３０２に到達した場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、移動体１は自律移動を終了する。
【００１８】
一方、移動体１がゴール位置３０２に到達していない場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、制御部１４は、移動体１が削除領域に到達したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。移動体１の位置が削除領域に到達していない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、移動体１は、自律移動を続ける（ステップＳ１０４）。
【００１９】
移動体１が削除領域に到達した場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、環境地図生成部１３は、当該削除領域の地図情報を生成する（ステップＳ１０７）。そして、生成した削除領域の地図情報に基づいて、制御部１４は、移動経路を算出する（ステップＳ１０３）。以下では、環境地図生成部１３による削除領域の地図情報生成処理について詳細に説明する。
【００２０】
まず、図４及び図５を参照して、従来手法による狭路部の通過動作について説明する。図４は、環境地図における移動体９の経路を示す大域環境地図である。図５は、狭路部（図４の一点鎖線部分）の拡大図である。なお、図５においては、移動体９が通過位置５０１（破線）まで移動する動作について説明する。また、自己位置推定に誤差が生じているものとする。つまり、実際の移動体９の位置と推定した自己位置５０２（点線）とが異なっている（図５（ａ）参照）。このとき、実環境である壁をドットのハッチングで示し、生成した環境地図を太線で示す。従来手法においては、事前に生成した環境地図における狭路部の地図情報は削除していないため、壁に対応する環境地図（壁の周囲の太線）はそのまま残っている（図５（ａ）参照）。
【００２１】
まず、センサ（レーザレンジセンサ）が、移動体９の周囲の環境情報を取得する（図５（ｂ）参照）。そして、移動体９は、センサにより取得した環境情報及び自己位置推定値に基づいて、事前に生成した環境地図を更新する。具体的には、推定した自己位置５０２を基準として、センサから取得した環境情報（実際の移動体９と壁との相対的な位置関係）を環境地図に付加する。このとき、推定した自己位置５０２は、実際の移動体９の位置からずれている。そのため、事前に生成した環境地図の壁情報の位置と、センサにより取得した壁情報の位置と、がずれた環境地図が生成される（図５（ｃ）参照）。
【００２２】
移動体９は、センサからの環境情報が付加された環境地図に基づいて、移動経路を算出する。そのため、移動体９は、センサからの環境情報により付加された壁情報５０３と事前に生成した環境地図における壁情報５０４の間を通過する移動経路を算出する（図５（ｄ）参照）。つまり、移動体９は、狭路の端を通過するような経路を算出する。そして、推定した自己位置５０２を基準として、当該経路に沿うように移動体９は狭路を通過しようとする。したがって、実際の移動体９は、壁に接触してしまう（図５（ｅ）参照）。
【００２３】
このように、従来の手法においては、自己位置推定誤差の影響により、センサにより取得した環境情報を用いた適切な環境地図の更新ができない。そのため、環境（壁等）に接触する経路を算出してしまう。つまり、狭路を通過することができない。
【００２４】
一方、図６及び図７を参照して本発明にかかる移動体１による狭路部の通過動作について説明する。図６は、環境地図における移動体１の経路を示す大域環境地図である。図７は、環境地図における狭路部（図６の一点鎖線部分）の拡大図である。なお、図７においても、図５と同様に、移動体１が通過位置５０１まで移動する動作について説明する。また、実際の移動体１の位置と推定した自己位置５０２に誤差が生じているものとする（図７（ａ）参照）。このとき、本発明にかかる環境地図生成手法においては、環境地図生成部１３が、事前に生成した環境地図における狭路部の地図情報を削除する。そのため、狭路部における壁に対応する環境地図は存在しない（図７（ａ）参照）。つまり、環境地図生成部１３は、狭路部には障害物が何もないものとして環境地図の生成を行う。
【００２５】
まず、センサ１１が、移動体１の周囲の環境情報を取得する（図７（ｂ）参照）。そして、環境地図生成部１３は、センサ１１により取得した環境情報及び自己位置推定値に基づいて、環境地図を生成する（図７（ｃ）参照）。上記したように、実際の移動体１の位置と推定した自己位置５０２に誤差が生じているため、実際の壁の位置とセンサ１１により取得した壁情報の位置とはずれている。
【００２６】
上記したように、狭路部の地図情報は削除されているため、狭路部の環境地図には事前に生成した壁情報は含まれていない。したがって、制御部１４は、実際の壁の位置に関わらず、センサ１１により取得した環境情報により生成された壁情報（図７（ｃ）の太線）に基づいて、移動経路を算出する（図７（ｄ）参照）。具体的には、制御部１４は、壁情報７０１、７０２の間を通過する経路を算出する。その結果、制御部１４は、ずれた推定自己位置５０２が実環境の壁に接触する経路を算出することとなる。しかし、実際の移動体１と実環境の壁との相対的な位置関係と、推定した自己位置５０２と生成した壁情報との相対的な位置関係とは、実質的に同一となる。その結果、実際の移動体１は実環境の壁に接触することなく、狭路を通過することができる（図７（ｅ）参照）。
【００２７】
以上のように、本発明にかかる環境地図生成方法によれば、環境地図生成部１３が事前に生成した環境地図における狭路部の地図情報を削除する。そして、移動体１が地図情報を削除した領域を通過する際に、環境地図生成部１３は、センサ１１により取得した環境情報に基づいて、削除した領域における環境地図を生成する。言い換えると、狭路部においては、移動体１は、事前に生成した環境地図を用いず、実時間においてセンサ１１により取得した環境情報に基づいて生成された環境地図のみを用いて、当該狭路部を通過する。そのため、実際の移動体１と実環境との相対位置は、自己位置推定誤差の影響を受けない。その結果、移動体１は、障害物との接触を回避することができ、狭路を通過することができる。
【００２８】
また、狭路部等の高精度な移動が必要な部分については、環境地図生成部１３が、環境地図を実時間において生成する。そのため、環境地図の全てを高精度に生成する必要がない。
【００２９】
さらに、センサにより取得した環境情報のみに基づいて、自律移動を行う技術が知られている。この技術は実際の移動体と環境との相対位置に基づいて、経路を算出するため、移動体と環境との接触は回避できる。しかしながら、事前に環境地図を生成していないため、ゴール位置までの最適経路を算出することができない。これに対して、本発明にかかる環境地図生成方法は、狭路部のみを削除するため、それ以外の大域の環境地図に基づいて、スタート位置からゴール位置までの大域経路を算出できる。
【００３０】
加えて、本発明にかかる環境地図生成方法によれば、実環境をセンシングして環境地図を生成する処理は、事前に生成した環境地図から削除した領域（削除領域）を移動体１が通過する場合にのみ行われる。そのため、自律移動中は常に環境情報をセンシングして、障害物を回避するように経路を修正する手法と比較して、経路算出にかかる演算コストを軽減することができる。
【００３１】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更または組み合わせをすることが可能である。
【符号の説明】
【００３２】
１、９  移動体
１１  センサ
１２  メモリ
１３  環境地図生成部
１４  制御部
１５  モータ
３０１  スタート位置
３０２  ゴール位置
５０１  通過位置
５０２  推定自己位置
５０３、５０４、７０１、７０２  壁情報
【図１】
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【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７】
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