(57)【要約】      （修正有）【課題】自動走行提案システム及び方法を提供する。【解決手段】画像採集モジュールは、前記自動走行提案システムを有する自律移動装置が走行方向に沿う路面曲度の画像を採集することに用いられ、路面曲度分析モジュールは、前記路面曲度の画像を受信して、且つ処理して、前記路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を抽出することに用いられ、姿態判断モジュールは、前記自律移動装置が輪郭特徴情報を有する路面に位置する時の姿態情報を事前に推定することに用いられ、路面曲度のデータバンクは、前記路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を記憶して、前記自律移動装置が事前に推定する姿態情報を記憶することに用いられ、データ検証モジュールは、抽出された輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と整合するかどうかを判断することに用いられる。【選択図】図１
2017134831.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像採集モジュール、路面曲度分析モジュール、姿態判断モジュール、路面曲度のデータバンク及びデータ検証モジュールを含む自動走行提案システムにおいて、
前記画像採集モジュールは、前記自動走行提案システムを有する自律移動装置が走行方向に沿う路面曲度の画像を採集することに用いられ、
前記路面曲度分析モジュールは、前記画像採集モジュールに接続され、前記路面曲度の画像を受信し、且つ処理して、前記路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を抽出することに用いられ、
前記姿態判断モジュールは、前記自律移動装置が輪郭特徴情報を有する路面に位置する時の姿態情報を事前に推定することに用いられ、
前記路面曲度のデータバンクは、前記路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を記憶して、前記自律移動装置が事前に推定する姿態情報を記憶することに用いられ、
前記データ検証モジュールは、前記路面曲度分析モジュール及び前記路面曲度のデータバンクに接続され、抽出された輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と整合するかどうかを判断することに用いられることを特徴とする自動走行提案システム。
【請求項２】
前記路面曲度のデータバンクは、分類の方式で複数の路面曲度の画像の輪郭特徴情報を記憶することを特徴とする請求項１に記載の自動走行提案システム。
【請求項３】
前記路面曲度のデータバンクの中の一つの路面曲度の画像の輪郭特徴情報の分類は、前記自律移動装置が事前に推定する一つの姿態に対応して、同じ輪郭特徴情報及び対応する姿態は一度だけ記憶することを特徴とする請求項１に記載の自動走行提案システム。
【請求項４】
前記請求項１〜３の中のいずれかの一項に記載の自動走行提案システムを有する自律移動装置を提供するステップと、
画像採集モジュールを利用して、前記自律移動装置が走行方向に沿う路面曲度に対して、画像を採集して、該画像を路面曲度分析モジュールに伝送するステップと、
前記路面曲度分析モジュールを利用して、画像を処理して、画像の中の輪郭特徴情報を抽出するステップと、
前記姿態判断モジュールは、輪郭特徴情報によって、前記自律移動装置が前記輪郭特徴情報を有する路面にある時の姿態情報を事前に推定するステップと、
前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報を前記路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と比較して、前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶されているかどうかを判断して、前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶されていれば、該路面曲度のデータバンクの中の同じ輪郭特徴情報を捜して、対応する姿態によって、前記自律移動装置が対応する処理をすることを提案して、前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶されていなければ、前記路面曲度のデータバンクに前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報及び前記輪郭特徴情報に対応して、事前に推定した姿態情報を増加させるステップと、
前記自律移動装置が走行する状況を記録するステップと、
を含むことを特徴とする自動走行提案方法。
【請求項５】
前記路面曲度分析モジュールを利用して、画像を処理して、画像の中の輪郭特徴情報を抽出するステップは、
路面曲度の画像の中の路面曲度の輪郭画像を抽出するサブステップと、
歩行周期を区画して、路面曲度の輪郭画像の大きさを統一して、路面曲度の輪郭の特徴要因を抽出するサブステップと、
各歩行周期が対応する歩容エネルギー画像及び特徴要因を計算して、歩容エネルギー画像の濃度ヒストグラムに歩容エネルギー画像の特徴要因をかけて、路面曲度の輪郭特徴情報を獲得するサブステップと、を含むことを特徴とする、請求項４に記載の自動走行提案方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路面曲度を分析しながら、データを記録する自動走行提案システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、スラム（ＳＬＡＭ）は、ロボットなどの自律移動装置が位置推定の過程において、一般的に使用される技術である。ＳＬＡＭ技術は、ロボットが知らない環境の位置から出発して、運動過程において、繰り返して観測された地図の特徴によって、自己の位置及び姿勢を推定して、自己位置推定と環境地図作成を同時に行う。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、自律移動装置の走行する路面の曲度が大きければ、自律移動位置が逸脱しやすい。これによって、自律移動の方向及び距離に影響をもたらして、ある時には自律移動装置が傾き倒れること又は自律移動装置が壊れることを引き起こす可能がある。
【０００４】
従って、自律移動装置に安全に滞りなく移動させる自動走行提案システム及び方法を提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
自動走行提案システムは、画像採集モジュール、路面曲度分析モジュール、姿態判断モジュール、路面曲度のデータバンク及びデータ検証モジュールを含む。前記画像採集モジュールは、前記自動走行提案システムを有する自律移動装置が走行方向に沿う路面曲度の画像を採集することに用いられる。前記路面曲度分析モジュールは、前記画像採集モジュールに接続され、前記路面曲度の画像を受信して、且つ処理して、前記路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を抽出することに用いられる。前記姿態判断モジュールは、前記自律移動装置が輪郭特徴情報を有する路面に位置する時の姿態情報を事前に推定することに用いられる。前記路面曲度のデータバンクは、前記路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を記憶して、前記自律移動装置が事前に推定する姿態情報を記憶することに用いられる。前記データ検証モジュールは、前記路面曲度分析モジュール及び前記路面曲度のデータバンクに接続され、抽出された輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と整合するかどうかを判断することに用いられる。
【０００６】
自動走行提案方法は、前記自動走行提案システムを有する自律移動装置を提供するステップと、画像採集モジュールを利用して、前記自律移動装置が走行方向に沿う路面曲度に対して、画像を採集して、該画像を路面曲度分析モジュールに伝送するステップと、前記路面曲度分析モジュールを利用して、画像を処理して、画像の中の輪郭特徴情報を抽出するステップと、前記姿態判断モジュールは、輪郭特徴情報によって、前記自律移動装置が前記輪郭特徴情報を有する路面にある時の姿態情報を事前に推定するステップと、前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報を前記路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と比較して、前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶されているかどうかを判断して、前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶されていれば、該路面曲度のデータバンクの中の同じ輪郭特徴情報を捜して、対応する姿態によって、前記自律移動装置が対応する処理をすることを提案して、前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報が前記路面曲度のデータバンクに記憶されていなければ、前記路面曲度のデータバンクに前記路面曲度の画像の輪郭特徴情報及び前記輪郭特徴情報に対応して、事前に推定した姿態情報を増加させるステップと、前記自律移動装置が走行する状況を記録するステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
従来技術と比べて、本発明の路面曲度を分析しながら、データを記録する自動走行提案システム及び方法は、走行しながら、路面曲度のデータバンクを作成して、不断に完全なものにして、自律移動装置が続けて類似する路面環境を走行する時には、安全に滞りなく移動させ、自律移動装置が傾き倒れること又は自律移動装置が壊れることを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の路面曲度を分析しながら、データを記録する自動走行提案システムのブロック図である。
【図２】本発明の路面曲度を分析しながら、データを記録する自動走行提案方法のフローチャートである。
【０００９】
以下、図面及び具体的な実施例を参照して、本発明の自動走行提案システム及び方法について詳しく説明する。
【００１０】
図1を参照して、本発明の実施例は、路面曲度を分析しながら、データを記録する自動走行提案システムを提供する。自動走行提案システムは、画像採集モジュール、路面曲度分析モジュール、姿態判断モジュール、路面曲度のデータバンク及びデータ検証モジュールを含む。画像採集モジュールは、自動走行提案システムを有する自律移動装置が走行方向に沿う路面曲度の画像を採集することに用いられる。路面曲度分析モジュールは、画像採集モジュールに接続され、路面曲度の画像を受信して、且つ処理して、路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を抽出することに用いられる。姿態判断モジュールは、自律移動装置が輪郭特徴情報を有する路面に位置する時の姿態情報を事前に推定することに用いられる。路面曲度のデータバンクは、路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を記憶して、自律移動装置が事前に推定する姿態情報を記憶することに用いられる。データ検証モジュールは、路面曲度分析モジュール及び路面曲度のデータバンクに接続され、抽出された輪郭特徴情報が路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と整合するかどうかを判断することに用いられる。
【００１１】
自律移動装置は、自体で独立して移動できる設備であり、ロボット、無人搬送車又は無人自動車などである。
【００１２】
画像採集モジュールは、カメラを含む。該カメラは、自律移動装置が走行方向に直面する一側に設置され、自律移動装置が走行方向に沿う路面曲度の画像を撮影することに用いられる。路面曲度は、直線路面、湾曲路面、上り坂の路面又は下り坂の路面などを含む。カメラは、ＣＣＤ又はＣＭＯＳに基づくカメラである。
【００１３】
路面曲度分析モジュールは、データ線によって、画像採集モジュールに接続される。画像採集モジュールが採集した路面曲度の画像の信号は、データ線によって、路面曲度分析モジュールに伝送する。コンピュータビジョンに基づいて、路面曲度分析モジュールは、路面曲度の画像に対して、画像処理を行う。画像処理を行う目的は路面曲度の画像の中の輪郭特徴情報を抽出することである。その中には、上り坂の路面又は下り坂の路面であれば、輪郭特徴情報は、「路面が高くなる」、又は「路面が低くなる」という、路面曲度を顕著に区分できる特徴情報などを述べ表す。湾曲路面であれば、抽出された輪郭特徴情報によって、該湾曲路面の湾曲度を計算することができ、輪郭特徴情報は、「左へ７０度曲がる」、又は「右へ３０度曲がる」という特徴情報などを述べ表す。
【００１４】
姿態判断モジュールは、慣性計測装置（ＩＭＵ）を含む。該慣性計測装置がジャイロ（Ｇｙｒｏ）を含み、ジャイロによって、自律移動装置の現在の方位角を知ることができる。この基礎に基づいて、数学予測モデルによって、自律移動装置が続いて走行する時の方位角の変化を推測することができ、路面曲度分析モジュールが抽出された輪郭特徴情報を結合して、自律移動装置が路面にある姿態を推測することができる。数学予測モデルは、カルマンフィルタ法を採用することができる。
【００１５】
路面曲度のデータバンクは、複数の路面曲度の画像の輪郭特徴情報及び各路面曲度の画像の輪郭特徴情報が対応する自律移動装置の姿態が記憶される。例えば、「左に７０度曲る」という輪郭特徴情報に対応する姿態は、「加速度が３０キロメートル／１時間である」であり、「左に３０度曲る」という輪郭特徴情報に対応する姿態は、「加速度が５０キロメートル／１時間である」である。路面曲度のデータバンクは、分類の方式で複数の路面曲度の画像の輪郭特徴情報を記憶して、該輪郭特徴情報はテキスト形式である。一つの路面曲度の画像の輪郭特徴情報の分類は、自律移動装置が事前に推定する一つの姿態に対応する。同じ輪郭特徴情報の分類は、以前の分類を基礎として、不断に細分化されることができ、同じ輪郭特徴情報の分類が対応する姿態も不断に修正することによって、自律移動装置の安全性及び円滑性を実現することができる。
【００１６】
路面曲度のデータバンクは、無から有になり、リアルタイムに作成して、不断に完全なものにされるデータバンクである。路面曲度のデータバンクに記憶されるデータは重複して出現せずに、同じ輪郭特徴情報及び対応する姿態は一度だけ記憶する。従って、データが重複して、煩わしく多くなって混乱することを防止できる。
【００１７】
データ検証モジュールは、路面曲度分析モジュール及び路面曲度のデータバンクに接続され、抽出された輪郭特徴情報が路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と整合するかどうかを判断することに用いられる。整合とは、路面曲度分析モジュールの中の輪郭特徴情報が、路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と同じであること又は対応することである。
【００１８】
自動走行提案システムは、更に、例えばＧＰＳである位置決めモジュールを含む。位置決めモジュールは、自律移動装置が路面にある位置を獲得することに用いられる。位置決めモジュールは、路面曲度のデータバンクを結合して、自律移動装置が異なる環境にある異なる時間の姿態をクラウドサーバに伝送して、データを分析する。同じ路面にある異なる環境に対して、安全に、安定な移動姿態を獲得して、該移動姿態を路面曲度のデータバンクに記憶する。ほかの自律移動装置が前記路面を走行しても、前記路面曲度のデータバンクさえダウンロードすれば、ほかの自律移動装置も安全に滞りなく該路面を通すことができる。異なる環境とは、路面に積雪があり、路面に氷があるなどの情況を指す。
【００１９】
図２を参照すると、本発明は、自動走行提案方法を提供する。該自動走行提案方法は、以下のステップを含む。
【００２０】
ステップ１：路面曲度を分析しながら、データを記録する自動走行提案システムを有する自律移動装置を提供する。
【００２１】
ステップ２：画像採集モジュールを利用して、自律移動装置が走行方向に沿う路面曲度に対して、画像を採集して、該画像を路面曲度分析モジュールに伝送する。
【００２２】
ステップ３：路面曲度分析モジュールを利用して、画像を処理して、画像の中の輪郭特徴情報を抽出する。
【００２３】
ステップ４：姿態判断モジュールは、輪郭特徴情報によって、自律移動装置が前記輪郭特徴情報を有する路面にある時の姿態情報を事前に推定する。
【００２４】
ステップ５：路面曲度の画像の輪郭特徴情報を路面曲度のデータバンクに記憶された輪郭特徴情報と比較して、路面曲度の画像の輪郭特徴情報が路面曲度のデータバンクに記憶されているかどうかを判断して、路面曲度の画像の輪郭特徴情報が路面曲度のデータバンクに記憶されていれば、路面曲度のデータバンクの中の同じ輪郭特徴情報を捜して、対応する姿態によって、自律移動装置が対応する処理をすることを提案する。路面曲度の画像の輪郭特徴情報が路面曲度のデータバンクに記憶されていなければ、路面曲度のデータバンクに路面曲度の画像の輪郭特徴情報及び前記輪郭特徴情報に対応して、事前に推定した姿態情報を増加させる。
【００２５】
ステップ６：自律移動装置が走行する状況を記録する。
【００２６】
ステップ３の路面曲度分析モジュールを利用して、画像を処理して、画像の中の輪郭特徴情報を抽出するステップは、以下のサブステップを含む。
【００２７】
サブステップ３１：路面曲度の画像の中の路面曲度の輪郭画像を抽出する。
【００２８】
サブステップ３２：歩行周期（Ｇａｉｔ  Ｃｙｃｌｅ）を区画して、路面曲度の輪郭画像の大きさを統一して、路面曲度の輪郭の特徴要因（Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｆａｃｔｏｒ）を抽出する。
【００２９】
サブステップ３３：各歩行周期が対応する歩容エネルギー画像（Ｇａｉｔ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｉｍａｇｅ）及び特徴要因を計算して、歩容エネルギー画像の濃度ヒストグラム（Ｇｒａｙ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）に歩容エネルギー画像の特徴要因をかけて、路面曲度の輪郭特徴情報を獲得する。
【００３０】
ステップ４において、姿態情報とは、自律移動装置が前記路面にある時の加速度、仰角及び速度などの情報を指す。
【００３１】
ステップ６において、自律移動装置は、路面曲度のデータバンクに記憶された姿態によって走行して、走行する過程において、しばらくの間ごとに、姿態判断モジュールの中のジャイロから出力したデータを読み取って、データを分析して、例えば、図及び表などを作成する。ジャイロから出力したデータが前もって設定された閾値より小さければ、走行状況が安定であることを判断する。ジャイロから出力したデータが前もって設定された閾値より大きければ、走行状況が安定でないことを判断する。このとき、走行状況及びジャイロから出力したデータを自律移動装置にフィードバックして、次回に同じ路面を走行する時に、相対的に安定な一つの姿態を提案する。安定でないとは、自律移動装置が揺り動かすこと或いは自律移動装置が傾き倒れることである。閾値とは、人工で設定されるデータであり、該データは、自律移動装置が安定に走行する時と安定せずに走行する時との姿態の限界値であることと認められる。
【００３２】
自律移動装置の前回の走行が安定しなければ、次回に同じ路面を走行する時、自律移動装置は、前回の走行する姿態及びジャイロから出力したデータによって、相対的に安定な一つの姿態を提案して、該姿態で路面曲度のデータバンクに記憶された以前の姿態を取り替え、路面曲度のデータバンクを優れたものに変え、最後に記憶するものを、自律移動装置が同じ路面にある時の相対的に安定な姿態にする。
【００３３】
本発明の路面曲度を分析しながら、データを記録する自動走行提案システム及び方法は、走行しながら、路面曲度のデータバンクを作成して、且つ、走行する過程において、不断に路面曲度のデータバンクを完全なものにして、走行ごとの状況を記録して、自律移動装置にフィードバックして、次回に同じ路面を走行する時の姿態を提案して、自律移動装置が続けて類似する路面環境を走行する時には、安全に滞りなく移動させる。
【図１】
2017134831.tif 000003
【図２】
2017134831.tif 000004