(57)【要約】【課題】段差等のエッジ部分が不明瞭となることを防いで精細な環境地図を生成可能とする。【解決手段】自律移動ロボット１００は、視覚センサ１１による計測結果を用いて、移動空間に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成する３次元位置データ生成部１２と、異なるロボット位置で計測された複数の３次元位置データを統合することによって移動空間に関する環境地図を生成する地図生成部１３を有する。地図生成部１３は、３次元位置データ生成部１２によって生成された新たな３次元位置データが予め定められた信頼度を有する場合に、新たな３次元位置データと重複する過去の環境地図内の領域を、新たな３次元位置データで上書き更新することによって新たな環境地図を生成する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境地図を参照して移動空間内を移動する移動ロボットであって、
前記移動空間を視覚的に認識する視覚センサと、
前記視覚センサによる計測結果を用いて、前記移動空間に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成する３次元位置データ生成部と、
異なるロボット位置で計測された複数の前記３次元位置データを統合することにより、前記移動空間に関する環境地図を生成する環境地図生成部とを備え、
前記環境地図生成部は、前記３次元位置データ生成部によって生成された新たな３次元位置データが予め定められた信頼度を有する場合に、前記新たな３次元位置データと重複する過去の環境地図内の領域を、前記新たな３次元位置データで上書き更新することによって新たな環境地図を生成する、
移動ロボット。
【請求項２】
前記新たな３次元位置データが前記信頼度を有しない場合に、前記新たな３次元位置データを前記新たな環境地図に反映させないことを特徴とする、請求項１に記載の移動ロボット。
【請求項３】
前記信頼度は、過去に生成された３次元位置データから検出された平面の位置及び前記移動ロボットの移動量を用いて算出される推定位置と、前記新たな３次元位置データから検出された平面の位置との一致度合いを含む、請求項１又は２に記載の移動ロボット。
【請求項４】
前記信頼度は、過去に生成された３次元位置データより検出された平面を規定する平面パラメータと、前記新たな３次元位置データより検出された平面を規定する平面パラメータとの一致度合いを含む、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の移動ロボット。
【請求項５】
前記信頼度は、前記新たな３次元位置データを最小二乗法によって平面にフィッティングする際の最小二乗誤差が、予め定められた基準値より小さいことを含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の移動ロボット。
【請求項６】
移動ロボットの移動のために参照される環境地図の生成方法であって、
視覚センサによる計測結果を用いて、前記移動ロボットの移動空間に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成するステップ（ａ）と、
異なるロボット位置で計測された複数の前記３次元位置データを統合することにより、前記移動空間に関する環境地図を生成するステップ（ｂ）とを備え、
前記ステップ（ｂ）では、新たな３次元位置データが予め定められた信頼度を有する場合に、前記新たな３次元位置データと重複する過去の環境地図内の領域を、前記新たな３次元位置データで上書き更新することによって新たな環境地図を生成する、
環境地図の生成方法。
【請求項７】
前記ステップ（ｂ）では、前記新たな３次元位置データが前記信頼度を有しない場合に、前記新たな３次元位置データを前記新たな環境地図に反映させないことを特徴とする、請求項６に記載の環境地図の生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動ロボットに関し、特に移動ロボットの移動のために参照される環境地図の生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動ロボットは、環境地図を参照することによって移動経路を計画し、当該移動経路に従って移動を行う。例えば、環境地図は、移動ロボットが移動を行う２次元の移動空間を格子状に分割するとともに、格子に囲まれた各々のセルが、移動ロボットにとって移動可能な領域であるか否かを表したグリッド地図として作成される。
【０００３】
環境地図の作成は、例えば、レーザレンジファインダなどの視覚センサを搭載した移動ロボット自身によって行なわれる。具体的には、移動ロボットに搭載された視覚センサを用いて、移動ロボット自身が移動空間内を移動しながら外部環境の３次元位置データを生成する。そして、移動ロボットは、複数の異なるロボット位置で計測された３次元位置データを、オドメトリより推定される移動ロボットの位置及び姿勢に基づいて繋ぎ合わせることによって、複数の局所的な３次元位置データが統合された広範囲の環境地図を生成する。このように移動ロボットの自己位置推定と環境地図の構築を同時に行なう技術は、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）と呼ばれる（例えば、特許文献１〜２を参照）。
【０００４】
例えば、オドメトリより推定されたロボットの位置及び姿勢に基づいて、複数地点で計測された３次元位置データを移動空間に固定されたグローバル座標系へ座標変換し、これらをグローバル座標上で統合することによって、グローバル座標系での環境地図が生成される。また、各々のロボット位置で得られた３次元位置データに対して平面検出処理や障害物検出処理を行って狭小領域に関する複数の地図（以下、ローカル地図と呼ぶ）を作成した後に、複数のローカル地図をオドメトリに基づいて統合して広範な環境地図を作成する場合もある。
【０００５】
特許文献１には、脚歩行型の移動ロボットの足平が接している床面を含む複数の平面を３次元位置データから検出し、これら複数の平面の検出結果を用いて障害物領域と移動可能領域とが特定された環境地図を生成する技術が開示されている。
【０００６】
また、特許文献２に開示された移動ロボット用の環境地図の生成方法は、概略以下の手順（１）〜（５）を含む。
（１）レーザレンジファインダによって得た第Ｎフレームの３次元位置データをオドメトリより推定されるロボット位置及び姿勢に基づいてグローバル座標系に変換する。
（２）グローバル座標系に変換した後の第Ｎフレームの３次元位置データから複数の線分を認識する。
（３）認識した複数の線分を、異なるロボット位置で過去に計測された第Ｎ−１フレームの３次元位置データから認識された複数の線分と対応付ける。
（４）対応付けられた線分間の位置及び向きの差の平均値を、オドメトリから推定されたロボット位置及び姿勢の推定値の誤差とする。
（５）ロボット位置及び姿勢の推定値の誤差を打ち消すように第Ｎフレームの３次元位置データを座標変換した後に、第Ｎフレームと第Ｎ−１フレームの３次元位置データを繋ぎ合わせて統合し、改めて線分抽出を行う。
【特許文献１】特開２００５−９２８２０号公報
【特許文献２】特開平１０−２６０７２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した文献１及び２は、オドメトリを用いて推定される移動ロボットの位置及び姿勢に基づいて３次元位置データを座標変換し、異なるロボット位置で計測された３次元位置データを互いに繋ぎ合わせて広範囲の環境地図を生成する技術を開示している。
【０００８】
しかしながら、オドメトリとして取得される移動ロボット内界の計測データ（車輪回転量、関節角など）は、移動ロボットの移動量が大きくなるにつれて誤差が蓄積されていく。さらに、オドメトリに反映されない移動ロボットの揺れや振動のために３次元位置データの信頼性が損なわれる場合がある。このため、異なるロボット位置で計測された３次元位置データをオドメトリに基づく座標変換によって単に繋ぎ合わせたのでは、水平な床面と他の水平面（いわゆる段差）の間のエッジ、水平面と斜面の間などの平面間のエッジ、床面と障害物の間のエッジ等が不明瞭となる。
【０００９】
上述した課題を図７を用いて詳しく説明する。図７に示す３つの３次元位置データ７１〜７３は、移動ロボットの移動に伴って異なる時間及び場所で得られたものである。なお、以下では、移動ロボットの移動に伴って異なる時間及び場所で得られた３次元位置データの各々を「フレーム」と呼ぶ。３フレームの３次元位置データ７１〜７３は、同一の障害物７１１を捉えている。しかしながら、オドメトリに基づいて特定される障害物７１１の位置及び姿勢が誤差を含む場合や、移動ロボットの揺れや振動のために３次元位置データの信頼性が損なわれている場合がある。このために、これら３フレームの３次元位置データを重ね合わせることによって生成された環境地図７４における障害物の像（破線７４１により囲まれた部分）は、エッジが不明瞭となるおそれがある。
【００１０】
脚式移動ロボットが、エッジの不明瞭な環境地図を用いて歩行計画を行なうと、エッジの誤認識による着地ミスを招くおそれがある。また、誤差の大きなエッジ領域をすべて着地不可能な領域とみなして歩行計画を実行してしまうと、移動ロボットの歩行が制約されてしまう。
【００１１】
本発明は、上述した知見に基づいてなされたものであって、段差等のエッジ部分が不明瞭となることを防いで精細な環境地図を生成することが可能な移動ロボット及び環境地図の生成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の態様は、環境地図を参照して移動空間内を移動する移動ロボットであり、視覚センサ、３次元位置データ生成部、及び環境地図生成部を備える。前記視覚センサは、前記移動空間を視覚的に認識する。前記３次元位置データ生成部は、前記視覚センサによる計測結果を用いて、前記移動空間に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成する。前記環境地図生成部は、異なるロボット位置で計測された複数の前記３次元位置データを統合することにより、前記移動空間に関する環境地図を生成する。さらに、前記環境地図生成部は、前記３次元位置データ生成部によって生成された新たな３次元位置データが予め定められた信頼度を有する場合に、前記新たな３次元位置データと重複する過去の環境地図内の領域を、前記新たな３次元位置データで上書き更新することによって新たな環境地図を生成する。
【００１３】
本発明の第２の態様は、移動ロボットの移動のために参照される環境地図の生成方法であって、以下のステップ（ａ）及び（ｂ）を含む。
視覚センサによる計測結果を用いて、前記移動ロボットの移動空間に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成するステップ（ａ）、及び
異なるロボット位置で計測された複数の前記３次元位置データを統合することにより、前記移動空間に関する環境地図を生成するステップ（ｂ）。
さらに、前記ステップ（ｂ）では、新たな３次元位置データが予め定められた信頼度を有する場合に、前記新たな３次元位置データと重複する過去の環境地図内の領域を、前記新たな３次元位置データで上書き更新することによって新たな環境地図を生成する。
【００１４】
上述した本発明の第１及び第２の態様によれば、最新の３次元位置データの信頼度が高ければ、新たに取得された最新の３次元位置データに含まれる領域については、最新の３次元位置データのみに基づいて移動計画が実行される。つまり、複数の３次元位置データを重ね合わせることによってエッジが不明瞭となることが無く、精細なエッジ情報を含む環境地図を利用して移動計画を行なうことができる。また、新たに取得された最新の３次元位置データに含まれない領域については、過去に取得された３次元位置データに基づいて生成された環境地図を利用して移動計画を行うことができるため、広範囲な移動空間に関して移動計画を実行することができる。
【００１５】
なお、上述した本発明の第１及び第２の態様において、前記新たな３次元位置データが前記信頼度を有しない場合に、前記新たな３次元位置データを前記新たな環境地図に反映させないこととしてもよい。これにより、移動ロボットの揺れや振動に起因して３次元位置データの信頼性が損なわれている場合に、これを環境地図の生成から除外することができる。このため、信頼性の低い３次元位置データを取り込むことによって環境地図の精度が低下することを防止できる。
【００１６】
また、上述した本発明の第１及び第２の態様において、前記新たな３次元位置データの信頼度は、以下の（１）〜（３）の少なくとも１つを含んでもよい。
（１）前記過去の３次元位置データから検出された平面の位置及び前記移動ロボットの移動量を用いて算出される推定位置と、前記新たな３次元位置データから検出された平面の位置との一致度合い、
（２）前記過去の３次元位置データより検出された平面を規定する平面パラメータと、前記新たな３次元位置データより検出された平面を規定する平面パラメータとの一致度合い、
（３）前記新たな３次元位置データを最小二乗法によって平面にフィッティングする際の最小二乗誤差が、予め定められた基準値より小さいこと。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、段差等のエッジ部分が不明瞭となることを防いで精細な環境地図を生成することが可能な移動ロボット及び環境地図の生成方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下では、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
【００１９】
＜発明の実施の形態１＞
本実施の形態にかかる自律移動ロボット１００（以下、単にロボット１００と呼ぶ）の自律移動に関する制御系の構成を図１に示す。ロボット１００は、脚歩行型の移動ロボットであり、移動機構１８として脚リンク１８１及びこれを駆動するアクチュエータ１８０を有する。
【００２０】
図１において、図１において、視覚センサ１１は、ロボット１の外界の距離画像データを取得する。具体的には、レーザレンジファインダ等のアクティブ距離センサによって距離画像データを取得すればよい。なお、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の撮像素子を備えた複数のカメラを備え、これら複数のカメラによって撮影した画像データを用いて距離画像データを生成してもよい。具体的には、複数のカメラによって撮影した画像データから対応点を検出し、ステレオ視によって対応点の３次元位置を復元すればよい。ここで、複数の撮影画像における対応点の探索は、複数の撮影画像に対する時空間微分の拘束式を用いた勾配法や相関法等の公知の手法を適用して行えばよい。
【００２１】
３次元位置データ生成部１２は、距離画像データの座標変換を行って３次元位置データを生成する。なお、３次元位置データとは、距離画像データに含まれる多数の計測点の位置ベクトルを３次元直交座標系で表したデータの集合である。ここで、３次元位置データに含まれる点群の座標は、ロボット１００に固定されたロボット座標系で表示されていてもよいし、移動空間に固定されたグローバル座標系で表示されていてもよい。
【００２２】
地図生成部１３は、複数のロボット位置で得られた局所的な３次元位置データを統合することにより、広範囲の移動空間に関する環境地図を生成する。本実施の形態のロボット１００は脚歩行型であるため、地図生成部１３は、足平を着地可能な平面領域の位置を特定可能な環境地図を生成するものとして説明する。また、本実施の形態では、環境地図が、二次元グリッド地図であるとして説明する。
【００２３】
地図生成部１３によって生成される環境地図の一例を図２に示す。図２（ａ）は、ロボット１００の移動空間の一例を示している。図２（ａ）の移動空間１６０は、床面に相当する平面Ｐ１１と段差１６１の上面に相当する平面Ｐ１２を有している。図２（ｂ）の環境地図２００は、図２（ａ）に示した移動空間１６０を表す環境地図の一例である。環境地図２００は２次元グリッド地図である。環境地図２００の各セルは、平面ＩＤ、ｚ方向の高さ、法線ベクトルを示す値を保持する。図２（ｂ）において領域Ｒ１１が平面Ｐ１１に相当し、領域Ｒ１２が平面Ｐ１２に相当する。
【００２４】
図１に示した地図生成部１３は、平面検出部１３１、信頼度判定部１３２、及び地図更新部１３３を含む。以下では、これらの構成要素について順に説明する。
【００２５】
平面検出部１３１は、３次元位置データから平面を検出する。なお、多数の計測点（３次元位置データ）から平面の方程式を表す平面パラメータ（例えば、法線ベクトル及び法線ベクトルの座標系原点からの距離）を検出するために、ハフ変換法やランダムサンプリング法が従来から用いられている。本実施の形態における平面検出には、従来から知られているこれらの手法を適用すればよい。
【００２６】
信頼度判定部１３２は、３次元位置データの信頼度を算出する。レーザレンジファインダ等の視覚センサ１０によって得られる距離画像データは、ロボット１００の揺れや振動によって移動空間の形状を正確に反映してない場合がある。信頼度判定部１３２は、このような距離画像データの精度低下を３次元位置データの信頼度として算出する。信頼度算出の具体例については後述する。
【００２７】
地図更新部１３３は、異なるロボット位置で得られた複数の３次元位置データを繋ぎ合わせて広範囲の環境地図を作成する。具体的には、地図更新部１３３は、複数の３次元位置データをオドメトリより推定されるロボット位置及び姿勢に基づいて移動空間に固定されたグローバル座標系に座標変換し、グローバル座標上で連結することによって複数の３次元位置データを統合する。
【００２８】
環境地図記憶部１４は、地図生成部１３により生成された環境地図を記憶する。
【００２９】
移動計画部１５は、地図生成部１３によって生成された環境地図を参照して目標位置を決定し、決定した目標位置に到達するための脚リンク１８１の軌道、具体的には、脚リンク１８１の先端に設けられた足平の着地位置を算出すればよい。
【００３０】
動作生成部１６は、移動計画部１５によって生成された足平の着地位置を実現するための動作データを生成する。ここで、動作データは、例えば、ロボット１００のＺＭＰ位置、重心位置、足平の位置及び姿勢等を含む。
【００３１】
移動制御部１７は、動作生成部１６によって生成された動作データを入力し、逆運動学演算によって各関節の目標関節角度を算出する。さらに、移動制御部１７は、算出された目標関節角度等の制御目標値とエンコーダ１９によって計測される現在の関節角度をもとに各関節を駆動するためのトルク制御値を算出する。移動制御部１７によって算出されたトルク制御値に従って、アクチュエータ１８０が脚リンク１８１に設けられた関節を駆動することにより、ロボット１００の歩行が行われる。
【００３２】
続いて以下では、地図生成部１３による環境地図の生成手順について図３〜６を参照して詳細に説明する。図３は、地図生成部１３による環境地図の生成手順の具体例を示すフローチャートである。ステップＳ１０１では、平面検出部１３１が、最新（第ｎフレームとする）の３次元位置データを入力して平面検出を行う。
【００３３】
ステップＳ１０２では、信頼度判定部１３２が、最新の３次元位置データの信頼度を算出する。また、ステップＳ１０３では、信頼度判定部１３２が、算出された信頼度が予め定められた基準を満足しているか否かを判定する。
【００３４】
ここで、３次元位置データの信頼度の具体例について説明する。最新の３次元位置データの信頼度判定には、例えば、以下の（１）〜（３）の基準を用いればよい。
（１）前記過去の３次元位置データから検出された平面の位置及び前記移動ロボットの移動量を用いて算出される推定位置と、前記新たな３次元位置データから検出された平面の位置との一致度合い。
（２）前記過去の３次元位置データより検出された平面を規定する平面パラメータと、前記新たな３次元位置データより検出された平面を規定する平面パラメータとの一致度合い。
（３）前記新たな３次元位置データを最小二乗法によって平面にフィッティングする際の最小二乗誤差が、予め定められた基準値より小さいこと。
【００３５】
図４は、上述の基準（１）〜（３）により信頼度判定を行う信頼度判定部１３２の構成例を示すブロック図である。図４において、平面重心算出部１３２１、平面重心記憶部１３２２、推定重心算出部１３２３、及び重心距離判定部１３２４は、上述の基準（１）による信頼度判定を行うための構成要素である。
【００３６】
平面重心算出部１３２１は、最新（第ｎフレーム）の３次元位置データと平面検出部１３１による平面検出結果とを入力し、検出された平面の重心Ｃｎを算出する。ここで、平面の重心とは、平面と認識された３次元位置データ中の複数の点群の重心を意味する。
【００３７】
平面重心記憶部１３２２は、平面重心算出部１３２１によって算出される平面重心Ｃｎを記憶する。
【００３８】
推定重心算出部１３２３は、１フレーム前、すなわち第ｎ−１フレームの平面重心Ｃｎ−１を平面重心記憶部１３２２から読み出し、平面重心Ｃｎ−１及びロボット１００のオドメトリ情報を用いて推定重心Ｓを算出する。ここで、推定重心Ｓとは、１フレーム前の平面重心Ｃｎ−１を、ロボット１００の移動量に応じて移動させることによって得られる最新の平面重心Ｃｎの予想位置である。図５（ａ）は、過去の第ｎ−１フレームにおける平面Ｐ１２の重心位置Ｃｎ−１と、推定重心Ｓを示す概念図である。一方、図５（ｂ）は、最新の第ｎフレームにおける平面Ｐ１２の重心位置Ｃｎを示す概念図である。
【００３９】
重心距離判定部１３２４は、最新の平面重心Ｃｎと推定重心Ｓとの距離が予め定められた距離閾値ＤＴＨ未満であるかによって、基準（１）の充足を判定する。例えば、図５（ａ）及び（ｂ）のように、最新の平面重心Ｃｎと推定重心Ｓとが一致する場合は、基準（１）を充足すると判定される。
【００４０】
一方、図４の平面パラメータ比較部１３２５は、上述の基準（２）による信頼度判定を行う。具体的には、平面パラメータ比較部１３２５は、第ｎフレームの平面パラメータと第ｎ−１フレームの平面パラメータを比較し、これらの差が予め定められた範囲内であるか否かを判定する。
【００４１】
また、図４の最小二乗誤差判定部１３２６は、上述の基準（３）による信頼度判定を行う。具体的には、最小二乗誤差判定部１３２６は、第ｎフレームの最小二乗法誤差が予め定められた基準値より小さいか否かを判定する。ここで、第ｎフレームの最小二乗法誤差とは、平面検出部１３１において、第ｎフレームの３次元位置データに含まれる点群の平面フィッティングを最小二乗法により行なった場合における、距離の二乗和の最小値である。
【００４２】
最後に、総合判定部１３２７は、上述した基準（１）〜（３）の全てを満足する場合に、第ｎフレームの３次元位置データが所定の信頼度を満足するものと判定する。
【００４３】
なお、上述した基準（１）〜（３）は、３次元位置データの信頼度の一例に過ぎないことはもちろんである。例えば、基準（１）〜（３）のうち少なくとも１つを用いて信頼度を評価してもよい。
【００４４】
図３のフローチャートに戻り説明を続ける。ステップＳ１０３の信頼度判定において、算出された信頼度が予め定められた基準を満足していると判定された場合（Ｓ１０３でＯＫ）、地図更新部１３３は第ｎフレームの３次元位置データの補間処理を行う（ステップＳ１０４）。具体的には、視覚センサ１０の通信エラー等に起因して第ｎフレームの３次元位置データに含まれる点群にデータ抜けがある場合や、視覚センサ１０の空間分解能が低いために３次元位置データの点群密度が疎である場合に、データ抜けのある領域や密度が疎な領域を周囲の点群データによって補間する。当該補間処理は、線形補間などの公知のデータ補間手法を用いて行なえばよい。
【００４５】
ステップＳ１０５では、地図更新部１３３が、最新の第ｎフレームの３次元位置データを旧環境地図に上書きして新たな環境地図を生成する。すなわち、地図更新部１３３は、最新の第ｎフレームの３次元位置データの測定領域と重複している旧環境地図の領域内のデータを破棄し、第ｎフレームの平面データと置き換える。
【００４６】
例えば、図６（ａ）に示すように、旧環境地図が第（ｎ−１）〜（ｎ−ｋ）フレームまでの過去のｋ枚のフレームを統合して生成されている場合を考える。旧環境地図は、段差の上面に相当する平面Ｐ１２を含む。最新の第ｎフレーム内に平面Ｐ１２の一部である部分６１が含まれる場合、ステップＳ１０５の処理によって、部分６１に対応する新環境地図上の領域が、最新（第ｎフレーム）の３次元位置データ、平面検出結果により上書きされる。
【００４７】
さらに、図６（ｂ）は、図６（ａ）に引き続く第（ｎ＋１）フレームの処理を示している。平面Ｐ１２の部分６１のさらに一部にあたる部分６２が最新の第（ｎ＋１）フレーム内に含まれる場合、ステップＳ１０５の処理によって、部分６２に対応する新環境地図上の領域が、第（ｎ＋１）フレームの３次元位置データ、平面検出結果により上書きされる。
【００４８】
一方、ステップＳ１０３の信頼度判定において、算出された信頼度が予め定められた基準を満足しないと判定された場合（Ｓ１０３でＮＧ）、第ｎフレームの３次元位置データを破棄し、第ｎ−１フレームまでの３次元位置データを統合して生成された環境地図を維持する。
【００４９】
上述したステップＳ１０５の処理、すなわち、過去の３次元位置データを元に生成された環境地図の領域を最新の３次元位置データによって上書きする処理によって、段差等のエッジが不明瞭となる弊害を防止し、エッジが精細に特定された環境地図を得ることができる。
【００５０】
また、最新フレームの３次元位置データに含まれない領域については、過去に取得された３次元位置データに基づいて生成された環境地図を利用して移動計画を行うことができるため、広範囲な移動空間に関して移動計画を実行することができる。
【００５１】
さらに、上述したステップＳ１０６の処理、すなわち、信頼度の低い３次元位置データを環境地図に反映させないことによって、環境地図の精度低下を防止できる。
【００５２】
＜その他の実施の形態＞
発明の実施の形態１では、脚歩行型のロボット１００に本願発明を適用した例を示した。しかしながら、ロボット１００が車輪走行型などの脚歩行型以外の移動ロボットであってもよいことは勿論である。
【００５３】
また、発明の実施の形態１では、環境地図が平面検出結果を保持するグリッド地図であるとして説明したが、このような環境地図は一例である。例えば、環境地図は、ロボット１００が移動可能であるか、あるいは障害物の存在により移動不可能であるかを識別する値が各セルに保持されるグリッド地図でもよい。この場合、地図生成部１３は、３次元位置データから障害物を検出できればよく、平面検出処理は必ずしも行う必要がない。また、このとき、３次元位置データの信頼度は、過去の３次元位置データに基づく障害物の推定位置と、最新の第ｎフレームにおける障害物位置との一致度合いを利用して評価すればよい。
【００５４】
また、発明の実施の形態１では、環境地図が二次元のグリッド地図であるとして説明を行なった。しかしながら、環境地図は、三次元のグリッド地図でもよい。
【００５５】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】発明の実施の形態１にかかる移動ロボットの制御系を示すブロック図である。
【図２】発明の実施の形態１にかかる移動ロボットが移動を行う移動空間の一例及び環境地図の一例を示す図である。
【図３】発明の実施の形態１にかかる移動ロボットによる環境地図の生成手順を示すフローチャートである。
【図４】信頼度判定部の構成を示すブロック図である。
【図５】信頼度判定部による信頼度算出の具体例を説明するための図である。
【図６】発明の実施の形態１にかかる移動ロボットによって生成される環境地図の特徴を説明するための図である。
【図７】背景技術にかかる環境地図生成方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５７】
１００  移動ロボット
１１  視覚センサ
１２  ３次元位置データ生成部
１３  地図生成部
１３１  平面検出部
１３２  信頼度判定部
１３３  地図更新部
１４  環境地図記憶部
１５  移動計画部
１６  動作生成部
１７  移動制御部
１８  移動機構
１８０  アクチュエータ
１８１  脚リンク
１９  エンコーダ
【図１】
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【図２】
2009193240.tif 000004
【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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