(57)【要約】【課題】正確に床検出を行うことが可能な障害物検出システム及び移動ロボットを提供すること。【解決手段】本発明にかかる障害物検出システム１００は、距離画像データを生成する距離画像センサ１と、前記距離画像データに基づいて障害物を検出するデータ処理部２とを備えている。データ処理部２は、距離画像センサ１により生成された距離画像データより得られる反射光強度と、距離画像センサ１によって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
障害物を検出する障害物検出システムであって、
距離画像データを生成する距離画像センサと、
前記距離画像データに基づいて障害物を検出するデータ処理部とを備え、
前記データ処理部は、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度と、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出する障害物検出システム。
【請求項２】
前記データ処理部は、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値以上であり、かつ、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値以上である場合に障害物であると判定し、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値未満である場合、又は、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値未満である場合に床面領域であると判定する請求項１記載の障害物検出システム。
【請求項３】
前記データ処理部は、距離画像のピクセル毎に障害物の有無を判定することを特徴とする請求項１又は２記載の障害物検出システム。
【請求項４】
移動ロボットに設けられた請求項１〜３いずれかに記載の障害物検出システム。
【請求項５】
障害物を検出する障害物検出方法であって、
距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度と、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出する障害物検出方法。
【請求項６】
障害物を検出する障害物検出方法であって、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値以上であり、かつ、距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値以上である場合に障害物であると判定し、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値未満である場合、又は、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値未満である場合に床面領域であると判定する障害物検出方法。
【請求項７】
距離画像のピクセル毎に障害物の有無を判定することを特徴とする請求項５又は６記載の障害物検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物検出システム及び障害物検出方法に関し、特に床面にある障害物を検出するシステム及び検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、移動ロボットには、移動する経路上の障害物を検出するために距離画像センサを備えている（例えば、特許文献１、２、３、４参照）。具体的に、特許文献１には、距離画像センサによって出力される距離画像に基づいて障害物を検出してその位置情報を出力する距離情報解析部が開示されている。また、特許文献２には、床面の基準となる平面とこれに平行な複数の平面群から得られた環境地図群により障害物が存在する環境を３次元的に把握し、これを利用して移動計画を作成する技術について開示されている。さらに、特許文献３には、距離画像生成部により生成された距離画像に基づいて平面パラメータを検出し、これを用いて床面に載っている点を選択し、この点に基づき障害物を認識する技術が開示されている。また、特許文献４には、距離画像の各画素毎の２次元座標位置データと３次元座標位置データを演算して面及び検出対象物体に対応する画素の３次元分布を生成して所定高さの対象物を判別する技術が開示されている。
【０００３】
図３を用いて、距離画像センサを用いて障害物を検出する原理を説明する。図３に示す例では、床面１０に障害物２０が置かれた状態であり、床面１０から上方に離れた位置に距離画像センサ１がある。距離画像センサ１は、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式のセンサである。この方式を採用した距離画像センサ１は、まず、赤外光（レーザ光）を測定対象物に照射し、その反射光を受光して時間差を求める。そして、その時間差に基づいて距離画像センサ１から測定対象物までの距離を計算することができる。図３に示されるように、距離画像センサ１を用いて障害物２０を検出するためには、最初に、当該距離画像センサ１を斜め下方向に傾けて、床面を検出する。そして、距離画像から、検出された床面領域を除去することによって、障害物を検出することができる。
【０００４】
ここで、距離画像センサ１の設置高さと設置角度とが既知であれば、距離画像センサ１から床面までの距離は推定できる。従って、距離画像センサ１の測定によって得られた床面までの距離データと、推定によって得られた床面までの距離データとを比較すれば、床面かどうかを判定することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２６０１０５号公報
【特許文献２】特開２００５−９２８２０号公報
【特許文献３】特開２００３−２６９９３７号公報
【特許文献４】特開平１０−１４３６５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
図４（ｂ）に示されるように、距離画像センサ１から離れた領域に障害物２２があれば、障害物２２において反射した光は距離画像センサ１に戻ってくるため距離を測定することが可能であるが、図４（ａ）に示されるように、距離画像センサ１から離れた領域に障害物２２がない場合には、床面１０で反射した光が距離画像センサ１に戻ってこない（図４の反射光の輝度画像３０１を参照）。このため、この領域においては、正しい距離データを算出することができなくなり、床面の一部を障害物として判定してしまう問題があった。
【０００７】
本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、正確に障害物の検出を行うことが可能な障害物検出システム及び障害物検出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】
【０００８】
本発明にかかる障害物検出システムは、障害物を検出する障害物検出システムであって、距離画像データを生成する距離画像センサと、前記距離画像データに基づいて障害物を検出するデータ処理部とを備え、前記データ処理部は、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度と、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出するものである。
【０００９】
ここで、前記データ処理部は、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値以上であり、かつ、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値以上である場合に障害物であると判定し、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値未満である場合、又は、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値未満である場合に床面領域であると判定するものである。
【００１０】
また、前記データ処理部は、距離画像のピクセル毎に障害物の有無を判定することが望ましい。
【００１１】
好適な実施の形態における障害物検出システムは、移動ロボットに設けられている。
【００１２】
本発明にかかる障害物検出方法は、障害物を検出する障害物検出方法であって、距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度と、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出するものである。
【００１３】
本発明の他の観点による障害物検出方法は、障害物を検出する障害物検出方法であって、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値以上であり、かつ、距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値以上である場合に障害物であると判定し、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値未満である場合、又は、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値未満である場合に床面領域であると判定するものである。
【００１４】
また、前記データ処理部は、距離画像のピクセル毎に障害物の有無を判定することが望ましい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、正確に障害物の検出を行うことが可能な障害物検出システム及び障害物検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
まず、図１を用いて、本発明の実施の形態にかかる障害物検出システムの概略構成について説明する。当該障害物検出システム１００は、例えば、移動ロボットに設けられている。
【００１７】
障害物検出システム１００は、距離画像センサ１と、データ処理部２を備えている。距離画像センサ１は、移動ロボットの胴体部、腰部や頭部等に設けられ、例えば、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式のセンサである。
【００１８】
ここで、ＴＯＦ方式には、位相ＴＯＦ方式と、パルスＴＯＦ方式とがある。位相ＴＯＦ方式では、強度変調された測定光線を測定対象に照射して、対象物からの反射光を検出して、光電子変換を行い、変換された光電子を複数の蓄積手段のいずれかに時間的にずらして蓄積するようにしている。この方式によれば、測定対象が遠くにあればあるほど、複数の蓄積手段のうち時間的に後のタイミングで蓄積するようにした蓄積手段に、より多くの光電子が蓄積されることになる。つまり、測定対象までの距離に応じて、複数の蓄積手段のそれぞれに蓄積される光電子数の相対的な比率や差分が決定される。この比率や差分を求めることによって測定対象までの距離を求めることができる。
【００１９】
パルスＴＯＦ方式は、パルス状の測定光線を測定対象物に照射して、測定対象物からの反射光と測定光線との位相差から距離を求める方式であって、測定光線を２次元的に走査し、各点で距離を測定して三次元の形状を測定するものである。
【００２０】
距離画像センサ１は、移動ロボットの前方の床面を検出するように、傾斜して設けられている。移動ロボットには、距離画像センサ１に加えて姿勢角センサが設けられる場合もある。距離画像センサ１によって測定され、生成された距離画像データは、データ処理部２に出力される。
【００２１】
データ処理部２は、ＲＯＭ、ＲＡＭに格納された制御プログラムや制御パラメータ、さらには距離画像センサ１より入力した距離画像データに基づいて、移動ロボット１の全体動作及び処理を実現するための制御を行うＣＰＵを備えている。本例にかかるデータ処理部２は、距離画像センサ１より入力した距離画像データに基づいて障害物検出処理を実行する。
【００２２】
続いて、図２のフローチャートを用いて、本実施の形態にかかる障害物検出処理について説明する。
【００２３】
まず、データ処理部２は、距離画像センサ１より距離画像データを取得し、この距離画像データに含まれるピクセルｉの反射光強度を抽出する（Ｓ１０１）。データ処理部２は、抽出した反射光強度が、予め定めた閾値以上かどうかを判定する（Ｓ１０２）。
【００２４】
データ処理部２は、反射光強度が閾値以上でない、即ち閾値よりも小さいと判定した場合には、そのピクセルｉの領域を床面領域であると判定する（Ｓ１０６）。他方、データ処理部２が、反射光強度が閾値以上であると判定した場合には、さらに、距離画像センサ１から床面までの距離の推定値と、距離画像センサ１の測定により得られた距離画像データにおける当該距離データとの差分計算を実行する（Ｓ１０３）。
【００２５】
計算の結果得られた差分値が予め定められた閾値以上でない、即ち閾値よりも小さいと判定した場合には、そのピクセルｉの領域を床面領域であると判定する（Ｓ１０６）。他方、データ処理部２が、差分値が閾値以上であると判定した場合には、そのピクセルｉの領域を障害物であると判定する（Ｓ１０５）。
【００２６】
ステップＳ１０５及びステップＳ１０６の処理が完了すると、データ処理部２は、距離画像データの走査が完了し、全てのピクセルについて処理が終わったかどうかを判定する（Ｓ１０７）。判定の結果、データ処理部２が未だ全てのピクセルについて処理が終わっていないと判定した場合には、ｉ＝ｉ＋１として次のピクセルについてステップＳ１０１の処理を行う。他方で、データ処理部２が全てのピクセルについて処理が終わったと判定した場合には処理を終了する。
【００２７】
続いて、図５を用いて、障害物の検出結果の例を説明する。図５のそれぞれにおいて下側が距離画像センサ１の近傍領域であり、上側にいくにつれて距離画像センサ１から離れた領域を示している。図５（ａ）は、距離画像データそのものを示している。そして、図５（ｂ）は、反射光強度の輝度画像を示している。図５（ｃ）は、距離画像データのみを用いて床部分を判定した結果を示している。図５（ｃ）に示されるように、２つの障害物が検出されている一方で、上部の領域において床面部分が障害物として誤判定されている。この誤判定された領域においては、距離画像センサ１から照射された光が距離画像センサ１側に戻ってこないため床面として認識できず、障害物として誤判定されている。
【００２８】
図５（ｄ）は、距離画像データ及び反射光強度を用いて床部分を判定した結果を示すものであり、図２のフローチャートを用いて説明した、本実施の形態にかかる障害物検出処理による処理結果を示すものである。図５（ｄ）に示されるように、図５（ｃ）において障害物と誤判定された領域が床部分であるとして正しく判定されている。
【００２９】
なお、図２に示すフローチャートでは、反射光強度に関する比較処理（Ｓ１０２）を、差分値の比較処理（Ｓ１０４）よりも先に行っているが、順序を逆にしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明にかかる障害物検出システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明にかかる障害物検出システムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】距離画像センサによる障害物検出の原理を示す説明図である。
【図４】従来の障害物検出システムにおいて生ずる問題点を説明するための図である。
【図５】本発明にかかる障害物検出システムの処理結果例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００３１】
１  距離画像センサ
２  データ処理部
１０  床面
２０，２１，２２  障害物
１００  障害物検出システム
【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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