(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自走ユニットの環境マップ内での目標の位置の特定方法であって、前記目標の、前記自走ユニットに対する間隔が前記自走ユニットによって動的に検出される方法であって、
ａ）  出発位置から開始して、自走ユニットの第１の位置変化を実行し、且つ、前記自走ユニットに設けられた少なくとも１つの第１の測定手段によって前記自走ユニットの前記第１の位置変化を検出し、該検出の際、前記出発位置に対して相対的な、前記自走ユニットの第１の固有位置（Ｐ１Ｋ）を、前記第１の位置変化後の前記自走ユニットの第１の位置不確実度（Ｕ１Ｋ）を考慮して求め、
ｂ）  前記第１の位置変化後の障害物と前記自走ユニットとの間の最初の間隔を、前記自走ユニットに設けられている第２の測定手段によって測定し、
ｃ）  前記第１の位置不確実度（Ｕ１Ｋ）と前記最初の間隔とを考慮して、前記自走ユニットの前記第１の固有位置（Ｐ１Ｋ）と前記障害物との間の、所定の位置状態の不確実度（ＵＬＰ）のある第１の間隔を決め、
ｄ）  前記自走ユニットの前記第１の固有位置（Ｐ１Ｋ）と、第１の間隔から求めることができる、前記障害物を示す目標（ＬＰ）とにより、環境マップを形成し、
ｅ）  前記第１の測定手段によって求められた、前記自走ユニットの第２の位置変化後、前記自走ユニットの前記第１の固有位置（Ｐ１Ｋ）に対して相対的な第２の固有位置（Ｐ２Ｐ）を、前記自走ユニットの第２の位置の不確実度（Ｕ２Ｐ）を考慮して求め、
ｆ）  前記環境マップを用いて、前記自走ユニットの前記第２の固有位置（Ｐ２Ｐ）と、前記目標（ＬＰ）によって示される前記障害物との間の予測間隔（ＭＰ）を推測し、
ｇ）  前記第２の位置変化後、前記自走ユニットと、対応付けるべき、少なくとも１つの障害物との間の実際の距離（ＭＲ）を、第２の測定手段を用いて測定し、
ｈ）  系誤差として、前記予測間隔（ＭＰ）と前記実際の間隔（ＭＲ）との差を特定する方法において、
ｉ）  目標（ＬＰ）の位置の特定のために、前記系誤差の値が、固定設定された限界値を下回っていて、且つ、正である場合、前記目標（ＬＰ）の位置に、対応付けるべき障害物の位置を前記環境マップ内で割り当てるようにしたことを特徴とする方法。
【請求項２】
少なくとも２つの、時間的に順次連続する系誤差から、系誤差の大きさの確率を算出し、走行方向で見てユニットの前方にある各目標だけを検出する請求の範囲第１項記載の方法。
【請求項３】
系誤差が過度に大きいために、自走ユニットの環境マップ内での目標の位置を最早特定することができない場合、限界値を上昇させる
請求の範囲第１項〜第２項までの何れか１項記載の方法。
【請求項４】
限界値の上昇は、自走ユニットの環境マップ内で特定された各目標の数と、これまで測定されておらず、単に予測されるにすぎない各目標の数との比が、固定設定された値、許容限界値を超過しない程度で、実際の時点で単に前記予測目標（ＬＰ）だけが環境マップ内に存在するように実行することができる
請求の範囲第１項〜第３項までの何れか１項記載の方法。
【請求項５】
繰り返し実行して、自走ユニットの環境マップ内での目標の位置を全く特定することができない場合には、無限ループを回避するように繰り返しの数を制限する
請求の範囲第１項〜第４項までの何れか１項記載の方法。
【請求項６】
第１の測定手段として、走行距離計を用いる
請求の範囲第１項〜第５項までの何れか１項記載の方法。
【請求項７】
第２の測定手段として、距離測定装置を用いる
請求の範囲第１項〜第６項までの何れか１項記載の方法。
【請求項８】
少なくとも一つの測定手段の測定精度を、系誤差に付加する
請求の範囲第１項〜第７項までの何れか１項記載の方法。
【請求項９】
実際の距離（ＭＲ）を、予測間隔（ＭＰ）と比較することによって、少なくとも一つの測定手段の測定精度を区分し、一方の部分を自走ユニットの第２の位置の不確実度（Ｕ２Ｐ）に付加し、他方の部分を位置状態の不確実度（ＵＬＰ）に付加するようにして、前記自走ユニットの新たな位置と、目標の新たな位置状態とを、比較的大きな精度で決める
請求の範囲第１項〜第８項までの何れか１項記載の方法。
【請求項１０】
ａ）時点kでの系誤差v(k+1)を
0003770909.tif 000004
で特定し、前記系誤差の不確実度S(k+1)を
0003770909.tif 000005
から形成し、それから、測定と予測された測定との統計的間隔d(k)を
d(k)=v(k+1)Ｓ-1(k)ＶT(k+1)
として導出し、制限値γとして
0003770909.tif 000006
を、
γmax=γmin＋ｎmaxを設定領域として設定し、但し、ｎは、最大可能繰り返しの数であり、
その際、測定誤差R(k+1)
及び
0003770909.tif 000007
である
請求の範囲第１項〜第９項までの何れか１項記載の方法。
【請求項１１】
R(k+1)=0を用いる
請求の範囲第１０項記載の方法。
【請求項１２】
以下の制限値を用いる：即ち、γmax=４    γmin=２    nmax=３及び許容限界値１．５として用いる
請求の範囲第１０項〜第１１項までの何れか１項記載の方法。
【発明の詳細な説明】
今日、自動操縦モービルユニット用の種々多様な可能な用途がある。これに関しては、リモートセンシングプローブ、危険領域内で操縦されるモービルユニット、自走工業用掃除機、製造産業での運搬車両、特に、自走ロボットが考えられる。しかし、アプリオリに公知でない環境で有意義な使命を果たすことができるためには、自走ロボットは、ステップ状に、自走ロボットの作業環境の信頼し得るマップを形成することも、このマップを用いて各所定時点で、自分の位置を特定することもできなければならない。そのような自走ユニットが、出来る限り巧みに操縦される環境が、非常に複雑で、組織だっていないために、そのような自走ユニットの使用領域は、事務所や、家庭環境に制限されるのが屡々である。一般的に、アプリオリなマップは使えないので、そのような自走ユニットには、センサが装備される必要があり、そのセンサによって、このユニットは、このユニットの環境とフレキシブルに相互作用することができるようになるのである。そのようなセンサの幾つかは、レーザー距離スキャナー、ビデオカメラ、及び、例えば、超音波センサである。
このモービルユニットの特別な問題点は、環境マップの形成と、モービルユニットの位置特定とが相互に依存するという点である。その際、種々の誤差が生じる。一方では、そのようなモービルユニットは、その出発位置から進んだ道程を測定し、他方では、各距離センサを用いて、出現した各障害物に対する距離を測定して、この距離を各目標として環境マップ内に記入する。しかし、この誤差は、蓄積されて、比較的長い距離に亙って加算されるので、所定限界値以上では、モービルユニットを有意義に巧みに操縦することは最早できなくなる。
この問題点の従来の解決手法は、環境内の特徴的な各目標を検知して、この各目標とモービルユニットとの相対的な位置を測定するということに基づいている。この、各目標の相対位置と、ユニットの絶対位置とから、各目標の各絶対位置状況が特定される。どんなセンサ測定と雖も、一般に不確実性がつきものである。従って、モービルユニットの位置を出来る限り最良に評価して、それと同時に、各目標の各位置を見付ける方法が使用されている。従来、この問題点の解決用の種々の手法がある。
Leonhard und Durrant-Whyte[2]の方法では、各目標とモービルユニットとの不確実な関係については、何等考慮されていない。従って、一方では、計算時間は極めて短縮されるが、他方では、予測された各センサ値と測定された各センサ値との間の誤差を、それぞれの誤差源に対応付けることはできない。この方法の安定性を維持するためには、モービルユニットが停止状態で非常に正確に各目標を検知することができるということが前提になる必要がある。従って、非常に高価なセンサが必要になり、このようなセンサの高いコストのために、この方法を実際に使用するのは限られてしまう。
マップ形成についての一般的な情報及び地図制作上の環境での各モービルユニットの移動についての一般的な情報は、[1]及び[2]から分かる。
モービルロボットが、その環境内での自分の位置を特定することができるためには、実際の各センサ測定値を内部マップを用いて補正する必要があり、即ち、どの測定値が、マップの、どの目標と一致するのか、決定する必要がある。それから、この対応付けから、ロボットの実際の位置を推定することができる。用いられた解決手段により、誤差測定値が少なくなった場合、各測定値に対して、対応関係を特定することができる。しかし、誤差測定値が頻繁に生じる場合、高い確率で目標と一致するような測定値しか対応付けることができない。そのために、いわゆるValidation-Gate-方法が使用される[1,2]。この方法は、測定値と、対応付けられた目標の予測された測定値との間の差、及び、その時々の不確実度に基づいて、この対応関係が正確である確率を算定するのである。例えば、対応関係の統計的な間隔が所定限界値以下であるような対応関係だけが受容される。この限界値が小さい場合、統計的に狭く隣り合った、従って、極めて確実な対応関係となる。各測定値と、対応付けられた各目標の予測された各測定値との間の差が、所定時間に亙って小さい場合には、これは、極めて良好に機能する。しかし、実際の環境内では、各目標が未知の対象によって覆い隠されている場合には、これは、急速に、問題が生じるようになってしまう。各目標が覆い隠されている限り、正確に、対応付けを行うことはできない。続いて、各目標が再び見えるようになると、予測されたロボットの位置は、各駆動輪のスリップに基づいて、その間に誤差が生じて、厳しい判断基準のために、最早対応付けが出来なくなってしまい、自走モービルユニットは、結局その環境内で道に迷ってしまう。他方で、この制限が過度に大きく選定された場合、有りそうもない対応付けが生じてしまうこともある。その際、誤った対応付けが行われる危険性は、非常に大きく、その結果、ユニットの位置特定の際に、後で取り返し不可能な致命的な誤差が生じることがある。引用された解決手段では、パラメータの経験的なものに基づいて、大抵の場合に受け入れ可能な対応付けが行われるように選定されている。
本発明の課題は、自走モービルユニットの環境マップ内で、所属の各目標に対する各測定結果の対応付けを改善することができて、それにより、ユニットの環境内での位置特定が改善される方法を提供することにある。
この課題は、請求の範囲第１項記載の各要件によって解決される。
本発明の各実施例は、各従属請求項から得られる。
本発明の方法の特別な利点は、一義的に目標に対応付けることができない各測定値を、系誤差及び所属の目標に関して所定のポジティブな制限を介して識別することができるという点にある。その際、このポジティブな制限というのは、予測値が、実際の測定値よりも小さくなければならないという意味である。本発明の方法によると、有利にも、動的に変化する環境内で、例えば、２つの測定間隔内で、目標と自走モービルユニットとの間に障害物がある場合、この目標に、誤った値が配属されないようにすることができるようになる。
有利には、本発明の方法によると、環境マップ内にある各目標の量から、ユニットの前方の走行方向での領域内に位置しているものだけ評価されるのである。
特に有利には、本発明の方法によると、系誤差に固定の限界値は設定されず、むしろ、この制限が動的に変化するのである。従って、不正確にしか特定することができない各目標の位置は、常に各環境マップ内の１つの対象に対応付けられるようにすることができるのである。
特に有利には、本発明の方法で、自己に起因する系誤差に対する制限を高くすることによって発生する不確実度は、特定の各目標の数が、予測された各目標の数に対して、どの様に変化するのか、定常的にチェックされるようにして制限することができる。特定の各目標の数が上昇するということは、例えば、二重対応付けを意味することがある。そのような二重対応付けは、それにより、有利に回避される。目標の位置特定が全く可能でない場合に、この方法を収量させることができるようにするために、有利には、その周期数に対して制限が設定される。
本発明の方法の場合、経路測定装置として走行距離計を用いると、車輪駆動される車両の場合、特に有利である。
有利には、本発明の方法では、モービルユニットの使用領域に応じて、各目標を検知することができるコスト上有利な距離測定装置を使用することができる。
有利には、距離測定用のセンサの測定の不確実度を考慮することができる。つまり、それにより、目標の実際の位置乃至その不確実度を正確に検知することができるのである。
特に有利には、γの上側の制限の場合、各目標の位置特定の際の有意義な精度を達成するためには、可能な反復数nが一緒に算入される。有利には、事務所のような環境の場合、γminは２、γmaxは４、nmaxは３、信頼度比の値は、１．４９に選定することができる。
以下、本発明について、図を用いて一層詳細に説明する。
その際、図１には、環境内の自走ユニットが示されている。
図２には、系誤差の分布が示されている。
図１には、概念説明のために、本発明の方法の基礎となるものが図示されている。モービルユニットＥは、本発明の方法にとって特徴的である、種々異なる位置で示されている。更に、位置が特定された目標Ｌを検知することができる。
その移動の開始時には、ここでは、例えば、モービルユニットＥは、不確実度Ｕ１Ｋがある位置Ｐ１Ｋに位置している。この位置不確実度は、楕円形によって示されている。移動過程後、ユニットは、位置Ｐ２Ｐに位置する。この位置Ｐ２Ｐは、予測された位置であり、即ち、例えば、走行距離計を用いた測定に基づいて、出発位置Ｐ１Ｋに対して関係付けて、モービルユニットは、位置Ｐ２Ｐに位置しているものとされる。しかし、この位置は、経路測定に誤差があるので、環境内でのユニットの実際の停止位置に相応していない。この位置Ｐ２Ｐは、例えば、モービルユニットの方向計算機内の環境マップ内に、実際の位置として記憶され、実際の位置として環境マップ内に記入される。位置Ｐ１Ｋによって実行される、ＬＲでの目標に対する距離測定に基づいて、位置Ｐ２Ｐによって、目標の推定された位置状態ＬＰに対する間隔ＭＰが予測される。目標Ｌの位置状態ＬＰは、この場合、楕円形で示された不確実度ＵＬＰを有している。
しかし、ユニットによって採用されている位置Ｐ２Ｐは、実際の位置ではない。実際には、その位置は、位置Ｐ２Ｒに位置している。距離測定装置、例えば、レーザーレーダー又は超音波センサーを用いて測定することによって、目標ＬＲの位置状態に対するユニットＭＲの実際の間隔が特定される。この際、位置Ｐ２Ｒも、目標の位置状態ＬＲも、実際の位置であるので、不確実度を有していないことに注意すべきである。誤差を有する距離測定装置が使用された場合、その誤差は、ここで考慮されることができるだろうが、その処理については、本発明の方法の実施のためには、必要ない。
引用された文献に詳細に説明されているように、例えば、モービルユニットの位置は、座標形式及び座標系でユニットの回転角度を示す方向の形式で記述される。そのことから分かるように、距離測定は、また、モービルユニットの、座標系で示した回転方向にも依存している。例えば、この回転方向及び間隔は、位置の補正及びモービルユニットの目標の補正の際、考慮することができる。
本発明の方法にとって前提である各量が使用されるので、そのことは、実行することができるである。
即ち、実際の間隔ＭＲが、予測された間隔と比較されて、例えば、差vが形成される。この差は、位置状態の不確実度ＵＬＰ及び位置不確実度Ｕ２Ｐに依存して、所定の不確実度を有している。その不確実度は、例えば、相応に区分することができ、それぞれの成分を用いて、目標の位置状態及びモービルユニットの、環境マップ内での位置を補正することができる。それから、目標に対して、例えば、不確実度ＵＬＫがある位置ＬＫが得られ、その際、この不確実度ＵＬＫは、位置状態の不確実度ＵＬＰよりも小さいということを考慮すべきである。モービルユニットの場合、本発明の方法の実施後、不確実度Ｕ２Ｋがある位置Ｐ２Ｋが得られ、その際、この不確実度Ｕ２Ｋは、不確実度Ｕ２Ｐよりも小さいということが、ここでも言える。
この新たな値を、スタートマップでの本発明の方法の後続のステップで使用する場合、比較的小さな不確実度に設定することができ、従って、ユニットの新たな位置及び各目標の新たな位置状態を比較的大きな精度で特定することができる。
図２には、本発明の方法による系誤差の算定が示されている。そこには、実際の測定ＭＲ及び予測された間隔測定ＭＰが示されている。これら両間隔の差により、例えば、系誤差が生じる。この系誤差は、例えば、位置状態補正ＬＫＯ及び位置補正ＰＫに区分される。この区分は、例えば、位置特定乃至位置状態特定にそれぞれの不確実度の大きさに応じて行われる。位置状態補正ＬＫＯを用いて、目標の位置状態を補正することができ、位置補正ＰＫを用いて、環境マップ内でのモービルユニットの位置が新たに決定される。この際、注意すべきことは、補正の際、所定時間での座標系でのモービルユニットの位置も、モービルユニットの回転方向も考慮することができるということである。
それぞれの位置乃至位置状態の補正は、その際、各座標値での相応の角度関数を用いることによって行うことができる。目標の測定値と、環境マップ内の目標の測定値との対応付けの際、この誤差は、対応付けの信頼度に対する制限として有用である。その際、その制限は、例えば、最初には、固定値を超過することはない筈である。
本発明の方法は、動的に変化するValidation-Gate量に基づいている。最初に、厳しい判断基準を用いて、各測定値が各目標に配属され、従って、この各目標の、環境マップ内での位置、及び、この位置に対する関係で、モービルユニットの位置を特定することが行われる。充分な対応付けが見付けられたならば、例えば、予測された各対応付けの所定のパーセンテージが実際に受容されるならば、この厳しい判断基準を充足する各対応付けだけが選定される。このことが、冒頭で説明した各理由の一つから可能でないならば、若干比較的不確実な各対応付けを許容するために、Validation-Gateが少し拡大される。この過程は、例えば、許容された各対応付けが、予測された各対応付けの所定のパーセンテージを超過する迄続けられるか、又は、各ステップの最大数が実行される迄続けられる。後者の場合も必要である。と言うのは、特定の状況では、例えば、領域が完全に変化した場合に、このパーセンテージ判断基準を充足することができないからである。例えば、初期量γmin、最大量γmax、と反復の最大数との間の関係に対して、以下の式が選定される：
γmax=γmin+nmax
プロシージャーは、例えば、以下のようにするとよい：
１  各可能な対応付けに対して、相応の統計的距離d(k)を式１〜３を用いて計算する。これら対応付けの集合は、M(k)によって識別される。この場合、
式は：
0003770909.tif 000002
式記号の意味は、請求の範囲で説明されている。つまり、
0003770909.tif 000003
である。
２  M(k)から、距離がγmax2よりも小さな各対応付けを選定する。新たな集合は、Mmaxで示されている。
３  各目標は、多分、隠されていないので、Mmaxから、v＞0の各対応付けを選定する。新たな集合は、Mvisで示されている。このステップは必要である。さもないと、比較的大きなValidation-Gateの場合に、誤差のある各対応付けになってしまうからである。
４  予測された各対応付けNpredの数は、Mvisの基数から得られる。受容された各対応付けの数は、Naccで示される。
５  γ=γmin，n=0及びNmax=0に設定する。
６  集合Mmaxから、式(4)を用いて、受容される各対応付けを捜す。
d≦γ2                            (4)
７  Nacc/Npred≦T及びn＜nmaxが妥当する場合、n及び、従ってγを上昇する。Tは、パーセンテージ限界値である。
８  各中止条件が充足される迄、ステップ６及び７を繰り返す。
例えば、全く通常の事務所環境内での値γmin=２，γmax=４，nmax=3及びT=０．６７では、従来技術に対して、各目標の位置特定の精度を、２００％迄上昇することができる。
文献リスト
[1]Y.Bar-Shalom and T.E. Fortmann, Tracking and Data Association（52-61頁;100-109頁）Academic Press, 1988年
[2]J.J.Leonard and H.F.Durrant-Whyte, Directed Sonar Sensing for Mobile Robot Navigation（51-65頁;97-111頁;129-138頁）Kluwer Academic Publishers, Boston, London, Dordrecht, 1992年
【図１】
0003770909.tif 000008
【図２】
0003770909.tif 000009