JP2015141580A - 移動装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自己位置推定時の消費電力が少ない移動装置を提供すること。【解決手段】本発明の移動装置は、地図情報を格納した地図記憶部１０１と、レンジデータを生成する距離センサ１０２と、画像データを生成するカメラ部１１０と、レンジデータを地図情報に含まれる形状データと照合することによって自己位置を推定する第１自己位置推定手段と、画像データからランドマークを検出し、検出したランドマークの画像上での位置情報および地図情報に含まれるランドマークの位置情報を用いて自己位置を推定する第２自己位置推定手段と、第２自己位置推定手段により所望の推定精度でランドマークを検出可能な検出エリア情報を格納した検出エリア記憶部１０５と、第１自己位置推定手段により推定された自己位置と検出エリア情報とを照合した結果に基づいて、第２自己位置推定手段による自己位置推定の実行可否を決定する制御部１０６と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は移動装置に関し、特に、作業環境内を自律移動する移動装置に関する。

２種類の自己位置推定を常時実行し、２つの推定結果を融合することにより自己位置の推定を行う移動装置が知られている（例えば特許文献１を参照）。特許文献1に記載の移動装置は、カメラ部によって撮像した画像データおよび距離センサによって取得したレンジデータの双方を用いて自己位置の推定を行うものである。さらに、特許文献1に記載の移動装置は、周囲環境を応じて画像データによる自己位置推定およびレンジデータによる自己位置推定の信頼度を決定し、決定した信頼度を反映して２つの自己位置推定手段の結果を統合して最終的な自己位置を決定するものである。

特開２００７−３２２１３８号公報

特許文献１に記載の移動装置は、カメラ部によって撮像した画像データを用いた自己位置推定、および距離センサによって取得したレンジデータを用いた自己位置推定の、２種類の自己位置推定を常時実行している。そのため、自己位置推定を１種類のみ実行する場合と比べて、計算処理による負荷が高くなり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の計算処理部の消費電力が増大するという問題があった。

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、自己位置推定時の消費電力が少ない移動装置を提供することを目的とする。

本発明の移動装置は、
作業環境内を自律移動する移動装置であって、
前記作業環境の地図情報を格納した地図記憶部と、
前記作業環境内に存在する物体との距離を計測してレンジデータを生成する距離センサと、
前記作業環境内に存在する物体を撮像した画像データを生成するカメラ部と、
前記レンジデータを前記地図情報に含まれる形状データと照合することによって、当該移動装置の自己位置を推定する第１自己位置推定手段と、
前記画像データからランドマークを検出し、検出したランドマークの画像上での位置情報および前記地図情報に含まれる前記作業環境におけるランドマークの位置情報を用いた演算によって、当該移動装置の自己位置を推定する第２自己位置推定手段と、
前記第２自己位置推定手段により所望の推定精度でランドマークを検出可能な検出エリア情報を格納した検出エリア記憶部と、
前記第１自己位置推定手段により推定された自己位置と前記検出エリア情報とを照合した結果に基づいて、前記第２自己位置推定手段による自己位置推定の実行可否を決定する制御手段と、
を備える。

本発明によれば、自己位置推定時の消費電力が少ない移動装置を提供できる。

実施の形態１にかかる自律移動ロボットの構成を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる自律移動ロボットが動作する様子を示す図である。 実施の形態１にかかる検出エリアの概念を説明する図である。 実施の形態１にかかる検出エリアを計測する方法を示すフローチャートである。 実施の形態１にかかる自律移動ロボットにおいて、制御部がレンジデータ自己位置推定部とランドマーク自己位置推定部とを制御する処理を示すフローチャートである。 実施の形態１にかかる自律移動ロボットにおいて、制御部がレンジデータ自己位置推定部とランドマーク自己位置推定部とを制御する処理を概念的に示す図である。 実施の形態１にかかる自律移動ロボットの消費電力を示す図である。 実施の形態２にかかる自律移動ロボットにおいて、地図情報中のランドマークに対応する検出エリアを示す図の図である。 実施の形態２にかかる自律移動ロボットにおいて、制御部がレンジデータ自己位置推定部とランドマーク自己位置推定部とを制御する処理を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる自律移動ロボットにおいて、制御部がレンジデータ自己位置推定部とランドマーク自己位置推定部とを制御する処理を概念的に示す図である。 その他の実施の形態にかかる自律移動ロボットの構成を示すブロック図である。

［実施の形態１］
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。
図１は、本実施の形態にかかる自律移動ロボット１００の構成を示す図である。
自律移動ロボット１００は、地図記憶部１０１と、距離センサ１０２と、カメラ部１１０と、レンジデータ自己位置推定部１０３と、ランドマーク自己位置推定部１０４と、検出エリア記憶部１０５と、制御部１０６と、を備える。

図２は、自律移動ロボット１００が動作する様子を示す図である。自律移動ロボット１００は、距離センサ１０２およびカメラ部１１０の２つのセンサによって外界の情報を取得する。自律移動ロボット１００は、カメラ部１１０によって取得された画像データおよび距離センサ１０２によって取得されたレンジデータのそれぞれに基づいて自己位置推定を行いながら、作業環境内を自律移動する。

地図記憶部１０１は、作業環境の地図情報を格納している。地図情報には、作業環境内に存在する物体の形状データが含まれる。地図情報としては、グリッドマップとランドマーク位置姿勢情報とが地図記憶部１０１に格納されている。グリッドマップは、作業環境を格子状の領域に区切り、各領域に壁や空きスペースなどの属性を持たせた地図である。ランドマーク位置姿勢情報は、作業環境内のある位置において、ランドマークがどのような見え方をするかを示すテンプレート画像である。

距離センサ１０２は、作業環境内に存在する物体との距離を計測してレンジデータを生成する。距離センサ１０２は、面として距離が測定できるものが好ましく、例えば、レーザーレンジファインダーを用いることができる。

カメラ部１１０は、作業環境内に存在する物体を撮像した画像データを生成する。
カメラ部１１０は、２台のカメラ１１１ａおよび１１１ｂを有する。カメラ１１１ａおよび１１１ｂはそれぞれ、ＣＣＤイメージセンサ又はＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子を備えており、外界を撮像して得たデジタル画像データをランドマーク自己位置推定部１０４に出力する。カメラ部１１０は、カメラを２台用いたステレオカメラに限定されるものではなく、カメラを１台用いた単眼カメラであってもよい。

レンジデータ自己位置推定部１０３（第１自己位置推定手段）は、レンジデータを地図情報に含まれる形状データと照合することによって、自律移動ロボット１００の自己位置を推定する。

ランドマーク自己位置推定部１０４（第２自己位置推定手段）は、画像データからランドマークを検出し、検出したランドマークの画像上での位置情報および地図情報に含まれる作業環境におけるランドマークの位置情報を用いた演算によって、当該自律移動ロボット１００の自己位置を推定する。

ランドマークとは、自律移動ロボット１００が移動する環境に固定された基準点であり、作業環境に元々存在している壁面などの自然特徴のほか、人工的に作業環境に配置した標識を用いてもよい。作業環境内に存在するランドマークの位置およびランドマークの形状を示す情報は、地図情報として予め地図記憶部１０１に格納されている。具体例を示すと、ランドマークの様々な見え方を示すテンプレート画像を地図記憶部１０１に格納しておき、これらのテンプレート画像と撮像された画像データとの相関検出、パターンマッチング等によってランドマークを検出することができる。

ランドマーク自己位置推定部１０４は、画像データ上でのランドマーク位置を用いて、カメラ座標系でのランドマークの三次元位置を算出する。ここで、カメラ座標系とは、カメラ部１１０に固定された座標系である。なお、カメラ座標系でのランドマークの三次元位置の算出は、例えば、２つのカメラ１１１ａおよび１１１ｂによって撮影された２つの画像のステレオ視によって、ランドマークまでの距離を獲得することにより算出できる。

ランドマーク自己位置推定部１０４は、ステレオ視により算出されたランドマークのカメラ座標系での位置、および作業環境に固定された座標系（以下、世界座標系と呼ぶ）でのランドマーク位置を用いて、世界座標系でのロボット位置を算出する。なお、ランドマークの世界座標系での位置は、地図情報として予め地図記憶部１０１に格納された情報である。

検出エリア記憶部１０５は、ランドマーク自己位置推定部１０４により所望の推定精度でランドマークを検出可能な検出エリア情報を格納している。
カメラ部１１０がランドマークを認識するときには、カメラの画角にランドマークが入っていれば必ず検出されるわけではない。レンズの歪曲収差の影響や、イメージセンサの画素数とランドマークの大きさとの関係などから、精度よくランドマークが検出できる範囲はカメラの画角よりも狭い領域となる。所望の推定精度でランドマークを検出可能な領域を予め計測しておき、この領域を検出エリアとして検出エリア記憶部１０５に保持しておく。

図３は、検出エリアの概念を説明する図である。検出エリアは、自律移動ロボット１００に固定されたカメラ座標系を基準として表される。検出エリアは、ランドマーク自己位置推定部１０４により所望の推定精度でランドマーク２１０を検出可能な領域をいう。
図３では、ランドマーク２１０の認識精度を計測するための基準線２２０が格子状に設けられており、ランドマーク２１０を様々な場所に移動させて、カメラ部１１０により距離測定を行う。このとき、ランドマーク自己位置推定部１０４により所望の推定精度でランドマーク２１０を検出可能な領域を検出エリアとする。図３では、カメラ１１１ａおよび１１１ｂの画角を破線２０１ａおよび２０１ｂ、カメラ部１１０がステレオ視できる画角を一点鎖線２０２、検出エリアを太い二点鎖線２０３で示している。

制御部１０６は、レンジデータ自己位置推定部１０３により推定された自己位置と検出エリア情報とを照合した結果に基づいて、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定の実行可否を決定する。制御部１０６は、レンジデータ自己位置推定部１０３とランドマーク自己位置推定部１０４とを制御する。

図４は、検出エリア情報を作成する方法を示すフローチャートである。
離れた２点の正確な位置を計測できるような計測環境を用意する（ＳＴ４０１）。図３に示すように、計測環境としては、等間隔で基準線２２０が引かれた方眼紙や、平面内の移動量がわかるＸＹステージなどが用いられる。

次に、カメラ部１１０を計測環境の特定の点に設置する（ＳＴ４０２）。そして、計測環境中の任意の点にランドマーク２１０を設置する（ＳＴ４０３）。ランドマーク２１０を設置した後、計測環境中の基準線２２０を用いて、カメラ部１１０からみたランドマーク２１０の位置を計測する（ＳＴ４０４）。

次に、ランドマーク自己位置推定部１０４は、カメラ部１１０が取得した画像を用いて、ステレオ視によりカメラ座標系におけるランドマーク２１０の位置を算出する（ＳＴ４０５）。
次に、基準線２２０を用いて計測されたランドマーク２１０の位置（計測位置）と、カメラ部１１０が取得した画像を用いてステレオ視により算出されたランドマーク２１０の位置（算出位置）の差が閾値以下であるか判定する（ＳＴ４０６）。

計測位置と算出位置との差が閾値以下と判定した場合（ＳＴ４０６ ＹＥＳ）、検出エリア記憶部１０５は計測位置を記憶する（ＳＴ４０７）。計測位置と算出位置との差が閾値より大きいと判定した場合（ＳＴ４０６ ＮＯ）、検出エリア記憶部１０５は計測位置を記憶せずに、ランドマーク２１０の位置を変えて（ＳＴ４０３）、ランドマーク２１０位置の計測を再度行う（ＳＴ４０４）。計測位置と算出位置との差が閾値以下となる計測位置の情報が、検出エリア情報となる。
なお、検出エリアの計測において、ランドマーク２１０のカメラ部１１０に対する角度を変えて、複数回ランドマーク位置のステレオ視による算出を行ってもよい。

図５は、制御部１０６がレンジデータ自己位置推定部１０３とランドマーク自己位置推定部１０４とを制御する処理を示すフローチャートである。図６は、制御部１０６がレンジデータ自己位置推定部１０３とランドマーク自己位置推定部１０４とを制御する処理を概念的に示す図である。
図５および図６を用いて、制御部１０６が、レンジデータ自己位置推定部１０３とランドマーク自己位置推定部１０４とを制御する方法について説明する。

まず、制御部１０６は、レンジデータ自己位置推定部１０３により推定された自己位置（第１自己位置推定値）と、第１自己位置推定値の信頼度を取得する（ＳＴ５０１）。図６では、第１自己位置推定値とその信頼度から算出される、自律移動ロボット１００が存在する確率が高いエリアを破線の円６１０で示す。
次に、制御部１０６は、検出エリア記憶部１０５に格納された検出エリア情報を第１自己位置推定値基準に変換する（ＳＴ５０２）。

次に、制御部１０６は、第1自己位置推定値基準に変換された検出エリア６０１を、第１自己位置推定値の信頼度に応じて膨張させる（ＳＴ５０３）。その後、制御部１０６は、レンジデータ自己位置推定部１０３により推定されたランドマーク所在情報を、膨張後の検出エリア６０２と比較する（ＳＴ５０４）。そして、制御部１０６は、膨張後の検出エリア６０２にランドマーク２１０が含まれるか判定する（ＳＴ５０５）。

制御部１０６は、膨張後の検出エリア６０２にランドマーク２１０が含まれると判定した場合（ＳＴ５０５ ＹＥＳ）、ランドマーク自己位置推定部１０４に自己位置推定の実行を命令する（ＳＴ５０６）。これにより、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定値（第２自己位置推定値）が算出される。一方、制御部１０６は、膨張後の検出エリア６０２にランドマーク２１０が含まれないと判定した場合（ＳＴ５０５ ＮＯ）、ランドマーク自己位置推定部１０４に自己位置推定の停止を命令する（ＳＴ５０７）。

なお、上述した本実施の形態にかかる自律移動ロボット１００のうちカメラ部１１０および距離センサ１０２を除く他の構成要素は、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）を有するコンピュータシステムにより構成することが可能である。具体的には、ＣＰＵが内部に備える又はＣＰＵの外部に接続されるＲＯＭ又はフラッシュメモリ等の記憶部に、レンジデータ自己位置推定部１０３、ランドマーク自己位置推定部１０４、および制御部１０６が行う処理をコンピュータシステムに実行させるための１又は複数のプログラムを格納しておき、当該プログラムをＣＰＵで実行することとすればよい。また、地図記憶部１０１および検出エリア記憶部１０５は、コンピュータシステムが備えるハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶部とすればよい。

本実施の形態にかかる自律移動ロボット１００は、ランドマーク自己位置推定部１０４により所望の推定精度でランドマーク２１０を検出可能な検出エリア内に位置する場合のみ、レンジデータ自己位置推定部１０３とランドマーク自己位置推定部１０４の双方による自己位置推定を行う。検出エリア外に位置する場合には、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定を停止し、レンジデータ自己位置推定部１０３による自己位置推定のみを行う。

この構成により、自律移動ロボット１００は、所望の推定精度でランドマーク２１０を検出できない場合は、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定を停止する。よって、本実施の形態によれば、自己位置推定時の消費電力が少ない自律移動ロボットを提供できる。

図７は、自律移動ロボット１００におけるレンジデータ自己位置推定部１０３およびランドマーク自己位置推定部１０４の消費電力を示す図である。図７では、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定を常に行う場合の消費電力は破線で示されている。それに対して、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定を検出エリア内でのみ行う場合の消費電力は、図７中の実線のように表される。図７から、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定が停止している間の消費電力は小さくなっていることがわかる。

［実施の形態２］
実施の形態２にかかる自律移動ロボット３００について説明する。
自律移動ロボット３００は、実施の形態１にかかる自律移動ロボット１００と同様に、地図記憶部１０１と、距離センサ１０２と、カメラ部１１０と、レンジデータ自己位置推定部１０３と、ランドマーク自己位置推定部１０４と、検出エリア記憶部１０５と、制御部と、を備える。

実施の形態１にかかる自律移動ロボット１００では、検出エリアはカメラ座標系を基準としたエリアとして検出エリア記憶部１０５に記憶されている。実施の形態２にかかる自律移動ロボット３００は、地図記憶部１０１が格納する地図情報に検出エリアが含まれている点が、実施の形態１にかかる自律移動ロボット１００とは異なる。

図８は、地図情報中のランドマーク２１０に対応する検出エリアを示す図である。図８では、検出エリアは、二点鎖線に囲まれた領域８１０として表されている。自律移動ロボット３００のカメラ部１１０が、検出エリア（領域８１０）内に位置する場合に、ランドマーク自己位置推定部１０４により所望の推定精度でランドマーク２１０を検出できる。

図９は、制御部１０６がレンジデータ自己位置推定部１０３とランドマーク自己位置推定部１０４とを制御する処理を示すフローチャートである。
まず、制御部１０６は、レンジデータ自己位置推定部１０３により推定された自己位置（第１自己位置推定値）と、第１自己位置推定値の信頼度を取得する（ＳＴ７０１）。

次に、制御部１０６は、信頼度を考慮した第１自己位置推定値を、地図情報に含まれた検出エリアと比較する（ＳＴ７０２）。図１０は、検出エリアが含まれた地図情報の一例を示す図である。そして、制御部１０６は、信頼度を考慮した第１自己位置推定値が検出エリアに含まれるか判定する（ＳＴ７０３）。信頼度を考慮した第１自己位置推定値は、自律移動ロボットが存在する確率が高いエリアであり、図１０では破線６１０で囲まれる領域で示される。

制御部１０６は、信頼度を考慮した第１自己位置推定値が検出エリアに含まれると判定した場合（ＳＴ７０３ ＹＥＳ）、ランドマーク自己位置推定部１０４に自己位置推定の実行を命令する（ＳＴ７０４）これにより、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定値（第２自己位置推定値）が算出される。一方、制御部１０６は、信頼度を考慮した第１自己位置推定値が検出エリアに含まれると判定した場合（ＳＴ７０３ ＮＯ）、ランドマーク自己位置推定部１０４に自己位置推定の停止を命令する（ＳＴ７０５）

［その他の実施の形態］
図１１は、その他の実施の形態にかかる自律移動ロボット９００の構成を示すブロック図である。
実施の形態１および２では、制御部１０６は、計算負荷の高いランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定処理を、期待できる推定精度が低い場合は停止する。その他の実施の形態にかかる自律移動ロボット９００は、実施の形態１および２にかかる自律移動ロボット１００と比べて、制御部１０６が、カメラ部１１０の電源のオンとオフの制御を行える点が異なっている。

さらに、自律移動ロボット９００では、ランドマーク自己位置推定部１０４による自己位置推定処理の実行と停止に合わせて、カメラ部１１０の電源のオンとオフを行うことにより、カメラ部１１０における電力消費も低減することができる。これにより、自己位置推定時の消費電力をより低減することができる。

実施の形態１および２では、第１自己位置推定手段として、距離センサ１０２により取得されたレンジデータを用いた自己位置推定を挙げたが、他の自己位置推定手段を用いてもよい。例えば、車輪オドメトリによる自己位置推定を用いてもよい。

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することが可能である。例えば、本発明は自律移動ロボットに限定されるものではなく、距離センサ１０２およびカメラ部１１０の２つのセンサによって外界の情報を取得して、これら２つのセンサによって取得した画像データおよびレンジデータのそれぞれに基づいて自己位置推定を行いながら、作業環境内を自律移動する移動装置について適用することができる。

１００、３００、９００ 自律移動ロボット
１０１ 地図記憶部
１０２ 距離センサ
１０３ レンジデータ自己位置推定部
１０４ ランドマーク自己位置推定部
１０５ 検出エリア記憶部
１０６ 制御部
１１０ カメラ部
１１１ａ、１１１ｂ カメラ
２１０ ランドマーク
２２０ 基準線
６０１ 第1自己位置推定値基準に変換された検出エリア
６０２ 膨張後の検出エリア
６１０ 自律移動ロボットが存在する確率が高いエリア
８１０ 地図情報に含まれる検出エリア

Claims (1)

1. 作業環境内を自律移動する移動装置であって、
   前記作業環境の地図情報を格納した地図記憶部と、
   前記作業環境内に存在する物体との距離を計測してレンジデータを生成する距離センサと、
   前記作業環境内に存在する物体を撮像した画像データを生成するカメラ部と、
   前記レンジデータを前記地図情報に含まれる形状データと照合することによって、当該移動装置の自己位置を推定する第１自己位置推定手段と、
   前記画像データからランドマークを検出し、検出したランドマークの画像上での位置情報および前記地図情報に含まれる前記作業環境におけるランドマークの位置情報を用いた演算によって、当該移動装置の自己位置を推定する第２自己位置推定手段と、
   前記第２自己位置推定手段により所望の推定精度でランドマークを検出可能な検出エリア情報を格納した検出エリア記憶部と、
   前記第１自己位置推定手段により推定された自己位置と前記検出エリア情報とを照合した結果に基づいて、前記第２自己位置推定手段による自己位置推定の実行可否を決定する制御手段と、
   を備える移動装置。

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