JP2019067001A - Moving body - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は移動体に関する。 The present disclosure relates to mobiles.
無人搬送車または移動ロボットなどの、自律的に移動する移動体の研究および開発が進められている。移動体が自律的に移動するためには、自己位置を認識する必要がある。自己位置は、予め用意された地図データと、レーザレンジファインダなどの外界センサを用いて取得したデータとのマッチングを行うことによって推定され得る。そのような自己位置推定の方法の例が、たとえば特開2008−250906号公報に開示されている。 Research and development of autonomously moving mobile bodies such as unmanned transport vehicles or mobile robots are in progress. In order for a mobile to move autonomously, it is necessary to recognize its own position. The self position can be estimated by performing matching between map data prepared in advance and data acquired using an external sensor such as a laser range finder. An example of such a method of self-position estimation is disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 2008-250906.
本開示は、自己位置推定に用いられる地図の作成に要する時間を短縮する技術を提供する。 The present disclosure provides a technique for reducing the time required to create a map used for self-position estimation.
本開示の例示的な実施形態における移動体は、環境を周期的にスキャンし、スキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、前記移動体の移動距離または移動速度を検出する内界センサと、前記外界センサおよび前記内界センサに接続された制御回路と、記憶装置と、を備える。前記制御回路は、前記外界センサから出力される前記センサデータのうち、前記内界センサによって検出された前記移動距離または前記移動速度に応じて選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させる。 The mobile in the exemplary embodiment of the present disclosure periodically scans the environment, and an external sensor that outputs sensor data for each scan, and an internal sensor that detects the moving distance or moving speed of the mobile. A control circuit connected to the external sensor and the internal sensor; and a storage device. The control circuit is configured to use, as the data for map creation, sensor data by scanning selected from the sensor data output from the external sensor and the moving distance detected by the internal sensor or the moving speed. Store in storage device.
上記の包括的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または記録媒体によって実現されてもよい。あるいは、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、および記録媒体の任意な組み合わせによって実現されてもよい。 The above general aspects may be realized by a system, a method, an integrated circuit, a computer program, or a storage medium. Alternatively, the present invention may be realized by any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, and a storage medium.
本開示の実施形態によれば、外界センサから周期的に出力されるセンサデータの一部のみが地図作成用データとして用いられる。このため、地図作成に要する時間を短縮することができる。 According to the embodiment of the present disclosure, only a part of sensor data periodically output from the external sensor is used as map creation data. Therefore, the time required for map creation can be shortened.
<用語>
本開示の実施形態を説明する前に、本明細書において使用する用語の定義を説明する。
<Term>
Before describing the embodiments of the present disclosure, definitions of terms used in the present specification will be described.
「無人搬送車」(AGV)とは、本体に人手または自動で荷物を積み込み、指示された場所まで自動走行し、人手または自動で荷卸しをする無軌道車両を意味する。「無人搬送車」は、無人牽引車および無人フォークリフトを含む。 The term "unmanned transport vehicle" (AGV) means a trackless vehicle that manually or automatically loads a load on a main body, travels automatically to a designated location, and unloads manually or automatically. "Unmanned aerial vehicle" includes unmanned tow vehicles and unmanned forklifts.
「無人」の用語は、車両の操舵に人を必要としないことを意味しており、無人搬送車が「人(たとえば荷物の積み下ろしを行う者)」を搬送することは除外しない。 The term "unmanned" means that the steering of the vehicle does not require a person, and does not exclude that the unmanned carrier conveys a "person (e.g., a person who unloads a package)".
「無人牽引車」とは、人手または自動で荷物の積み込み荷卸しをする台車を牽引して、指示された場所まで自動走行する無軌道車両である。 The "unmanned tow truck" is a trackless vehicle that is to automatically travel to a designated location by towing a cart for manual or automatic loading and unloading of luggage.
「無人フォークリフト」とは、荷物移載用のフォークなどを上下させるマストを備え、フォークなどに荷物を自動移載し指示された場所まで自動走行し、自動荷役作業をする無軌道車両である。 The "unmanned forklift" is a trackless vehicle equipped with a mast for raising and lowering a load transfer fork and the like, automatically transferring the load to the fork and the like and automatically traveling to a designated location and performing an automatic load handling operation.
「無軌道車両」とは、車輪と、車輪を回転させる電気モータまたはエンジンを備える移動体(vehicle)である。 A "trackless vehicle" is a vehicle that includes a wheel and an electric motor or engine that rotates the wheel.
「移動体」とは、人または荷物を載せて移動する装置であり、移動のための駆動力(traction)を発生させる車輪、二足または多足歩行装置、プロペラなどの駆動装置を備える。本開示における「移動体」の用語は、狭義の無人搬送車のみならず、モバイルロボットおよびドローンを含む。 A "mobile" is a device that moves while carrying a person or a load, and includes a driving device such as a wheel, a biped or multi-legged walking device, or a propeller that generates a traction for movement. The term "mobile" in the present disclosure includes mobile robots and drone as well as unmanned transport vehicles in a narrow sense.
「自動走行」は、無人搬送車が通信によって接続されるコンピュータの運行管理システムの指令に基づく走行と、無人搬送車が備える制御装置による自律的走行とを含む。自律的走行には、無人搬送車が所定の経路に沿って目的地に向かう走行のみならず、追尾目標に追従する走行も含まれる。また、無人搬送車は、一時的に作業者の指示に基づくマニュアル走行を行ってもよい。「自動走行」は、一般には「ガイド式」の走行および「ガイドレス式」の走行の両方を含むが、本開示では「ガイドレス式」の走行を意味する。 The “automatic traveling” includes traveling based on an instruction of an operation management system of a computer to which the automated guided vehicle is connected by communication, and autonomous traveling by a control device provided in the automated guided vehicle. The autonomous traveling includes not only traveling by the automated guided vehicle toward a destination along a predetermined route, but also traveling by following a tracking target. In addition, the automatic guided vehicle may perform manual traveling temporarily based on the instruction of the worker. Although "automatic travel" generally includes both "guided" travel and "guideless" travel, in the present disclosure, "guideless" travel is meant.
「ガイド式」とは、誘導体を連続的または断続的に設置し、誘導体を利用して無人搬送車を誘導する方式である。 The “guided type” is a system in which a derivative is installed continuously or intermittently and a guided vehicle is guided using the derivative.
「ガイドレス式」とは、誘導体を設置せずに誘導する方式である。本開示の実施形態における無人搬送車は、自己位置推定装置を備え、ガイドレス式で走行することができる。 The “guideless type” is a method of guiding without installing a derivative. The unmanned transfer vehicle in the embodiment of the present disclosure includes a self position estimation device, and can travel in a guideless manner.
「自己位置推定装置」は、レーザレンジファインダなどの外界センサによって取得されたセンサデータに基づいて環境地図上における自己位置を推定する装置である。 The “self-position estimation device” is a device that estimates the self-location on the environment map based on sensor data acquired by an external sensor such as a laser range finder.
「外界センサ」は、移動体の外部の状態をセンシングするセンサである。外界センサには、たとえば、レーザレンジファインダ(測域センサともいう)、カメラ(またはイメージセンサ)、LIDAR(Light Detection and Ranging)、ミリ波レーダ、および磁気センサがある。 The "external sensor" is a sensor that senses the external state of the mobile object. The external sensor includes, for example, a laser range finder (also referred to as a range sensor), a camera (or an image sensor), LIDAR (Light Detection and Ranging), a millimeter wave radar, and a magnetic sensor.
「内界センサ」は、移動体の内部の状態をセンシングするセンサである。内界センサには、たとえばロータリエンコーダ(以下、単に「エンコーダ」と称することがある)、加速度センサ、および角加速度センサ(たとえばジャイロセンサ)がある。 The “internal sensor” is a sensor that senses the internal state of the mobile object. The internal sensors include, for example, a rotary encoder (hereinafter, may be simply referred to as an "encoder"), an acceleration sensor, and an angular acceleration sensor (for example, a gyro sensor).
「SLAM(スラム)」とは、Simultaneous Localization and Mappingの略語であり、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うことを意味する。 "SLAM (Slam)" is an abbreviation for Simultaneous Localization and Mapping, and means that self-localization and environmental mapping are simultaneously performed.
<例示的な実施形態>
以下、添付の図面を参照しながら、本開示による移動体および移動体システムの一例を説明する。なお、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。たとえば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。本発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供する。これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
Exemplary Embodiment
Hereinafter, an example of a mobile unit and a mobile unit system according to the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, detailed description more than necessary may be omitted. For example, detailed description of already well-known matters and redundant description of substantially the same configuration may be omitted. This is to avoid unnecessary redundancy in the following description and to facilitate understanding by those skilled in the art. The inventors provide the attached drawings and the following description so that those skilled in the art can fully understand the present disclosure. They are not intended to limit the subject matter recited in the claims.
図1は、本開示の例示的な実施形態における移動体10の概略構成を示すブロック図である。この移動体10は、外界センサ101と、内界センサ103と、制御回路105と、記憶装置107とを備えている。外界センサ101は、環境を周期的にスキャンし、スキャンごとにセンサデータ(以下、「スキャンデータ」と称することもある)を出力する。内界センサ103は、移動体10の移動距離または移動速度を検出する。制御回路105は、外界センサ101および内界センサ103に接続され、移動体10の動作を制御する。制御回路105は、外界センサ101から出力されるセンサデータのうち、内界センサ103によって検出された移動距離または移動速度に応じて選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして記憶装置107に記憶させる。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a
外界センサ101は、たとえばレーザレンジファインダ、カメラ、レーダ、またはLIDARなどの、外部環境をセンシングするセンサであり得る。内界センサ103は、たとえば移動体10が備える複数の車輪の回転をそれぞれ検出する複数のロータリエンコーダを備え得る。
The
本実施形態によれば、外界センサ101から周期的に出力されるスキャンデータの中から、検出された移動距離または移動速度に応じて選択された一部のスキャンデータのみを用いて、地図が作成される。このため、全てのスキャンデータを用いて地図を作成する場合と比較して、地図作成に要する時間を短縮することができる。
According to the present embodiment, a map is created using only a part of scan data selected according to the detected movement distance or movement speed out of the scan data periodically output from the
従来の一般的な地図作成方法によれば、レーザレンジファインダから周期的に出力されるスキャンデータをそのまま用いて地図が作成される。しかし、移動体10が低速で移動しているときに取得されたスキャンデータには、過剰なデータが多く含まれる。そのような過剰なスキャンデータを用いて地図を作成した場合、演算に多大な時間を要することとなる。最悪の場合、許容される時間内に演算が終わらない状況も発生し得る。
According to the conventional general map creation method, a map is created using the scan data periodically output from the laser range finder as it is. However, the scan data acquired when the
そこで、本実施形態における制御回路105は、移動体10の移動速度に応じて、地図作成に利用するスキャンデータの取得の頻度を変更する。たとえば、制御回路105は、移動体10の移動速度が高いほど、高い頻度でスキャンデータを地図作成用データとして記録する。言い換えれば、移動体10が移動しているとき、制御回路105が単位時間あたりに選択するスキャンの数は、移動体10の移動速度の単調増加関数であり得る。ある例では、制御回路105は、移動体10が一定距離移動するごとに選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして記憶装置107に記憶させる。
Therefore, the
図2Aは、一定の周期で地図作成用データが記録される比較例における、移動距離と地図作成用データの記録タイミングとの関係の例を示す図である。図2Bは、一定の移動距離ごとに地図作成用データが記録される実施形態における、移動距離と地図作成用データの記録タイミングとの関係の例を示す図である。図中の矢印は、地図作成用データが記録されるタイミングを示している。 FIG. 2A is a diagram showing an example of the relationship between the movement distance and the recording timing of the mapping data in a comparative example in which the mapping data is recorded at a constant cycle. FIG. 2B is a diagram showing an example of the relationship between the movement distance and the recording timing of the data for map generation in the embodiment in which the data for map generation is recorded for each fixed movement distance. The arrows in the figure indicate the timing at which the map creation data is recorded.
図2Aに示す比較例では、レーザレンジファインダから一定の周期(例えば25msの周期)で出力されるセンサデータが、そのまま地図作成用データとして記録される。この場合、移動体10の移動速度が低いほど、データ記録の頻度が高くなり、過剰なデータが蓄積され易い。地図作成用データの取得時には、移動体10を手で押したり、操作用端末で操作したりすることによって移動体10を運行経路に沿って移動させる。このため、移動体10の速度は一定にはならず、時には移動速度がほぼゼロに近い低速になる場合もある。その場合、過剰なデータが大量に蓄積され、地図作成に要する演算時間の増大を招く。
In the comparative example shown in FIG. 2A, sensor data output from the laser range finder in a fixed cycle (for example, a cycle of 25 ms) is recorded as it is as map creation data. In this case, as the moving speed of the
これに対して、図2Bに示す実施形態では、移動体10の速度によらず、一定距離進むごとに選択されたスキャンデータが地図作成用データとして記録される。たとえば、移動体10が最高速度(例:1000mm/s)で移動しているときにスキャン周期(例:25ms)の間に進む距離(例:25mm)を、上記の一定距離とすることができる。この場合、移動体10の速度によらず、例えば25mm進むごとに地図作成用データが記録される。したがって、比較例とは異なり、低速時に過剰な地図作成用データが蓄積されることはない。地図作成用データの量を適切な量に抑えることができるので、地図作成に要する時間を短縮することができる。
On the other hand, in the embodiment shown in FIG. 2B, regardless of the speed of the moving
本実施形態における制御回路105は、選択したスキャンによるセンサデータ(以下、「選択したスキャンデータ」と称することがある)を記憶装置107に記憶する。制御回路105は、選択しなかったスキャンによるセンサデータ(以下、「選択しなかったスキャンデータ」と称することがある)を、記憶装置107に記憶してもよいし、記憶せずに破棄してもよい。
The
制御回路105は、選択しなかったスキャンデータを、選択したスキャンデータとともに記憶装置107に記録する場合、両者を区別して記録する。たとえば、制御回路105は、選択したスキャンデータには地図作成用データであることを示す符号(以下、「有効フラグ」とも称する)を関連づけてもよい。あるいは、制御回路105は、選択したスキャンデータを記憶装置107の異なる記憶領域(例えば異なるフォルダ)に記録してもよい。たとえば、制御回路105は、選択したスキャンデータを記憶装置107の第1領域に記録し、選択しなかったスキャンデータを記憶装置107の第2領域に記録してもよい。
When the scan data not selected is recorded in the
以下、図3および図4を参照しながら、スキャンデータの記録方法の例を説明する。 Hereinafter, an example of a scan data recording method will be described with reference to FIGS. 3 and 4.
図3は、ロータリエンコーダによって計測された移動体10の移動距離と、経過時間との関係の一例を示す図である。図4は、図3の例において記憶装置107に記録されるデータの一例を示す図である。この例では、25msごとにスキャンデータがレーザレンジファインダから出力される。各スキャンデータは、移動体10に固定された座標系(u−v座標系)における座標値の集合である。出力されたスキャンデータは、記憶装置107に記録される。この際、移動体10が25mm移動するごとに、その直後のスキャンデータに、有効フラグが付されて記録される。したがって、図4に示すように、移動距離が25mmの倍数を超えた直後のスキャンデータには、有効フラグが付されて記録される。図3において、有効フラグが付されて記録されるタイミングが○印で表されている。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the relationship between the movement distance of the moving
制御回路105は、環境地図を作成する際には、地図作成用データを記憶装置107から読み出し、地図作成用データに含まれるセンサデータのマッチングを行う。これにより、センサデータを連結して環境地図を作成することができる。なお、環境地図の作成は、制御回路105とは異なる他の装置が行ってもよい。また、環境地図を作成する移動体10と、その環境地図を利用して自律移動を行う移動体とは異なっていてもよい。環境地図を作成する移動体10は、自律移動可能な機構を備えていなくてもよい。
When creating the environmental map, the
制御回路105は、移動体10が旋回しているか否かに応じて地図作成データの取得方法を変更してもよい。たとえば、移動体10が直進しているときは一定距離移動するごとに選択したスキャンデータを地図作成用データとして記録し、移動体10が旋回しているときは一定時間ごとに選択したスキャンデータを地図作成用データとして記録してもよい。言い換えれば、移動体10が旋回しているとき、制御回路105が単位時間あたりに選択するスキャンの数は、0を超える所定値であり得る。移動体10が旋回しているか否かは、内界センサ103の出力に基づいて判断できる。
The
図5は、移動体10による地図作成方法の一例を示すフローチャートである。この例では、移動体10は、ステップS101において、地図作成モードを開始する。地図作成モードは、たとえば移動体10が手押し操作で移動する場合、走行用モータのブレーキを開放することによって開始され得る。また、移動体10がタブレットなどの端末操作によって移動する場合、移動体10と端末との通信を確立することによって地図作成モードが開始され得る。
FIG. 5 is a flowchart showing an example of a map creation method by the
次に、ステップS102において、制御回路105は、各ロータリエンコーダの値(エンコーダ値)をゼロにリセットする。続くステップS103において、制御回路105は、移動体10が旋回動作中かを判定する。旋回動作中か否かは、各エンコーダ値に所定値以上のずれが生じているか否かによって判定され得る。この判定がNoの場合、ステップS104に進み、制御回路105は、エンコーダ値が閾値(例:25mm)を超えたかを判定する。この判定がNoの場合、ステップS103に戻る。この判定がYesの場合、ステップS106に進み、制御回路105は、直後のスキャンデータに有効フラグを追加し、地図作成用の専用フォルダに保存する。
Next, in step S102, the
ステップS103の判定結果がYesの場合、ステップS105に進み、制御回路105は、前回のスキャンデータの保存から一定時間(例:25ms)が経過したかを判定する。この判定結果がNoの場合、再度ステップS105を実行する。この判定結果がYesの場合、ステップS106に進み、直後のスキャンデータに有効フラグを追加し、専用フォルダに保存する。ステップS106の後、再びステップS102に戻り、前述の処理が繰り返される。
If the determination result in step S103 is Yes, the process proceeds to step S105, where the
図5では省略されているが、有効フラグが付されないスキャンデータについても記憶装置107に記録してもよい。有効フラグが付されないスキャンデータは、レーザレンジファインダによるスキャンの周期と同じ周期、またはそれよりも長い周期で記録され得る。
Although omitted in FIG. 5, scan data to which a valid flag is not attached may also be recorded in the
制御回路105は、スキャンデータを全て取得した後、地図作成のための演算を開始する。演算開始時に、有効フラグが付された専用フォルダのスキャンデータを参照し、地図作成のための演算を行う。
After acquiring all scan data, the
以下、移動体が無人搬送車であるものとして、本開示の実施形態を説明する。本明細書では、略語を用いて、無人搬送車を「AGV」と記述することがある。AGVについても、参照符号「10」を付してAGV10と表記する。なお、以下の説明は、矛盾がない限り、AGV以外の移動体、例えば移動ロボット、ドローン、または有人の車両などにも同様に適用することができる。 Hereinafter, the embodiment of the present disclosure will be described on the assumption that the mobile unit is an unmanned carrier. In this specification, an unmanned carrier may be described as "AGV" using abbreviations. The AGV is also denoted by "10" and denoted as AGV10. The following description can be similarly applied to mobile bodies other than AGVs, for example, mobile robots, drone, or manned vehicles, as long as no contradiction arises.
(1)システムの基本構成
図6は、本開示による例示的な移動体管理システム100の基本構成例を示している。移動体管理システム100は、少なくとも1台のAGV10と、AGV10の運行管理を行う運行管理装置50とを含む。図6には、ユーザ1によって操作される端末装置20も記載されている。
(1) Basic Configuration of System FIG. 6 shows an example of the basic configuration of an exemplary
AGV10は、走行に磁気テープなどの誘導体が不要な「ガイドレス式」走行が可能な無人搬送台車である。AGV10は、自己位置推定を行い、推定の結果を端末装置20および運行管理装置50に送信することができる。AGV10は、運行管理装置50からの指令に従って移動空間S内を自動走行することが可能である。AGV10は、さらに、人または他の移動体に追従して移動する「追尾モード」で動作することが可能である。
The
運行管理装置50は各AGV10の位置をトラッキングし、各AGV10の走行を管理するコンピュータシステムである。運行管理装置50は、デスクトップ型PC、ノート型PC、および/または、サーバコンピュータであり得る。運行管理装置50は、複数のアクセスポイント2を介して、各AGV10と通信する。たとえば、運行管理装置50は、各AGV10が次に向かうべき位置の座標のデータを各AGV10に送信する。各AGV10は、定期的に、たとえば100ミリ秒ごとに自身の位置および姿勢(orientation)を示すデータを運行管理装置50に送信する。指示した位置にAGV10が到達すると、運行管理装置50は、さらに次に向かうべき位置の座標のデータを送信する。AGV10は、端末装置20に入力されたユーザ1の操作に応じて移動空間S内を走行することも可能である。端末装置20の一例はタブレットコンピュータである。典型的には、端末装置20を利用したAGV10の走行は地図作成時に行われ、運行管理装置50を利用したAGV10の走行は地図作成後に行われる。
The
図7は、3台のAGV10a、10bおよび10cが存在する移動空間Sの一例を示している。いずれのAGVも図中の奥行き方向に走行しているとする。AGV10aおよび10bは天板に載置された荷物を搬送中である。AGV10cは、前方のAGV10bに追従して走行している。なお、説明の便宜のため、図7では参照符号10a、10bおよび10cを付したが、以下では、「AGV10」と記述する。
FIG. 7 shows an example of a moving space S in which three
AGV10は、天板に載置された荷物を搬送する方法以外に、自身と接続された牽引台車を利用して荷物を搬送することも可能である。図8Aは接続される前のAGV10および牽引台車5を示している。牽引台車5の各足にはキャスターが設けられている。AGV10は牽引台車5と機械的に接続される。図8Bは、接続されたAGV10および牽引台車5を示している。AGV10が走行すると、牽引台車5はAGV10に牽引される。牽引台車5を牽引することにより、AGV10は、牽引台車5に載置された荷物を搬送できる。
The
AGV10と牽引台車5との接続方法は任意である。ここでは一例を説明する。AGV10の天板にはプレート6が固定されている。牽引台車5には、スリットを有するガイド7が設けられている。AGV10は牽引台車5に接近し、プレート6をガイド7のスリットに差し込む。差し込みが完了すると、AGV10は、図示されない電磁ロック式ピンをプレート6およびガイド7に貫通させ、電磁ロックをかける。これにより、AGV10と牽引台車5とが物理的に接続される。
The connection method of AGV10 and the pulling
再び図6を参照する。各AGV10と端末装置20とは、たとえば1対1で接続されてBluetooth(登録商標)規格に準拠した通信を行うことができる。各AGV10と端末装置20とは、1または複数のアクセスポイント2を利用してWi−Fi(登録商標)に準拠した通信を行うこともできる。複数のアクセスポイント2は、たとえばスイッチングハブ3を介して互いに接続されている。図6には2台のアクセスポイント2a、2bが記載されている。AGV10はアクセスポイント2aと無線で接続されている。端末装置20はアクセスポイント2bと無線で接続されている。AGV10が送信したデータはアクセスポイント2aで受信され、スイッチングハブ3を介してアクセスポイント2bに転送され、アクセスポイント2bから端末装置20に送信される。また、端末装置20が送信したデータは、アクセスポイント2bで受信され、スイッチングハブ3を介してアクセスポイント2aに転送され、アクセスポイント2aからAGV10に送信される。これにより、AGV10および端末装置20の間の双方向通信が実現される。複数のアクセスポイント2はスイッチングハブ3を介して運行管理装置50とも接続されている。これにより、運行管理装置50と各AGV10との間でも双方向通信が実現される。
Refer again to FIG. Each
(2)環境地図の作成
自己位置を推定しながらAGV10が走行できるようにするため、移動空間S内の地図が作成される。AGV10には位置推定装置およびレーザレンジファインダが搭載されており、レーザレンジファインダの出力を利用して地図を作成できる。
(2) Creation of Environment Map In order to allow the
AGV10は、ユーザの操作によってデータ取得モードに遷移する。データ取得モードにおいて、AGV10はレーザレンジファインダを用いたセンサデータの取得を開始する。レーザレンジファインダは周期的にたとえば赤外線または可視光のレーザビームを周囲に放射して周囲の空間Sをスキャンする。レーザビームは、たとえば、壁、柱等の構造物、床の上に置かれた物体等の表面で反射される。レーザレンジファインダは、レーザビームの反射光を受けて各反射点までの距離を計算し、各反射点の位置が示された測定結果のデータを出力する。各反射点の位置には、反射光の到来方向および距離が反映されている。測定結果のデータは「計測データ」または「センサデータ」と呼ばれることがある。
The
位置推定装置は、センサデータを記憶装置に蓄積する。移動空間S内のセンサデータの取得が完了すると、記憶装置に蓄積されたセンサデータが外部装置に送信される。外部装置は、たとえば信号処理プロセッサを有し、かつ、地図作成プログラムがインストールされたコンピュータである。 The position estimation device stores sensor data in a storage device. When acquisition of sensor data in the movement space S is completed, the sensor data accumulated in the storage device is transmitted to the external device. The external device is, for example, a computer that has a signal processor and has a mapping program installed.
外部装置の信号処理プロセッサは、スキャンごとに得られたセンサデータ同士を重ね合わせる。信号処理プロセッサが重ね合わせる処理を繰り返し行うことにより、空間Sの地図を作成することができる。外部装置は、作成した地図のデータをAGV10に送信する。AGV10は、作成した地図のデータを内部の記憶装置に保存する。外部装置は、運行管理装置50であってもよいし、他の装置であってもよい。
The signal processor of the external device superimposes sensor data obtained for each scan. A map of the space S can be created by repeatedly performing the process of overlaying the signal processor. The external device transmits the created map data to the
外部装置ではなくAGV10が地図の作成を行ってもよい。上述した外部装置の信号処理プロセッサが行った処理を、AGV10のマイクロコントローラユニット(マイコン)などの回路が行えばよい。AGV10内で地図を作成する場合には、蓄積されたセンサデータを外部装置に送信する必要が無くなる。センサデータのデータ容量は一般には大きいと考えられる。センサデータを外部装置に送信する必要がないため、通信回線の占有を回避できる。
The
なお、センサデータを取得するための移動空間S内の移動は、ユーザの操作に従ってAGV10が走行することによって実現し得る。たとえば、AGV10は、端末装置20を介して無線でユーザから前後左右の各方向への移動を指示する走行指令を受け取る。AGV10は走行指令にしたがって移動空間S内を前後左右に走行し、地図を作成する。AGV10がジョイスティック等の操縦装置と有線で接続されている場合には、当該操縦装置からの制御信号にしたがって移動空間S内を前後左右に走行し、地図を作成してもよい。レーザレンジファインダを搭載した計測台車を人が押し歩くことによってセンサデータを取得してもよい。
In addition, the movement in the movement space S for acquiring sensor data can be implement | achieved when AGV10 drive | works according to a user's operation. For example, the
なお、図6および図7には複数台のAGV10が示されているが、AGVは1台であってもよい。複数台のAGV10が存在する場合、ユーザ1は端末装置20を利用して、登録された複数のAGVのうちから一台のAGV10を選択して、移動空間Sの地図を作成させることができる。
Although a plurality of
地図が作成されると、以後、各AGV10は当該地図を利用して自己位置を推定しながら自動走行することができる。自己位置を推定する処理の説明は後述する。
After the map is created, each
(3)AGVの構成
図9は、本実施形態にかかる例示的なAGV10の外観図である。AGV10は、2つの駆動輪11aおよび11bと、4つのキャスター11c、11d、11eおよび11fと、フレーム12と、搬送テーブル13と、走行制御装置14と、レーザレンジファインダ15とを有する。2つの駆動輪11aおよび11bは、AGV10の右側および左側にそれぞれ設けられている。4つのキャスター11c、11d、11eおよび11fは、AGV10の4隅に配置されている。なお、AGV10は、2つの駆動輪11aおよび11bに接続される複数のモータも有するが、複数のモータは図9には示されていない。また、図9には、AGV10の右側に位置する1つの駆動輪11aおよび2つのキャスター11cおよび11eと、左後部に位置するキャスター11fとが示されているが、左側の駆動輪11bおよび左前部のキャスター11dはフレーム12の蔭に隠れているため明示されていない。4つのキャスター11c、11d、11eおよび11fは、自由に旋回することができる。以下の説明では、駆動輪11aおよび駆動輪11bを、それぞれ車輪11aおよび車輪11bとも称する。
(3) Configuration of AGV FIG. 9 is an external view of an
AGV10は、さらに、障害物を検知するための少なくとも1つの障害物センサ19を備えている。図9の例では、フレーム12の4隅に4つの障害物センサ19が設けられている。障害物センサ19の個数および配置は、図9の例とは異なっていてもよい。障害物センサ19は、例えば、赤外線センサ、超音波センサ、またはステレオカメラなどの、距離計測が可能な装置であり得る。障害物センサ19が赤外線センサである場合、例えば一定時間ごとに赤外線を出射し、反射された赤外線が戻ってくるまでの時間を計測することにより、一定距離以内に存在する障害物を検知することができる。AGV10は、少なくとも1つの障害物センサ19から出力された信号に基づいて経路上の障害物を検知したとき、その障害物を回避する動作を行う。
The
走行制御装置14は、AGV10の動作を制御する装置であり、主としてマイコン(後述)を含む集積回路、電子部品およびそれらが搭載された基板を含む。走行制御装置14は、上述した、端末装置20とのデータの送受信、および前処理演算を行う。
The
レーザレンジファインダ15は、たとえば赤外線または可視光のレーザビーム15aを放射し、当該レーザビーム15aの反射光を検出することにより、反射点までの距離を測定する光学機器である。本実施形態では、AGV10のレーザレンジファインダ15は、たとえばAGV10の正面を基準として左右135度(合計270度)の範囲の空間に、0.25度ごとに方向を変化させながらパルス状のレーザビーム15aを放射し、各レーザビーム15aの反射光を検出する。これにより、0.25度ごと、合計1081ステップ分の角度で決まる方向における反射点までの距離のデータを得ることができる。なお、本実施形態では、レーザレンジファインダ15が行う周囲の空間のスキャンは実質的に床面に平行であり、平面的(二次元的)である。しかしながら、レーザレンジファインダ15は高さ方向のスキャンを行ってもよい。
The
AGV10の位置および姿勢(向き)と、レーザレンジファインダ15のスキャン結果とにより、AGV10は、空間Sの地図を作成することができる。地図には、AGVの周囲の壁、柱等の構造物、床の上に載置された物体の配置が反映され得る。地図のデータは、AGV10内に設けられた記憶装置に格納される。
The
一般に、移動体の位置および姿勢は、ポーズ(pose)と呼ばれる。二次元面内における移動体の位置および姿勢は、XY直交座標系における位置座標(x, y)と、X軸に対する角度θによって表現される。AGV10の位置および姿勢、すなわちポーズ(x, y, θ)を、以下、単に「位置」と呼ぶことがある。
Generally, the position and posture of a mobile are called a pose. The position and orientation of the moving body in a two-dimensional plane are represented by position coordinates (x, y) in the XY orthogonal coordinate system and an angle θ with respect to the X axis. The position and posture of the
レーザビーム15aの放射位置から見た反射点の位置は、角度および距離によって決定される極座標を用いて表現され得る。本実施形態では、レーザレンジファインダ15は極座標で表現されたセンサデータを出力する。ただし、レーザレンジファインダ15は、極座標で表現された位置を直交座標に変換して出力してもよい。
The position of the reflection point viewed from the emission position of the
レーザレンジファインダの構造および動作原理は公知であるため、本明細書ではこれ以上の詳細な説明は省略する。レーザレンジファインダ15によって検出され得る物体の例は、人、荷物、棚、壁である。
The structure and the operating principle of the laser range finder are known, so a further detailed description will be omitted herein. Examples of objects that can be detected by the
レーザレンジファインダ15は、周囲の空間をセンシングしてセンサデータを取得するための外界センサの一例である。そのような外界センサの他の例としては、イメージセンサおよび超音波センサが考えられる。
The
走行制御装置14は、レーザレンジファインダ15の測定結果と、自身が保持する地図データとを比較して、自身の現在位置を推定することができる。なお、保持されている地図データは、他のAGV10が作成した地図データであってもよい。
The traveling
図10Aは、AGV10の第1のハードウェア構成例を示している。また図10Aは、走行制御装置14の具体的な構成も示している。
FIG. 10A shows a first hardware configuration example of the
AGV10は、走行制御装置14と、レーザレンジファインダ15と、2台のモータ16aおよび16bと、駆動装置17と、車輪11aおよび11bと、2つのロータリエンコーダ18aおよび18bとを備えている。
The
走行制御装置14は、マイコン14aと、メモリ14bと、記憶装置14cと、通信回路14dと、位置推定装置14eとを有している。マイコン14a、メモリ14b、記憶装置14c、通信回路14dおよび位置推定装置14eは通信バス14fで接続されており、相互にデータを授受することが可能である。レーザレンジファインダ15もまた通信インタフェース(図示せず)を介して通信バス14fに接続されており、計測結果である計測データを、マイコン14a、位置推定装置14eおよび/またはメモリ14bに送信する。
The traveling
マイコン14aは、走行制御装置14を含むAGV10の全体を制御するための演算を行うプロセッサまたは制御回路(コンピュータ)である。典型的にはマイコン14aは半導体集積回路である。マイコン14aは、制御信号であるPWM(Pulse Width Modulation)信号を駆動装置17に送信して駆動装置17を制御し、モータに印加する電圧を調整させる。これによりモータ16aおよび16bの各々が所望の回転速度で回転する。
The
左右のモータ16aおよび16bの駆動を制御する1つ以上の制御回路(たとえばマイコン)を、マイコン14aとは独立して設けてもよい。たとえば、モータ駆動装置17が、モータ16aおよび16bの駆動をそれぞれ制御する2つのマイコンを備えていてもよい。それらの2つのマイコンは、エンコーダ18aおよび18bから出力されたエンコーダ情報を用いた座標計算をそれぞれ行い、所与の初期位置からのAGV10の移動距離を推定してもよい。また、当該2つのマイコンは、エンコーダ情報を利用してモータ駆動回路17aおよび17bを制御してもよい。
One or more control circuits (for example, microcomputers) for controlling the drive of the left and
メモリ14bは、マイコン14aが実行するコンピュータプログラムを記憶する揮発性の記憶装置である。メモリ14bは、マイコン14aおよび位置推定装置14eが演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。
The
記憶装置14cは、不揮発性の半導体メモリ装置である。ただし、記憶装置14cは、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または、光ディスクに代表される光学式記録媒体であってもよい。さらに、記憶装置14cは、いずれかの記録媒体にデータを書き込みおよび/または読み出すためのヘッド装置および当該ヘッド装置の制御装置を含んでもよい。
The
記憶装置14cは、走行する空間Sの地図データM、および、1または複数の走行経路のデータ(走行経路データ)Rを記憶する。地図データMは、AGV10が地図作成モードで動作することによって作成され記憶装置14cに記憶される。走行経路データRは、地図データMが作成された後に外部から送信される。本実施形態では、地図データMおよび走行経路データRは同じ記憶装置14cに記憶されているが、異なる記憶装置に記憶されてもよい。
The
走行経路データRの例を説明する。 An example of the travel route data R will be described.
端末装置20がタブレットコンピュータである場合には、AGV10はタブレットコンピュータから走行経路を示す走行経路データRを受信する。このときの走行経路データRは、複数のマーカの位置を示すマーカデータを含む。「マーカ」は走行するAGV10の通過位置(経由点)を示す。走行経路データRは、走行開始位置を示す開始マーカおよび走行終了位置を示す終了マーカの位置情報を少なくとも含む。走行経路データRは、さらに、1以上の中間経由点のマーカの位置情報を含んでもよい。走行経路が1以上の中間経由点を含む場合には、開始マーカから、当該走行経由点を順に経由して終了マーカに至る経路が、走行経路として定義される。各マーカのデータは、そのマーカの座標データに加えて、次のマーカに移動するまでのAGV10の向き(角度)および走行速度のデータを含み得る。AGV10が各マーカの位置で一旦停止し、自己位置推定および端末装置20への通知などを行う場合には、各マーカのデータは、当該走行速度に達するまでの加速に要する加速時間、および/または、当該走行速度から次のマーカの位置で停止するまでの減速に要する減速時間のデータを含み得る。
When the
端末装置20ではなく運行管理装置50(たとえば、PCおよび/またはサーバコンピュータ)がAGV10の移動を制御してもよい。その場合には、運行管理装置50は、AGV10がマーカに到達する度に、次のマーカへの移動をAGV10に指示してもよい。たとえば、AGV10は、運行管理装置50から、次に向かうべき目的位置の座標データ、または、当該目的位置までの距離および進むべき角度のデータを、走行経路を示す走行経路データRとして受信する。
The operation management device 50 (for example, a PC and / or a server computer) rather than the
AGV10は、作成された地図と走行中に取得されたレーザレンジファインダ15が出力したセンサデータとを利用して自己位置を推定しながら、記憶された走行経路に沿って走行することができる。
The
通信回路14dは、たとえば、Bluetooth(登録商標)および/またはWi−Fi(登録商標)規格に準拠した無線通信を行う無線通信回路である。いずれの規格も、2.4GHz帯の周波数を利用した無線通信規格を含む。たとえばAGV10を走行させて地図を作成するモードでは、通信回路14dは、Bluetooth(登録商標)規格に準拠した無線通信を行い、1対1で端末装置20と通信する。
The
位置推定装置14eは、地図の作成処理、および、走行時には自己位置の推定処理を行う。位置推定装置14eは、AGV10の位置および姿勢とレーザレンジファインダのスキャン結果とにより、移動空間Sの地図を作成する。走行時には、位置推定装置14eは、レーザレンジファインダ15からセンサデータを受け取り、また、記憶装置14cに記憶された地図データMを読み出す。レーザレンジファインダ15のスキャン結果から作成された局所的地図データ(センサデータ)を、より広範囲の地図データMとのマッチングを行うことにより、地図データM上における自己位置(x, y, θ)を同定する。位置推定装置14eは、局所的地図データが地図データMに一致した程度を表す「信頼度」のデータを生成する。自己位置(x, y, θ)、および、信頼度の各データは、AGV10から端末装置20または運行管理装置50に送信され得る。端末装置20または運行管理装置50は、自己位置(x, y, θ)、および、信頼度の各データを受信して、内蔵または接続された表示装置に表示することができる。
The
本実施形態では、マイコン14aと位置推定装置14eとは別個の構成要素であるとしているが、これは一例である。マイコン14aおよび位置推定装置14eの各動作を独立して行うことが可能な1つのチップ回路または半導体集積回路であってもよい。図10Aには、マイコン14aおよび位置推定装置14eを包括するチップ回路14gが示されている。以下では、マイコン14aおよび位置推定装置14eが別個独立に設けられている例を説明する。
In this embodiment, although the
2台のモータ16aおよび16bは、それぞれ2つの車輪11aおよび11bに取り付けられ、各車輪を回転させる。つまり、2つの車輪11aおよび11bはそれぞれ駆動輪である。本明細書では、モータ16aおよびモータ16bは、それぞれAGV10の右輪および左輪を駆動するモータであるとして説明する。
Two
移動体10は、さらに、車輪11aおよび11bの回転位置または回転速度を測定するエンコーダユニット18をさらに備えている。エンコーダユニット18は、第1ロータリエンコーダ18aおよび第2ロータリエンコーダ18bを含む。第1ロータリエンコーダ18aは、モータ16aから車輪11aまでの動力伝達機構のいずれかの位置における回転を計測する。第2ロータリエンコーダ18bは、モータ16bから車輪11bまでの動力伝達機構のいずれかの位置における回転を計測する。エンコーダユニット18は、ロータリエンコーダ18aおよび18bによって取得された信号を、マイコン14aに送信する。マイコン14aは、位置推定装置14eから受信した信号だけでなく、エンコーダユニット18から受信した信号を利用して、移動体10の移動を制御してもよい。
The moving
駆動装置17は、2台のモータ16aおよび16bの各々に印加される電圧を調整するためのモータ駆動回路17aおよび17bを有する。モータ駆動回路17aおよび17bの各々はいわゆるインバータ回路を含む。モータ駆動回路17aおよび17bは、マイコン14aまたはモータ駆動回路17a内のマイコンから送信されたPWM信号によって各モータに流れる電流をオンまたはオフし、それによりモータに印加される電圧を調整する。
The
図10Bは、AGV10の第2のハードウェア構成例を示している。第2のハードウェア構成例は、レーザ測位システム14hを有する点、および、マイコン14aが各構成要素と1対1で接続されている点において、第1のハードウェア構成例(図10A)と相違する。
FIG. 10B shows a second hardware configuration example of the
レーザ測位システム14hは、位置推定装置14eおよびレーザレンジファインダ15を有する。位置推定装置14eおよびレーザレンジファインダ15は、たとえばイーサネット(登録商標)ケーブルで接続されている。位置推定装置14eおよびレーザレンジファインダ15の各動作は上述した通りである。レーザ測位システム14hは、AGV10のポーズ(x, y, θ)を示す情報をマイコン14aに出力する。
The
マイコン14aは、種々の汎用I/Oインタフェースまたは汎用入出力ポート(図示せず)を有している。マイコン14aは、通信回路14d、レーザ測位システム14h等の、走行制御装置14内の他の構成要素と、当該汎用入出力ポートを介して直接接続されている。
The
図10Bに関して上述した構成以外は、図10Aの構成と共通である。よって共通の構成の説明は省略する。 The configuration other than that described above with reference to FIG. 10B is the same as the configuration of FIG. 10A. Therefore, the description of the common configuration is omitted.
本開示の実施形態におけるAGV10は、図示されていないバンパースイッチなどのセーフティセンサを備えていてもよい。AGV10は、ジャイロセンサなどの慣性計測装置を備えていてもよい。ロータリエンコーダ18aおよび18bまたは慣性計測装置などの内界センサによる測定データを利用すれば、AGV10の移動距離および姿勢の変化量(角度)を推定することができる。これらの距離および角度の推定値は、オドメトリデータと呼ばれ、位置推定装置14eによって得られる位置および姿勢の情報を補助する機能を発揮し得る。
The
(4)地図データ
図11Aから図11Fは、センサデータを取得しながら移動するAGV10を模式的に示す。ユーザ1は、端末装置20を操作しながらマニュアルでAGV10を移動させてもよい。あるいは、図10Aおよび図10Bに示される走行制御装置14を備えるユニット、または、AGV10そのものを台車に載置し、台車をユーザ1が手で押す、または牽くことによってセンサデータを取得してもよい。
(4) Map Data FIGS. 11A to 11F schematically show the
図11Aには、レーザレンジファインダ15を用いて周囲の空間をスキャンするAGV10が示されている。所定のステップ角毎にレーザビームが放射され、スキャンが行われる。なお、図示されたスキャン範囲は模式的に示した例であり、上述した合計270度のスキャン範囲とは異なっている。
FIG. 11A shows an
図11Aから図11Fの各々では、レーザビームの反射点の位置が、記号「・」で表される複数の黒点4を用いて模式的に示されている。レーザビームのスキャンは、レーザレンジファインダ15の位置および姿勢が変化する間に短い周期で実行される。このため、現実の反射点の個数は、図示されている反射点4の個数よも遥かに多い。位置推定装置14eは、走行に伴って得られる黒点4の位置を、たとえばメモリ14bに蓄積する。AGV10が走行しながらスキャンを継続して行うことにより、地図データが徐々に完成されてゆく。図11Bから図11Eでは、簡略化のためスキャン範囲のみが示されている。当該スキャン範囲は例示であり、上述した合計270度の例とは異なる。
In each of FIGS. 11A to 11F, the position of the reflection point of the laser beam is schematically shown using a plurality of
地図は、地図作成に必要な量のセンサデータを取得した後、そのセンサデータに基づいて、このAGV10内のマイコン14aまたは外部のコンピュータを用いて作成してもよい。あるいは、移動しつつあるAGV10が取得したセンサデータに基づいてリアルタイムで地図を作成してもよい。
The map may be created using the
図11Fは、完成した地図40の一部を模式的に示す。図11Fに示される地図では、レーザビームの反射点の集まりに相当する点群(Point Cloud)によって自由空間が仕切られている。地図の他の例は、物体が占有している空間と自由空間とをグリッド単位で区別する占有格子地図である。位置推定装置14eは、地図のデータ(地図データM)をメモリ14bまたは記憶装置14cに蓄積する。なお図示されている黒点の数または密度は一例である。本実施形態では、地図を作成する際に、図1から図5を参照して説明した方法が用いられる。したがって、従来よりも高速に地図を作成することができる。
FIG. 11F schematically shows a part of the completed
こうして得られた地図データは、複数のAGV10によって共有され得る。
The map data thus obtained may be shared by
AGV10が地図データに基づいて自己位置を推定するアルゴリズムの典型例は、ICP(Iterative Closest Point)マッチングである。前述したように、レーザレンジファインダ15のスキャン結果から作成された局所的地図データ(センサデータ)を、より広範囲の地図データMとのマッチングを行うことにより、地図データM上における自己位置(x, y, θ)を推定することができる。
A typical example of an algorithm in which the
AGV10が走行するエリアが広い場合、地図データMのデータ量が多くなる。そのため、地図の作成時間が増大したり、自己位置推定に多大な時間を要するなどの不都合が生じる可能性がある。そのような不都合が生じる場合には、地図データMを、複数の部分地図のデータに分けて作成および記録してもよい。
When the area where the
図12は、4つの部分地図データM1、M2、M3、M4の組み合わせによって1つの工場の1フロアの全域がカバーされる例を示している。この例では、1つの部分地図データは50m×50mの領域をカバーしている。X方向およびY方向のそれぞれにおいて隣接する2つの地図の境界部分に、幅5mの矩形の重複領域が設けられている。この重複領域を「地図切替エリア」と呼ぶ。1つの部分地図を参照しながら走行しているAGV10が地図切替エリアに到達すると、隣接する他の部分地図を参照する走行に切り替える。部分地図の枚数は4枚に限らず、AGV10が走行するフロアの面積、地図作成および自己位置推定を実行するコンピュータの性能に応じて適宜設定してよい。部分地図データのサイズおよび重複領域の幅も、上記の例に限定されず、任意に設定してよい。
FIG. 12 shows an example in which the entire area of one floor of one factory is covered by a combination of four partial map data M1, M2, M3 and M4. In this example, one partial map data covers an area of 50 m × 50 m. A rectangular overlapping area of 5 m in width is provided at the boundary between two adjacent maps in each of the X direction and the Y direction. This overlapping area is called "map switching area". When the
(5)運行管理装置の構成例
図13は、運行管理装置50のハードウェア構成例を示している。運行管理装置50は、CPU51と、メモリ52と、位置データベース(位置DB)53と、通信回路54と、地図データベース(地図DB)55と、画像処理回路56とを有する。
(5) Configuration Example of Operation Management Device FIG. 13 shows a hardware configuration example of the
CPU51、メモリ52、位置DB53、通信回路54、地図DB55および画像処理回路56は通信バス57で接続されており、相互にデータを授受することが可能である。
The
CPU51は、運行管理装置50の動作を制御する信号処理回路(コンピュータ)である。典型的にはCPU51は半導体集積回路である。
The
メモリ52は、CPU51が実行するコンピュータプログラムを記憶する、揮発性の記憶装置である。メモリ52は、CPU51が演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。
The
位置DB53は、各AGV10の行き先となり得る各位置を示す位置データを格納する。位置データは、たとえば管理者によって工場内に仮想的に設定された座標によって表され得る。位置データは管理者によって決定される。
The
通信回路54は、たとえばイーサネット(登録商標)規格に準拠した有線通信を行う。通信回路54はアクセスポイント2(図6)と有線で接続されており、アクセスポイント2を介して、AGV10と通信することができる。通信回路54は、AGV10に送信すべきデータを、バス57を介してCPU51から受信する。また通信回路54は、AGV10から受信したデータ(通知)を、バス57を介してCPU51および/またはメモリ52に送信する。
The
地図DB55は、AGV10が走行する工場等の内部の地図のデータを格納する。当該地図は、地図40(図11F)と同じであってもよいし、異なっていてもよい。各AGV10の位置と1対1で対応関係を有する地図であれば、データの形式は問わない。たとえば地図DB55に格納される地図は、CADによって作成された地図であってもよい。
The
位置DB53および地図DB55は、不揮発性の半導体メモリ上に構築されてもよいし、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または光ディスクに代表される光学式記録媒体上に構築されてもよい。
The
画像処理回路56はモニタ58に表示される映像のデータを生成する回路である。画像処理回路56は、専ら、管理者が運行管理装置50を操作する際に動作する。本実施形態では特にこれ以上の詳細な説明は省略する。なお、モニタ59は運行管理装置50と一体化されていてもよい。また画像処理回路56の処理をCPU51が行ってもよい。
The
(6)運行管理装置の動作
図14を参照しながら、運行管理装置50の動作の概要を説明する。図14は、運行管理装置50によって決定されたAGV10の移動経路の一例を模式的に示す図である。
(6) Operation of Operation Management Device The outline of the operation of the
AGV10および運行管理装置50の動作の概要は以下のとおりである。以下では、あるAGV10が現在、位置M1におり、幾つかの位置を通過して、最終的な目的地である位置Mn+1(n:1以上の正の整数)まで走行する例を説明する。なお、位置DB53には位置M1の次に通過すべき位置M2、位置M2の次に通過すべき位置M3等の各位置を示す座標データが記録されている。
The outline of the operation of the
運行管理装置50のCPU51は、位置DB53を参照して位置M2の座標データを読み出し、位置M2に向かわせる走行指令を生成する。通信回路54は、アクセスポイント2を介して走行指令をAGV10に送信する。
CPU51 of
CPU51は、AGV10から、アクセスポイント2を介して、定期的に現在位置および姿勢を示すデータを受信する。こうして運行管理装置50は、各AGV10の位置をトラッキングすることができる。CPU51は、AGV10の現在位置が位置M2に一致したと判定すると、位置M3の座標データを読み出し、位置M3に向かわせる走行指令を生成してAGV10に送信する。つまり運行管理装置50は、AGV10がある位置に到達したと判定すると、次に通過すべき位置に向かわせる走行指令を送信する。これにより、AGV10は最終的な目的位置Mn+1に到達することができる。上述した、AGV10の通過位置および目的位置は「マーカ」と呼ばれることがある。
The
本開示の移動体および移動体管理システムは、工場、倉庫、建設現場、物流、病院などで荷物、部品、完成品などの物の移動および搬送に好適に利用され得る。 The mobile body and mobile body management system of the present disclosure can be suitably used for moving and transporting objects such as luggage, parts, finished products, etc. in factories, warehouses, construction sites, logistics, hospitals and the like.
1 ユーザ
2a、2b アクセスポイント
10 AGV(移動体)
14 走行制御装置
14a マイコン(演算回路)
14b メモリ
14c 記憶装置
14d 通信回路
14e 位置推定装置
16a、16b モータ
15 レーザレンジファインダ
17 駆動装置
17a、17b モータ駆動回路
18 エンコーダユニット
18a、18b ロータリエンコーダ
19 障害物センサ
20 端末装置(タブレットコンピュータなどのモバイルコンピュータ)
50 運行管理装置
51 CPU
52 メモリ
53 位置データベース(位置DB)
54 通信回路
55 地図データベース(地図DB)
56 画像処理回路
100 移動体管理システム
101 外界センサ
103 内界センサ
105 制御回路
107 記憶装置
1
14
50
52
54
56
Claims (10)
環境を周期的にスキャンし、スキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、
前記移動体の移動距離または移動速度を検出する内界センサと、
前記外界センサおよび前記内界センサに接続された制御回路と、
記憶装置と、
を備え、
前記制御回路は、前記外界センサから出力される前記センサデータのうち、前記内界センサによって検出された前記移動距離または前記移動速度に応じて選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させる、
移動体。 It is a mobile and
An external sensor that periodically scans the environment and outputs sensor data for each scan,
An internal sensor that detects the moving distance or moving speed of the moving body;
A control circuit connected to the external sensor and the internal sensor;
Storage device,
Equipped with
The control circuit is configured to use, as the data for map creation, sensor data by scanning selected from the sensor data output from the external sensor and the moving distance detected by the internal sensor or the moving speed. Store in storage device,
Moving body.
前記移動体が直進しているとき、一定距離移動するごとに選択したスキャンによるセンサデータを、前記地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させ、
前記移動体が旋回しているとき、一定時間ごとに選択したスキャンによるセンサデータを、前記地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させる、
請求項1から7のいずれかに記載の移動体。 The control circuit
When the moving body travels straight, sensor data by a scan selected every time the mobile object moves a fixed distance is stored in the storage device as the map creation data.
When the movable body is turning, sensor data by a scan selected every constant time is stored in the storage device as the map creation data.
The mobile according to any one of claims 1 to 7.
前記外界センサはレーザレンジファインダであり、
前記内界センサは、前記複数の車輪の回転をそれぞれ検出する複数のロータリエンコーダを備える、
請求項1から8のいずれかに記載の移動体。 Further equipped with multiple wheels,
The outside sensor is a laser range finder,
The internal sensor includes a plurality of rotary encoders that respectively detect rotations of the plurality of wheels.
The mobile according to any one of claims 1 to 8.
前記地図作成用データを前記記憶装置から読み出し、
前記地図作成用データに含まれる前記センサデータのマッチングを行うことにより、前記センサデータを連結して環境地図を作成する、請求項1から9のいずれかに記載の移動体。 The control circuit
Reading the mapping data from the storage device;
The mobile unit according to any one of claims 1 to 9, wherein the sensor data are linked to create an environmental map by matching the sensor data included in the map creation data.
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP2017189655A JP2019067001A (en) | 2017-09-29 | 2017-09-29 | Moving body |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020184567A (en) * | 2019-05-07 | 2020-11-12 | オムロン株式会社 | Transportation control system, transportation controller, and transportation control method |
US11715229B2 (en) | 2019-11-15 | 2023-08-01 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Moving body and system |
-
2017
- 2017-09-29 JP JP2017189655A patent/JP2019067001A/en active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2020184567A (en) * | 2019-05-07 | 2020-11-12 | オムロン株式会社 | Transportation control system, transportation controller, and transportation control method |
JP7259528B2 (en) | 2019-05-07 | 2023-04-18 | オムロン株式会社 | TRANSPORT CONTROL SYSTEM, TRANSPORT CONTROL DEVICE, AND TRANSPORT CONTROL METHOD |
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