JP4856510B2 - Mobile robot - Google Patents

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Description

本発明は、管理用コンピュータと無線通信を行いながら移動する移動ロボットに関する。   The present invention relates to a mobile robot that moves while performing wireless communication with a management computer.

近年、移動可能なロボットに対して、無線によりタスク実行命令信号を発行してタスクを実行させる技術が提案されている。このような移動ロボットにおいては、電波の届かない場所に移動ロボットが移動してしまった場合には、無線による遠隔制御ができなくなり、人が手を出して電波が届く場所まで移動ロボットを戻す必要があった。
このような問題に対して、特許文献1には、ロボットが電波の届かないところまで移動すると、移動中に取得した電波強度に基づいて作成した電波強度マップに従い、無線接続が可能な地点まで自律的に移動するようにした移動ロボットが提案されている。
また、特許文献2には、複数の移動ロボットが稼動している場合に、電波の弱い領域に移動した移動ロボットに対して、他の移動ロボットが基地局との通信を中継する移動ロボットが提案されている。
特開2004−260769号公報(段落0008〜段落0012、図4〜図6) 特開2005−025516号公報(段落0016、図9)
In recent years, a technique has been proposed in which a task execution command signal is issued wirelessly to a movable robot to execute a task. In such a mobile robot, if the mobile robot moves to a place where radio waves do not reach, wireless remote control cannot be performed, and it is necessary to return the mobile robot to a place where radio waves can reach by human hands. was there.
With respect to such problems, Patent Document 1 describes that when a robot moves to a place where radio waves do not reach, autonomously reach a point where wireless connection is possible according to a radio wave intensity map created based on the radio wave intensity acquired during the movement. Mobile robots have been proposed that move in a moving manner.
Patent Document 2 proposes a mobile robot that relays communication with a base station by another mobile robot in response to a mobile robot that has moved to a weak radio wave area when a plurality of mobile robots are operating. Has been.
JP 2004-260769 A (paragraphs 0008 to 0012, FIGS. 4 to 6) Japanese Patent Laying-Open No. 2005-025516 (paragraph 0016, FIG. 9)

しかしながら、特許文献1に記載の移動ロボットは、電波強度マップに基づいて移動経路を選定するため、電波強度以外のノイズ等の他の要因によって通信が切断されたときには、通信可能な領域への復帰ができない場合も起こり得るものであった。
また、特許文献2に記載の移動ロボットは、稼動する移動ロボットが1台の場合は、基地局との通信を中継することができず、電波の届かない領域に移動した移動ロボットが、再び通信可能な領域への復帰ができない場合が起こり得るものであった。
However, since the mobile robot described in Patent Document 1 selects a movement path based on the radio wave intensity map, when communication is disconnected due to other factors such as noise other than the radio wave intensity, the mobile robot returns to the communicable area. It was also possible to fail.
In addition, the mobile robot described in Patent Document 2 cannot relay communication with the base station when only one mobile robot is in operation, and the mobile robot that has moved to an area where radio waves do not reach can communicate again. There were cases where it was not possible to return to the possible area.

本発明は、かかる問題を解決するために創案されたものであり、無線基地局と通信する無線環境の状態を適確に判断できるマップを作成する移動ロボットを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a mobile robot that creates a map that can accurately determine the state of a wireless environment communicating with a wireless base station.

そこで、請求項1に記載の移動ロボットは、管理用コンピュータに接続された複数の無線基地局の何れか一つを介して、前記管理用コンピュータとの間で無線通信すると共に、所定の移動領域において当該移動領域の地図データを利用して自律的に移動する移動ロボットであって、自律移動のための脚部と、前記無線基地局と無線通信を行う無線通信手段と、前記無線通信手段と前記無線基地局との無線通信において、前記無線通信手段が受信する受信信号の無線強度を含む無線環境の良好度を示す複数種類の無線環境データを所定のタイミングで反復して検出する無線環境検出手段と、前記所定のタイミングごとに、前記複数の無線環境データに所定の重み付けをした結果を示す総合無線環境データを算出する総合無線環境データ算出手段と、前記移動領域における自己の位置を認識する自己位置認識手段と、前記移動領域の地図データを記憶する記憶手段と、前記算出された総合無線環境データを、前記無線環境データを検出したときに前記自己位置認識手段によって認識された位置に対応付けて、前記記憶手段に記憶された地図データに書き込むことにより、総合無線環境マップを前記無線基地局毎に作成する総合無線環境マップ作成手段と、前記算出された総合無線環境データと、当該無線環境データを検出したときの位置に対応付けられて前記地図データに記録された前記総合無線環境データとを比較し、両者に所定値以上の差がある状態が所定回数以上連続した場合に、前記地図データに記録された前記総合無線環境データを、直近に算出された総合無線環境データに書き換えることによって、前記総合無線環境マップを更新する総合無線環境マップ更新手段と、前記総合無線環境マップ作成手段によって前記複数の無線基地局毎に作成された複数の総合無線環境マップに基づいて、最良の総合無線環境データを有する無線基地局を、前記記憶手段に記憶された地図データに、位置に対応付けて書き込むことにより最適無線基地局マップを作成する最適無線基地局マップ作成手段と、前記算出された総合無線環境データと、当該無線環境データを検出したときの位置に対応付けられて前記地図データに記録された前記総合無線環境データとを比較し、両者に所定値以上の差がある状態が所定回数以上連続した場合に、前記無線環境検出手段によって無線環境データを検出した自己の位置において、撮像手段で撮影方向を変えて撮影された自己の周囲の複数の画像を、前記無線環境データを検出した位置に対応付けて、前記記憶手段に保存する周囲画像取得手段と、を備え、前記無線通信手段は、前記自己の周囲の複数の画像を、前記無線基地局を介して前記管理用コンピュータへ送信するように構成した。 Therefore, the mobile robot according to claim 1 performs wireless communication with the management computer via any one of a plurality of wireless base stations connected to the management computer, and has a predetermined moving area. A mobile robot that autonomously moves using the map data of the moving area, a leg for autonomous movement, wireless communication means for performing wireless communication with the wireless base station, and the wireless communication means, In wireless communication with the wireless base station, wireless environment detection for repeatedly detecting a plurality of types of wireless environment data indicating the goodness of the wireless environment including the wireless strength of the received signal received by the wireless communication means at a predetermined timing means and, for each of the predetermined timing, comprehensive radio environment data calculating means for calculating a total radio environment data showing the result of a predetermined weight to said plurality of radio environment data A self-position recognizing means for recognizing its own position in the moving area, a storage means for storing map data of the moving area, and the calculated comprehensive wireless environment data when the wireless environment data is detected. In association with the position recognized by the self-position recognition means, by writing to the map data stored in the storage means, a comprehensive radio environment map creating means for creating a comprehensive radio environment map for each radio base station ; The calculated comprehensive wireless environment data is compared with the integrated wireless environment data recorded in the map data in association with the position when the wireless environment data is detected, and there is a difference of a predetermined value or more between the two. When the state continues for a predetermined number of times or more, the comprehensive wireless environment data recorded in the map data is converted into the most recently calculated comprehensive wireless environment data. Based on the plurality of comprehensive radio environment maps created for each of the plurality of radio base stations by the total radio environment map update unit and the total radio environment map update unit by updating the total radio environment map, the radio base station having the best overall radio environment data, the map data stored in the storage means, and the optimum radio base station map creating means for creating an optimum radio base station map by writing in correspondence with the position, the The calculated comprehensive wireless environment data is compared with the integrated wireless environment data recorded in the map data in association with the position when the wireless environment data is detected, and there is a difference of a predetermined value or more between the two. When the state continues for a predetermined number of times or more, the image pickup means takes a picture at the position where the wireless environment detection means detects the wireless environment data. Surrounding image acquisition means for storing a plurality of surrounding images captured by changing the shadow direction in the storage means in association with the position where the wireless environment data is detected, and the wireless communication means The plurality of images around the self are transmitted to the management computer via the wireless base station.

かかる構成によれば、移動ロボットは、無線環境検出手段によって、無線基地局との通信環境の良好度を表す指標である無線環境データとして、移動ロボット側の無線通信手段が無線基地局から送信された信号を受信して、その受信信号の無線強度を検出すると共に、無線強度以外の、例えば、通信速度、通信エラー回数、データ再送回数などを検出する。そして、移動ロボットは、無線環境検出手段で検出した複数の無線環境データを、総合無線環境データ算出手段によって、所定の重み付けをして、例えば、加重平均することにより、総合無線環境データを算出する。そして、移動ロボットは、総合無線環境マップ作成手段によって、総合無線環境データ算出手段で算出された総合無線環境データを、算出の基になった無線環境データを検出したときの、自己位置認識手段によって認識した自己の位置、すなわち、当該無線環境データを検出した位置に対応付けて、記憶手段に記憶された地図データに書き込むことによって総合無線環境マップを作成する。
これによって、移動ロボットは、無線強度に、無線強度以外の無線環境の良好度を表す指標を加味した総合無線環境データからなる総合無線環境マップを利用して、移動領域における無線環境の状態を判断することができるようになる。
また、かかる構成によれば、移動ロボットは、例えば、物品運搬などのタスク実行中にも、無線環境検出手段によって、所定のタイミングで反復して無線環境データを検出し、検出した無線環境データに基づいて、総合無線環境データ算出手段によって、総合無線環境データを算出する。すなわち、移動ロボットは、常時、反復して総合無線環境データを取得している。そして、総合無線環境マップ更新手段によって、反復して取得する総合無線環境データと、その総合無線環境データを算出する基になった無線環境データを検出した位置に対応付けられて、記憶手段に記憶された地図データに総合無線環境マップとして記録されている総合無線環境データとを比較する。すなわち、今現在の総合無線環境データと、地図データに記録されている過去の総合無線環境データとを比較し、今現在のデータが、地図データに記録されているデータよりも所定値以上(例えば、10%以上)異なる状態が、所定回数以上(例えば、3回以上)連続する場合は、例えば、パーティションが新たに設置されたなどの、恒常的な無線環境の変化が生じたものとみなし、直近に取得した総合無線環境データ(例えば、3回連続した場合は、2回目に取得したデータ)を、その位置における総合無線環境データとして、地図データに上書きして、総合無線環境マップを更新する。
これによって、移動ロボットは、通常のタスクを実行することで、総合無線環境マップのメンテナンスを行うことができる。
また、かかる構成によれば、移動領域内に複数の無線基地局が設置されている場合において、移動ロボットは、総合無線環境マップ作成手段によって、複数の無線基地局のそれぞれに対して、総合無線環境マップを作成する。次に、最適無線基地局マップ作成手段によって、総合無線環境マップ作成手段で作成した複数の総合無線環境マップに基づいて、例えば、各無線環境データの検出位置毎に総合無線環境データを比較し、総合無線環境が最も良好な無線基地局を、当該位置における最適無線基地局と判定し、判定した最適無線基地局を、記憶手段に記憶された地図データに、当該位置に対応付けて書き込むことにより、最適無線基地局マップを作成する。
これによって、移動ロボットは、最適無線基地局マップを利用して、移動領域内の各位置において最も良好な無線環境となる無線基地局を判断することができるようになる。
また、かかる構成によれば、移動ロボットは、周囲画像取得手段によって、例えば、カメラなどの撮像手段を用いて、無線環境検出手段によって無線環境データを検出した位置において、周囲の画像を取得して、取得した画像データを、取得した位置に対応付けて記憶手段に保存する。
ここで、周囲の画像とは、水平方向に関して360°の全方位の画像であり、例えば、水平方向に90°の画角で撮影できるカメラを用いた場合は、カメラの撮影方向を90°ずつ回転しながら撮影することにより、4枚の画像データとして取得することができる。
これによって、例えば、無線環境データが総合無線環境マップに記録されたデータに比べて大きな変化があった場合には、操作者は、記憶手段に保存された、その地点での移動ロボットの周囲の画像データを参照して、例えば、その変化の原因や対策について検討する際の有用な情報として利用することができる。
According to this configuration, the mobile robot transmits the wireless communication means on the mobile robot side from the wireless base station as wireless environment data that is an index indicating the goodness of the communication environment with the wireless base station. In addition to detecting the wireless strength of the received signal, for example, the communication speed, the number of communication errors, the number of data retransmissions, and the like other than the wireless strength are detected. Then, the mobile robot calculates the total radio environment data by performing a predetermined weighting on the plurality of radio environment data detected by the radio environment detection unit by the total radio environment data calculation unit, for example, by weighted averaging. . Then, the mobile robot uses the self-position recognition means when the wireless environment data that is the basis of calculation is detected by the integrated wireless environment map creation means by the integrated wireless environment data creation means. A comprehensive wireless environment map is created by writing to the map data stored in the storage means in association with the recognized self position, that is, the position where the wireless environment data is detected.
As a result, the mobile robot determines the state of the wireless environment in the moving area by using the comprehensive wireless environment map including the comprehensive wireless environment data in which the wireless strength is combined with an index representing the goodness of the wireless environment other than the wireless strength. Will be able to.
Further, according to this configuration, the mobile robot repeatedly detects the wireless environment data at a predetermined timing by the wireless environment detection unit even during execution of a task such as article transportation, and converts the detected wireless environment data into the detected wireless environment data. Based on this, the total radio environment data calculation means calculates the total radio environment data. That is, the mobile robot constantly acquires comprehensive wireless environment data. Then, the integrated wireless environment map update unit associates the comprehensive wireless environment data repeatedly acquired with the position where the wireless environment data used as the basis for calculating the integrated wireless environment data is detected and stored in the storage unit. The total radio environment data recorded as the total radio environment map is compared with the map data. That is, the present comprehensive wireless environment data is compared with the past comprehensive wireless environment data recorded in the map data, and the current data is more than a predetermined value (for example, more than the data recorded in the map data). 10% or more) When different states continue for a predetermined number of times (for example, 3 times or more), it is considered that a change in the wireless environment has occurred, for example, a partition has been newly installed, The comprehensive wireless environment data (for example, the data acquired for the second time in the case of three consecutive times) is overwritten on the map data as the comprehensive wireless environment data at that position, and the comprehensive wireless environment map is updated. .
Accordingly, the mobile robot can perform maintenance of the comprehensive wireless environment map by executing a normal task.
In addition, according to this configuration, when a plurality of radio base stations are installed in the movement area, the mobile robot uses the comprehensive radio environment map creation unit to perform comprehensive radio for each of the plurality of radio base stations. Create an environment map. Next, based on the plurality of integrated radio environment maps created by the integrated radio environment map creating means by the optimum radio base station map creating means, for example, comparing the total radio environment data for each detection position of each radio environment data, By determining the wireless base station with the best overall wireless environment as the optimal wireless base station at the position, and writing the determined optimal wireless base station in association with the position in the map data stored in the storage means Create an optimal radio base station map.
Accordingly, the mobile robot can determine the radio base station that provides the best radio environment at each position in the moving area using the optimum radio base station map.
Further, according to such a configuration, the mobile robot acquires the surrounding image at the position where the wireless environment detection unit detects the wireless environment data by using the surrounding image acquisition unit, for example, an imaging unit such as a camera. The acquired image data is stored in the storage means in association with the acquired position.
Here, the surrounding image is an image of 360 ° in all directions with respect to the horizontal direction. For example, when a camera that can shoot at a field angle of 90 ° in the horizontal direction is used, the shooting direction of the camera is 90 ° at a time. By photographing while rotating, it can be acquired as four pieces of image data.
Thus, for example, when the wireless environment data has changed significantly compared to the data recorded in the comprehensive wireless environment map, the operator can save the surroundings of the mobile robot at that point stored in the storage means. For example, it can be used as useful information when examining the cause and countermeasure of the change with reference to the image data.

請求項2に記載の移動ロボットは、請求項1に記載の移動ロボットにおいて、前記複数種類の無線環境データは、前記無線強度に関するデータを含み、さらに通信速度及び通信エラー回数及びデータ再送回数の内の少なくとも一つに関するデータを含むように構成した。   The mobile robot according to claim 2 is the mobile robot according to claim 1, wherein the plurality of types of wireless environment data includes data related to the wireless strength, and further includes a communication speed, a communication error count, and a data retransmission count. It was comprised so that the data regarding at least one could be included.

かかる構成によれば、移動ロボットは、無線強度以外の無線環境の良好度を表す指標として、通信状態を無線強度より直接的に示す通信速度、通信エラー回数、データ再送回数の少なくとも何れか一つを加味した総合無線環境データからなる総合無線環境マップを作成する。
これによって、移動ロボットは、移動領域における無線環境の状態をより適確に判断することができる。
According to such a configuration, the mobile robot has at least one of a communication speed, a communication error number, and a data retransmission number that directly indicates the communication state from the wireless strength as an index representing the goodness of the wireless environment other than the wireless strength. Create a comprehensive wireless environment map consisting of comprehensive wireless environment data that takes into account
Accordingly, the mobile robot can more accurately determine the state of the wireless environment in the moving area.

請求項3に記載の移動ロボットは、請求項1又は請求項2に記載の移動ロボットにおいて、前記記憶手段に記憶された地図データと、前記自己位置認識手段によって認識された位置とに基づいて、予め定められた位置へ自律的に移動し、その移動地点において、前記無線環境検出手段によって無線環境データを検出するように構成した。   The mobile robot according to claim 3 is the mobile robot according to claim 1 or 2, based on the map data stored in the storage means and the position recognized by the self-position recognition means. It is configured to move autonomously to a predetermined position and detect the wireless environment data by the wireless environment detecting means at the moving point.

かかる構成によれば、移動ロボットは、記憶手段に記憶された地図データと、自己位置認識手段によって認識される位置とに基づいて、移動領域内の指定された任意の位置に自律的に移動して、無線環境検出手段によって、その移動地点における無線環境データを検出し、検出した無線環境データに基づいて算出される総合無線環境データからなる総合無線環境マップを作成する。
これによって、移動ロボットは、無線環境データ検出位置を指定するだけで、自動的に総合無線環境マップを作成することができる。
According to such a configuration, the mobile robot autonomously moves to an arbitrary designated position in the movement area based on the map data stored in the storage means and the position recognized by the self-position recognition means. Then, the wireless environment detection means detects the wireless environment data at the moving point, and creates a comprehensive wireless environment map composed of the comprehensive wireless environment data calculated based on the detected wireless environment data.
As a result, the mobile robot can automatically create a comprehensive wireless environment map simply by specifying the wireless environment data detection position.

請求項4に記載の移動ロボットは、請求項1又は請求項2に記載に移動ロボットにおいて、さらに、人物の移動方向と移動の速さとを検出する移動検出手段を有し、前記移動検出手段は、前記移動ロボットの腕部に設けられ、前記腕部に作用する反力の3方向成分及びモーメントの3方向成分を検出する6軸力センサと、前記6軸力センサによって検出された前記反力の3方向成分及び前記モーメントの3方向成分を前記人物が前記腕部を引くことによって当該腕部に作用したものと推定すると共に、前記反力の3方向成分及び前記モーメントの3方向成分に基づいて、前記人物の移動方向と移動の速さとを検出する腕部制御部と、を備え、前記移動ロボットは、前記腕部制御部によって検出した移動方向と移動の速さとで、前記人物と共に移動すると共に、前記人物と共に移動する経路上において、前記無線環境検出手段によって無線環境データを検出するように構成した。
また、請求項5に記載に移動ロボットは、請求項1又は請求項2に記載の移動ロボットにおいて、さらに、人物の移動方向と移動の速さとを検出する移動検出手段を有し、前記移動検出手段は、ステレオカメラと、前記ステレオカメラによって撮影された画像をステレオ処理して移動体を抽出する画像処理部と、を備え、前記画像処理部は、抽出された前記移動体を前記人物と推定すると共に、ステレオ処理された前記画像に基づいて、当該人物の移動方向と移動の速さとを検出し、前記移動ロボットは、前記画像処理部によって検出した移動方向と移動の速さとで、前記人物と共に移動すると共に、前記人物と共に移動する経路上において、前記無線環境検出手段によって無線環境データを検出するように構成した。
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the mobile robot according to the first or second aspect, further comprising movement detection means for detecting a movement direction and a movement speed of the person, the movement detection means being A six-axis force sensor that is provided on the arm of the mobile robot and detects a three-way component of reaction force and a three-way component of moment acting on the arm, and the reaction force detected by the six-axis force sensor And the three-direction component of the moment are estimated to have acted on the arm portion by pulling the arm portion, and based on the three-direction component of the reaction force and the three-direction component of the moment Te, and a arm controller for detecting the speed of movement and the moving direction of the person, the mobile robot, in the speed of movement and the moving direction detected by the arm controller, together with the person While it is moving, on the path that moves with the person, and configured to detect radio environment data by the radio environment detection unit.
The mobile robot according to claim 5 is the mobile robot according to claim 1 or 2, further comprising movement detection means for detecting a movement direction and a movement speed of the person, wherein the movement detection is performed. The means includes a stereo camera and an image processing unit that extracts a moving body by performing stereo processing on an image captured by the stereo camera, and the image processing unit estimates the extracted moving body as the person. In addition, the moving direction and the moving speed of the person are detected based on the stereo-processed image, and the mobile robot detects the person using the moving direction and the moving speed detected by the image processing unit. And wireless environment data is detected by the wireless environment detection means on a route that moves together with the person.

かかる構成によれば、移動ロボットは、移動検出手段によって、当該移動ロボットを無線環境データを検出する位置に誘導するため近傍にいる人物の移動方向と移動の速さとを検出し、その人物と共に移動する。移動検出手段は、例えば、ヒト型の移動ロボットの場合は、腕部に設けた6軸力センサを用いることができる。人物が移動ロボットの手を引いて誘導しようとすると、移動ロボットは当該センサの各方向の反力成分を解析して、手を引く方向とその大きさを検出し、その検出値に基づいて、人物の移動方向と移動の速さとを検出することができる。そして、移動ロボットは、例えば、誘導する人物が移動を停止した位置や予め定めた時間周期になったときの位置において、無線環境検出手段によって、無線環境データを検出し、検出した無線環境データに基づいて算出される総合無線環境データからなる総合無線環境マップを作成する。
これによって、総合無線環境マップを作成するために、移動ロボットを操作する人物(操作者)は、無線環境データを検出する地点を逐一入力する必要がなく、操作者が移動ロボットを移動領域内を適宜誘導して移動させるだけで総合無線環境マップを作成することができる。
According to such a configuration, the mobile robot detects the moving direction and the moving speed of the person nearby in order to guide the mobile robot to the position where the wireless environment data is detected by the movement detecting means, and moves together with the person. To do. As the movement detecting means, for example, in the case of a human type mobile robot, a six-axis force sensor provided on the arm can be used. When a person tries to guide by pulling the hand of the mobile robot, the mobile robot analyzes the reaction force component of each direction of the sensor, detects the direction of pulling the hand and its size, and based on the detected value, It is possible to detect the moving direction and the moving speed of the person. Then, the mobile robot detects the wireless environment data by the wireless environment detection means at the position where the guiding person stops moving or the position when the predetermined time period is reached. A comprehensive radio environment map composed of comprehensive radio environment data calculated based on the data is created.
Thus, in order to create a comprehensive wireless environment map, the person (operator) who operates the mobile robot does not need to input points for detecting the wireless environment data one by one, and the operator moves the mobile robot within the moving area. A comprehensive wireless environment map can be created simply by guiding and moving appropriately.

請求項6に記載の移動ロボットは、請求項1乃至請求項5の何れか一項に記載の移動ロボットにおいて、前記無線環境検出手段によって一の無線基地局に関する前記無線環境データを検出できなかった場合に、前記無線通信手段によって、前記一の無線基地局とは異なる他の無線基地局を介して、前記一の無線基地局に異常があることを前記管理用コンピュータに通知する無線基地局異常通知手段を、さらに備えて構成した。 The mobile robot according to claim 6 , in the mobile robot according to any one of claims 1 to 5, could not detect the wireless environment data related to one wireless base station by the wireless environment detection means. In such a case, the wireless communication means notifies the management computer that there is an abnormality in the one radio base station via another radio base station different from the one radio base station. The notification means is further provided.

かかる構成によれば、移動領域内に複数の無線基地局が設置されている場合において、移動ロボットは、無線基地局異常通知手段によって、無線環境検出手段による接続中の(又は接続対象として選択した)無線基地局との無線環境データの検出が正常に検出できなかった場合に、当該無線基地局に異常があると判断し、他の無線基地局と接続して、先の無線基地局に異常があることを管理用コンピュータに通知する。
これによって、無線基地局の異常を迅速に管理用コンピュータに知らせることができる。
According to such a configuration, when a plurality of radio base stations are installed in the movement area, the mobile robot is selected by the radio base station abnormality notification unit as being connected (or selected as a connection target) by the radio environment detection unit. ) If the detection of the wireless environment data with the wireless base station cannot be detected normally, it is determined that the wireless base station is abnormal and connected to another wireless base station. Notify the management computer that there is
As a result, it is possible to promptly notify the management computer of the abnormality of the radio base station.

請求項7に記載の移動ロボットは、請求項1乃至請求項6の何れか一項に記載の移動ロボットにおいて、前記総合無線環境マップ作成手段によって作成された総合無線環境マップを、前記無線通信手段によって、前記管理用コンピュータに送信するように構成した。 The mobile robot according to claim 7 is the mobile robot according to any one of claims 1 to 6 , wherein the comprehensive wireless environment map created by the comprehensive wireless environment map creating means is used as the wireless communication means. To transmit to the management computer.

かかる構成によれば、移動ロボットは、作成した総合無線環境マップを、無線通信手段によって、管理用コンピュータに送信する。
これによって、管理用コンピュータは、受信した総合無線環境マップを、例えば、記憶装置に保存することにより、移動ロボットは、例えば、再起動などによって、記憶手段に記憶した総合無線環境マップが消失した場合において、移動領域の総合無線環境マップを再度作成することなく、管理用コンピュータに保存されている総合無線環境マップを記憶手段にダウンロードして利用することができるようになる。
According to this configuration, the mobile robot transmits the created comprehensive wireless environment map to the management computer by wireless communication means.
As a result, the management computer stores the received comprehensive wireless environment map in, for example, a storage device, so that the mobile robot loses the comprehensive wireless environment map stored in the storage means due to, for example, restart. In this case, the comprehensive wireless environment map stored in the management computer can be downloaded to the storage means and used without recreating the comprehensive wireless environment map of the moving area.

本発明によれば、移動ロボットは、無線基地局と通信する無線環境の状態を適確に判断することができ、無線強度からは予期できない通信切断を未然に防止することができる。   According to the present invention, the mobile robot can accurately determine the state of the wireless environment communicating with the wireless base station, and can prevent communication disconnection that cannot be anticipated from the wireless strength.

本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。   The best mode for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the description, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

<移動ロボット制御システムの構成>
(システムの構成)
はじめに、本発明の実施形態に係る移動ロボット制御システムAについて説明する。図1は、本発明の実施形態に係る移動ロボット制御システムを示すシステム構成図である。
図1に示すように、移動ロボット制御システムAは、タスクを実行する移動領域に配置された1台以上(本実施形態では1台)の移動ロボットR(以下、「ロボット」と適宜略称する)と、これらロボットRと無線通信によって接続された1台以上の無線親機(無線基地局)1(本実施形態では1A,1Bの2台)と、無線親機1にネットワーク4を介して接続された管理用コンピュータ3と、管理用コンピュータ3にネットワーク4を介して接続された記憶部5及び端末7と、を備えている。
<Configuration of mobile robot control system>
(System configuration)
First, a mobile robot control system A according to an embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 is a system configuration diagram showing a mobile robot control system according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the mobile robot control system A includes one or more (in this embodiment, one) mobile robots R (hereinafter abbreviated as “robots” as appropriate) arranged in a movement area for executing a task. And one or more wireless master devices (wireless base stations) 1 (in this embodiment, 1A and 1B) connected to the robot R by wireless communication, and the wireless master device 1 connected via the network 4 And the storage unit 5 and the terminal 7 connected to the management computer 3 via the network 4.

ロボット(移動ロボット)Rは、タスクを実行する移動領域(移動範囲)内に配置されており、この移動領域内において自律移動を行い、タスク実行命令信号に基づいて、例えば、物品運搬や訪問者の道案内などのタスクを実行するものである。なお、この移動領域内には、移動領域の全域をカバーできるように、適宜な場所に無線親機1が設置されている。   The robot (mobile robot) R is arranged in a movement area (movement range) for executing a task, performs autonomous movement in this movement area, and, for example, based on a task execution command signal, for example, article transportation or a visitor It performs tasks such as driving directions. In addition, in this movement area | region, the wireless main | base station 1 is installed in an appropriate place so that the whole movement area | region can be covered.

無線親機(無線基地局)1(1A,1B)は、管理用コンピュータ3が、無線通信によってロボットRと通信するための通信手段であり、例えば、IEEE802.11b、IEEE802.11g又はIEEE802.11aなどに準拠する規格の無線LANの基地局を用いることができる。また、ブルートゥース(登録商標)などの他の規格の無線通信装置を用いることもできる。
移動領域内に複数の無線親機1が設置されている場合は、ロボットRは、適宜に無線環境が良好な状態の無線親機1に接続を切り替えて、管理用コンピュータ3と通信を行うようになっている。
The wireless master device (wireless base station) 1 (1A, 1B) is a communication means for the management computer 3 to communicate with the robot R by wireless communication. For example, IEEE802.11b, IEEE802.11g, or IEEE802.11a It is possible to use a wireless LAN base station of a standard that complies with the above standards. Also, a wireless communication device of another standard such as Bluetooth (registered trademark) can be used.
When a plurality of wireless master devices 1 are installed in the movement area, the robot R appropriately switches the connection to the wireless master device 1 in a good wireless environment and communicates with the management computer 3. It has become.

管理用コンピュータ3は、後記する端末7から入力されるタスクデータに基づき、ロボットRにタスクを実行させるため、このタスクの内容を含むタスク実行命令信号を生成し、ロボットRに出力する。このタスクデータは、ロボットRに実行させるタスクに関するデータであり、例えば、運搬する物品の依頼元や配達先などに関する情報、道案内する訪問者の訪問先や訪問者に関する情報などを含んでいる。
また、管理用コンピュータ3は、記憶部5に対する入出力を管理し、記憶部5に記憶されている地図データや総合無線環境マップをロボットRに送信すると共に、ロボットRから送信された総合無線環境マップや画像データを地図データにリンクして記憶部5に保存する。
管理用コンピュータ3としては、例えば、汎用のPC(Personal Computer)を用いることができる。
The management computer 3 generates a task execution command signal including the contents of the task and outputs it to the robot R in order to cause the robot R to execute the task based on task data input from the terminal 7 described later. This task data is data relating to a task to be executed by the robot R, and includes, for example, information related to a request source and a delivery destination of articles to be transported, information related to visit destinations and visitors of route guides, and the like.
In addition, the management computer 3 manages input / output to the storage unit 5, transmits map data and a comprehensive wireless environment map stored in the storage unit 5 to the robot R, and also transmits a comprehensive wireless environment transmitted from the robot R. The map and image data are linked to the map data and stored in the storage unit 5.
As the management computer 3, for example, a general-purpose PC (Personal Computer) can be used.

記憶部5は、ロボットRがタスクを実行するために移動する移動領域に関する地図データ、地図データにリンクした総合無線環境マップ、画像データなどを記憶するための記憶装置である。地図データは、例えば、建物の各階毎のフロアマップのように、移動領域に対応して予め記憶部5に登録されている。記憶部5に対する入出力(書き込み・読み出し)は、管理用コンピュータ3によって管理される。
記憶部5としては、例えば、ハードディスク装置、光ディスク装置、半導体メモリ装置などを用いることができる。
The storage unit 5 is a storage device for storing map data related to a moving area where the robot R moves to execute a task, a comprehensive wireless environment map linked to the map data, image data, and the like. The map data is registered in advance in the storage unit 5 corresponding to the movement area, for example, as a floor map for each floor of the building. Input / output (write / read) to / from the storage unit 5 is managed by the management computer 3.
As the storage unit 5, for example, a hard disk device, an optical disk device, a semiconductor memory device, or the like can be used.

端末7は、管理用コンピュータ3にタスクデータを入力するための入力装置であり、ノート型コンピュータ、PHSなどを用いることができる。また、端末7は、ロボットRから送信された総合無線環境マップを視認しやすい形式に変換して表示したり、画像データを表示したりするための表示装置でもある。   The terminal 7 is an input device for inputting task data to the management computer 3, and a notebook computer, PHS, or the like can be used. The terminal 7 is also a display device for converting and displaying the comprehensive wireless environment map transmitted from the robot R into a format that can be easily viewed, and displaying image data.

なお、管理用コンピュータ3と、記憶部5と、端末7と、無線親機1とは、ネットワーク4を介して接続されるのではなく、そのすべて又は一部が一体化された構成でもよい。   Note that the management computer 3, the storage unit 5, the terminal 7, and the wireless master device 1 are not connected via the network 4 but may be configured such that all or part of them are integrated.

次に、図2を参照して、本実施形態に係るロボットRが移動中に障害物を検知し、また移動領域内の適所に設置された位置を確認するためのマークを検知する様子について説明する。
図2は、本実施形態に係るロボットの移動中の様子を示した斜視図であり、(a)は通常の移動領域を移動している状態を、(b)はマークの設置領域を移動している状態をそれぞれ示した図である。
Next, with reference to FIG. 2, a description will be given of how the robot R according to the present embodiment detects an obstacle while moving, and detects a mark for confirming a position installed at an appropriate position in the moving area. To do.
2A and 2B are perspective views showing a state in which the robot according to the present embodiment is moving. FIG. 2A shows a state where the robot is moving in a normal movement region, and FIG. 2B shows a state where the mark installation region is moved. FIG.

図2に示すように、このロボットRは、あるタスク(例えば書類を届ける等)を実行するためにオフィスや廊下などの移動領域内を自律移動する場合に、レーザスリット光または赤外線を照射して、路面状態あるいはマークM等を探索するようになっている。
すなわち、ロボットRは、自己が移動領域内のどこを移動しているかを把握し、通常の移動領域内にいる場合はレーザスリット光(以下、「スリット光」と適宜略称する。)を路面に照射して路面の段差、うねり、障害物の有無などを検出し、マーク設置領域内にいる場合は、赤外線を路面に照射してマークMを検出し、自己位置の確認・補正などを行うようになっている。
As shown in FIG. 2, the robot R emits laser slit light or infrared rays when it moves autonomously in a moving area such as an office or a corridor in order to execute a certain task (for example, delivering a document). The road surface state or the mark M is searched for.
That is, the robot R knows where the robot R is moving in the moving area, and when in the normal moving area, the robot R uses laser slit light (hereinafter abbreviated as “slit light” as appropriate) on the road surface. Irradiate to detect road steps, swells, obstacles, etc. If you are in the mark installation area, irradiate the road with infrared rays to detect the mark M, and check and correct your position. It has become.

ここで、マークMは、例えば赤外線を再帰的に反射する反射材料で構成された部材であり、移動領域内の所定箇所(例えば扉の前など)に設置されている。マークMは移動領域内の景観を損なわないように例えば透明にしたり、極小にしたりするのが好適である。また、本実施形態においては、図2に示すように、3つの反射材料で1つのマークMとし、2つのマークMを1組として路面に設置されている。それぞれのマークMは位置データを有しており、当該位置データは地図データに含まれる形で記憶部5及びロボットR内の後記する記憶部190に記憶されている。   Here, the mark M is a member made of a reflective material that recursively reflects infrared rays, for example, and is installed at a predetermined location (for example, in front of a door) in the moving region. For example, the mark M is preferably made transparent or minimized so as not to impair the scenery in the moving area. In the present embodiment, as shown in FIG. 2, one mark M is formed by three reflective materials, and two marks M are set as one set on the road surface. Each mark M has position data, and the position data is stored in the storage unit 5 and a storage unit 190 described later in the robot R in a form included in the map data.

なお、本実施形態にかかるロボットRで観測するマークMは、3点を1つのマークMとして2つ1組で使用したが、これに限られるものではなく、適宜変更可能である。例えば、路面に連続線状に設置してもよいし、点線状に設置してもよい。   In addition, although the mark M observed with the robot R according to the present embodiment is used as a set of two marks as one mark M, it is not limited to this and can be changed as appropriate. For example, it may be installed on the road surface in a continuous line shape or in a dotted line shape.

(ロボットの外観)
次に、本発明の実施形態に係るロボットRの外観について説明する。以下の説明において、ロボットRの前後方向にX軸、左右方向にY軸、上下方向にZ軸をとる(図3参照)。
本発明の実施形態に係るロボットRは、自律移動型の2足移動ロボットである。このロボットRは、管理用コンピュータ3から送信された実行命令信号に基づき、タスクを実行するものである。
(Appearance of robot)
Next, the appearance of the robot R according to the embodiment of the present invention will be described. In the following description, the robot R has the X axis in the front-rear direction, the Y axis in the left-right direction, and the Z axis in the up-down direction (see FIG. 3).
The robot R according to the embodiment of the present invention is an autonomous mobile biped mobile robot. The robot R executes a task based on an execution command signal transmitted from the management computer 3.

図3は、図1及び図2のロボットの外観を模式的に示す側面図である。図3に示すように、ロボットRは、人間と同じように2本の脚部R1(1本のみ図示)により起立、移動(歩行、走行など)し、胴部R2、2本の腕部R3(1本のみ図示)および頭部R4を備え、自律して移動する。また、ロボットRは、これら脚部R1、胴部R2、腕部R3および頭部R4の動作を制御する制御装置搭載部R5を背負う形で背中(胴部R2の後部)に備えている。   FIG. 3 is a side view schematically showing the appearance of the robot shown in FIGS. 1 and 2. As shown in FIG. 3, the robot R stands up and moves (walks, runs, etc.) with two legs R1 (only one is shown) like a human being, and has a trunk R2, two arms R3. (Only one is shown) and a head R4 and move autonomously. Further, the robot R is provided on the back (rear portion of the torso R2) in a form of carrying a control device mounting portion R5 for controlling the operations of the leg R1, the torso R2, the arm R3, and the head R4.

(ロボットの駆動構造)
続いて、ロボットRの駆動構造について説明する。図4は、図3のロボットの駆動構造を模式的に示す斜視図である。なお、図4における関節部は、当該関節部を駆動する電動モータにより示されている。
(Robot drive structure)
Next, the drive structure of the robot R will be described. FIG. 4 is a perspective view schematically showing the drive structure of the robot of FIG. In addition, the joint part in FIG. 4 is shown by the electric motor which drives the said joint part.

(脚部R1)
図4に示すように、左右それぞれの脚部R1は、6個の関節部11R(L)〜16R(L)を備えている。左右12個の関節は、股部(脚部R1と胴部R2との連結部分)の脚部回旋用(Z軸まわり)の股関節部11R,11L(右側をR、左側をLとする。また、R,Lを付さない場合もある。以下同じ。)、股部のピッチ軸(Y軸)まわりの股関節部12R,12L、股部のロール軸(X軸)まわりの股関節部13R,13L、膝部のピッチ軸(Y軸)まわりの膝関節部14R,14L、足首のピッチ軸(Y軸)まわりの足首関節部15R,15L、および、足首のロール軸(X軸)まわりの足首関節部16R,16Lから構成されている。そして、脚部R1の下には足部17R,17Lが取り付けられている。
(Leg R1)
As shown in FIG. 4, the left and right leg portions R <b> 1 include six joint portions 11 </ b> R (L) to 16 </ b> R (L). The twelve left and right joints are hip joint portions 11R and 11L (R on the right side and L on the left side) for leg rotation (around the Z axis) of the crotch portion (the connecting portion between the leg portion R1 and the trunk portion R2). , R, and L. The same applies hereinafter.), Hip joints 12R and 12L around the pitch axis (Y axis) of the crotch, and hip joints 13R and 13L around the roll axis (X axis) of the crotch Knee joints 14R, 14L around the knee pitch axis (Y axis), ankle joints 15R, 15L around the ankle pitch axis (Y axis), and ankle joints around the ankle roll axis (X axis) It consists of parts 16R and 16L. And foot 17R, 17L is attached under leg R1.

すなわち、脚部R1は、股関節部11R(L),12R(L),13R(L)、膝関節部14R(L)および足首関節部15R(L),16R(L)を備えている。股関節部11R(L)〜13R(L)と膝関節部14R(L)とは大腿リンク51R,51Lで、膝関節部14R(L)と足首関節部15R(L),16R(L)とは下腿リンク52R,52Lで連結されている。   That is, the leg portion R1 includes hip joint portions 11R (L), 12R (L), 13R (L), a knee joint portion 14R (L), and ankle joint portions 15R (L), 16R (L). The hip joint portions 11R (L) to 13R (L) and the knee joint portion 14R (L) are thigh links 51R and 51L, and the knee joint portion 14R (L) and the ankle joint portions 15R (L) and 16R (L). The lower leg links 52R and 52L are connected.

(胴部R2)
図4に示すように、胴部R2は、ロボットRの基体部分であり、脚部R1、腕部R3および頭部R4と連結されている。すなわち、胴部R2(上体リンク53)は、股関節部11R(L)〜13R(L)を介して脚部R1と連結されている。また、胴部R2は、後記する肩関節部31R(L)〜33R(L)を介して腕部R3と連結されている。また、胴部R2は、後記する首関節部41,42を介して頭部R4と連結されている。
また、胴部R2は、上体回旋用(Z軸まわり)の関節部21を備えている。
(Body R2)
As shown in FIG. 4, the torso R2 is a base portion of the robot R, and is connected to the leg R1, the arm R3, and the head R4. That is, the trunk portion R2 (upper body link 53) is connected to the leg portion R1 via the hip joint portions 11R (L) to 13R (L). Moreover, trunk | drum R2 is connected with arm part R3 via shoulder joint part 31R (L) -33R (L) mentioned later. Moreover, the trunk | drum R2 is connected with head R4 via the neck joint parts 41 and 42 mentioned later.
The trunk portion R2 includes a joint portion 21 for upper body rotation (around the Z axis).

(腕部R3)
図4に示すように、左右それぞれの腕部R3は、7個の関節部31R(L)〜37R(L)を備えている。左右14個の関節部は、肩部(腕部R3と胴部R2との連結部分)のピッチ軸(Y軸)まわりの肩関節部31R,31L、肩部のロール軸(X軸)まわりの肩関節部32R,32L、腕部回旋用(Z軸まわり)の肩関節部33R,33L、肘部のピッチ軸(Y軸)まわりの肘関節部34R,34L、手首回旋用(Z軸まわり)の腕関節部35R,35L、手首のピッチ軸(Y軸)まわりの手首関節部36R,36L、および手首のロール軸(X軸)まわりの手首関節部37R,37Lから構成されている。そして、腕部R3の先端には把持部(ハンド)71R,71Lが取り付けられている。
(Arm R3)
As shown in FIG. 4, the left and right arm portions R3 include seven joint portions 31R (L) to 37R (L). The 14 joints on the left and right are shoulder joints 31R and 31L around the pitch axis (Y axis) of the shoulder (the connecting part between the arm R3 and the torso R2), and around the roll axis (X axis) of the shoulder. Shoulder joints 32R, 32L, shoulder joints 33R, 33L for arm rotation (around Z axis), elbow joints 34R, 34L around the pitch axis (Y axis) of the elbow, wrist rotation (around Z axis) Arm joint portions 35R and 35L, wrist joint portions 36R and 36L around the wrist pitch axis (Y axis), and wrist joint portions 37R and 37L around the wrist roll axis (X axis). And grip part (hand) 71R, 71L is attached to the front-end | tip of arm part R3.

すなわち、腕部R3は、肩関節部31R(L),32R(L),33R(L)、肘関節部34R(L)、腕関節部35R(L)および手首関節部36R(L),37R(L)を備えている。肩関節部31R(L)〜33R(L)と肘関節部34R(L)とは上腕リンク54R(L)で、肘関節部34R(L)と手首関節部36R(L),37R(L)とは前腕リンク55R(L)で連結されている。   That is, the arm portion R3 includes the shoulder joint portions 31R (L), 32R (L), 33R (L), the elbow joint portion 34R (L), the arm joint portion 35R (L), and the wrist joint portions 36R (L), 37R. (L). The shoulder joint portions 31R (L) to 33R (L) and the elbow joint portion 34R (L) are upper arm links 54R (L), the elbow joint portion 34R (L) and the wrist joint portions 36R (L), 37R (L). Are connected by a forearm link 55R (L).

(頭部R4)
図4に示すように、頭部R4は、首部(頭部R4と胴部R2との連結部分)のY軸まわりの首関節部41と、首部のZ軸まわりの首関節部42と、を備えている。首関節部41は頭部R4のチルト角を設定するためのものであり、首関節部42は頭部R4のパン角を設定するためのものである。
(Head R4)
As shown in FIG. 4, the head R4 includes a neck joint 41 around the Y axis of the neck (the connecting portion between the head R4 and the trunk R2), and a neck joint 42 around the Z axis of the neck. I have. The neck joint 41 is for setting the tilt angle of the head R4, and the neck joint 42 is for setting the pan angle of the head R4.

このような構成により、左右の脚部R1は合計12の自由度を与えられ、移動中に12個の関節部11R(L)〜16R(L)を適宜な角度で駆動することで、脚部R1に所望の動きを与えることができ、ロボットRが任意に3次元空間を移動することができる。また、左右の腕部R3は合計14の自由度を与えられ、14個の関節部31R(L)〜37R(L)を適宜な角度で駆動することで、ロボットRが所望の作業を行うことができる。   With such a configuration, the left and right leg portions R1 are given a total of 12 degrees of freedom, and the 12 joint portions 11R (L) to 16R (L) are driven at an appropriate angle during movement, so that the leg portions A desired movement can be given to R1, and the robot R can arbitrarily move in the three-dimensional space. The left and right arm portions R3 are given a total of 14 degrees of freedom, and the robot R performs a desired work by driving the 14 joint portions 31R (L) to 37R (L) at appropriate angles. Can do.

また、足首関節部15R(L),16R(L)と足部17R(L)との間には、公知の6軸力センサ61R(L)が設けられている。6軸力センサ61R(L)は、床面からロボットRに作用する床反力の3方向成分Fx,Fy,Fzと、モーメントの3方向成分Mx,My,Mzと、を検出する。   A known 6-axis force sensor 61R (L) is provided between the ankle joint portions 15R (L), 16R (L) and the foot portion 17R (L). The six-axis force sensor 61R (L) detects the three-direction components Fx, Fy, Fz of the floor reaction force acting on the robot R from the floor surface and the three-direction components Mx, My, Mz of the moment.

また、手首関節部36R(L),37R(L)と把持部71R(L)との間には、公知の6軸力センサ(移動検出手段)62R(L)が設けられている。6軸力センサ62R(L)は、ロボットRの把持部71R(L)に作用する反力の3方向成分Fx,Fy,Fzと、モーメントの3方向成分Mx,My,Mzと、を検出する。   A known six-axis force sensor (movement detecting means) 62R (L) is provided between the wrist joint portions 36R (L), 37R (L) and the grip portion 71R (L). The six-axis force sensor 62R (L) detects the three-direction components Fx, Fy, Fz of the reaction force acting on the gripping portion 71R (L) of the robot R and the three-direction components Mx, My, Mz of the moment. .

また、胴部R2には、傾斜センサ63が設けられている。傾斜センサ63は、胴部R2の重力軸(Z軸)に対する傾きと、その角速度と、を検出する。
また、各関節部の電動モータは、その出力を減速・増力する減速機(図示せず)を介して前記した大腿リンク51R(L)、下腿リンク52R(L)などを相対変位させる。これら各関節部の角度は、関節角度検出手段(例えば、ロータリエンコーダ)によって検出される。
In addition, an inclination sensor 63 is provided in the trunk portion R2. The inclination sensor 63 detects the inclination of the trunk portion R2 with respect to the gravity axis (Z axis) and the angular velocity thereof.
The electric motors at the joints relatively displace the above-described thigh link 51R (L), crus link 52R (L) and the like via a speed reducer (not shown) that decelerates and increases the output. The angles of these joint portions are detected by a joint angle detection means (for example, a rotary encoder).

制御装置搭載部R5は、後記する自律移動制御部150、無線通信部160、主制御部140、バッテリ(図示せず)などを収納している。各センサ61〜63などの検出データは、制御装置搭載部R5内の各制御部に送られる。また、各電動モータは、各制御部からの駆動指示信号により駆動される。   The control device mounting unit R5 houses an autonomous movement control unit 150, a wireless communication unit 160, a main control unit 140, a battery (not shown), and the like which will be described later. The detection data of each sensor 61-63 etc. is sent to each control part in control apparatus mounting part R5. Each electric motor is driven by a drive instruction signal from each control unit.

なお、この2足移動制御についての詳細は、例えば、特許第3672102号公報に開示されている。また、本実施形態では、ロボットRは人型をした2足移動ロボットとしたが、本発明は、4足移動歩行、車輪による移動、無限軌道による移動など、他の移動手段を備えた移動ロボットであってもよく、人型に限定されるものでもない。   Details of this bipedal movement control are disclosed in, for example, Japanese Patent No. 3672102. In the present embodiment, the robot R is a humanoid bipedal mobile robot. However, the present invention is a mobile robot provided with other moving means such as a quadruped moving walk, a wheeled movement, and a movement by an endless track. It may be, and is not limited to a human form.

(ロボットの構成)
図5は、本実施形態に係るロボットの構成を示したブロック図である。
図5に示すように、ロボットRは、前記した脚部R1、胴部R2、腕部R3、頭部R4に加えて、カメラC,C、スピーカS、マイクMC、画像処理部110、音声処理部120、主制御部140、自律移動制御部150、無線通信部160、及び周辺状態検知部170を有する。
さらに、ロボットRは、自己位置を認識するため自己位置認識手段として、方向を認識するジャイロセンサSR1や、座標を認識するGPS(Global Positioning System)受信器SR2を有している。
(Robot configuration)
FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the robot according to the present embodiment.
As shown in FIG. 5, in addition to the above-described leg R1, torso R2, arm R3, and head R4, the robot R includes cameras C and C, a speaker S, a microphone MC, an image processing unit 110, and audio processing. Unit 120, main control unit 140, autonomous movement control unit 150, wireless communication unit 160, and surrounding state detection unit 170.
Furthermore, the robot R has a gyro sensor SR1 for recognizing a direction and a GPS (Global Positioning System) receiver SR2 for recognizing coordinates as self-position recognition means for recognizing the self-position.

[カメラ]
カメラ(撮像手段)C,Cは、映像をデジタルデータとして取り込むことができるものであり、例えばカラーCCD(Charge Coupled Device)カメラが使用される。カメラC,Cは、左右に平行に並んで配置され、撮影した画像は画像処理部110に出力される。このカメラC,Cと、スピーカS及びマイクMCは、いずれも頭部R4の内部に配設される。
[camera]
The cameras (imaging means) C and C are capable of capturing video as digital data, and for example, a color CCD (Charge Coupled Device) camera is used. The cameras C and C are arranged side by side in parallel on the left and right, and the captured image is output to the image processing unit 110. The cameras C and C, the speaker S, and the microphone MC are all disposed inside the head R4.

[画像処理部]
画像処理部110は、カメラC,Cが撮影した画像を処理して、撮影された画像からロボットRの周囲の状況を把握するため、周囲の障害物や人物の認識を行う部分である。この画像処理部110は、ステレオ処理部111a、移動体抽出部111b、及び顔認識部111cを含んで構成される。
ステレオ処理部111aは、左右のカメラC,Cが撮影した2枚の画像の一方を基準としてパターンマッチングを行い、左右の画像中の対応する各画素の視差を計算して視差画像を生成し、生成した視差画像及び元の画像を移動体抽出部111bに出力する。なお、この視差は、ロボットRから撮影された物体までの距離を表すものである。
[Image processing unit]
The image processing unit 110 is a part for recognizing surrounding obstacles and persons in order to process images taken by the cameras C and C and grasp the situation around the robot R from the taken images. The image processing unit 110 includes a stereo processing unit 111a, a moving body extraction unit 111b, and a face recognition unit 111c.
The stereo processing unit 111a performs pattern matching on the basis of one of the two images taken by the left and right cameras C and C, calculates the parallax of each corresponding pixel in the left and right images, and generates a parallax image. The generated parallax image and the original image are output to the moving object extraction unit 111b. This parallax represents the distance from the robot R to the photographed object.

移動体抽出部111bは、ステレオ処理部111aから出力されたデータに基づき、撮影した画像中の移動体を抽出するものである。移動する物体(移動体)を抽出するのは、移動する物体は人物であると推定して、人物の認識をするためである。
移動体の抽出をするために、移動体抽出部111bは、過去の数フレーム(コマ)の画像を記憶しており、最も新しいフレーム(画像)と、過去のフレーム(画像)とを比較して、パターンマッチングを行い、各画素の移動量を計算し、移動量画像を生成する。そして、視差画像と、移動量画像とから、カメラC,Cから所定の距離範囲内で、移動量の多い画素がある場合に、人物があると推定し、その所定距離範囲のみの視差画像として、移動体を抽出し、顔認識部111cへ移動体の画像を出力する。
The moving body extraction unit 111b extracts a moving body in the captured image based on the data output from the stereo processing unit 111a. The reason why the moving object (moving body) is extracted is to recognize the person by estimating that the moving object is a person.
In order to extract a moving object, the moving object extraction unit 111b stores images of several past frames (frames), and compares the latest frame (image) with a past frame (image). Then, pattern matching is performed, the movement amount of each pixel is calculated, and a movement amount image is generated. Then, from the parallax image and the movement amount image, when there is a pixel with a large movement amount within a predetermined distance range from the cameras C and C, it is estimated that there is a person, and as a parallax image of only the predetermined distance range The moving body is extracted, and an image of the moving body is output to the face recognition unit 111c.

顔認識部111cは、抽出した移動体から肌色の部分を抽出して、その大きさ、形状などから顔の位置を認識する。なお、同様にして、肌色の領域と、大きさ、形状などから手の位置も認識される。
認識された顔の位置は、ロボットRが移動するときの情報として、また、その人とのコミュニケーションを取るため、主制御部140に出力されると共に、無線通信部160に出力されて、無線親機1を介して、管理用コンピュータ3に送信される。
The face recognition unit 111c extracts a skin color portion from the extracted moving body, and recognizes the face position from the size, shape, and the like. Similarly, the position of the hand is also recognized from the skin color area, size, shape, and the like.
The recognized face position is output to the main control unit 140 and also to the wireless communication unit 160 as information when the robot R moves and to communicate with the person. It is transmitted to the management computer 3 via the machine 1.

[音声処理部]
音声処理部120は、音声合成部121aと、音声認識部121bとを有する。
音声合成部121aは、主制御部140が決定し、出力してきた発話行動の指令に基づき、文字情報から音声データを生成し、スピーカSに音声を出力する部分である。音声データの生成には、予め記憶している文字情報と音声データとの対応関係を利用する。
音声認識部121bは、マイクMCから音声データが入力され、予め記憶している音声データと文字情報との対応関係に基づき、音声データから文字情報を生成し、主制御部140に出力するものである。
[Audio processor]
The voice processing unit 120 includes a voice synthesis unit 121a and a voice recognition unit 121b.
The voice synthesizer 121a is a part that generates voice data from the character information and outputs the voice to the speaker S based on the utterance action command determined and output by the main controller 140. For the generation of the voice data, the correspondence between the character information stored in advance and the voice data is used.
The voice recognition unit 121b receives voice data from the microphone MC, generates character information from the voice data based on the correspondence between the voice data stored in advance and the character information, and outputs the character information to the main control unit 140. is there.

[自律移動制御部]
自律移動制御部150は、頭部制御部151d、腕部制御部151c、胴部制御部151b、脚部制御部151aを有する。
頭部制御部151dは、主制御部140の指示に従い頭部R4を駆動し、腕部制御部151cは、主制御部140の指示に従い腕部R3を駆動し、胴部制御部151bは、主制御部140の指示に従い胴部R2を駆動し、脚部制御部151aは、主制御部140の指示に従い脚部R1を駆動する。
また、ジャイロセンサSR1、及びGPS受信器SR2が検出したデータは、主制御部140に出力され、ロボットRの行動を決定するのに利用されると共に、主制御部140から無線通信部160を介して管理用コンピュータ3に送信される。
[Autonomous Movement Control Unit]
The autonomous movement control unit 150 includes a head control unit 151d, an arm control unit 151c, a torso control unit 151b, and a leg control unit 151a.
The head control unit 151d drives the head R4 according to the instruction of the main control unit 140, the arm control unit 151c drives the arm R3 according to the instruction of the main control unit 140, and the torso control unit 151b The torso R2 is driven in accordance with an instruction from the controller 140, and the leg controller 151a drives the leg R1 in accordance with an instruction from the main controller 140.
The data detected by the gyro sensor SR1 and the GPS receiver SR2 is output to the main control unit 140 and is used to determine the behavior of the robot R, and from the main control unit 140 via the wireless communication unit 160. To the management computer 3.

[無線通信部]
無線通信部(無線通信手段)160は、管理用コンピュータ3とデータの送受信を行う通信装置であり、無線インタフェース部161と、プロトコル制御部162と、無線環境検出部163と、通信アンテナ160aとを備えている。
[Wireless communication part]
The wireless communication unit (wireless communication means) 160 is a communication device that transmits / receives data to / from the management computer 3, and includes a wireless interface unit 161, a protocol control unit 162, a wireless environment detection unit 163, and a communication antenna 160a. I have.

図6を参照して、無線通信部160の詳細な構成について説明する。ここで、図6は、無線通信部の構成を示すブロック図である。
図6に示したように、無線通信部160は、無線インタフェース部161と、プロトコル制御部162と、無線環境検出部163と、通信アンテナ160aとを備え、さらに、無線環境検出部163は、無線強度検出部163aと、通信速度検出部163bと、エラー回数検出部163cと、再送回数検出部163dとを備えている。
A detailed configuration of the wireless communication unit 160 will be described with reference to FIG. Here, FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the wireless communication unit.
As shown in FIG. 6, the wireless communication unit 160 includes a wireless interface unit 161, a protocol control unit 162, a wireless environment detection unit 163, and a communication antenna 160a. An intensity detector 163a, a communication speed detector 163b, an error count detector 163c, and a retransmission count detector 163d are provided.

無線インタフェース部161は、通信アンテナ160aによって管理用コンピュータ3から無線親機1(図5参照)を介して送受信される無線波とデータとの物理変換を行う。無線インタフェース部161は、受信時には、通信アンテナ160aが受信した無線波からデータに変換し、プロトコル制御部162へ出力する。また、受信した無線波を無線環境検出部163の無線強度検出部163aに出力する。
また、送信時には、無線インタフェース部161は、プロトコル制御部162からデータを入力し、無線波に変換して通信アンテナ160aを介して、無線親機1(図5参照)に送信する。
The radio interface unit 161 performs physical conversion between radio waves and data transmitted / received from the management computer 3 via the radio master unit 1 (see FIG. 5) by the communication antenna 160a. At the time of reception, the wireless interface unit 161 converts the radio wave received by the communication antenna 160 a into data and outputs the data to the protocol control unit 162. Also, the received radio wave is output to the radio intensity detection unit 163a of the radio environment detection unit 163.
Further, at the time of transmission, the wireless interface unit 161 receives data from the protocol control unit 162, converts it into a radio wave, and transmits it to the wireless master device 1 (see FIG. 5) via the communication antenna 160a.

プロトコル制御部162は、例えば、IEEE802.3 等のLAN規定に基づき、管理用コンピュータ3とロボットRの主制御部140との間のデータの通信を行うためのデータフレーミングや折衝を行う。プロトコル制御部162は、受信時には、無線インタフェース部161によって変換された管理用コンピュータ3からの送信データから、ロボットRに割り当てられたアドレス宛のデータを選別し、例えば、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)プロトコル等の所定の通信プロトコル方式に基づき、TCP/IPパケット等のフレームからデータを抽出して主制御部140に出力する。
送信時には、プロトコル制御部162は、主制御部140から入力されたデータを、前記した所定の通信プロトコル方式に基づき、TCP/IPパケット等のフレームを生成して無線インタフェース部161に出力する。
また、プロトコル制御部162における送受信時の通信速度、受信時のエラー回数及び送信時の再送回数が、それぞれ無線環境検出部163の通信速度検出部163b、エラー回数検出部163c及び再送回数検出部163dによって測定される。
The protocol control unit 162 performs data framing and negotiation for performing data communication between the management computer 3 and the main control unit 140 of the robot R, for example, based on LAN regulations such as IEEE802.3. At the time of reception, the protocol control unit 162 selects data addressed to the address assigned to the robot R from the transmission data from the management computer 3 converted by the wireless interface unit 161, for example, TCP / IP (Transmission Control Protocol). Data is extracted from a frame such as a TCP / IP packet and output to the main control unit 140 based on a predetermined communication protocol method such as a (Internet Protocol) protocol.
At the time of transmission, the protocol control unit 162 generates a frame such as a TCP / IP packet from the data input from the main control unit 140 based on the predetermined communication protocol described above, and outputs the frame to the wireless interface unit 161.
In addition, the communication speed at the time of transmission / reception, the number of errors at the time of reception, and the number of retransmissions at the time of transmission in the protocol control unit 162 are the communication speed detection unit 163b, the error number detection unit 163c, and the retransmission number detection unit 163d, respectively. Measured by.

無線環境検出部(無線環境検出手段)163は、無線強度検出部163aによって、無線インタフェース部161で変換する無線波の無線強度(電波強度)及びノイズフロアを検出すると共に、通信速度検出部163bによって、無線親機1(図5参照)との間の通信速度を検出する。また、エラー回数検出部163cによって、受信時のプロトコル制御部162におけるエラー回数を検出し、再送回数検出部163dによって、送信時のプロトコル制御部162におけるデータの再送回数を検出する。検出(測定)された無線強度、ノイズフロア、通信速度、エラー回数及び再送回数からなる無線環境データは、主制御部140に出力される。   The wireless environment detection unit (wireless environment detection means) 163 detects the wireless intensity (radio wave intensity) and noise floor of the radio wave converted by the wireless interface unit 161 by the wireless intensity detection unit 163a, and uses the communication speed detection unit 163b. The communication speed with the wireless master device 1 (see FIG. 5) is detected. Further, the error count detector 163c detects the number of errors in the protocol controller 162 at the time of reception, and the retransmission count detector 163d detects the number of data retransmissions in the protocol controller 162 at the time of transmission. Radio environment data including the detected (measured) radio strength, noise floor, communication speed, number of errors, and number of retransmissions is output to the main control unit 140.

[主制御部]
主制御部140は、画像処理部110、音声処理部120、自律移動制御部150、無線通信部160、周辺状態検知部170、記憶部190、ジャイロセンサSR1、GPS受信器SR2などのロボットRを構成する各部を統括的に制御する制御手段であり、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)などからなるコンピュータ装置によって構成される。
本実施形態では、主制御部140は、総合無線環境データ算出部141と、総合無線環境マップ作成部142と、最適無線親機マップ作成部143と、総合無線環境マップ更新部144と、無線親機異常通知部145と、周囲画像取得部146と、を有する。
[Main control section]
The main control unit 140 controls the robot R such as the image processing unit 110, the audio processing unit 120, the autonomous movement control unit 150, the wireless communication unit 160, the peripheral state detection unit 170, the storage unit 190, the gyro sensor SR1, and the GPS receiver SR2. It is a control means which controls each part which comprises, and is comprised by the computer apparatus which consists of CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), etc.
In the present embodiment, the main control unit 140 includes a total radio environment data calculation unit 141, a total radio environment map creation unit 142, an optimum radio master map creation unit 143, a total radio environment map update unit 144, a radio parent A machine abnormality notification unit 145 and a surrounding image acquisition unit 146;

総合無線環境データ算出部(総合無線環境データ算出手段)141は、無線環境検出部163によって検出された無線環境データに基づいて、後記する総合無線環境データを算出する。算出した総合無線環境データは、総合無線環境マップ作成部142に出力する。   Based on the wireless environment data detected by the wireless environment detection unit 163, the comprehensive wireless environment data calculation unit (total wireless environment data calculation unit) 141 calculates comprehensive wireless environment data to be described later. The calculated total radio environment data is output to the total radio environment map creation unit 142.

総合無線環境マップ作成部(総合無線環境マップ作成手段)142は、総合無線環境データ算出部141によって算出された総合無線環境データを、算出の基となった無線環境データを検出したときのロボットRの位置に対応付けて、記憶部190に記憶された地図データに書き込んで記録することにより、総合無線環境マップを作成する。   The comprehensive radio environment map creation unit (total radio environment map creation unit) 142 detects the radio environment data that is the basis of calculation from the total radio environment data calculated by the total radio environment data calculation unit 141. The comprehensive wireless environment map is created by writing and recording in the map data stored in the storage unit 190 in association with the position of.

総合無線環境マップを構成するデータは、例えば、ロボットRの識別子、無線親機1の識別子、測定位置の座標、測定時刻、及び総合無線環境データから構成される。さらに、総合無線環境データを算出する基になった無線環境データを含めて構成してもよく、過去に測定された無線環境データを測定履歴として保存するようにしてもよい。   The data constituting the comprehensive wireless environment map includes, for example, the identifier of the robot R, the identifier of the wireless master device 1, the coordinates of the measurement position, the measurement time, and the comprehensive wireless environment data. Furthermore, it may be configured to include the wireless environment data that is the basis for calculating the comprehensive wireless environment data, and the wireless environment data measured in the past may be stored as a measurement history.

また、総合無線環境マップは、地図データ(データベース)に直接書き込んで構成してもよいし、当該地図データとリンクする他のデータベース(例えば、総合無線環境マップデータベース)を構築して記録するようにしてもよい。
あるいは、総合無線環境マップなどを構成するデータに、例えば、フロアマップ、総合無線環境マップ、最適無線親機マップなどのマップの属性を示す識別子を加えておき、データベースから所望の属性のマップを必要に応じて抽出できるようにしてもよい。
Further, the comprehensive wireless environment map may be configured by directly writing in the map data (database), or another database (for example, the comprehensive wireless environment map database) linked to the map data is constructed and recorded. May be.
Alternatively, for example, an identifier indicating map attributes such as a floor map, a comprehensive wireless environment map, and an optimum wireless master map is added to data constituting the comprehensive wireless environment map, and a map of desired attributes is required from the database It may be possible to extract according to the above.

最適無線親機マップ作成部(最適無線基地局マップ作成手段)143は、複数の無線親機1(図5参照)が設置された移動領域に対して、総合無線環境マップ作成部142によって作成された、それぞれの無線親機1に対する総合無線環境マップに基づいて、後記する最適無線親機マップ(最適無線基地局マップ)を作成して記憶部190に記録する。   The optimum radio base station map creation unit (optimum radio base station map creation unit) 143 is created by the comprehensive radio environment map creation unit 142 for the moving area where the plurality of radio base units 1 (see FIG. 5) are installed. Based on the comprehensive radio environment map for each radio cell station 1, an optimum radio cell map (optimum radio base station map) to be described later is created and recorded in the storage unit 190.

最適無線親機マップを構成するデータは、例えば、ロボットRの識別子、位置座標、更新時刻、及び最適無線親機の識別子から構成される。   The data constituting the optimum wireless master device map is composed of, for example, an identifier of the robot R, position coordinates, update time, and an identifier of the optimum wireless master device.

また、最適無線親機マップは、総合無線環境マップと同様に、地図データ(データベース)に直接書き込んで構成してもよいし、当該地図データとリンクする他のデータベース(例えば、最適無線親機マップデータベース)を構築して記録するようにしてもよい。また、他のデータベースとして、例えば、最適無線親機マップと総合無線環境マップとを一体化したデータベースを構築するようにしてもよい。   Further, the optimum wireless master unit map may be configured by directly writing in the map data (database), as in the case of the comprehensive wireless environment map, or another database linked to the map data (for example, the optimum wireless master unit map). Database) may be constructed and recorded. Further, as another database, for example, a database in which the optimum wireless master device map and the comprehensive wireless environment map are integrated may be constructed.

総合無線環境マップ更新部(総合無線環境マップ更新手段)144は、総合無線環境マップ作成部142によって作成され、記憶部190に記憶された総合無線環境マップに記録された総合無線環境データと、ロボットRがタスク実行中に新しく取得した総合無線環境データとを比較して、必要に応じて、地図データに記録した総合無線環境データ等を更新して、総合無線環境マップのメンテナンスを行う。
また、総合無線環境マップ更新部144は、複数の無線親機1が設置された領域に関する総合無線環境マップのメンテナンスを行った際には、続けて関連する最適無線親機マップのメンテナンスを行う。
The comprehensive radio environment map update unit (total radio environment map update unit) 144 is created by the comprehensive radio environment map creation unit 142 and recorded in the comprehensive radio environment map stored in the storage unit 190, and the robot R compares the total radio environment data newly acquired during task execution, updates the total radio environment data recorded in the map data as necessary, and performs maintenance of the total radio environment map.
Further, when the comprehensive wireless environment map update unit 144 performs maintenance of the comprehensive wireless environment map related to the area where the plurality of wireless master devices 1 are installed, the integrated wireless environment map update unit 144 subsequently performs maintenance of the related optimum wireless master device map.

無線親機異常通知部(無線基地局異常通知手段)145は、無線環境検出部163によって無線環境データが正常に検出(測定)されたかどうかの判定を行い、正常に検出されなかった場合は、無線通信部160を用いて、管理用コンピュータ3に、無線親機1に異常があることを通知する。
また、無線親機異常通知部145は、総合無線環境マップ更新部144によって、無線親機1の無線環境の状態が悪化していることを検知した場合は、無線通信部160を用いて、管理用コンピュータ3に、当該無線親機1の通信環境が悪化していることを通知すると共に、悪化を検知した地点で取得した無線環境データ、画像データなどを送信する。
The wireless base station abnormality notification unit (radio base station abnormality notification unit) 145 determines whether the wireless environment data is normally detected (measured) by the wireless environment detection unit 163, and when the wireless environment data is not normally detected, The wireless communication unit 160 is used to notify the management computer 3 that there is an abnormality in the wireless master device 1.
In addition, when the comprehensive radio environment map update unit 144 detects that the state of the radio environment of the radio base unit 1 has deteriorated, the radio base unit abnormality notification unit 145 uses the radio communication unit 160 to manage it. The computer 3 is notified that the communication environment of the wireless master device 1 has deteriorated, and wireless environment data, image data, etc. acquired at the point where the deterioration is detected are transmitted.

周囲画像取得部(周囲画像取得手段)146は、無線環境データを検出した位置において、カメラCを用いて周囲の画像を取得し、取得した画像を、その位置に対応付けて記憶部190に保存する。周囲画像取得部146は、周囲画像を取得する際には、脚部制御部151aを介して脚部R1を駆動し、ロボットRの向きを変えることによって、カメラCによる撮影方向を変え、周囲360°の画像を取得する。   The surrounding image acquisition unit (ambient image acquisition unit) 146 acquires a surrounding image using the camera C at the position where the wireless environment data is detected, and stores the acquired image in the storage unit 190 in association with the position. To do. When acquiring the surrounding image, the surrounding image acquisition unit 146 changes the shooting direction by the camera C by driving the leg R1 via the leg control unit 151a and changing the direction of the robot R, and the surrounding 360 ° Get images.

ここで、図7を参照して、総合無線環境データについて説明する。図7は、総合無線環境データを説明するための図である。
図7に示したように、本実施形態では、総合的に無線環境の良好度を評価するために、無線強度と、ノイズフロアと、エラー回数(通信エラー回数)と、再送回数(データ再送回数)と、通信速度とを指標である無線環境データとして用い、それぞれの無線環境データに重み付けして、総合無線環境データを算出する。
まず、無線環境を最もよく示すデータとして、無線強度に80%の重み付けをする。本実施形態では、無線強度データをそのまま用いるのではなく、ノイズフロアとの比を用いることとした。すなわち、無線親機1(図5参照)から送信された無線波をロボットRが受信した無線強度と、ノイズフロアとを、それぞれの強度に応じて、1〜100%に数値化する。但し、100%が最も強い強度を示す。そして、(無線強度/ノイズフロア)>1のときは、(無線強度/ノイズフロア)×0.8 を総合無線環境データへの寄与とする。例えば、無線強度が100%で、ノイズフロアが1%の場合が、最も無線環境が良好なときであり、100/1×0.8=80(%)である。
また、(無線強度/ノイズフロア)<1のときは、ノイズレベルが無線強度(信号レベル)よりも大きく、無線環境が極めて悪い状況であるとして、総合無線環境データへの寄与は“0”(%)とする。
Here, the general wireless environment data will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a diagram for explaining the overall wireless environment data.
As shown in FIG. 7, in this embodiment, in order to comprehensively evaluate the radio environment, the wireless strength, the noise floor, the number of errors (number of communication errors), the number of retransmissions (the number of data retransmissions) ) And the communication speed are used as the wireless environment data that is an index, and each wireless environment data is weighted to calculate total wireless environment data.
First, as the data that best represents the wireless environment, the wireless strength is weighted by 80%. In the present embodiment, the wireless intensity data is not used as it is, but the ratio with the noise floor is used. That is, the radio intensity received by the robot R from the radio base station 1 (see FIG. 5) and the noise floor are quantified to 1 to 100% according to each intensity. However, 100% shows the strongest strength. When (radio intensity / noise floor)> 1, (radio intensity / noise floor) × 0.8 is set as a contribution to the overall radio environment data. For example, the case where the wireless strength is 100% and the noise floor is 1% is when the wireless environment is the best, which is 100/1 × 0.8 = 80 (%).
When (radio intensity / noise floor) <1, the noise level is greater than the radio intensity (signal level) and the radio environment is extremely bad, and the contribution to the total radio environment data is “0” ( %).

エラー回数は、重み付けを5%とし、1秒当たりのエラー回数を最大1028回として、(1−(エラー回数/1028))×5(%)を総合無線環境データへの寄与とする。すなわち、エラー回数が0回に近いほど、寄与は5%に近くなり(無線環境が良好)、エラー回数が1028回に近いほど、寄与は0%に近くなる(無線環境が悪い)。   The number of errors is 5%, the maximum number of errors per second is 1028, and (1− (number of errors / 1028)) × 5 (%) is the contribution to the overall wireless environment data. That is, the closer the number of errors is to 0, the closer the contribution is to 5% (the wireless environment is better), and the closer the number of errors is to 1028, the closer the contribution is to 0% (the wireless environment is bad).

再送回数は、エラー回数と同様に、1秒当たりの再送回数を最大1028回として、(1−(再送回数/1028))×5(%)を総合無線環境データへの寄与とする。すなわち、再送回数が0回に近いほど、寄与は5%に近くなり(無線環境が良好)、再送回数が1028回に近いほど、寄与は0%に近くなる(無線環境が悪い)。   Similar to the number of errors, the maximum number of retransmissions per second is 1028, and (1− (number of retransmissions / 1028)) × 5 (%) is the contribution to the total radio environment data. That is, the closer the number of retransmissions is to 0, the closer the contribution is to 5% (the wireless environment is better), and the closer the number of retransmissions is to 1028, the closer the contribution is to 0% (the wireless environment is bad).

通信速度は、重み付けを10%とし、用いる無線LANアダプタで選択された通信速度によって、予め決めた換算表を用いて、総合無線環境データへの寄与を算出する。
図7の項目が「通信速度」の欄には、数値範囲が{1,2,5.5,11}[Mbps]の場合と、数値範囲が{6,9,12,18,24,36,48,54}[Mbps]の換算表が定められている。前者は、IEEE802.11bに準拠する規格の無線LANアダプタを用いた場合の換算表であり、後者は、IEEE802.11g又はIEEE802.11aに準拠する規格の無線LANアダプタを用いた場合の換算表である。
速い通信速度で通信を確立することができるほど、良好な無線環境であり、高い換算値が割り当てられている。
なお、他の規格や方式の通信手段を用いる場合は、適宜に通信速度に対応した換算式を決めるようにすればよい。
The communication speed is 10% weighted, and the contribution to the total wireless environment data is calculated using a conversion table determined in advance according to the communication speed selected by the wireless LAN adapter to be used.
In the item “communication speed” in FIG. 7, the numerical range is {1, 2, 5.5, 11} [Mbps] and the numerical range is {6, 9, 12, 18, 24, 36. , 48, 54} [Mbps] conversion table. The former is a conversion table when a wireless LAN adapter conforming to IEEE802.11b is used, and the latter is a conversion table when using a wireless LAN adapter conforming to IEEE802.11g or IEEE802.11a. is there.
The higher the communication speed can be established, the better the wireless environment is, and a higher conversion value is assigned.
When using communication means of other standards and methods, a conversion formula corresponding to the communication speed may be determined as appropriate.

以上のようにして換算した4つの無線環境データを加算することで、100%から0%の値に規格化された総合無線環境データが算出される。
このように、無線強度以外の無線環境に関連するデータを含めた無線環境データに、重み付けして算出した総合無線環境データを用いることにより、より適切に無線環境を評価することができる。
By adding the four radio environment data converted as described above, the total radio environment data standardized from 100% to 0% is calculated.
As described above, the wireless environment can be more appropriately evaluated by using the comprehensive wireless environment data calculated by weighting the wireless environment data including the data related to the wireless environment other than the wireless strength.

無線強度のみで無線環境の状態を評価した場合には、特に強度が低い領域においては通信が確立できるかどうかを適確に判断することは難しく、確実に通信可能な領域であると判断するためには、十分な余裕を持った無線強度レベルを閾値とする必要がある。このため、移動領域内の全域を通信可能な領域と判断できるようにするためには、無線親機1(図5参照)の無線波の出力を高くするか、図20(a)の下段の図のように、あるいは更に数多くの無線親機1を移動領域内に設置する必要が生じる。   When assessing the state of the wireless environment only with the wireless strength, it is difficult to accurately determine whether communication can be established, especially in a low-strength region, and it is determined that the region can be reliably communicated. Therefore, it is necessary to set a wireless strength level having a sufficient margin as a threshold value. For this reason, in order to be able to determine the entire area within the moving area as a communicable area, the radio wave output of the wireless master device 1 (see FIG. 5) is increased, or the lower part of FIG. As shown in the figure, it is necessary to install a larger number of wireless master devices 1 in the movement area.

そこで、本実施形態のように、他の無線環境データを加味することにより、無線環境の状態の評価をより高精度に行うことができ、前記したように無線親機1(図5参照)の無線波の出力を高くしたり、設置台数を増加したりする必要がなくなる。
特に、エラー回数や再送回数は、通信が確立した状態で、そのときの無線環境の状態を評価することができるので、通信が確立できなくなる状態を適確に判断することができる。
Therefore, as in the present embodiment, by considering other wireless environment data, the state of the wireless environment can be evaluated with higher accuracy. As described above, the wireless base unit 1 (see FIG. 5) There is no need to increase the output of radio waves or increase the number of installed units.
In particular, since the number of errors and the number of retransmissions can be evaluated when the communication is established and the state of the wireless environment at that time can be evaluated, it is possible to accurately determine the state where communication cannot be established.

[周辺状態検知部]
図5に戻って説明を続ける。
周辺状態検知部(自己位置認識手段)170は、図5に示すように、スリット光照射手段であるレーザ装置171と、赤外線照射手段である赤外線LED(Light Emitting Diode)172と、探索域を撮像する2つの赤外線カメラ173、173と、これらを制御するセンサ制御部180と、を有する。
周辺状態検知部170は、レーザ装置171または赤外線LED172から探索域に向かってスリット光あるいは赤外線を照射するとともに当該探索域を赤外線カメラ173で撮像し、これらをセンサ制御部180で制御することにより、ロボットRの周辺状態を検知する部分である。すなわち、周辺状態検知部170は、従来の路面検知装置および位置確認装置に相当するものであり、赤外線カメラ173を共通にすることで省スペース化が図られている。
周辺状態検知部170は、主制御部140と接続されており、ジャイロセンサSR1やGPS受信器SR2によって認識した自己位置データを取得可能になっている。
[Ambient condition detector]
Returning to FIG.
As shown in FIG. 5, the peripheral state detection unit (self-position recognition unit) 170 images a laser device 171 that is a slit light irradiation unit, an infrared LED (Light Emitting Diode) 172 that is an infrared irradiation unit, and a search area. Two infrared cameras 173 and 173 and a sensor control unit 180 for controlling them.
The peripheral state detection unit 170 irradiates slit light or infrared rays from the laser device 171 or the infrared LED 172 toward the search area, images the search area with the infrared camera 173, and controls these by the sensor control unit 180. This is a part for detecting the peripheral state of the robot R. That is, the surrounding state detection unit 170 corresponds to a conventional road surface detection device and position confirmation device, and space saving is achieved by using the infrared camera 173 in common.
The peripheral state detection unit 170 is connected to the main control unit 140 and can acquire self-position data recognized by the gyro sensor SR1 and the GPS receiver SR2.

図8は、本実施形態に係るロボットの胴部を示した透視図である。
図8に示すように、本実施形態においては、2つの赤外線カメラ173は、胴部R2内の前面の腰の高さに左右に並んで配置されている。また、レーザ装置171は、2つの赤外線カメラ173、173の中間に配置されている。また、赤外線LED172は、一方の(図8においてはロボットRの左側の)赤外線カメラ173の周囲に配置されている。
なお、レーザ装置171、赤外線LED172および赤外線カメラ173を胴部R2の前面の腰の高さに設置すると、他の部位(例えば頭部R4や脚部R1など)に取り付けた場合に比してロボットRの揺れの影響が小さくなるとともに、腕部R3や脚部R1によって撮像範囲を遮られることが少ないというメリットがある。
FIG. 8 is a perspective view showing the body of the robot according to the present embodiment.
As shown in FIG. 8, in the present embodiment, the two infrared cameras 173 are arranged side by side at the front waist level in the trunk portion R2. Further, the laser device 171 is disposed between the two infrared cameras 173 and 173. The infrared LED 172 is arranged around one infrared camera 173 (on the left side of the robot R in FIG. 8).
When the laser device 171, the infrared LED 172, and the infrared camera 173 are installed at the waist level on the front surface of the torso R2, the robot is compared with the case where the laser device 171, the infrared LED 172, and the infrared camera 173 are attached to other parts (for example, the head R4 and the leg R1). There is an advantage that the influence of the shaking of R is reduced and the imaging range is less likely to be blocked by the arm R3 and the leg R1.

[レーザ装置]
レーザ装置171は例えば赤外線レーザ光をスリット状に照射する装置である。レーザ装置171は、赤外線レーザ光の照射方向を変化させるためのアクチュエータ(図示せず)に連結されており、探索域である路面に対してスリット光を放射状に照射できるようになっている。スリット光が対象物(例えば路面)にあたると路面にはレーザ輝線が描かれる。
レーザ装置171は後記するセンサ制御部180(切換判定部181)に接続されており、センサ制御部180の命令に基づいてスリット光を照射したり停止したりする。
[Laser device]
The laser device 171 is, for example, a device that irradiates infrared laser light in a slit shape. The laser device 171 is connected to an actuator (not shown) for changing the irradiation direction of the infrared laser light, and can radiate slit light radially onto the road surface as a search area. When the slit light hits an object (for example, a road surface), a laser bright line is drawn on the road surface.
The laser device 171 is connected to a sensor control unit 180 (switching determination unit 181), which will be described later, and irradiates and stops slit light based on a command from the sensor control unit 180.

[赤外線LED]
赤外線LED172は探索域に向けて赤外線を照射する装置であり、本実施形態においては図8に示すようにロボットRの左側の赤外線カメラ173の周りを囲むように複数の赤外線LED172、172・・・が設置されている。赤外線LED172から照射された赤外線は路面に設置された再帰性材料で製造されたマークMによって再帰的に反射される。
赤外線LED172は後記するセンサ制御部180(切換判定部181)に接続されており、センサ制御部180の命令に基づいて赤外線を照射したり停止したりする。
[Infrared LED]
The infrared LED 172 is a device that irradiates infrared rays toward the search area. In this embodiment, as shown in FIG. 8, a plurality of infrared LEDs 172, 172,... Surround the infrared camera 173 on the left side of the robot R. Is installed. Infrared rays emitted from the infrared LED 172 are recursively reflected by the mark M made of a recursive material installed on the road surface.
The infrared LED 172 is connected to a sensor control unit 180 (switching determination unit 181), which will be described later, and irradiates and stops infrared rays based on a command from the sensor control unit 180.

[赤外線カメラ]
撮像手段たる赤外線カメラ173は、撮像した画像をデジタルデータとして取り込むことができるものであり、例えばCCD赤外線カメラが使用される。赤外線カメラ173,173は、図8に示すように、胴部R2内の前面の腰の高さに左右に並んで配置されている。赤外線カメラ173で撮影した画像は後記するセンサ制御部180に出力される。
[Infrared camera]
The infrared camera 173 that is an imaging unit can capture a captured image as digital data. For example, a CCD infrared camera is used. As shown in FIG. 8, the infrared cameras 173 and 173 are arranged side by side at the height of the front waist in the trunk portion R2. An image captured by the infrared camera 173 is output to a sensor control unit 180 described later.

赤外線カメラ173で撮像した画像のうち、スリット光が照射された探索域を撮像した画像(以下、「スリット光画像」という。)にはレーザ輝線が撮像される。このレーザ輝線を検出していわゆる光切断法の原理を用いることにより対象物までの距離が計算される。なお、スリット光画像は、左右の赤外線カメラ173、173で撮像される。これにより、路面の3次元形状を詳細に把握することができる。   Of the images captured by the infrared camera 173, a laser emission line is captured in an image captured in the search area irradiated with slit light (hereinafter referred to as “slit light image”). The distance to the object is calculated by detecting this laser emission line and using the principle of the so-called optical cutting method. The slit light image is captured by the left and right infrared cameras 173 and 173. Thereby, the three-dimensional shape of the road surface can be grasped in detail.

一方、赤外線カメラ173で撮像した画像のうち、赤外線が照射された探索域を撮像した画像(以下、「赤外線画像」という。)にはマークMが撮像される。赤外線カメラ173は、図8に示すように、ロボットRの胴部R2の腰の高さに所定角度で固定されているため、赤外線画像上のどの位置にマークMが写っているかを検出することで、マークMと赤外線カメラ173との相対的な位置関係、ひいてはマークMとロボットRとの相対的な位置関係を認識することができる。そのため、赤外線画像は、2つの赤外線カメラ173、173で撮像する必要がなく、本実施形態においてはロボットRの左側の赤外線カメラ173のみで撮像される。   On the other hand, among the images captured by the infrared camera 173, the mark M is captured in an image (hereinafter referred to as “infrared image”) obtained by capturing a search area irradiated with infrared rays. As shown in FIG. 8, the infrared camera 173 is fixed at a predetermined angle to the waist of the torso R <b> 2 of the robot R, and therefore detects where the mark M is reflected on the infrared image. Thus, the relative positional relationship between the mark M and the infrared camera 173, and the relative positional relationship between the mark M and the robot R can be recognized. Therefore, it is not necessary to capture the infrared image with the two infrared cameras 173 and 173, and in this embodiment, the infrared image is captured only with the left infrared camera 173 of the robot R.

[センサ制御部]
次に、センサ制御部180について図9を参照してさらに詳しく説明する。図9は、周辺状態検知部の構成を示すブロック図である。
センサ制御部180は、図9に示すように、切換判定部181と、路面検出部182と、マーク検出部183と、自己位置計算部184と、自己位置補正部185と、を有する。
[Sensor control unit]
Next, the sensor control unit 180 will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration of the peripheral state detection unit.
As shown in FIG. 9, the sensor control unit 180 includes a switching determination unit 181, a road surface detection unit 182, a mark detection unit 183, a self-position calculation unit 184, and a self-position correction unit 185.

また、センサ制御部180は、主制御部140を介して、後記する記憶部190に記憶されている地図データを取得できるようになっている。記憶部190から取得する地図データは、ロボットRが移動する移動領域の地図データであり、移動領域内の特定の場所に設置されたマークMの位置データと、当該位置データに所定の幅(範囲)を持たせたマークMのマーク設置領域に関するデータ(以下、「マーク設置領域データ」と適宜略称する。)と、を含んでいる。
取得した地図データは、切換判定部181および自己位置計算部184に入力される。
Further, the sensor control unit 180 can acquire map data stored in a storage unit 190 described later via the main control unit 140. The map data acquired from the storage unit 190 is the map data of the moving area where the robot R moves, the position data of the mark M installed at a specific location in the moving area, and a predetermined width (range) in the position data. ) With respect to the mark installation area of the mark M (hereinafter, abbreviated as “mark installation area data” as appropriate).
The acquired map data is input to the switching determination unit 181 and the self-position calculation unit 184.

[切換判定部]
切換判定部181は、主制御部140を介して記憶部190から読み出した地図データに含まれるマークMのマーク設置領域データと、主制御部140を介してジャイロセンサSR1又はGPS受信器SR2から取得した自己位置データとを比較する部分である。また、切換判定部181はレーザ装置171および赤外線LED172と接続されており、それぞれに作動命令または停止命令を出力可能になっている。
[Switching judgment section]
The switching determination unit 181 acquires the mark installation area data of the mark M included in the map data read from the storage unit 190 via the main control unit 140 and the gyro sensor SR1 or the GPS receiver SR2 via the main control unit 140. This is a part for comparing with the self-position data. The switching determination unit 181 is connected to the laser device 171 and the infrared LED 172, and can output an operation command or a stop command, respectively.

マーク設置領域データと自己位置データとを比較した結果、自己位置がマークMのマーク設置領域外であると判定された場合には、切換判定部181はレーザ装置171に対して作動命令を出力するとともに、赤外線LED172に対して停止命令を出力するようになっている。一方、自己位置がマークMのマーク設置領域内であると判定された場合には、切換判定部181はレーザ装置171に対して停止命令を出力するとともに、赤外線LED172に対して作動命令を出力するようになっている。   As a result of comparing the mark installation area data with the self-position data, if it is determined that the self-position is outside the mark installation area of the mark M, the switching determination unit 181 outputs an operation command to the laser device 171. At the same time, a stop command is output to the infrared LED 172. On the other hand, when it is determined that the self position is within the mark installation area of the mark M, the switching determination unit 181 outputs a stop command to the laser device 171 and outputs an operation command to the infrared LED 172. It is like that.

[路面検出部]
路面検出部182は、赤外線カメラ173で撮像したスリット光画像を解析して路面状態を検出する部分である。具体的には、例えばいわゆる光切断法を利用して赤外線カメラ173とスリット光が照射された路面との距離を求めることができる。スリット光はロボットRの移動方向にある路面に対して放射状に照射されることから、結果的に、ロボットRは移動先の路面の3次元形状を認識することができる。
路面検出部182で検出された路面状態の情報は主制御部140に出力される。
[Road surface detection unit]
The road surface detection unit 182 is a part that detects a road surface state by analyzing the slit light image captured by the infrared camera 173. Specifically, for example, the distance between the infrared camera 173 and the road surface irradiated with the slit light can be obtained using a so-called light cutting method. Since the slit light is irradiated radially on the road surface in the moving direction of the robot R, as a result, the robot R can recognize the three-dimensional shape of the moving road surface.
Information on the road surface state detected by the road surface detection unit 182 is output to the main control unit 140.

[マーク検出部]
マーク検出部183は、赤外線カメラ173で撮像した赤外線画像を解析してマークMを検出する部分である。
マーク検出部183は、例えばバンドパスフィルタなどを備えており、赤外線LED172の中心波長周辺の光線を選択的に観測できるようになっている。これにより不要な波長域の光線はカットされ、可視光などによる外乱に強い装置にすることができる。
また、マーク検出部183は、1つのマークMを構成する3点間(図1参照)の相互距離と2つのマークMの中心間の距離(3点の中心同士の間隔)とを計測し、この2種類の距離が設定値付近であればマークMと認識するようになっている。これにより、マークM以外の赤外線反射物による外乱に強い装置とすることができる。
[Mark detection unit]
The mark detection unit 183 is a part that analyzes the infrared image captured by the infrared camera 173 and detects the mark M.
The mark detection unit 183 includes, for example, a band-pass filter, and can selectively observe light around the center wavelength of the infrared LED 172. As a result, light beams in unnecessary wavelength regions are cut off, and the device can be made resistant to disturbances caused by visible light or the like.
Further, the mark detection unit 183 measures the mutual distance between the three points (see FIG. 1) constituting one mark M and the distance between the centers of the two marks M (interval between the centers of the three points), If these two types of distances are near the set value, they are recognized as marks M. Thereby, it can be set as the apparatus strong against the disturbance by infrared reflectors other than the mark M. FIG.

[自己位置計算部]
自己位置計算部184は、赤外線画像に撮像されたマークMの位置(座標)からマークMとロボットRとの相対的な位置関係を計算する部分である。
赤外線カメラ173は、ロボットRの腰の辺りの高さに所定角度で固定されていることから、マークMが赤外線画像上のどの位置、換言すれば、どの画素に写っているかを解析することによって、ロボットRとマークMとの相対的な位置関係を計算することができる。また、マークMは2つを1組としていることから、ロボットRがマークM同士を結んだ直線に対してどれだけ傾いているかを計算することができる。すなわち、自己位置計算部184は、地図データから取得したマークMの座標とマークMとロボットRとの相対的な位置関係とに基づいてロボットRの正確な自己位置を計算することができる。
自己位置計算部184によって計算されたロボットRの自己位置は自己位置補正部185に出力される。
[Self-position calculation unit]
The self-position calculation unit 184 is a part that calculates the relative positional relationship between the mark M and the robot R from the position (coordinates) of the mark M captured in the infrared image.
Since the infrared camera 173 is fixed at a predetermined angle to the height of the waist of the robot R, by analyzing which position on the infrared image, in other words, which pixel the mark M appears in. The relative positional relationship between the robot R and the mark M can be calculated. Further, since two marks M are set as one set, it is possible to calculate how much the robot R is inclined with respect to a straight line connecting the marks M. That is, the self position calculation unit 184 can calculate the accurate self position of the robot R based on the coordinates of the mark M acquired from the map data and the relative positional relationship between the mark M and the robot R.
The self-position of the robot R calculated by the self-position calculation unit 184 is output to the self-position correction unit 185.

[自己位置補正部]
自己位置補正部185は、マーク検出部183で検出したマークMの位置データに基づいてロボットRの自己位置を補正する部分である。
本実施形態では、自己位置補正部185は、自己位置計算部184によって計算した自己位置とジャイロセンサSR1やGPS受信器SR2から取得した自己位置とを比較し、両者にずれがある場合には自己位置計算部184で計算した自己位置を正として補正するようになっている。
そして、補正されたロボットRの自己位置データは主制御部140に出力される。これにより、自律移動制御によって累積した移動誤差あるいは位置認識誤差が解消され、ロボットRを正確・確実に移動制御することができる。
[Self-position correction unit]
The self position correcting unit 185 is a part that corrects the self position of the robot R based on the position data of the mark M detected by the mark detecting unit 183.
In the present embodiment, the self-position correcting unit 185 compares the self-position calculated by the self-position calculating unit 184 with the self-position acquired from the gyro sensor SR1 or the GPS receiver SR2, and if there is a deviation, The self position calculated by the position calculation unit 184 is corrected as positive.
Then, the corrected self-position data of the robot R is output to the main control unit 140. Thereby, the movement error or the position recognition error accumulated by the autonomous movement control is eliminated, and the movement of the robot R can be controlled accurately and reliably.

なお、自己位置補正部185における自己位置の補正は、上記の方法に限られるものではない。例えば、赤外線画像の所定位置にマークMが写るように自律移動制御部150に命令を出してロボットRの位置や向きを微調整するようにしてもよい。   Note that the self-position correction in the self-position correcting unit 185 is not limited to the above method. For example, the autonomous movement control unit 150 may be instructed to finely adjust the position and orientation of the robot R so that the mark M appears at a predetermined position in the infrared image.

本実施形態では、自己位置認識手段として、ジャイロセンサSR1及びGPS受信器SR2を用い、さらに、マークMを検知することにより自己位置を補正する自己位置補正部185を備えて、精度よく自己位置を認識できるように構成したが、自己位置補正部を用いずに、ジャイロセンサSR1又は/及びGPS受信器SR2によって自己位置を認識するようにしてもよいし、マークMの検出によって自己位置を認識するようにしてもよい。さらに、他の方法によって自己位置を認識するようにしてもよい。   In the present embodiment, the gyro sensor SR1 and the GPS receiver SR2 are used as self-position recognition means, and a self-position correction unit 185 that corrects the self-position by detecting the mark M is provided, so that the self-position can be accurately detected. Although it is configured so that it can be recognized, the self position may be recognized by the gyro sensor SR1 and / or the GPS receiver SR2 without using the self position correcting unit, or the self position is recognized by detecting the mark M. You may do it. Furthermore, the self position may be recognized by other methods.

[記憶部]
図5に戻って説明を続ける。
記憶部(記憶手段)190は、例えばRAMまたはハードディスク装置などの記憶装置から構成されており、ロボットRが移動する移動領域の地図データ、総合無線環境マップ、最適無線親機マップ、無線環境データ、無線環境データの測定位置からカメラCによって撮影した画像データ等を記憶する部分である。
地図データは、移動領域内の特定の場所に設置されたマークM(図2参照)のマーク設置領域データを含んでおり、記憶部190は、主制御部140を介して、記憶している地図データをセンサ制御部180の切換判定部181および自己位置計算部184(図9参照)に出力可能になっている。
また、記憶部190は、主制御部140の総合無線環境マップ作成部142によって、総合無線環境マップに総合無線環境データが記録され、最適無線親機マップ作成部143によって、最適無線親機マップの最適無線親機データが記録され、総合無線環境マップ更新部144によって、総合無線環境マップの総合無線環境データ及び最適無線親機マップの最適無線親機データが更新されると共に、周囲画像取得部146によって、無線環境データを測定した位置において、カメラCを用いて撮影された画像データが、地図データの当該位置に対応付けて記憶される。
[Storage unit]
Returning to FIG.
The storage unit (storage means) 190 is configured by a storage device such as a RAM or a hard disk device, for example, and includes map data of a moving area where the robot R moves, a comprehensive wireless environment map, an optimal wireless master map, wireless environment data, This is a part for storing image data taken by the camera C from the measurement position of the wireless environment data.
The map data includes mark installation area data of the mark M (see FIG. 2) installed at a specific location in the movement area, and the storage unit 190 stores the map stored via the main control unit 140. Data can be output to the switching determination unit 181 and the self-position calculation unit 184 (see FIG. 9) of the sensor control unit 180.
In addition, the storage unit 190 records the overall wireless environment data in the overall wireless environment map by the overall wireless environment map creation unit 142 of the main control unit 140, and the optimum wireless master device map creation unit 143 records the optimum wireless master device map. The optimum wireless master device data is recorded, and the integrated wireless environment map update unit 144 updates the integrated wireless environment data of the integrated wireless environment map and the optimum wireless parent device data of the optimum wireless parent device map, and the surrounding image acquisition unit 146. Thus, the image data captured using the camera C at the position where the wireless environment data is measured is stored in association with the position of the map data.

更に、記憶部190に記憶される総合無線環境マップ、画像データなどは、主制御部140及び無線通信部160を介して、管理用コンピュータ3に送信され、管理用コンピュータ3によって管理される記憶部5に記憶される。また、記憶部5に記憶された地図データ、総合無線環境マップ、最適無線親機マップを、必要に応じてロボットR内に設けられた記憶部190にダウンロードして記憶することもできるようになっている。   Further, a comprehensive wireless environment map, image data, and the like stored in the storage unit 190 are transmitted to the management computer 3 via the main control unit 140 and the wireless communication unit 160 and managed by the management computer 3. 5 is stored. Further, the map data, the comprehensive wireless environment map, and the optimum wireless master device map stored in the storage unit 5 can be downloaded and stored in the storage unit 190 provided in the robot R as necessary. ing.

<ロボットの制御方法>
続いて、ロボットRの制御方法について、適宜図面を参照して説明する。
(ロボットの自律移動制御)
まず、ロボットRがスリット光の照射と赤外線の照射とを切換えながら自律的に移動する際の制御について、図10を参照(適宜図2、図5及び図9参照)して説明する。図10は、ロボットの自律移動制御(スリット光照射と赤外線照射との切換制御)に関するフロー図である。
<Robot control method>
Subsequently, a control method of the robot R will be described with reference to the drawings as appropriate.
(Robot autonomous movement control)
First, control when the robot R moves autonomously while switching between irradiation with slit light and irradiation with infrared light will be described with reference to FIG. 10 (see FIGS. 2, 5 and 9 as appropriate). FIG. 10 is a flowchart relating to autonomous movement control (switching control between slit light irradiation and infrared irradiation) of the robot.

(ステップS1)
はじめに、ロボットRは、自己位置認識手段であるジャイロセンサSR1またはGPS受信器SR2によって自己位置データを取得することにより自己位置を認識する。取得した自己位置データは主制御部140を介して切換判定部181に出力される。
(Step S1)
First, the robot R recognizes its own position by acquiring self-position data by the gyro sensor SR1 or the GPS receiver SR2 which is self-position recognition means. The acquired self-position data is output to the switching determination unit 181 via the main control unit 140.

(ステップS2)
つぎに、切換判定部181は、主制御部140を介して記憶部190からマークMの位置データを含んだ地図データを取得する。
(Step S2)
Next, the switching determination unit 181 acquires map data including the position data of the mark M from the storage unit 190 via the main control unit 140.

(ステップS3)
そして、切換判定部181は、ロボットRの自己位置とマークMのマーク設置領域とを比較して、当該自己位置がマークMのマーク設置領域内か否かを判定する。具体的には、図2に示すように、マークMから所定距離内にある範囲をマークMのマーク設置領域に設定して予め記憶部190(及び記憶部5)に記憶させておき、ロボットRの自己位置の座標が当該マーク設置領域内に含まれるか否かを判定する。
(Step S3)
Then, the switching determination unit 181 compares the self-position of the robot R with the mark installation area of the mark M, and determines whether or not the self-position is within the mark installation area of the mark M. Specifically, as shown in FIG. 2, a range within a predetermined distance from the mark M is set as a mark installation area of the mark M and stored in the storage unit 190 (and the storage unit 5) in advance, and the robot R It is determined whether the coordinates of the self position are included in the mark installation area.

なお、切換判定部181における判定方法は、これに限られるものではなく、例えば自己位置とマークMとの距離を計算し、当該距離が閾値よりも小さい場合にはマーク設置領域内にいると判定するようにしてもよい。また、かかる判定においては、ロボットRの移動方向を考慮するようにしてもよい。すなわち、ロボットRがマークMから遠ざかる方向に移動している場合には、マークMを検出する必要がないので、マークMとロボットRの自己位置との距離が閾値以内であっても、マーク設置領域内にいないと判定するようにしてもよい。   Note that the determination method in the switching determination unit 181 is not limited to this. For example, the distance between the self-position and the mark M is calculated, and if the distance is smaller than the threshold, it is determined that the mark is in the mark installation area. You may make it do. In this determination, the moving direction of the robot R may be taken into consideration. That is, when the robot R is moving away from the mark M, it is not necessary to detect the mark M. Therefore, even if the distance between the mark M and the robot R's own position is within the threshold value, You may make it determine with not being in an area | region.

これにより、スリット光照射と赤外線照射とを適切なタイミングで切り換えることができる。そのため、赤外線カメラ173を共通化して省スペース化を図ることができるとともに、無駄な赤外線照射を行わないことで消費電力を低減することができる。   Thereby, slit light irradiation and infrared irradiation can be switched at an appropriate timing. Therefore, the infrared camera 173 can be shared to save space, and power consumption can be reduced by not performing unnecessary infrared irradiation.

(ステップS4)
切換判定部181によって自己位置がマークMのマーク設置領域内ではない(ステップS3でNo)と判定された場合には、切換判定部181はレーザ装置171に作動命令を出力するとともに赤外線LED172に停止命令を出力する。作動命令を受けたレーザ装置171は探索域たる路面に対して放射状にスリット光を照射する(図2(a)参照)。また、停止命令を受けた赤外線LED172は赤外線の照射を停止する。
(Step S4)
If the switching determination unit 181 determines that the self position is not within the mark installation area of the mark M (No in step S3), the switching determination unit 181 outputs an operation command to the laser device 171 and stops at the infrared LED 172. Output instructions. Upon receiving the operation command, the laser device 171 irradiates slit light radially on the road surface as the search area (see FIG. 2A). In addition, the infrared LED 172 that has received the stop command stops the infrared irradiation.

(ステップS5)
レーザ装置171によってスリット光が照射されると、赤外線カメラ173はスリット光が照射された探索域を撮像してスリット光画像を取得する。
撮像されたスリット光画像は路面検出部182に出力される。
(Step S5)
When the slit light is irradiated by the laser device 171, the infrared camera 173 captures the search area irradiated with the slit light and acquires the slit light image.
The captured slit light image is output to the road surface detection unit 182.

(ステップS6)
路面検出部182は、例えば光切断法を用いてスリット光画像を解析することにより、路面の3次元形状を取得する。すなわち、路面検出部182によって路面状態が検出される。
検出された路面の3次元データは主制御部140に出力される。
(Step S6)
The road surface detection unit 182 acquires the three-dimensional shape of the road surface by analyzing the slit light image using, for example, a light cutting method. That is, the road surface state is detected by the road surface detection unit 182.
The detected three-dimensional data of the road surface is output to the main control unit 140.

(ステップS7)
主制御部140は、地図データとして記憶されている路面の形状と、路面検出部182から送られてくる路面の形状を比較する。比較した結果、両者が一致または許容差の範囲内であれば(ステップS7でNo)、主制御部140は障害物が存在しないと判断し、ステップS1に戻って再びロボットRの周辺状態をセンシングする。
(Step S7)
The main control unit 140 compares the shape of the road surface stored as map data with the shape of the road surface sent from the road surface detection unit 182. As a result of the comparison, if the two match or are within the tolerance range (No in step S7), the main control unit 140 determines that there is no obstacle, returns to step S1, and senses the surrounding state of the robot R again. To do.

(ステップS8)
比較した結果、両者が不一致または許容差の範囲を超えている場合(ステップS7でYes)は、主制御部140は、探索域に障害物があると判定する。そして、主制御部140は、自律移動制御部150に対して障害物の回避を命令する。具体的には、例えば迂回路を通るように指示したり、腕部R3を用いて障害物を排除したりすることが考えられる。
(Step S8)
As a result of the comparison, if the two do not match or exceed the tolerance range (Yes in step S7), the main control unit 140 determines that there is an obstacle in the search area. Then, the main control unit 140 instructs the autonomous movement control unit 150 to avoid the obstacle. Specifically, for example, it may be instructed to pass a detour, or an obstacle may be eliminated using the arm R3.

なお、障害物がない場合でも、例えば路面に段差があるときには、地図データではなくて、路面検出部182で検出した路面の3次元データに基づいてロボットRの脚部R1や腕部R3を制御することにより、より正確・確実にロボットRを移動制御することができる。
ステップS3に戻って説明をつづける。
Even when there is no obstacle, for example, when there is a step on the road surface, the leg R1 and the arm R3 of the robot R are controlled based on the three-dimensional data of the road surface detected by the road surface detection unit 182 instead of the map data. By doing so, the robot R can be controlled to move more accurately and reliably.
Returning to step S3, the description will be continued.

(ステップS9)
ステップS3において、自己位置がマークMのマーク設置領域内にある(ステップS3でYes)と判定された場合には、切換判定部181は赤外線LED172に作動命令を出力するとともにレーザ装置171に停止命令を出力する。作動命令を受けた赤外線LED172は探索域たる路面に対して赤外線を照射する(図2(b)参照)。また、停止命令を受けたレーザ装置171はスリット光の照射を停止する。
(Step S9)
If it is determined in step S3 that the self-position is within the mark installation area of the mark M (Yes in step S3), the switching determination unit 181 outputs an operation command to the infrared LED 172 and also instructs the laser device 171 to stop. Is output. The infrared LED 172 that has received the operation command irradiates the road surface as the search area with infrared rays (see FIG. 2B). The laser device 171 that has received the stop command stops the irradiation of the slit light.

(ステップS10)
赤外線LED172によって赤外線が照射されると、赤外線カメラ173は、赤外線が照射された探索域を撮像して赤外線画像を取得する。探索域には再帰性を備える反射材で作られたマークMが設置されているため、赤外線画像にはマークMが撮像される。
撮像された赤外線画像はマーク検出部183に出力される。
(Step S10)
When infrared rays are irradiated by the infrared LED 172, the infrared camera 173 acquires an infrared image by imaging the search area irradiated with infrared rays. Since the mark M made of a reflective material having recursiveness is installed in the search area, the mark M is captured in the infrared image.
The captured infrared image is output to the mark detection unit 183.

(ステップS11)
マーク検出部183は、例えばパターンマッチングなどの画像処理を用いて赤外線画像を解析し、マークMを検出する。これにより、赤外線画像上のどこに(どの画素に)マークMが位置しているかを把握することができる。
(Step S11)
The mark detection unit 183 analyzes the infrared image using image processing such as pattern matching, and detects the mark M. Thereby, it is possible to grasp where (on which pixel) the mark M is located on the infrared image.

(ステップS12)
自己位置計算部184は、赤外線画像上のマークMの位置(以下、「画像上位置」という。)に基づいてロボットRの位置を計算する。
具体的には、自己位置計算部184は、赤外線画像から求めたマークMとロボットRとの相対距離および相対角度を用いて、記憶部190から読み出したマークMの位置データから加減算することによってロボットRの自己位置を計算する。なお、赤外線カメラ173の取付位置および取付角度は固定されていることから、マークMが赤外線画像上のどこに写るかによって、ロボットRとマークMとの相対的な位置関係を計算することができる。また、2つのマークMを一組として使用していることから、相対的な角度のずれを認識することができる。そのため、方向の認識のずれも補正することができる。
(Step S12)
The self-position calculation unit 184 calculates the position of the robot R based on the position of the mark M on the infrared image (hereinafter referred to as “image position”).
Specifically, the self-position calculation unit 184 uses the relative distance and the relative angle between the mark M and the robot R obtained from the infrared image to add / subtract from the position data of the mark M read from the storage unit 190. Calculate R's self-position. Since the mounting position and mounting angle of the infrared camera 173 are fixed, the relative positional relationship between the robot R and the mark M can be calculated depending on where the mark M appears in the infrared image. Further, since the two marks M are used as a set, a relative angular deviation can be recognized. Therefore, it is possible to correct a deviation in direction recognition.

ここで、ロボットRの移動に伴って赤外線カメラ173の高さや傾きが変化することがあるが、かかる場合には、例えば自律移動制御部150の制御データに基づいてロボットRの姿勢を把握し、基準姿勢からの赤外線カメラ173の変化量を相殺すればよい。かかる場合には、例えばロボットRのたわみモデルを用いて検出結果を補正することができる。
計算されたロボットRの自己位置データは自己位置補正部185に出力される。
Here, the height and inclination of the infrared camera 173 may change with the movement of the robot R. In such a case, for example, the posture of the robot R is grasped based on the control data of the autonomous movement control unit 150, The amount of change of the infrared camera 173 from the reference posture may be offset. In such a case, for example, the detection result can be corrected using a deflection model of the robot R.
The calculated self-position data of the robot R is output to the self-position correcting unit 185.

(ステップS13)
つぎに、自己位置補正部185は、ジャイロセンサSR1またはGPS受信器SR2から取得したロボットRの自己位置と、自己位置計算部184で計算したロボットRの自己位置とを比較する。
比較した結果、両者が一致または許容差の範囲内にある場合(ステップS13でNo)には、自己位置の補正を行わずにステップS1に戻って周辺状態の検知を続ける。
(Step S13)
Next, the self-position correcting unit 185 compares the self-position of the robot R acquired from the gyro sensor SR1 or the GPS receiver SR2 with the self-position of the robot R calculated by the self-position calculating unit 184.
As a result of the comparison, if the two match or are within the tolerance range (No in step S13), the process returns to step S1 without continuing the self-position correction and continues to detect the peripheral state.

(ステップS14)
比較した結果、両者が不一致または許容差の範囲外にある場合(ステップS13でYes)には、マークMに基づいて算出した自己位置を正として、ロボットRの自己位置を補正する。これにより、自律移動制御によって累積した移動誤差あるいは自己位置認識誤差が解消され、ロボットRを正確・確実に移動制御することができる。
(Step S14)
As a result of the comparison, if both are inconsistent or out of the tolerance range (Yes in step S13), the self-position calculated based on the mark M is set as positive, and the self-position of the robot R is corrected. Thereby, the movement error or the self-position recognition error accumulated by the autonomous movement control is eliminated, and the movement of the robot R can be controlled accurately and reliably.

なお、本実施形態では、自己位置計算部184によってマークMの位置データからロボットRの絶対座標(地図データ上の座標)を計算することとしたが、これに限られるものではなく、赤外線画像からマークMとロボットRとの相対的な位置関係を求め、かかる相対的位置関係が所定の値になるようにロボットRの位置を補正してもよい。かかる方法は、ロボットRの絶対座標を計算しなくて済むというメリットがあり、また、ロボットRを決まった位置に停止させたい場合などに有効である。   In the present embodiment, the absolute coordinates (coordinates on the map data) of the robot R are calculated from the position data of the mark M by the self-position calculator 184. However, the present invention is not limited to this. The relative positional relationship between the mark M and the robot R may be obtained, and the position of the robot R may be corrected so that the relative positional relationship becomes a predetermined value. This method has an advantage that it is not necessary to calculate the absolute coordinates of the robot R, and is effective when the robot R is to be stopped at a predetermined position.

(総合無線環境マップの作成)
次に、ロボットRによる総合無線環境マップの作成制御について説明する。
図11は、地図データと総合無線環境マップの例を示し、(a)は地図データ(フロアマップ)であり、(b)は総合無線環境マップである。
図11(a)に示すように、地図データは、例えば、建物の階毎の出入口、会議室、受付などのレイアウトを示したフロアマップの形態をしており、出入口、会議室、受付の他に、無線親機1の設置位置、適宜な位置に配設されたマークMのマーク設置領域データなどが含まれている。
(Create a comprehensive radio environment map)
Next, the creation control of the comprehensive radio environment map by the robot R will be described.
FIG. 11 shows an example of map data and a comprehensive wireless environment map, where (a) is map data (floor map) and (b) is a comprehensive wireless environment map.
As shown in FIG. 11 (a), the map data is in the form of a floor map showing the layout of entrances, conference rooms, receptions, etc. for each floor of the building. 2 includes the installation position of the wireless master device 1, the mark installation area data of the mark M arranged at an appropriate position, and the like.

ロボットRは、前記したようにジャイロセンサSR1、GPS受信器SR2によって自己位置データを取得すると共に、マークMを検出することにより自己位置を把握しながら移動することができる。そして、適宜な位置において無線親機1から送信される無線波の無線環境データを測定して総合無線環境データを算出し、地図データに書き込むことによって、図11(b)に示したような総合無線環境マップを作成する。この例では、マークMが配設された各位置において無線環境データを測定して総合無線環境データを算出し、記憶部190に記憶されている地図データに、測定位置に対応付けて書き込む(記録する)ことで総合無線環境マップを作成している。   As described above, the robot R can acquire the self-position data by the gyro sensor SR1 and the GPS receiver SR2, and can move while grasping the self-position by detecting the mark M. Then, by measuring the radio environment data of the radio wave transmitted from the radio base unit 1 at an appropriate position, the total radio environment data is calculated and written in the map data, so that the total as shown in FIG. Create a radio environment map. In this example, the wireless environment data is measured at each position where the mark M is arranged to calculate the overall wireless environment data, and is written in the map data stored in the storage unit 190 in association with the measurement position (recording). To create a comprehensive radio environment map.

(手引き誘導による総合無線環境マップの作成)
無線環境データの測定のためには、従来、操作者(人)が測定器を運搬し、総合無線環境マップを作成しようとする領域の各所を移動する必要があった。しかし、このように人が測定器を運搬して測定する作業は、多大な手間を要するだけでなく、測定器と、実際にロボットRに搭載された無線通信部160とは無線通信の条件が異なるため、ロボットRの無線通信部160で無線親機1からの無線波を受信したときの無線環境と正確には一致しない場合も考えられる。
(Creation of comprehensive wireless environment map by guidance)
In order to measure wireless environment data, it has been conventionally necessary for an operator (person) to carry a measuring instrument and move to various areas in an area where a comprehensive wireless environment map is to be created. However, the work of carrying and measuring a measuring instrument by a person in this way requires not only a great deal of labor, but also the measuring instrument and the wireless communication unit 160 actually mounted on the robot R have wireless communication conditions. Because of the difference, there may be a case where the radio environment when the radio communication unit 160 of the robot R receives the radio wave from the radio base unit 1 does not exactly match the radio environment.

そこで、本実施形態では、ロボットRの無線環境データを測定する無線環境検出部163を搭載し、人Hは、前記した測定器を運搬する代わりに、ロボットRを誘導して移動させ、適所でロボットRに無線環境データを測定させて総合無線環境データを算出させる共に、測定したロボットRの移動領域の地図データに、測定位置と対応付けて総合無線環境データを記録することで、総合無線環境マップの作成を行う。
より具体的には、図12に示すように、人HがロボットRの右手(腕部R3の先端に設けられた把持部(ハンド)71R)を引いて誘導し、測定位置まで案内する。
Therefore, in the present embodiment, the wireless environment detection unit 163 that measures the wireless environment data of the robot R is mounted, and instead of carrying the measuring device, the person H guides and moves the robot R and moves it in place. By causing the robot R to measure the wireless environment data and calculating the total wireless environment data, and recording the total wireless environment data in association with the measurement position in the map data of the measured movement area of the robot R, the total wireless environment data Create a map.
More specifically, as shown in FIG. 12, the person H pulls and guides the right hand of the robot R (the gripping part (hand) 71R provided at the tip of the arm part R3) and guides it to the measurement position.

本実施形態におけるロボットRは、図3乃至図5に示したように、脚部R1の各関節部の電動モータを駆動制御することにより、移動(歩行又は走行)することができる。また、腕部R3の各関節部に設けられた電動モータを駆動制御することにより、人Hに対して手を差し出したり人Hの手を握ったりすることができるようになっている。更に、腕部R3の先端に設けられた把持部71Rと、手首関節部36R,37Rとの間に設けられた6軸力センサ62R(移動検出手段)は、ロボットRの把持部71Rに作用する反力の3方向成分Fx,Fy,Fzと、モーメントの3方向成分Mx,My,Mzと、を検出することができるようになっている(図4参照)。   As shown in FIGS. 3 to 5, the robot R according to the present embodiment can move (walk or run) by driving and controlling the electric motors of the joints of the leg R1. Further, by driving and controlling an electric motor provided at each joint portion of the arm portion R3, a hand can be put out or a hand of the person H can be held. Furthermore, a 6-axis force sensor 62R (movement detecting means) provided between the gripping portion 71R provided at the tip of the arm portion R3 and the wrist joint portions 36R and 37R acts on the gripping portion 71R of the robot R. The three-direction components Fx, Fy, Fz of the reaction force and the three-direction components Mx, My, Mz of the moment can be detected (see FIG. 4).

6軸力センサ62Rで検出した反力の3方向成分Fx,Fy,Fzは自律移動制御部150の腕部制御部151cに伝達され、腕部制御部151cは、これらの反力の3方向成分Fx,Fy,Fzに基づいて、図12に示したように、人HがロボットRの把持部71Rを引く方向と、その力の大きさとを判断し、主制御部140に伝達する。主制御部140は、人HがロボットRの把持部71Rを引く方向と、引く力の大きさとに基づいて、ロボットRが移動する方向と移動する速さとを決定し、脚部制御部151aに移動を指令する。脚部制御部151aは、主制御部140から指令された移動する方向と速さに従って、脚部R1の関節各部を駆動制御し、人Hに手を引かれた状態で移動することができる。   The three-direction components Fx, Fy, Fz of the reaction force detected by the six-axis force sensor 62R are transmitted to the arm control unit 151c of the autonomous movement control unit 150, and the arm control unit 151c performs the three-direction components of these reaction forces. Based on Fx, Fy, and Fz, as shown in FIG. 12, the direction in which the person H pulls the gripping portion 71R of the robot R and the magnitude of the force are determined and transmitted to the main control portion 140. The main control unit 140 determines the moving direction and the moving speed of the robot R based on the direction in which the person H pulls the gripping unit 71R of the robot R and the magnitude of the pulling force, and sends it to the leg control unit 151a. Command movement. The leg control unit 151 a can drive and control each joint part of the leg R <b> 1 according to the moving direction and speed commanded from the main control unit 140, and can move while being pulled by the person H.

次に、図13を参照(適宜図5参照)して、ロボットRが人Hに手を引かれて誘導され、総合無線環境マップを作成する処理の流れについて説明する。ここで、図13は、ロボットが人に手を引かれて測定箇所に移動して総合無線環境マップを作成する処理の流れを示すフロー図である。   Next, referring to FIG. 13 (refer to FIG. 5 as appropriate), the flow of processing for creating a comprehensive wireless environment map when the robot R is guided by the person H and guided will be described. Here, FIG. 13 is a flowchart showing a flow of processing in which the robot is drawn by a person and moves to a measurement location to create a comprehensive wireless environment map.

まず、無線環境データを測定する測定モードを選択する(ステップS20)。ここで、測定モードとは、ロボットRが人Hに手を引かれて移動する経路上において、無線環境データを測定するタイミングを決めるモードを指す。すなわち、ロボットRが人Hに手を引かれて移動しながら、予め設定された所定の時間周期で、自動的に無線環境データを測定する“自動モード”と、測定する位置を、適宜人Hから指示を受けて測定する“人指定モード”とがある。   First, a measurement mode for measuring wireless environment data is selected (step S20). Here, the measurement mode refers to a mode in which the timing for measuring the wireless environment data is determined on the path on which the robot R moves with the hand of the person H. That is, while the robot R is moved by the person H and moves, the “automatic mode” in which the wireless environment data is automatically measured at a predetermined time period set in advance and the position to be measured are appropriately set as the person H. There is a “person-designated mode” in which measurements are taken in response to instructions.

測定モードの選択は、例えば、端末7を用いて管理用コンピュータ3に接続し、キーボード(図示せず)等の入力手段を用いて行うことができる。そして、管理用コンピュータ3がロボットRに測定モードを指示する。あるいは、ロボットRの背面等の適所に選択スイッチを設けて選択するようにしてもよいし、音声によってロボットRに直接選択を指示するようにしてもよい。
音声によって選択を指示する場合は、例えば、ロボットRはマイクMCによって音声を取得し、音声処理部120の音声認識部121bによって取得した音声から文字情報を生成し、主制御部140に出力する。そして、主制御部140によって、文字情報を解析して測定モードの指示内容を取得するようにすることができる。
The measurement mode can be selected, for example, by connecting to the management computer 3 using the terminal 7 and using input means such as a keyboard (not shown). Then, the management computer 3 instructs the measurement mode to the robot R. Alternatively, a selection switch may be provided at an appropriate position such as the back of the robot R, or the selection may be instructed directly to the robot R by voice.
When the selection is instructed by voice, for example, the robot R acquires voice by the microphone MC, generates character information from the voice acquired by the voice recognition unit 121b of the voice processing unit 120, and outputs the character information to the main control unit 140. Then, the main control unit 140 can analyze the character information and acquire the instruction content of the measurement mode.

次に、ロボットRは、ジャイロセンサSR1、GPS受信器SR2及び周辺状態検知部170によって、現在位置を確認し、測定作業のスタート位置とする(ステップS21)。   Next, the robot R confirms the current position by the gyro sensor SR1, the GPS receiver SR2, and the surrounding state detection unit 170, and sets it as the start position of the measurement work (step S21).

ロボットRは、現在位置を確認すると、現在位置を含む地図データを、管理用コンピュータ3が管理する記憶部5からダウンロードする(ステップS22)。
詳細には、ロボットRは、無線通信部160によって、無線親機1を介して管理用コンピュータ3に地図データを要求する。管理用コンピュータ3は、該当する地図データを記憶部5から読み出し、無線親機1を介して、ロボットRに送信する。ロボットRは、無線通信部160によって地図データを受信し、受信した地図データを記憶部190に保存する。以上の手順によって、地図データのダウンロードが完了する。
なお、ロボットRは、現在位置を含む地図データを、既に記憶部190に記憶している場合には、地図データのダウンロードする手順を省略するようにしてもよい。
When the robot R confirms the current position, the robot R downloads map data including the current position from the storage unit 5 managed by the management computer 3 (step S22).
Specifically, the robot R requests map data from the management computer 3 via the wireless master device 1 by the wireless communication unit 160. The management computer 3 reads the corresponding map data from the storage unit 5 and transmits it to the robot R via the wireless master device 1. The robot R receives the map data through the wireless communication unit 160 and stores the received map data in the storage unit 190. With the above procedure, the download of the map data is completed.
The robot R may omit the procedure for downloading the map data when the map data including the current position is already stored in the storage unit 190.

ロボットRは、地図データの準備ができると、カメラCによって撮影した画像を画像処理部110によって解析し、測定箇所に誘導する人Hの位置を認識し、腕部制御部151cによって腕部R3を駆動し、当該人Hに対して手(例えば、図12に示したように、把持部71R)を差し出す(ステップS23)。   When the map data is ready, the robot R analyzes the image captured by the camera C by the image processing unit 110, recognizes the position of the person H to be guided to the measurement location, and moves the arm R3 by the arm control unit 151c. It drives and hands (for example, grip part 71R as shown in FIG. 12) are shown with respect to the said person H (step S23).

人Hによって、ステップS23で差し出した手(例えば、把持部71R)を引かれると、引かれた方向へ移動を開始する(ステップS24)。
詳細には、ロボットRは、例えば、把持部71Rを引かれると、前記したように、腕部R3の6軸力センサ62R(図4参照)によって検出した反力の3方向成分Fx,Fy,Fzに基づいて、ロボットRが移動する方向と移動する速さとを決定し、脚部R1の関節各部を駆動制御し、人Hに手を引かれた状態で移動を開始する。
When the person H pulls out the hand (for example, the gripping portion 71R) that was pulled out in step S23, the movement starts in the pulled direction (step S24).
Specifically, for example, when the robot R is pulled, for example, as described above, as described above, the three-direction components Fx, Fy, Based on Fz, the moving direction and the moving speed of the robot R are determined, the joints of the leg R1 are driven and controlled, and the movement is started in a state where the person H is drawn.

ロボットRは、ステップS20で選択された測定モードに従って、無線環境検出部163によって、無線通信部160と無線親機1との間の無線通信における無線環境データを測定し、総合無線環境データ算出部141によって、無線環境検出部163で測定した無線環境データに基づいて総合無線環境データを算出する。そして、総合無線環境マップ作成部142によって、総合無線環境データ算出部141で算出した総合無線環境データを、記憶部190に記憶された地図データに、測定位置に対応付けて記録することで、総合無線環境マップを作成する(ステップS25)。   The robot R measures the wireless environment data in the wireless communication between the wireless communication unit 160 and the wireless master device 1 by the wireless environment detection unit 163 according to the measurement mode selected in step S20, and the comprehensive wireless environment data calculation unit. In step 141, the total wireless environment data is calculated based on the wireless environment data measured by the wireless environment detection unit 163. Then, the comprehensive wireless environment map creation unit 142 records the comprehensive wireless environment data calculated by the comprehensive wireless environment data calculation unit 141 in the map data stored in the storage unit 190 in association with the measurement position. A wireless environment map is created (step S25).

総合無線環境マップを作成すると、ロボットRは、記憶部190に記憶されている総合無線環境マップを読み出し、無線通信部160によって送信する(ステップS26)。管理用コンピュータ3は、無線親機1を介して総合無線環境マップを受信すると、記憶部5に保存する。   When the comprehensive wireless environment map is created, the robot R reads out the comprehensive wireless environment map stored in the storage unit 190 and transmits it by the wireless communication unit 160 (step S26). When the management computer 3 receives the comprehensive wireless environment map via the wireless master device 1, the management computer 3 stores it in the storage unit 5.

次に、図14を参照(適宜図5参照)して、総合無線環境マップ作成の詳細な処理の流れについて説明する。ここで、図14は、総合無線環境マップ作成の処理の流れを示すフロー図である。なお、図14に示す総合無線環境マップ作成の処理は、図13に示したフロー図におけるステップS25に該当する。   Next, with reference to FIG. 14 (refer to FIG. 5 as appropriate), a detailed processing flow for creating the comprehensive radio environment map will be described. Here, FIG. 14 is a flowchart showing the flow of processing for creating the comprehensive radio environment map. The comprehensive radio environment map creation process shown in FIG. 14 corresponds to step S25 in the flowchart shown in FIG.

ロボットRは、図13のフロー図におけるステップS20で選択された測定モードを確認し(ステップS30)、“自動モード”である場合には(ステップS30で“自動”)、ロボットRの主制御部140に内蔵された内部クロック(図示せず)によって、測定のための所定の周期時刻かどうかを判断する(ステップS31)。所定の周期時刻でない場合は(ステップS31でNo)、そのまま人Hに手を引かれて移動を続け、周期時刻になるまでステップS31を繰り返し実行する。
そして、周期時刻になると(ステップS31でYes)、無線環境検出部163によって、無線通信部160と無線親機1との通信における無線強度等の無線環境データを測定する(ステップS32)。
The robot R confirms the measurement mode selected in step S20 in the flowchart of FIG. 13 (step S30), and if it is “automatic mode” (“automatic” in step S30), the main control unit of the robot R Based on an internal clock (not shown) built in 140, it is determined whether it is a predetermined cycle time for measurement (step S31). If it is not the predetermined cycle time (No in step S31), the person H is directly moved to continue moving, and step S31 is repeatedly executed until the cycle time comes.
When the cycle time comes (Yes in step S31), the wireless environment detection unit 163 measures wireless environment data such as wireless strength in communication between the wireless communication unit 160 and the wireless master device 1 (step S32).

そして、ジャイロセンサSR1、GPS受信器SR2及び周辺状態検知部170によって、測定したときの自己位置を把握する(ステップS33)。   Then, the gyro sensor SR1, the GPS receiver SR2, and the surrounding state detection unit 170 grasp the self-position when measured (step S33).

次に、総合無線環境データ算出部141によって、ステップS32で測定した無線環境データに基づいて、総合無線環境データを算出する(ステップS34)。   Next, the total radio environment data calculation unit 141 calculates the total radio environment data based on the radio environment data measured in step S32 (step S34).

そして、総合無線環境マップ作成部142によって、ステップS34で算出した総合無線環境データを、ステップS33で把握した自己位置、すなわち測定位置に対応付けて、記憶部190に記憶された地図データに書き込み、総合無線環境マップを作成(更新)する(ステップS35)。   Then, the comprehensive wireless environment map creation unit 142 writes the comprehensive wireless environment data calculated in step S34 to the map data stored in the storage unit 190 in association with the self position grasped in step S33, that is, the measurement position. A comprehensive wireless environment map is created (updated) (step S35).

総合無線環境マップの更新が完了すると、ロボットRは、6軸力センサ62Rの出力値に基づいて、人Hによって手引き誘導が終了したかどうかを確認する(ステップS36)。手引き誘導終了は、例えば、6軸力センサ62Rの出力を解析して外力を検出しない場合は、人Hによる手引き誘導が終了したと判断し(ステップS36でYes)、総合無線環境マップ作成処理を終了する。   When the update of the comprehensive wireless environment map is completed, the robot R confirms whether or not the guidance is completed by the person H based on the output value of the six-axis force sensor 62R (step S36). For example, when the external guidance is not detected by analyzing the output of the 6-axis force sensor 62R, it is determined that the guidance by the person H has been completed (Yes in step S36), and the comprehensive radio environment map creation process is performed. finish.

一方、人Hによる手引き誘導が終了していないと判断した場合は(ステップS36でNo)、ステップS31に戻り、手引き誘導に従って移動しながら、次の測定の周期時刻を確認する。
以降は、ステップS36において、手引き誘導が終了したと判断するまで、ステップS31からステップS36を繰り返して実行し、総合無線環境マップ作成処理を続ける。
On the other hand, if it is determined that the guidance by the person H has not ended (No in step S36), the process returns to step S31, and the period time of the next measurement is confirmed while moving according to the guidance.
Thereafter, step S31 to step S36 are repeatedly executed until it is determined in step S36 that the guidance is completed, and the comprehensive wireless environment map creation process is continued.

また、測定モードが“人指定モード”である場合は(ステップS30で“人指定”)、ロボットRは、移動しながら6軸力センサ62Rの出力の確認を繰り返し、6軸力センサ62Rが検出する力に基づいて、手引き誘導する人Hが歩行を停止したかどうかを判断する(ステップS37)。
人Hが歩行を停止しない場合は(ステップS37でNo)、そのまま人Hに手を引かれて移動を続けながら、歩行停止したかを判断するステップS37を繰り返し実行する。
ロボットRが、歩行停止したと判断した場合は(ステップS37でYes)、無線環境検出部163によって、無線通信部160と無線親機1との通信における無線強度等の無線環境データを測定する(ステップS38)。この測定モードでは、無線環境データの測定は、歩行を停止した状態で行う。また、突発的なノイズによる影響等を低減して、精度よく測定するために、同じ位置での測定を複数回繰り返し、各無線環境データの測定値の平均値を算出して用いる。そのために、例えば、無線強度は、無線強度検出部163a(図6参照)によって、500ミリ秒毎に5秒間、すなわち10回の測定を行い、測定データを主制御部140に出力する。その他の無線環境データも、同様にして、無線環境検出部163の各部で、それぞれ所定の回数ずつ測定して測定データを主制御部140に出力する。
When the measurement mode is “person designation mode” (“person designation” in step S30), the robot R repeatedly confirms the output of the six-axis force sensor 62R while moving, and the six-axis force sensor 62R detects. Based on the force to do, it is determined whether or not the person H who guides the hand stops walking (step S37).
If the person H does not stop walking (No in step S37), step S37 for determining whether or not the person has stopped walking is repeatedly executed while continuing to move by being pulled by the person H as it is.
When it is determined that the robot R has stopped walking (Yes in step S37), the wireless environment detection unit 163 measures wireless environment data such as wireless strength in communication between the wireless communication unit 160 and the wireless parent device 1 ( Step S38). In this measurement mode, wireless environment data is measured while walking is stopped. Further, in order to reduce the influence of sudden noise and the like and perform measurement with high accuracy, the measurement at the same position is repeated a plurality of times, and the average value of the measurement values of each wireless environment data is calculated and used. For this purpose, for example, the wireless intensity is measured for 5 seconds, that is, 10 times every 500 milliseconds by the wireless intensity detector 163a (see FIG. 6), and the measurement data is output to the main controller 140. Similarly, the other wireless environment data is measured a predetermined number of times by each unit of the wireless environment detection unit 163 and the measurement data is output to the main control unit 140.

そして、ジャイロセンサSR1、GPS受信器SR2及び周辺状態検知部170によって、測定したときの自己位置を把握する(ステップS39)。   Then, the gyro sensor SR1, the GPS receiver SR2, and the surrounding state detection unit 170 grasp the self-position when measured (step S39).

主制御部140に入力された無線環境データは、主制御部140の総合無線環境データ算出部141によって、ステップS38において無線環境検出部163の各部で測定した無線強度データの平均値を算出し、算出したこれらの無線環境データの平均値に基づいて総合無線環境データを算出する(ステップS40)。   The wireless environment data input to the main control unit 140 calculates an average value of the wireless intensity data measured by each unit of the wireless environment detection unit 163 in step S38 by the general wireless environment data calculation unit 141 of the main control unit 140. Comprehensive wireless environment data is calculated based on the calculated average value of these wireless environment data (step S40).

そして、総合無線環境マップ作成部142によって、ステップS40で算出した総合無線環境データを、ステップS39で把握した自己位置、すなわち測定位置に対応付けて、記憶部190に記憶された地図データに書き込み、総合無線環境マップを作成(データを追加)する(ステップS41)。   Then, the comprehensive wireless environment map creation unit 142 writes the comprehensive wireless environment data calculated in step S40 to the map data stored in the storage unit 190 in association with the self position grasped in step S39, that is, the measurement position. A comprehensive radio environment map is created (data is added) (step S41).

地図データへの総合無線環境データの書き込みが終了すると、ロボットRは、音声処理部120の音声合成部121aによって、例えば、「ポイント測定終了、次地点へ移動してください」というテキストを音声合成し、スピーカSから出力(発話)し、人Hに対して次の測定位置への誘導を促す(ステップS42)。   When the writing of the comprehensive wireless environment data to the map data is finished, the robot R synthesizes, for example, the text “End point measurement, move to the next point” by the voice synthesis unit 121a of the voice processing unit 120. Then, the speaker S outputs (speaks) and prompts the person H to guide to the next measurement position (step S42).

ロボットRは、例えば、ステップS42における発話終了から所定時間(例えば15秒)が経過しても、人Hによって手を引いて誘導する動作を検知しなかった場合は、手引き誘導が終了したものと判断し(ステップS43でYes)、総合無線環境マップ作成処理を終了する。
なお、手引き誘導の終了の判断は、例えば、「総合無線環境マップ作成は終了する」のように、人Hによる音声による指示を、音声処理部120の音声認識部121bでテキストに変換し、主制御部140によって指示内容を解析して判断するようにしてもよい。
For example, if the robot R does not detect the operation of pulling and guiding the hand by the person H even after a predetermined time (for example, 15 seconds) has elapsed since the end of the utterance in step S42, the guidance is terminated. Judgment is made (Yes in step S43), and the comprehensive radio environment map creation process is terminated.
The determination of the end of the guidance is performed by, for example, converting a voice instruction by the person H into text by the voice recognition unit 121b of the voice processing unit 120, such as “generation of the comprehensive wireless environment map is finished”, The control unit 140 may analyze and determine the instruction content.

一方、ステップS43において、ロボットRが、人Hによる手引き誘導の再開を検知すると、手引き誘導は終了していないと判断して(ステップ43でNo)、ステップS37に戻って、歩行停止を確認しながら、次の測定位置まで移動する。
以降は、ステップS43において、手引き誘導が終了したと判断するまで、ステップS37からステップS43を繰り返して実行し、総合無線環境マップ作成処理を続ける。
On the other hand, when the robot R detects the resumption of the guidance by the person H in step S43, it determines that the guidance is not finished (No in step 43), and returns to step S37 to confirm the stop of walking. While moving to the next measurement position.
Thereafter, step S37 to step S43 are repeatedly executed until it is determined in step S43 that the guidance is completed, and the comprehensive wireless environment map creation process is continued.

以上説明したように、ロボットRは、人Hによる誘導を受けて移動領域内を移動し、その移動経路上で無線環境データを測定するため、人Hは、例えば、端末7等を介して、測定位置を入力してロボットRに指示する手間を省くことができる。また、ロボットRに搭載された無線通信部160を用いて、ロボットRと無線親機1との無線環境の状態を直接測定するため、正確な総合無線環境マップを作成することができる。   As described above, since the robot R moves within the movement area under the guidance of the person H and measures the wireless environment data on the movement path, the person H, for example, via the terminal 7 or the like, It is possible to save the trouble of inputting the measurement position and instructing the robot R. In addition, since the state of the wireless environment between the robot R and the wireless master device 1 is directly measured using the wireless communication unit 160 mounted on the robot R, an accurate comprehensive wireless environment map can be created.

なお、本実施形態では、ロボットRは、人Hによって手を引かれたときの、腕部R3に設けられた6軸力センサ62R(L)の出力に基づいて、誘導する人Hの移動方向と移動の速さとを検出するようにしたが、例えば、ロボットRが、人HをカメラC,Cで撮影し、画像処理部110のステレオ処理部111a及び移動体抽出部111bによって、人Hの移動方向と移動の速さとを検出するようにすることもできる。また、例えば、赤外線センサからなる人感センサなど、その他の手段によって人の移動を検出するようにしてもよい。   In the present embodiment, the robot R moves in the direction of movement of the person H to be guided based on the output of the six-axis force sensor 62R (L) provided on the arm R3 when the hand is pulled by the person H. For example, the robot R takes a picture of the person H with the cameras C and C, and the person R of the person H uses the stereo processing unit 111a and the moving body extraction unit 111b of the image processing unit 110. It is also possible to detect the moving direction and the moving speed. Further, for example, the movement of a person may be detected by other means such as a human sensor including an infrared sensor.

(単独移動による総合無線環境マップの作成)
次に、図15乃至図17を参照(適宜図5参照)して、ロボットRに、無線環境データの測定位置を予め簡便に指定し、ロボットRが単独で移動して総合無線環境マップを作成する方法について説明する。ここで、図15は、ロボットが単独で移動領域を移動して無線環境データを測定する測定位置の指定について説明する図であり、(a)はマークの設置位置を示す図、(b)はマーク設置位置で測定した無線環境データに基づいて作成した総合無線環境マップの例であり、図16は、指定されたマーク位置の無線環境データを測定して総合無線環境マップを作成するロボットの処理の流れを示すフロー図であり、図17は、図16における総合無線環境マップを作成するステップの詳細を示すフロー図である。
(Creation of comprehensive radio environment map by independent movement)
Next, referring to FIG. 15 to FIG. 17 (refer to FIG. 5 as appropriate), the measurement position of the wireless environment data is simply designated in advance to the robot R, and the robot R moves alone to create a comprehensive wireless environment map. How to do will be described. Here, FIG. 15 is a diagram for explaining the designation of the measurement position where the robot independently moves the movement region and measures the wireless environment data, (a) shows the mark installation position, and (b) shows FIG. 16 is an example of a comprehensive wireless environment map created based on wireless environment data measured at a mark installation position. FIG. 16 shows a robot process for measuring the wireless environment data at a specified mark position and creating a comprehensive wireless environment map FIG. 17 is a flowchart showing details of steps for creating the comprehensive radio environment map in FIG. 16.

図15(a)に示すように、ロボットRの移動領域には、複数箇所にマークM(M1〜M12)が設置されている。また、記憶部5(図5参照)に記憶されている地図データ(フロアマップ)には、マークMの番号(図15の例では、番号1〜12)に対応付けられたマーク設置領域データが含まれている。
ロボットRに総合無線環境マップの作成をさせようとする操作者は、例えば、端末7(図5参照)を用いて管理用コンピュータ3にアクセスし、測定位置としてマークMの番号を指定することで、測定位置をロボットRに指示することができる。
As shown in FIG. 15A, marks M (M 1 to M 12 ) are provided at a plurality of locations in the movement region of the robot R. Further, the map data (floor map) stored in the storage unit 5 (see FIG. 5) includes mark installation area data associated with the number of the mark M (numbers 1 to 12 in the example of FIG. 15). include.
An operator who wants the robot R to create a comprehensive wireless environment map, for example, accesses the management computer 3 using the terminal 7 (see FIG. 5) and designates the number of the mark M as the measurement position. The measurement position can be instructed to the robot R.

ロボットRは、管理用コンピュータ3から無線親機1を介して、総合無線環境マップの作成処理の実行命令信号を受信すると、図16に示すように、まず、移動領域の地図データを、無線親機1を介して管理用コンピュータ3に要求し、記憶部5に記憶されている地図データを、ロボットRに内蔵されている記憶部190にダウンロードする(ステップS50)。なお、対象となる移動領域の地図データが、既に記憶部190に記憶されている場合には、この地図データのダウンロードの手順は省略することができる。   When the robot R receives the execution command signal for the process of creating the comprehensive wireless environment map from the management computer 3 via the wireless master unit 1, first, as shown in FIG. The management computer 3 is requested via the machine 1, and the map data stored in the storage unit 5 is downloaded to the storage unit 190 built in the robot R (step S50). If the map data of the target moving area is already stored in the storage unit 190, the procedure for downloading the map data can be omitted.

次に、ロボットRは、測定位置及び測定順を示すマーク順番(マーク番号列)を、管理用コンピュータ3から取得する(ステップS51)。   Next, the robot R acquires the mark order (mark number string) indicating the measurement position and the measurement order from the management computer 3 (step S51).

ロボットRは、マーク順番を取得すると、現在位置(ロボットスタート位置)から、1番目に指定されたマークM(例えば、M1)まで移動する(ステップS52)。 Upon acquiring the mark order, the robot R moves from the current position (robot start position) to the first designated mark M (for example, M 1 ) (step S52).

指定されたマークMに移動すると、無線環境検出部163によって無線環境データを測定し、総合無線環境データ算出部141によって総合無線環境データを算出し、総合無線環境マップ作成部142によって、記憶部190に記憶された地図データに、該当するマーク番号の位置に対応付けて、算出した総合無線環境データを書き込み、総合無線環境マップを作成する(ステップS53)。   When moving to the designated mark M, the wireless environment detection unit 163 measures the wireless environment data, the integrated wireless environment data calculation unit 141 calculates the integrated wireless environment data, and the integrated wireless environment map creation unit 142 stores the storage unit 190. The calculated total radio environment data is written in the map data stored in the map in association with the position of the corresponding mark number to create a total radio environment map (step S53).

ロボットRは、ステップS53で測定位置として指定されたマークMが最終の番号かどうかを確認して最終の場合は(ステップS54でYes)、ステップS55に進む。
一方、マークMが最終の番号でない場合は(ステップS54でNo)、ステップS52に戻り、次の順番のマークM(例えば、M2)の位置まで移動する。そして、次のマーク位置において無線環境データを測定して総合無線環境データを算出し、記憶部190に記憶された地図データに、そのマーク番号の位置に対応付けて、算出した総合無線環境データを書き込み、総合無線環境マップを作成する(ステップS53)。
そして、最終番号のマーク位置における総合無線環境マップを作成するまで、ステップS52からステップS54の処理を繰り返して実行する。
The robot R confirms whether or not the mark M designated as the measurement position in step S53 is the final number. If the mark is final (Yes in step S54), the robot R proceeds to step S55.
On the other hand, if the mark M is not the final number (No in step S54), the process returns to step S52 and moves to the position of the next mark M (for example, M 2 ). Then, the wireless environment data is measured at the next mark position to calculate the overall wireless environment data, and the calculated overall wireless environment data is associated with the position of the mark number in the map data stored in the storage unit 190. Write and create a comprehensive wireless environment map (step S53).
Then, the processes from step S52 to step S54 are repeated until a comprehensive wireless environment map at the mark position of the final number is created.

最終番号のマーク位置における処理が完了すると(ステップS54でYes)、記憶部190には、図15(b)に示したように、地図データのマーク位置に対応付けて総合無線環境データが書き込まれた総合無線環境マップが作成されている。そして、ロボットRは、作成した総合無線環境マップを、無線通信部160によって管理用コンピュータ3へ送信して(ステップS55)、処理を終了する。
なお、管理用コンピュータ3は、送信された総合無線環境マップを記憶部5に保存する。
When the process at the mark position of the final number is completed (Yes in step S54), as shown in FIG. 15B, comprehensive wireless environment data is written in the storage unit 190 in association with the mark position of the map data. A comprehensive wireless environment map has been created. Then, the robot R transmits the created comprehensive wireless environment map to the management computer 3 by the wireless communication unit 160 (step S55), and ends the process.
The management computer 3 stores the transmitted comprehensive wireless environment map in the storage unit 5.

次に、図17を参照(適宜図5参照)して、図16における総合無線環境マップ作成のステップS53について説明する。
ロボットRは、指定されたマークMの位置まで移動すると(図16のステップS52)、移動(歩行)を停止する(ステップS60)。
Next, referring to FIG. 17 (refer to FIG. 5 as appropriate), step S53 of creating the comprehensive radio environment map in FIG. 16 will be described.
When the robot R moves to the position of the designated mark M (step S52 in FIG. 16), it stops moving (walking) (step S60).

次に、ロボットRは、マーク位置に停止した状態で、無線環境検出部163によって無線強度を含む無線環境データを測定する(ステップS61)。なお、無線環境検出部163の各部は、図14に示したフロー図のステップS38と同様に、無線環境データを複数回測定し、主制御部140に出力する。   Next, while the robot R is stopped at the mark position, the wireless environment detection unit 163 measures wireless environment data including wireless intensity (step S61). Each unit of the wireless environment detection unit 163 measures the wireless environment data a plurality of times and outputs it to the main control unit 140, as in step S38 of the flowchart shown in FIG.

主制御部140は、総合無線環境データ算出部141によって、無線環境検出部163で複数回測定された各無線環境データの平均値を算出し、無線環境データの平均値に基づいて総合無線環境データを算出する(ステップS62)。   The main control unit 140 calculates an average value of each radio environment data measured by the radio environment detection unit 163 a plurality of times by the total radio environment data calculation unit 141, and calculates the total radio environment data based on the average value of the radio environment data Is calculated (step S62).

主制御部140は、算出した総合無線環境データを、記憶部190に記憶されている地図データに、そのマーク番号の位置に対応付けて、算出した総合無線環境データを書き込み(ステップS63)、処理を終了する。   The main control unit 140 writes the calculated total radio environment data in association with the position of the mark number in the map data stored in the storage unit 190 and writes the calculated total radio environment data (step S63). Exit.

このようにして、指定されたひとつのマーク位置に対する総合無線環境データの書き込み(追加記録)を行うことができる。   In this way, it is possible to write (additional recording) the comprehensive wireless environment data for one designated mark position.

次に、図18を参照して、ロボットRに、無線環境データを測定する位置を指定する他の方法について説明する。ここで、図18は、無線環境データを測定する位置の指定について説明するための図であり、(a)は、グリッドによって指定する例を示し、(b)は、個別に測定点を追加指定する例を示す。   Next, with reference to FIG. 18, another method for designating the position for measuring the wireless environment data to the robot R will be described. Here, FIG. 18 is a diagram for describing designation of a position where wireless environment data is measured. (A) shows an example of designation by a grid, and (b) designates additional measurement points individually. An example is shown.

図18(a)に示した例では、図中に点線で示したように、地図データ(フロアマップ)に対して、グリッドを設定し、グリッドの格子点を測定点として指定することができる。グリッドの設定は、例えば、図18(a)に示した地図の左上のコーナーを原点として、図中の上下方向及び左右方向のグリッド間隔を設定する。このように測定位置をグリッドによって指定された場合は、ロボットRは、上下方向及び左右方向のグリッド間隔からグリッドの格子点を算出し、算出した格子点の位置に順次移動して無線環境データを測定し、測定した無線環境データに基づいて総合無線環境データを算出する。そして、記憶部190に記憶されている地図データに、測定した格子点の位置に対応付けて、総合無線環境データを書き込むことにより、総合無線環境マップを作成することができる。   In the example shown in FIG. 18A, a grid can be set for map data (floor map) and the grid points of the grid can be designated as measurement points as indicated by dotted lines in the figure. The grid is set, for example, by setting the vertical and horizontal grid intervals in the drawing with the upper left corner of the map shown in FIG. 18A as the origin. When the measurement position is designated by the grid in this way, the robot R calculates the grid point of the grid from the vertical and horizontal grid intervals, and sequentially moves to the calculated grid point position to obtain the wireless environment data. Measure and calculate total wireless environment data based on the measured wireless environment data. Then, the comprehensive wireless environment map can be created by writing the comprehensive wireless environment data in the map data stored in the storage unit 190 in association with the position of the measured grid point.

このように、グリッドを用いることにより、測定位置を簡便に指定することができると共に、測定位置を移動領域内に均等に指定することができる。   As described above, by using the grid, the measurement position can be easily specified, and the measurement position can be equally specified in the movement region.

また、グリッドを細かく設定すると、測定点が多くなりすぎる場合があるが、逆にグリッドの設定が粗くなると、測定点が不足する場合も考えられる。
そこで、グリッドを細か過ぎないように適度な間隔で指定すると共に、地図上のレイアウトを参照して、電波障害物などの影響を受けやすそうな位置を測定点として個別に追加指定するようにして、操作者が測定位置を指定する入力作業の増大を抑制しつつ、重要な測定位置を詳細かつ柔軟に指定することができる。
In addition, if the grid is set finely, the number of measurement points may be excessive, but conversely, if the grid setting is coarse, the measurement points may be insufficient.
Therefore, specify the grid at appropriate intervals so as not to be too fine, and refer to the layout on the map, and additionally specify positions that are likely to be affected by radio wave obstacles as measurement points individually. It is possible to specify an important measurement position in detail and flexibly while suppressing an increase in input work for the operator to specify the measurement position.

図18(b)は、測定位置を個別に追加して指定した様子を示す。この例では、測定位置P1〜P7の7点が追加されている。
ロボットRは、図18(a)に示したグリッドの格子点に該当する位置と、図18(b)に示した個別に追加した位置とを測定位置として取得し、順次測定点に移動して無線環境データを測定し、測定した無線環境データから総合無線環境データを算出して、地図データに書き込むことにより、総合無線環境マップを作成することができる。
FIG. 18B shows a state where measurement positions are individually added and designated. In this example, seven points of measurement positions P 1 to P 7 are added.
The robot R acquires the positions corresponding to the grid points of the grid shown in FIG. 18A and the individually added positions shown in FIG. 18B as measurement positions, and sequentially moves to the measurement points. By measuring the wireless environment data, calculating the comprehensive wireless environment data from the measured wireless environment data, and writing it in the map data, a comprehensive wireless environment map can be created.

図19は、総合無線環境マップの例であり、(a)は、測定位置をグリッド指定して作成した総合無線環境マップであり、(b)は、ユーザ用の表示形式の総合無線環境マップである。
図19(a)に示した総合無線環境マップは、図18(a)に示したグリッドによって指定した測定位置における総合無線環境データが書き込まれた総合無線環境マップである。また、(b)は、(a)に示した総合無線環境マップに基づいて、操作者(ユーザ)が無線環境を理解しやすいように、GUI(Graphical User Interface)環境下において、総合無線環境のレベル(良好度)を3段階(Excellent, Good, Poor)に色分けして表示した例である。このユーザ用の表示形式のマップは、例えば、端末7(図5参照)によって、記憶部5に記憶された総合無線環境マップを読み出し、適宜な画像処理を施して端末7の画面に表示することができる。
FIG. 19 is an example of a comprehensive wireless environment map, (a) is a comprehensive wireless environment map created by designating a measurement position as a grid, and (b) is a comprehensive wireless environment map in a display format for a user. is there.
The comprehensive wireless environment map shown in FIG. 19A is a comprehensive wireless environment map in which the comprehensive wireless environment data at the measurement position designated by the grid shown in FIG. 18A is written. Further, (b) is based on the comprehensive wireless environment map shown in (a), so that the operator (user) can easily understand the wireless environment, under the GUI (Graphical User Interface) environment, In this example, the level (goodness) is displayed in three levels (Excellent, Good, Poor). For example, the terminal 7 (see FIG. 5) reads out the comprehensive wireless environment map stored in the storage unit 5, performs appropriate image processing, and displays the map in the display format for the user on the screen of the terminal 7. Can do.

なお、表示形式は、色分けに限定されるものではなく、例えば、総合無線環境が同レベルの点を線で結んで等高線状に表示するようにしてもよい。
このように、総合無線環境マップをユーザが理解しやすい形式に変換して表示することにより、例えば、無線親機1を設置する場所を決める際に、複数の設置候補の場所に設置した場合の総合無線環境マップを作成して対比することで、優劣を容易に判断することができる。また、総合無線環境のレベルが低い領域を容易に認識できるため、対策として、例えば、無線親機1を追加する適切な場所を容易に判断することができる。
Note that the display format is not limited to color coding. For example, the integrated wireless environment may be displayed in contour lines by connecting points of the same level with lines.
In this way, by converting the comprehensive wireless environment map into a format that can be easily understood by the user and displaying the map, for example, when deciding where to install the wireless master device 1, By comparing and creating a comprehensive wireless environment map, superiority or inferiority can be easily determined. Moreover, since the area | region where the level of a comprehensive radio | wireless environment is low can be recognized easily, as a countermeasure, for example, the suitable place where the radio | wireless parent | base station 1 is added can be determined easily.

(最適無線親機マップの作成)
次に、図20を参照(適宜図5参照)して、複数の無線親機1が設置された場合に、ロボットRが接続する無線親機1を選択する方法について説明する。ここで、図20は、複数の無線親機が配置された場合に、ロボットが接続する無線親機を選択する様子を説明する図であり、(a)は、複数の無線親機に対する総合無線環境マップから最適無線親機マップを作成する様子を説明する図であり、(b)は、複数の最適無線親機から、接続する無線親機を選択する様子を説明する図である。
(Creation of optimal radio base unit map)
Next, referring to FIG. 20 (refer to FIG. 5 as appropriate), a method of selecting the wireless master device 1 to which the robot R is connected when a plurality of wireless master devices 1 are installed will be described. Here, FIG. 20 is a diagram for explaining a state in which the robot selects a wireless master device to be connected when a plurality of wireless master devices are arranged. FIG. It is a figure explaining a mode that the optimal radio | wireless parent | base station map is produced from an environment map, (b) is a figure explaining a mode that the radio | wireless main | base station to connect is selected from several optimal radio | wireless main | base stations.

図20(a)に示したように、2台の無線親機1A、1Bは、それぞれ、地図上の右下の隅及び左下の隅に設置されている。(a)の上段の左図及び右図は、それぞれ無線親機1A及び無線親機1Bに対する総合無線環境マップであり、それぞれグリッドによって指定された測定位置における総合無線環境データが書き込まれている。   As shown in FIG. 20A, the two wireless master devices 1A and 1B are installed at the lower right corner and the lower left corner on the map, respectively. (A) The upper left diagram and the right diagram are respectively the comprehensive radio environment maps for the wireless master device 1A and the wireless master device 1B, and the comprehensive wireless environment data at the measurement positions designated by the grid are written therein.

このように、本実施形態においては、ロボットRの移動領域において、複数の無線親機1が配置されている場合には、それぞれの無線親機1毎に無線環境データを測定して、総合無線環境マップ作成部142によって、総合無線環境マップを作成し、記憶部190に記憶する。
次に、最適無線親機マップ作成部143によって、記憶部190に記憶された複数の無線親機に対する総合無線環境マップに基づいて、最適な無線親機を示す最適無線親機マップ(最適無線基地局マップ)を作成する。
なお、本実施形態では、2台の無線親機1A、1Bが配置された場合を例にして説明するが、無線親機は3台以上としてもよい。
As described above, in the present embodiment, when a plurality of wireless master devices 1 are arranged in the movement region of the robot R, the wireless environment data is measured for each wireless master device 1, and the comprehensive wireless device 1 is measured. The environment map creating unit 142 creates a comprehensive wireless environment map and stores it in the storage unit 190.
Next, based on the comprehensive wireless environment map for a plurality of wireless master devices stored in the storage unit 190 by the optimum wireless master device map creating unit 143, the optimum wireless master device map (optimum wireless base station) indicating the optimal wireless master device is shown. Station map).
In the present embodiment, a case where two wireless master devices 1A and 1B are arranged will be described as an example, but three or more wireless master devices may be provided.

ここで、最適な無線親機とは、総合無線環境データの数値が最も大きい無線親機である。そこで、(a)の下段の図に示したように、2台の無線親機1A、1Bから、最適な無線親機を選択した最適無線親機マップを作成することができる。ただし、最適無線親機マップにおいて、「A」、「B」は、最適な無線親機が、それぞれ、無線親機1A、無線親機1Bであることを示し、「AB」は、2台の無線親機が同じ数値の場合であるため、両方の無線親機が最適な無線親機であることを示す。   Here, the optimum wireless master device is a wireless master device having the largest comprehensive wireless environment data value. Therefore, as shown in the lower diagram of (a), it is possible to create an optimum wireless master device map in which the optimum wireless master device is selected from the two wireless master devices 1A and 1B. However, in the optimal wireless master device map, “A” and “B” indicate that the optimal wireless master device is the wireless master device 1A and the wireless master device 1B, respectively, and “AB” indicates two devices. Since the wireless master devices have the same numerical value, both wireless master devices are optimal wireless master devices.

図20(a)に示した最適無線親機マップにおいて、「AB」で示したように、総合無線環境のレベルが同じ無線親機が複数ある場合には、ロボットRは、何れの無線親機と接続するのかを選択する必要がある。そこで、図20(b)を参照して、最適な無線親機が複数ある場合において、ロボットRが接続する無線親機の選択方法について説明する。   In the optimum wireless master device map shown in FIG. 20A, as shown by “AB”, when there are a plurality of wireless master devices having the same level of the overall wireless environment, the robot R can select any of the wireless master devices. It is necessary to choose whether to connect with. Therefore, with reference to FIG. 20B, a method of selecting a wireless master device to which the robot R connects when there are a plurality of optimal wireless master devices will be described.

ロボットRは、移動に伴って、最適な総合無線環境の無線親機1と適宜接続を切り換えるが、無線親機1との接続を切り換えるとき、すなわち、ハンドオーバするときには、ロボットRと無線親機1との接続が一時的に切断され、ロボットRは、管理用コンピュータ3との通信が不能状態となる。
本実施形態では、ロボットRが管理用コンピュータ3との通信が不能状態となることをできる限り回避するために、ハンドオーバをしないで済む無線親機1を選択する。
The robot R appropriately switches the connection with the wireless master device 1 in the optimum comprehensive wireless environment as it moves, but when switching the connection with the wireless master device 1, that is, when handing over, the robot R and the wireless master device 1 are switched. Is temporarily disconnected, and the robot R becomes unable to communicate with the management computer 3.
In the present embodiment, in order to avoid that the robot R becomes incapable of communicating with the management computer 3 as much as possible, the wireless master device 1 that does not require handover is selected.

図20の(b)に示した図は、(a)の下段に示した最適無線親機マップにおいて、図の中央部の太線で囲んだ領域の拡大図である。そして、(b)は、(b)に示した領域を3×3(3行、3列)の領域に分割して考えると、周辺の領域から、最適無線親機マップにおいて最適な無線親機が1A及び1B(「AB」)である中央の領域に進行するとき、中央の領域において、何れの無線親機を選択するかを示している。   The diagram shown in (b) of FIG. 20 is an enlarged view of a region surrounded by a thick line at the center of the figure in the optimal radio base station map shown in the lower part of (a). Then, (b) considers that the area shown in (b) is divided into 3 × 3 (3 rows, 3 columns) areas, and the optimal radio base station in the optimal radio base station map from the surrounding areas. This indicates which radio base unit is selected in the central area when it proceeds to the central area of 1A and 1B ("AB").

(b)の左図に示した場合は、ロボットRは、3×3の領域の中央の行において、左から右に向かって進行する。このとき、中央の行の左列の領域では、ロボットRは無線親機1Bと接続しているから、左に進行する場合には、無線親機1Bを選択し、ハンドオーバを行わずに、そのまま無線親機1Bとの接続を保持する。   In the left diagram of (b), the robot R proceeds from left to right in the middle row of the 3 × 3 region. At this time, since the robot R is connected to the wireless master device 1B in the left column area of the center row, when proceeding to the left, the wireless master device 1B is selected and the handover is not performed. The connection with the wireless master device 1B is maintained.

次に、(b)の中央の図に示した場合は、ロボットRは、右斜め上方(上の行の左列の領域)から左斜め下の中央の領域に進行する。このとき、上の行の左列の領域では、ロボットRは無線親機1Aと接続しているから、右下に進行する場合には、無線親機1Aを選択し、ハンドオーバを行わずに、そのまま無線親機1Aとの接続を保持する。   Next, in the case shown in the center diagram of (b), the robot R advances from the diagonally upper right (the area in the left column of the upper row) to the central area diagonally to the lower left. At this time, in the area in the left column of the upper row, the robot R is connected to the wireless master unit 1A. Therefore, when proceeding to the lower right, the wireless master unit 1A is selected and the handover is not performed. The connection with the wireless master device 1A is maintained as it is.

次に、(b)の右図に示した場合は、ロボットRは、右斜め下方(下の行の右列の領域)から左(下の行の中央列)に進行し、その後、上方(中央の領域)に進行する。まず、下の行の右列の領域では、ロボットRは無線親機1Aと接続しているから、右方に進行するときには、ハンドオーバを行わず、そのまま無線親機1Aとの接続を保持する。その後、上方に進行するときには、無線親機1Aを選択して無線親機1Aとの接続を保持し、ここでもハンドオーバを行わない。   Next, in the case shown in the right diagram of (b), the robot R proceeds from the diagonally lower right (the area in the right column in the lower row) to the left (the middle column in the lower row), and then moves upward ( Proceed to the middle area). First, in the area in the right column of the lower row, since the robot R is connected to the wireless master device 1A, when traveling to the right, the handover is not performed and the connection to the wireless master device 1A is maintained as it is. Thereafter, when proceeding upward, the wireless master device 1A is selected to maintain the connection with the wireless master device 1A, and no handover is performed here.

このように、複数の無線親機を選択可能な状況においては、本実施形態のロボットRは、ハンドオーバを回避できる無線親機を選択する。
なお、無線親機は3台以上の場合においても、同じレベルの総合無線環境の無線親機が選択可能な状況においては、ハンドオーバをできる限り回避するように無線親機を選択するようにすればよい。
As described above, in a situation where a plurality of wireless master devices can be selected, the robot R of the present embodiment selects a wireless master device that can avoid handover.
Even when there are three or more wireless master units, in a situation where wireless master units having the same level of the overall wireless environment can be selected, the wireless master unit should be selected so as to avoid handover as much as possible. Good.

(総合無線環境マップの利用)
次に、図21を参照(適宜図5参照)して、ロボットRが、総合無線環境マップを利用するときの動作について説明する。ここで、図21は、ロボットが、総合無線環境マップを利用するときの処理の流れを示すフロー図である。
(Use of comprehensive wireless environment map)
Next, an operation when the robot R uses the comprehensive wireless environment map will be described with reference to FIG. 21 (refer to FIG. 5 as appropriate). Here, FIG. 21 is a flowchart showing a processing flow when the robot uses the comprehensive wireless environment map.

ロボットRは、タスクを実行する際には、予め作成して記憶部190に記憶した総合無線環境マップを利用するが、ロボットRが作成した総合無線環境マップは、管理用コンピュータ3にアップロードし、記憶部5に保存される。ロボットRは、再起動して記憶部190に記憶した総合無線環境マップが消去された場合や、他のロボットによって作成された総合無線環境マップが記憶部5に保存されている場合には、管理用コンピュータ3から必要な総合無線環境マップをダウンロードして利用することができるようになっている。
これによって、ロボットRは、タスクを実行する毎に、総合無線環境マップを新たに作成する手間を省くことができる。
When the robot R executes the task, it uses the comprehensive wireless environment map created in advance and stored in the storage unit 190, but the comprehensive wireless environment map created by the robot R is uploaded to the management computer 3, It is stored in the storage unit 5. When the integrated wireless environment map restarted and stored in the storage unit 190 is deleted or the integrated wireless environment map created by another robot is stored in the storage unit 5, the robot R manages The necessary comprehensive wireless environment map can be downloaded from the computer 3 and used.
As a result, the robot R can save time and effort to create a new comprehensive wireless environment map each time a task is executed.

図21に示したように、ロボットRは、まず、無線通信部160によって、無線親機1を介して管理用コンピュータ3と接続し、管理用コンピュータ3が管理する記憶部5に記憶する地図データのデータベースに、ロボットRがこれからタスクを実行する移動領域に関する総合無線環境マップが記憶されているかどうかを確認する(ステップS70)。   As shown in FIG. 21, the robot R first connects to the management computer 3 via the wireless master unit 1 by the wireless communication unit 160 and stores map data stored in the storage unit 5 managed by the management computer 3. It is confirmed whether or not the comprehensive radio environment map relating to the moving area where the robot R will execute the task is stored in the database (step S70).

記憶部5に、所望の総合無線環境マップが記憶されている場合は(ステップS70でYes)、ロボットRは、管理用コンピュータ3からその総合無線環境マップをダウンロードする(ステップS71)。詳細には、管理用コンピュータ3は、記憶部5から総合無線環境マップを読み出し、無線親機1を介して、読み出した総合無線環境マップをロボットRに送信する。ロボットRは、無線通信部160によって、総合無線環境マップを受信し、記憶部190に記憶する。これによって、総合無線環境マップのダウンロードが完了する。   When the desired comprehensive wireless environment map is stored in the storage unit 5 (Yes in step S70), the robot R downloads the comprehensive wireless environment map from the management computer 3 (step S71). Specifically, the management computer 3 reads the comprehensive wireless environment map from the storage unit 5 and transmits the read comprehensive wireless environment map to the robot R via the wireless master device 1. The robot R receives the comprehensive wireless environment map by the wireless communication unit 160 and stores it in the storage unit 190. This completes the download of the comprehensive wireless environment map.

なお、ロボットRが管理用コンピュータ3からダウンロードする総合無線環境マップは、当該ロボットRが作成した総合無線環境マップでもよいし、他のロボットが作成した総合無線環境マップでもよい。また、複数のロボットによる総合無線環境マップが記憶されている場合には、例えば、最新の総合無線環境マップをダウンロードするようにしてもよく、あるいは、これらのマップの総合無線環境データの平均値を用いた総合無線環境マップを用いるようにしてもよい。また、複数の無線親機が設置された領域の場合には、総合無線環境マップの代わりに、あるいは総合無線環境マップに加えて、最適無線親機マップをダウンロードするようにしてもよい。また、必要に応じて、ロボットRがダウンロードするマップを選択できるようにしてもよいし、複数の種類のマップをダウンロードするようにしてもよい。
なお、ダウンロードするマップの種類は、管理用コンピュータ3が、ロボットRに命令するタスクの内容に従って、管理用コンピュータ3が、適宜最適なマップを選択して送信するようにしてもよい。
Note that the comprehensive wireless environment map that the robot R downloads from the management computer 3 may be a comprehensive wireless environment map created by the robot R or a comprehensive wireless environment map created by another robot. In addition, when a comprehensive wireless environment map by a plurality of robots is stored, for example, the latest comprehensive wireless environment map may be downloaded, or the average value of the comprehensive wireless environment data of these maps may be calculated. The used comprehensive radio environment map may be used. In the case of an area where a plurality of wireless master devices are installed, the optimum wireless master device map may be downloaded instead of or in addition to the comprehensive wireless environment map. Further, the robot R may be able to select a map to be downloaded as necessary, or a plurality of types of maps may be downloaded.
Note that the type of map to be downloaded may be selected appropriately by the management computer 3 in accordance with the contents of the task that the management computer 3 instructs the robot R to transmit.

一方、記憶部5に、所望の総合無線環境マップが記憶されていない場合は(ステップS70でNo)、ロボットRは、管理用コンピュータ3から記憶部5に記憶されている所望の移動領域に関する地図データをダウンロードする(ステップS72)。そして、その移動領域内の、総合無線環境マップを作成する(ステップS73)。総合無線環境マップの作成処理は、前記したように、例えば、図15に示したマークMのマーク設置場所を巡回して無線環境データを測定して総合無線環境データを算出し、測定位置に対応付けて記憶部190に記憶した地図データに書き込むことによって、総合無線環境マップを作成する。このとき、作成された総合無線環境マップは記憶部190に記憶されている。   On the other hand, when the desired comprehensive wireless environment map is not stored in the storage unit 5 (No in step S70), the robot R maps the desired movement area stored in the storage unit 5 from the management computer 3. Data is downloaded (step S72). Then, a comprehensive radio environment map in the moving area is created (step S73). As described above, the creation process of the comprehensive wireless environment map is, for example, measured around the mark installation location of the mark M shown in FIG. 15 to measure the wireless environment data, calculate the comprehensive wireless environment data, and correspond to the measurement position. A comprehensive wireless environment map is created by writing the map data stored in the storage unit 190. At this time, the created comprehensive wireless environment map is stored in the storage unit 190.

ロボットRは、ステップS73で作成した総合無線環境マップを記憶部190から読み出し、無線通信部160によって、無線親機1を介して管理用コンピュータ3に送信する(ステップS74)。そして、管理用コンピュータ3は受信した総合無線環境マップを記憶部5に記憶することで総合無線環境マップのアップロードが完了する。   The robot R reads out the comprehensive wireless environment map created in step S73 from the storage unit 190, and transmits it to the management computer 3 via the wireless master device 1 by the wireless communication unit 160 (step S74). Then, the management computer 3 stores the received comprehensive wireless environment map in the storage unit 5 to complete the upload of the comprehensive wireless environment map.

(総合無線環境マップの更新)
次に、図22を参照(適宜図5参照)して、ロボットRがタスク実行中に無線環境データを測定し、総合無線環境マップの更新(メンテナンス)を行う動作について説明する。ここで、図22は、タスク実行中に総合無線環境マップの更新を行う処理の流れを示すフロー図である。
(Update of general wireless environment map)
Next, referring to FIG. 22 (refer to FIG. 5 as appropriate), an operation in which the robot R measures wireless environment data during task execution and updates (maintenance) the comprehensive wireless environment map will be described. Here, FIG. 22 is a flowchart showing a flow of processing for updating the comprehensive wireless environment map during task execution.

本実施形態のロボットRは、総合無線環境マップを作成するタスク以外のタスクを実行中においても、常に無線環境データを測定し、その無線環境データに基づいて算出される総合無線環境データと、地図データに総合無線環境マップとして記録されている総合無線環境データとを比較して、必要に応じて総合無線環境データを書き換えて、総合無線環境マップの更新を行う。
なお、無線環境データは、所定のタイミングで反復して測定される。例えば、1回の測定が終了すると、絶え間なく次の測定を開始するようにしてもよいし、10秒間隔のように、定期的に行うようにしてもよい。
The robot R of the present embodiment always measures wireless environment data even during execution of tasks other than the task of creating the comprehensive wireless environment map, and calculates the comprehensive wireless environment data calculated based on the wireless environment data, the map Comparing the total radio environment data recorded in the data as the total radio environment map, rewriting the total radio environment data as necessary, and updating the total radio environment map.
The wireless environment data is repeatedly measured at a predetermined timing. For example, when one measurement is completed, the next measurement may be started continuously, or may be periodically performed at intervals of 10 seconds.

図22に示したように、ロボットRは、移動領域内を移動して、物品運搬等のタスクを実行する際には、例えば、図20(a)に示したような、総合無線環境マップ及び最適無線親機マップを管理用コンピュータ3からダウンロードして記憶部190に記憶すると共に、ロボットRの現在位置、すなわち、タスクのスタート位置において総合無線環境の最もよい無線親機1(1A又は1B)をダウンロードした最適無線親機マップを用いて探索する(ステップS80)。   As shown in FIG. 22, when the robot R moves within the movement area and executes a task such as article transportation, for example, a general wireless environment map as shown in FIG. The optimal wireless master device map is downloaded from the management computer 3 and stored in the storage unit 190, and the wireless master device 1 (1A or 1B) having the best overall wireless environment at the current position of the robot R, that is, the start position of the task. Is searched using the optimal wireless master device map downloaded (step S80).

次に、ロボットRは、無線通信部160によって、ステップS80で探索した最適な無線親機1(以下、無線親機1Aとして説明する)と接続し(ステップS81)、タスクの実行を開始すると共に、並行して総合無線環境マップの更新処理を実行する(ステップS82)。
なお、ロボットRは、タスク実行中に、ジャイロセンサSR1、GPS受信器SR2及び周辺状態検知部170によって、自己の位置を常時把握しながら移動し、最適無線親機マップを参照して、最適な無線親機1(1A又は1B)と接続するように適宜ハンドオーバを行う。
Next, the robot R is connected by the wireless communication unit 160 to the optimum wireless master device 1 (hereinafter described as the wireless master device 1A) searched in step S80 (step S81), and starts executing the task. In parallel, the comprehensive wireless environment map update process is executed (step S82).
During the task execution, the robot R moves while constantly grasping its own position by the gyro sensor SR1, the GPS receiver SR2, and the surrounding state detection unit 170, and refers to the optimum wireless master device map to obtain the optimum A handover is appropriately performed so as to connect to the wireless master device 1 (1A or 1B).

次に、図23を参照(適宜図5参照)して、ロボットRがタスク実行中に総合無線環境マップを更新する動作について詳細に説明する。ここで、図23は、ロボットが、タスク実行中に総合無線環境マップの更新を行う処理の流れを示すフロー図であり、図22に示したフロー図におけるステップS82に該当する。   Next, with reference to FIG. 23 (refer to FIG. 5 as appropriate), an operation in which the robot R updates the comprehensive wireless environment map during task execution will be described in detail. Here, FIG. 23 is a flowchart showing a flow of processing in which the robot updates the comprehensive wireless environment map during task execution, and corresponds to step S82 in the flowchart shown in FIG.

本実施形態のロボットRは、タスクの実行を行いながら、無線通信部160の無線環境検出部163によって、所定のタイミングで反復して無線強度等の無線環境データを測定し、主制御部140に測定した無線環境データを出力する(ステップS90)。   The robot R according to this embodiment repeatedly measures the wireless environment data such as the wireless strength by the wireless environment detection unit 163 of the wireless communication unit 160 at a predetermined timing while executing the task. The measured wireless environment data is output (step S90).

ロボットRは、無線環境データを測定すると、ジャイロセンサSR1、GPS受信器SR2及び周辺状態検知部170によって自己位置を把握する(ステップS91)。なお、無線環境データの測定及び自己位置の把握は、並行して行ってもよい。   When the robot R measures the wireless environment data, the robot R grasps its own position by the gyro sensor SR1, the GPS receiver SR2, and the surrounding state detection unit 170 (step S91). Note that the measurement of the wireless environment data and the grasp of the self-location may be performed in parallel.

主制御部140の無線親機異常通知部145は、無線環境検出部163によって無線環境データが正常に測定できたかどうかを判定する(ステップS92)。無線環境データ測定の可否は、無線親機異常通知部145によって、例えば、所定の時間内に無線環境データが主制御部140に入力されたかどうか、又は入力された無線環境データが異常値でないかどうかを確認することによって行い、無線環境データが測定できなかった場合は(ステップS92でNo)、無線親機異常通知部145は、無線通信部160を介して、無線親機1Aに異常があることを管理用コンピュータ3に通知する(ステップS93)。このとき、接続中の無線親機1Aは異常であるため、接続が切断されていることが考えられ、無線親機異常通知部145は、無線通信部160の通信相手を、無線親機1Aから他の無線親機1Bに接続を切り替え、無線親機1Bを介して管理用コンピュータ3に無線親機1Aが異常であることを通知する。また、移動領域内で他に通信を確立できる無線親機1が見つからない場合は、ロボットRは、無線親機1Aの異常状態を、例えば、記憶部190に記憶しておき、何れかの無線親機1を介して管理用コンピュータ3との通信が再開できた時点で通知するようにしてもよい。   The wireless master device abnormality notification unit 145 of the main control unit 140 determines whether the wireless environment data has been normally measured by the wireless environment detection unit 163 (step S92). Whether or not wireless environment data measurement is possible is, for example, whether wireless environment data is input to the main controller 140 within a predetermined time by the wireless master device abnormality notification unit 145 or whether the input wireless environment data is not an abnormal value. If the wireless environment data cannot be measured (No in step S92), the wireless master device abnormality notifying unit 145 has an abnormality in the wireless master device 1A via the wireless communication unit 160. This is notified to the management computer 3 (step S93). At this time, since the connected wireless master device 1A is abnormal, it is conceivable that the connection is disconnected, and the wireless master device abnormality notification unit 145 determines the communication partner of the wireless communication unit 160 from the wireless master device 1A. The connection is switched to another wireless master device 1B, and the management computer 3 is notified via the wireless master device 1B that the wireless master device 1A is abnormal. In addition, when no other wireless master device 1 that can establish communication within the movement area is found, the robot R stores the abnormal state of the wireless master device 1A in, for example, the storage unit 190, and any wireless device 1 You may make it notify when the communication with the management computer 3 can be restarted via the main | base station 1. FIG.

ロボットRは、無線親機1Aの異常を管理用コンピュータ3に通知すると、ステップS102に進み、タスクが終了したかどうかを確認する。   When the robot R notifies the management computer 3 of the abnormality of the wireless master device 1A, the robot R proceeds to step S102 and confirms whether the task is completed.

一方、無線親機異常通知部145によって、無線環境検出部163により無線環境データが正常に測定できたと判断した場合は(ステップS92でYes)、総合無線環境データ算出部141によって、無線環境検出部163で測定された無線環境データに基づいて総合無線環境データを算出し(ステップS94)、総合無線環境マップ更新部144によって、ステップS91で把握した位置における接続中の無線親機1Aに対する総合無線環境データを記憶部190から読み出し、総合無線環境マップに記録されている総合無線環境データと、ステップS94で算出した総合無線環境データとを比較し、差異が10%以上あるかどうかを確認する(ステップS95)。そして、両者のデータに差異が10%未満の場合は(ステップS95でNo)、ステップS102に進む。   On the other hand, when it is determined by the wireless master device abnormality notification unit 145 that the wireless environment detection unit 163 has successfully measured the wireless environment data (Yes in step S92), the comprehensive wireless environment data calculation unit 141 performs the wireless environment detection unit. Comprehensive wireless environment data is calculated based on the wireless environment data measured in 163 (step S94), and the comprehensive wireless environment for the connected wireless master device 1A at the position grasped in step S91 by the comprehensive wireless environment map update unit 144 is calculated. The data is read from the storage unit 190, and the total radio environment data recorded in the total radio environment map is compared with the total radio environment data calculated in step S94 to check whether there is a difference of 10% or more (step) S95). If the difference between the two data is less than 10% (No in step S95), the process proceeds to step S102.

両者に差異が10%以上ある場合は(ステップS95でYes)、更に、無線親機1Aに対する総合無線環境データの確認履歴を参照し、総合無線環境マップに記録されているデータとの差異が10%以上である状況が3回であるか(すなわち、過去2回の総合無線環境データの確認結果が、差異10%以上であるか)を確認し(ステップS96)、3回未満の場合は(ステップS96でNo)、ステップS102に進む。
なお、確認履歴は、例えば、記憶部190に記憶される総合無線環境マップに、位置及び無線親機に対応付けて記憶し、必要に応じて読み出して参照するようにすればよい。
If there is a difference of 10% or more between the two (Yes in step S95), the confirmation history of the comprehensive wireless environment data for the wireless master device 1A is referred to, and the difference from the data recorded in the comprehensive wireless environment map is 10 % Is 3 times (that is, whether the result of confirming the total wireless environment data of the past two times is a difference of 10% or more) (step S96). No in step S96), the process proceeds to step S102.
For example, the confirmation history may be stored in the comprehensive wireless environment map stored in the storage unit 190 in association with the position and the wireless parent device, and may be read and referenced as necessary.

また、10%以上の差異が3回以上連続した場合は(ステップS96でYes)、総合無線環境マップ更新部144によって、直近の総合無線環境データ(すなわち、前回の測定データに基づいて算出した総合無線環境データ)を地図データに上書きすることによって総合無線環境マップに反映し、総合無線環境マップを更新する(ステップS97)。
なお、この移動領域内に複数の無線親機1が設置されている場合は、続けて、総合無線環境マップ更新部144によって、更新された総合無線環境マップと、その他の無線親機に対する総合無線環境マップとを記憶部190から読み出し、最適無線親機マップの更新を行う。
If the difference of 10% or more continues three times or more (Yes in step S96), the comprehensive wireless environment map update unit 144 uses the latest comprehensive wireless environment data (that is, the total calculated based on the previous measurement data). The wireless environment data is overwritten on the map data to be reflected in the comprehensive wireless environment map, and the comprehensive wireless environment map is updated (step S97).
When a plurality of wireless master devices 1 are installed in this moving area, the integrated wireless environment map update unit 144 continues to update the integrated wireless environment map and the integrated wireless signals for other wireless master devices. The environment map is read from the storage unit 190, and the optimum wireless master device map is updated.

続いて、さらに、差異が20%以上であって、差異が20%以上の状態が3回連続しているかどうかを、確認履歴を参照して確認し(ステップS98)、差異が20%未満又は連続して3回未満の場合は(ステップS98でNo)、ステップS102に進む。   Subsequently, it is further confirmed by referring to the confirmation history whether the difference is 20% or more and the difference is 20% or more in succession (step S98), and the difference is less than 20% or If it is less than 3 consecutive times (No in step S98), the process proceeds to step S102.

差異が20%以上の状態が3回連続した場合は(ステップS98でYes)、周囲画像取得部146によって、脚部制御部151aを介して脚部R1を駆動し、その場でロボットRの向きを変えながらカメラCを用いて周囲の画像を撮影する。撮影して取得した画像データを記憶部190に、撮影位置に対応付けて保存する(ステップS99)。   If the difference is 20% or more for three consecutive times (Yes in step S98), the surrounding image acquisition unit 146 drives the leg R1 via the leg control unit 151a, and the orientation of the robot R on the spot The surrounding image is photographed using the camera C while changing. Image data acquired by shooting is stored in the storage unit 190 in association with the shooting position (step S99).

本実施形態では、例えば、ステップS96、ステップS98のように、所定値以上の差異がある状態が、所定の測定回数以上連続した場合、すなわち、所定の時間以上継続した場合に、総合無線環境マップのデータ更新を行うため、瞬間的に発生したノイズによる影響を無視することができ、頻繁なデータ更新を回避して、ロボットR、管理用コンピュータ3における処理の負荷及びロボットRと無線親機1との間の通信量の増大を抑制することができる。   In the present embodiment, for example, when a state having a difference of a predetermined value or more continues for a predetermined number of times of measurement, that is, when the state continues for a predetermined time or more as in step S96 and step S98, the comprehensive radio environment map Therefore, the influence of noise generated instantaneously can be ignored, frequent data update is avoided, the processing load on the robot R, the management computer 3, and the robot R and the wireless master unit 1 are updated. Increase in the amount of communication between the two can be suppressed.

ここで、図24を参照(適宜図5参照)して、周囲の画像の撮影について説明する。図24は、ロボットが周囲の画像を撮影する様子を説明するための図であり、(a)はロボットが向きを変えながら周囲の画像を撮影する様子を示し、(b)は、上段にフロアマップ中の撮影位置を示し、下段にその撮影位置から撮影した周囲の画像を示す。   Here, referring to FIG. 24 (refer to FIG. 5 as appropriate), shooting of surrounding images will be described. FIG. 24 is a diagram for explaining how the robot captures a surrounding image. FIG. 24A illustrates a state where the robot captures a surrounding image while changing its orientation, and FIG. The shooting position in the map is shown, and the lower part shows the surrounding images taken from that shooting position.

総合無線環境データの総合無線環境マップに記録されているデータと差異が20%以上である状況が3回連続した場合は(図23のステップS98でYes)、ロボットRの移動領域に、例えば、パーティションが設置されたり障害物が置かれたりしたような、恒常的に無線環境に大きな影響を及ぼす状況が発生したことが推測される。そのため、本実施形態では、ロボットRが、総合無線環境データのマップに記録された値と大きな差異があると判断した場合、すなわち、無線環境の大きな変化を検出した場合は、その地点での周囲の画像を撮影し、撮影して取得した画像データを管理用コンピュータ3に送信して、操作者がその状況を解析するために利用できるようにする。   If the situation where the difference from the data recorded in the comprehensive wireless environment data of the comprehensive wireless environment data is 20% or more continues three times (Yes in step S98 in FIG. 23), the movement area of the robot R is, for example, It is presumed that a situation has occurred where the wireless environment is constantly affected, such as when a partition is installed or an obstacle is placed. Therefore, in this embodiment, when the robot R determines that there is a large difference from the value recorded in the map of the comprehensive wireless environment data, that is, when a large change in the wireless environment is detected, the surroundings at that point Then, the image data obtained by photographing is sent to the management computer 3 so that the operator can use it for analyzing the situation.

図24(a)に示すように、ロボットRは、歩行を停止し、その場で90°ずつ回転して、90°の画角で画像を順次撮影することで、全方位(360°)の画像を撮影する。
詳細に説明すると、ロボットRは、周囲画像取得部146によって、自律移動制御部150の脚部制御部151aを介して脚部R1の各部を制御して、歩行を停止し(例えば、図24(b)の上段の図の位置P)、頭部R4に搭載されたカメラCを用いて、まず、移動方向である正面画像iを撮影する。撮影した画像は、記憶部190に保存する。次に、ロボットRは、周囲画像取得部146によって、脚部制御部151aを介して脚部R1を駆動制御して右方向に向きを変え、カメラCを用いて右画像iiを撮影し、撮影した画像データを記憶部190に保存する。ロボットRは、同様に、右回りに90°ずつ向きを変え、うしろ画像iiiおよび左画像ivを撮影し、撮影した画像データを記憶部190に保存する。そして、左画像ivの撮影が終了すると、ロボットRは、さらに右回りに90°向きを変え、最初の移動方向を向いて静止する。
As shown in FIG. 24 (a), the robot R stops walking, rotates 90 ° on the spot, and sequentially captures images with a 90 ° angle of view, thereby omnidirectional (360 °). Take a picture.
In detail, the robot R controls each part of the leg R1 via the leg control unit 151a of the autonomous movement control unit 150 by the surrounding image acquisition unit 146, and stops walking (for example, FIG. b) First, a front image i that is the moving direction is taken using the camera C mounted on the head R4, position P) in the upper diagram. The captured image is stored in the storage unit 190. Next, the robot R uses the surrounding image acquisition unit 146 to drive and control the leg R1 via the leg control unit 151a to change the direction to the right, and to capture the right image ii using the camera C. The stored image data is stored in the storage unit 190. Similarly, the robot R changes the direction by 90 degrees clockwise, shoots the back image iii and the left image iv, and stores the captured image data in the storage unit 190. Then, when the shooting of the left image iv is completed, the robot R further turns 90 degrees clockwise and stops in the first moving direction.

このようにして、4枚の画像に分割して撮影することによって取得された画像データ(図24(b)の下段参照)は、記憶部190に一時保存される。   In this way, the image data (see the lower part of FIG. 24B) obtained by dividing and photographing four images is temporarily stored in the storage unit 190.

図23に戻って、説明を続ける。
ステップS98において、無線環境に大きな変化を検出した場合は、前記したように周囲の画像を撮影して画像データを取得する(ステップS99)と共に、無線通信部160によって、受信した無線波を解析してロボットRと同規格の無線ノードと、そのトラフィックを検出して、他の無線機器が移動領域内に存在しないかを検索し、他の無線機器の存在の有無及びトラフィックを検索結果として記憶部190に保存する(ステップS100)。ここで、例えば、すべての無線ノードのトラフィックの総和が、ロボットRが送受信するデータ量よりも大きい場合は、無線環境が悪いと判断することができる。
Returning to FIG. 23, the description will be continued.
If a large change in the wireless environment is detected in step S98, the surrounding radio wave is captured and image data is acquired as described above (step S99), and the received radio wave is analyzed by the radio communication unit 160. The wireless node of the same standard as the robot R and its traffic are detected to search whether other wireless devices are present in the movement area, and the presence / absence of other wireless devices and the traffic are stored as search results. It is stored in 190 (step S100). Here, for example, when the sum of the traffic of all the wireless nodes is larger than the amount of data transmitted and received by the robot R, it can be determined that the wireless environment is bad.

他の無線機器の検索が終了すると、ロボットRは、無線親機異常通知部145によって、無線通信部160を用いて、無線親機1Aを介して管理用コンピュータ3に無線親機1Aに対する無線環境が悪化していることを通知すると共に、記憶部190に記憶した画像データ及び他の無線機器の検索結果、ならびに、ステップS90で測定した無線環境データを併せて送信する(ステップS101)。
そして、管理用コンピュータ3への通知が終了すると、ステップS102に進む。
When the search for other wireless devices is completed, the robot R uses the wireless communication unit 160 by the wireless master device abnormality notification unit 145 to transmit the wireless environment for the wireless master device 1A to the management computer 3 via the wireless master device 1A. Is transmitted, together with the image data stored in the storage unit 190, the search results of other wireless devices, and the wireless environment data measured in step S90 (step S101).
Then, when the notification to the management computer 3 is completed, the process proceeds to step S102.

なお、本実施形態では、ステップS90で測定したノイズフロア(無線ノイズ)を含む無線環境データは、記憶部190に一時的に保存しておき、ステップS101で記憶部190から読み出して、管理用コンピュータ3に送信するようになっている。特に、無線ノイズの評価値のひとつであるノイズフロアは、無線環境の良否を判断するために有用である。   In this embodiment, the wireless environment data including the noise floor (wireless noise) measured in step S90 is temporarily stored in the storage unit 190, read out from the storage unit 190 in step S101, and is used as a management computer. 3 is transmitted. In particular, a noise floor, which is one of the evaluation values of wireless noise, is useful for determining whether the wireless environment is good or bad.

ロボットRは、各条件での総合無線環境マップの更新処理が終了すると、タスクが終了したかどうかを確認し(ステップS102)、タスクが終了した場合は(ステップS102でYes)、処理を終了する。
また、タスクが終了していない場合は(ステップS102でNo)、ステップS90に戻り、タスクの実行を継続すると共に、総合無線環境マップの更新処理を繰り返す。
When the update process of the comprehensive wireless environment map under each condition is finished, the robot R checks whether the task is finished (step S102). If the task is finished (Yes in step S102), the process is finished. .
If the task has not ended (No in step S102), the process returns to step S90 to continue the execution of the task and repeat the update process of the comprehensive wireless environment map.

なお、管理用コンピュータ3は、ロボットRから無線親機1(例えば、1A)の異常通知を受信し(ステップS93)、あるいは、無線環境の大きな変化を検知した通知を受信した場合は(ステップS101)、記憶部5に通知内容をログ情報として記憶すると共に、例えば、端末7の表示画面(図示せず)にログ情報を表示し、操作者にロボットRからの通知内容を通報する。
操作者は、端末7を用いて、例えば、無線環境に大きな変化のあった地点で撮影した画像データや無線環境データ等を参照して問題解析を行い、対策を検討することができる。
The management computer 3 receives an abnormality notification of the wireless master device 1 (for example, 1A) from the robot R (step S93), or receives a notification that a large change in the wireless environment is detected (step S101). ), The notification content is stored in the storage unit 5 as log information, and the log information is displayed on a display screen (not shown) of the terminal 7, for example, to notify the notification content from the robot R to the operator.
Using the terminal 7, the operator can analyze the problem with reference to, for example, image data taken at a point where the wireless environment has changed significantly, wireless environment data, etc., and examine the countermeasure.

以上説明したように、本実施形態のロボットRは、総合無線環境マップ作成の処理以外のタスクを実行中にも、常に無線環境データを測定し、測定した無線環境データから算出される総合無線環境データと、管理用コンピュータ3からダウンロードして記憶部190に記憶した総合無線環境マップに記録されている総合無線環境データとを比較し、所定の値以上の差異が所定の時間連続して検出された場合に、総合無線環境マップを更新するようにしたため、ロボットRに、通常のタスクを実行させることで、総合無線環境マップのメンテナンスを行うことができる。   As described above, the robot R according to the present embodiment always measures the wireless environment data even during execution of tasks other than the process of creating the comprehensive wireless environment map, and calculates the total wireless environment calculated from the measured wireless environment data. The data is compared with the total wireless environment data recorded in the total wireless environment map downloaded from the management computer 3 and stored in the storage unit 190, and a difference greater than a predetermined value is detected continuously for a predetermined time. In this case, since the comprehensive wireless environment map is updated, the maintenance of the comprehensive wireless environment map can be performed by causing the robot R to execute a normal task.

本発明の実施形態に係る移動ロボット制御システムを示すシステム構成図である。1 is a system configuration diagram showing a mobile robot control system according to an embodiment of the present invention. 本実施形態に係るロボットの移動中の様子を示した斜視図であり、(a)は通常の移動領域を移動している状態を、(b)はマークの設置領域を移動している状態をそれぞれ示した図である。It is the perspective view which showed the mode during the movement of the robot which concerns on this embodiment, (a) is the state which is moving the normal movement area | region, (b) is the state which is moving the mark installation area | region. FIG. 図1及び図2のロボットの外観を模式的に示す側面図である。It is a side view which shows typically the external appearance of the robot of FIG.1 and FIG.2. 図3のロボットの駆動構造を模式的に示す斜視図である。It is a perspective view which shows typically the drive structure of the robot of FIG. 本実施形態に係るロボットの構成を示したブロック図である。It is the block diagram which showed the structure of the robot which concerns on this embodiment. 無線通信部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a radio | wireless communication part. 総合無線環境データを説明するための図である。It is a figure for demonstrating comprehensive radio | wireless environment data. 本実施形態に係るロボットの胴部を示した透視図である。It is the perspective view which showed the trunk | drum of the robot which concerns on this embodiment. 周辺状態検知部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a periphery state detection part. ロボットの自律移動制御(スリット光照射と赤外線照射との切換制御)に関するフロー図である。It is a flowchart regarding autonomous movement control (switching control of slit light irradiation and infrared irradiation) of a robot. 地図データと総合無線環境マップの例を示し、(a)は地図データ(フロアマップ)であり、(b)は総合無線環境マップである。An example of map data and a comprehensive wireless environment map is shown, (a) is map data (floor map), and (b) is a comprehensive wireless environment map. 人がロボットの手を引いて誘導する様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that a person pulls and guides a robot's hand. ロボットが人に手を引かれて測定箇所に移動して総合無線環境マップを作成する処理の流れを示すフロー図である。It is a flowchart which shows the flow of the process in which a robot draws a hand and moves to a measurement location and creates a comprehensive wireless environment map. 総合無線環境マップ作成の処理の流れを示すフロー図である。It is a flowchart which shows the flow of a process of synthetic radio environment map creation. ロボットが単独で移動領域を移動して無線環境データを測定する測定位置の指定について説明する図であり、(a)はマークの設置位置を示す図、(b)はマーク設置位置で測定した無線環境データに基づいて作成した総合無線環境マップの例である。It is a figure explaining designation | designated of the measurement position where a robot moves a movement area independently and measures wireless environment data, (a) is a figure which shows the installation position of a mark, (b) is the radio | wireless measured at the mark installation position. It is an example of the comprehensive radio | wireless environment map produced based on environmental data. 指定されたマーク位置の無線環境データを測定して総合無線環境マップを作成するロボットの処理の流れを示すフロー図である。It is a flowchart which shows the flow of a process of the robot which measures the radio | wireless environment data of the designated mark position, and produces a comprehensive radio | wireless environment map. 図16における総合無線環境マップを作成するステップの詳細を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the detail of the step which produces the comprehensive radio | wireless environment map in FIG. 無線環境データを測定する位置の指定について説明するための図であり、(a)は、グリッドによって指定する例を示し、(b)は、個別に測定点を追加指定する例を示す。It is a figure for demonstrating designation | designated of the position which measures radio | wireless environment data, (a) shows the example designated by a grid, (b) shows the example which designates and adds a measurement point separately. 総合無線環境マップの例であり、(a)は、測定位置をグリッド指定して作成した総合無線環境マップであり、(b)は、ユーザ用の表示形式の総合無線環境マップである。It is an example of a comprehensive wireless environment map, (a) is a comprehensive wireless environment map created by designating a measurement position as a grid, and (b) is a comprehensive wireless environment map in a display format for a user. 複数の無線親機が配置された場合に、ロボットが接続する無線親機を選択する様子を説明する図であり、(a)は、複数の無線親機に対する総合無線環境マップから最適無線親機マップを作成する様子を説明する図であり、(b)は、複数の最適無線親機から、接続する無線親機を選択する様子を説明する図である。It is a figure explaining a mode that a wireless parent machine which a robot connects when a plurality of wireless parent machines are arranged, (a) is the optimal wireless parent machine from the comprehensive radio environment map for a plurality of wireless parent machines It is a figure explaining a mode that a map is created, (b) is a figure explaining a mode that the radio | wireless parent machine to connect is selected from several optimal radio | wireless parent machines. ロボットが、総合無線環境マップを利用するときの処理の流れを示すフロー図である。It is a flowchart which shows the flow of a process when a robot uses a comprehensive wireless environment map. タスク実行中に総合無線環境マップの更新を行う処理の流れを示すフロー図である。It is a flowchart which shows the flow of a process which updates a comprehensive radio | wireless environment map during task execution. ロボットが、タスク実行中に総合無線環境マップの更新を行う処理の流れを示すフロー図である。It is a flowchart which shows the flow of the process in which a robot updates a comprehensive radio | wireless environment map during task execution. ロボットが周囲の画像を撮影する様子を説明するための図であり、(a)はロボットが向きを変えながら周囲の画像を撮影する様子を示し、(b)は、上段にフロアマップ中の撮影位置を示し、下段にその撮影位置から撮影した周囲の画像を示す。It is a figure for demonstrating a mode that a robot image | photographs a surrounding image, (a) shows a mode that a robot image | photographs a surrounding image, changing a direction, (b) is the imaging | photography in a floor map at the upper stage. The position is shown, and the lower part shows the surrounding images taken from that position.

符号の説明Explanation of symbols

1、1A、1B 無線親機(無線基地局)
3 管理用コンピュータ
5 記憶部
62R、62L 6軸力センサ(移動検出手段)
110 画像処理部(移動検出手段)
140 主制御部
141 総合無線環境データ算出部(総合無線環境データ算出手段)
142 総合無線環境マップ作成部(総合無線環境マップ作成手段)
143 最適無線親機マップ作成部(最適無線基地局マップ作成手段)
144 総合無線環境マップ更新部(総合無線環境マップ更新手段)
145 無線親機異常通知部(無線基地局異常通知手段)
146 周囲画像取得部(周囲画像取得手段)
150 自律移動制御部(自律移動制御手段)
160 無線通信部(無線通信手段)
163 無線環境検出部(無線環境検出手段)
170 周辺状態検知部(自己位置認識手段)
190 記憶部(記憶手段)
A 移動ロボット制御システム
C カメラ(撮像手段)
R ロボット(移動ロボット)
R1 脚部(移動手段)
SR1 ジャイロセンサ(自己位置認識手段)
SR2 GPS受信器(自己位置認識手段)
1, 1A, 1B Wireless master unit (radio base station)
3 Computer for Management 5 Storage Unit 62R, 62L 6-Axis Force Sensor (Movement Detection Unit)
110 Image processing unit (movement detection means)
140 Main Control Unit 141 Comprehensive Wireless Environment Data Calculation Unit (Comprehensive Wireless Environment Data Calculation Means)
142 Comprehensive radio environment map creation unit (comprehensive radio environment map creation means)
143 Optimal radio base station map creation unit (optimum radio base station map creation means)
144 Comprehensive Radio Environment Map Update Unit (Comprehensive Radio Environment Map Update Unit)
145 Radio base unit abnormality notification unit (radio base station abnormality notification means)
146 Ambient image acquisition unit (Ambient image acquisition means)
150 Autonomous movement control part (autonomous movement control means)
160 Wireless communication unit (wireless communication means)
163 Wireless environment detection unit (wireless environment detection means)
170 Peripheral state detection unit (self-position recognition means)
190 Storage unit (storage means)
A Mobile robot control system C Camera (imaging means)
R Robot (mobile robot)
R1 leg (moving means)
SR1 Gyro sensor (self-position recognition means)
SR2 GPS receiver (self-position recognition means)

Claims (7)

管理用コンピュータに接続された複数の無線基地局の何れか一つを介して、前記管理用コンピュータとの間で無線通信すると共に、所定の移動領域において当該移動領域の地図データを利用して自律的に移動する移動ロボットであって、
自律移動のための脚部と、
前記無線基地局と無線通信を行う無線通信手段と、
前記無線通信手段と前記無線基地局との無線通信において、前記無線通信手段が受信する受信信号の無線強度を含む無線環境の良好度を示す複数種類の無線環境データを所定のタイミングで反復して検出する無線環境検出手段と、
前記所定のタイミングごとに、前記複数の無線環境データに所定の重み付けをした結果を示す総合無線環境データを算出する総合無線環境データ算出手段と、
前記移動領域における自己の位置を認識する自己位置認識手段と、
前記移動領域の地図データを記憶する記憶手段と、
前記算出された総合無線環境データを、前記無線環境データを検出したときに前記自己位置認識手段によって認識された位置に対応付けて、前記記憶手段に記憶された地図データに書き込むことにより、総合無線環境マップを前記無線基地局毎に作成する総合無線環境マップ作成手段と、
前記算出された総合無線環境データと、当該無線環境データを検出したときの位置に対応付けられて前記地図データに記録された前記総合無線環境データとを比較し、両者に所定値以上の差がある状態が所定回数以上連続した場合に、前記地図データに記録された前記総合無線環境データを、直近に算出された総合無線環境データに書き換えることによって、前記総合無線環境マップを更新する総合無線環境マップ更新手段と、
前記総合無線環境マップ作成手段によって前記複数の無線基地局毎に作成された複数の総合無線環境マップに基づいて、最良の総合無線環境データを有する無線基地局を、前記記憶手段に記憶された地図データに、位置に対応付けて書き込むことにより最適無線基地局マップを作成する最適無線基地局マップ作成手段と、
前記算出された総合無線環境データと、当該無線環境データを検出したときの位置に対応付けられて前記地図データに記録された前記総合無線環境データとを比較し、両者に所定値以上の差がある状態が所定回数以上連続した場合に、前記無線環境検出手段によって無線環境データを検出した自己の位置において、撮像手段で撮影方向を変えて撮影された自己の周囲の複数の画像を、前記無線環境データを検出した位置に対応付けて、前記記憶手段に保存する周囲画像取得手段と、
を備え、
前記無線通信手段は、前記自己の周囲の複数の画像を、前記無線基地局を介して前記管理用コンピュータへ送信する
ことを特徴とする移動ロボット。
Wirelessly communicates with the management computer via any one of a plurality of wireless base stations connected to the management computer, and autonomously uses the map data of the movement area in a predetermined movement area A mobile robot that moves automatically,
Legs for autonomous movement;
Wireless communication means for performing wireless communication with the wireless base station;
In the wireless communication between the wireless communication unit and the wireless base station, a plurality of types of wireless environment data indicating the wireless environment goodness including the wireless strength of the received signal received by the wireless communication unit are repeated at a predetermined timing. Wireless environment detecting means for detecting;
Comprehensive radio environment data calculation means for calculating total radio environment data indicating a result of predetermined weighting of the plurality of radio environment data at each predetermined timing ;
Self-position recognition means for recognizing the position of the self in the moving region;
Storage means for storing map data of the moving area;
The calculated total radio environment data is written in the map data stored in the storage unit in association with the position recognized by the self-position recognition unit when the radio environment data is detected. A comprehensive radio environment map creating means for creating an environment map for each radio base station ;
The calculated total radio environment data is compared with the total radio environment data recorded in the map data in association with the position when the radio environment data is detected. Comprehensive wireless environment that updates the comprehensive wireless environment map by rewriting the comprehensive wireless environment data recorded in the map data to the most recently calculated comprehensive wireless environment data when a certain state continues for a predetermined number of times or more Map update means,
A map in which a radio base station having the best comprehensive radio environment data is stored in the storage unit based on a plurality of total radio environment maps created for each of the plurality of radio base stations by the total radio environment map creation unit An optimum radio base station map creating means for creating an optimum radio base station map by writing data in association with a position;
The calculated total radio environment data is compared with the total radio environment data recorded in the map data in association with the position when the radio environment data is detected. When a certain state continues for a predetermined number of times or more, the wireless environment detection unit detects the wireless environment data detected by the imaging unit at a position where the wireless environment data has been detected and changes the shooting direction. Ambient image acquisition means for storing in the storage means in association with the position where the environmental data is detected,
With
The mobile robot characterized in that the wireless communication means transmits a plurality of images around the self to the management computer via the wireless base station .
前記複数種類の無線環境データは、前記無線強度に関するデータを含み、さらに通信速度及び通信エラー回数及びデータ再送回数の内の少なくとも一つに関するデータを含む
ことを特徴とする請求項1に記載の移動ロボット。
The movement according to claim 1, wherein the plurality of types of radio environment data includes data related to the radio strength, and further includes data related to at least one of a communication speed, a communication error count, and a data retransmission count. robot.
前記記憶手段に記憶された地図データと、前記自己位置認識手段によって認識された位置とに基づいて、予め定められた位置へ前記脚部によって自律的に移動し、その移動地点において、前記無線環境検出手段によって無線環境データを検出する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の移動ロボット。
Based on the map data stored in the storage means and the position recognized by the self-position recognition means, the leg portion autonomously moves to a predetermined position, and the wireless environment The mobile robot according to claim 1, wherein the wireless environment data is detected by a detection unit.
さらに、人物の移動方向と移動の速さとを検出する移動検出手段を有し、
前記移動検出手段は、
前記移動ロボットの腕部に設けられ、前記腕部に作用する反力の3方向成分及びモーメントの3方向成分を検出する6軸力センサと、
前記6軸力センサによって検出された前記反力の3方向成分及び前記モーメントの3方向成分を前記人物が前記腕部を引くことによって当該腕部に作用したものと推定すると共に、前記反力の3方向成分及び前記モーメントの3方向成分に基づいて、前記人物の移動方向と移動の速さとを検出する腕部制御部と、
を備え、
前記移動ロボットは、前記腕部制御部によって検出した移動方向と移動の速さとで、前記人物と共に移動すると共に、前記人物と共に移動する経路上において、前記無線環境検出手段によって無線環境データを検出する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の移動ロボット。
Furthermore, it has movement detecting means for detecting the moving direction and moving speed of the person,
The movement detecting means includes
A six-axis force sensor that is provided on the arm of the mobile robot and detects a three-way component of a reaction force acting on the arm and a three-way component of a moment;
The three-direction component of the reaction force and the three-direction component of the moment detected by the six-axis force sensor are estimated to have acted on the arm portion by pulling the arm portion, and the reaction force An arm control unit that detects a moving direction and a moving speed of the person based on a three-directional component and a three-directional component of the moment;
With
The mobile robot moves with the person according to the moving direction and the moving speed detected by the arm control unit, and detects wireless environment data by the wireless environment detecting means on a route moving with the person. The mobile robot according to claim 1 or 2, characterized in that
さらに、人物の移動方向と移動の速さとを検出する移動検出手段を有し、
前記移動検出手段は、ステレオカメラと、前記ステレオカメラによって撮影された画像をステレオ処理して移動体を抽出する画像処理部と、を備え、
前記画像処理部は、抽出された前記移動体を前記人物と推定すると共に、ステレオ処理された前記画像に基づいて、当該人物の移動方向と移動の速さとを検出し、
前記移動ロボットは、前記画像処理部によって検出した移動方向と移動の速さとで、前記人物と共に移動すると共に、前記人物と共に移動する経路上において、前記無線環境検出手段によって無線環境データを検出する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の移動ロボット。
Furthermore, it has movement detecting means for detecting the moving direction and moving speed of the person,
The movement detection unit includes a stereo camera and an image processing unit that performs stereo processing on an image captured by the stereo camera and extracts a moving body,
The image processing unit estimates the extracted moving body as the person, and detects a moving direction and a moving speed of the person based on the stereo-processed image.
The mobile robot moves with the person according to the moving direction and the moving speed detected by the image processing unit, and detects wireless environment data by the wireless environment detecting means on a route moving with the person. The mobile robot according to claim 1, wherein:
前記無線環境検出手段によって一の無線基地局に関する前記無線環境データを検出できなかった場合に、前記無線通信手段によって、前記一の無線基地局とは異なる他の無線基地局を介して、前記一の無線基地局に異常があることを前記管理用コンピュータに通知する無線基地局異常通知手段を、さらに備えた
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5の何れか一項に記載の移動ロボット。
When the wireless environment detection unit cannot detect the wireless environment data related to one wireless base station, the wireless communication unit passes the other wireless base station different from the one wireless base station. The mobile robot according to any one of claims 1 to 5 , further comprising: a wireless base station abnormality notification means for notifying the management computer that there is an abnormality in the wireless base station. .
前記総合無線環境マップ作成手段によって作成された総合無線環境マップを、前記無線通信手段によって、前記管理用コンピュータに送信する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項6の何れか一項に記載の移動ロボット。
The comprehensive wireless environment map created by the comprehensive wireless environment map creating means is transmitted to the management computer by the wireless communication means. The method according to any one of claims 1 to 6 , Mobile robot.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10821609B2 (en) 2017-09-15 2020-11-03 Hitachi, Ltd. Robot control apparatus, system and method

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101247795B1 (en) 2011-11-17 2013-03-26 재단법인대구경북과학기술원 System and method for localizating indoor robot using close range receive sensitivity of wlan
KR101380852B1 (en) 2012-05-30 2014-04-10 서울대학교산학협력단 Slam system and method for mobile robots with environment picture input from user
JP6599603B2 (en) * 2014-04-18 2019-10-30 東芝ライフスタイル株式会社 Autonomous vehicle
JP2016019029A (en) * 2014-07-04 2016-02-01 シャープ株式会社 Movable radio wave monitoring device
JP6688791B2 (en) * 2014-07-17 2020-04-28 オリジン ワイヤレス, インコーポレイテッドOrigin Wireless, Inc. Wireless positioning system
JP6557055B2 (en) * 2015-05-15 2019-08-07 株式会社日立産機システム Radio measurement system and base station
JP6445413B2 (en) * 2015-09-30 2018-12-26 Kddi株式会社 Measuring apparatus, measuring system and measuring method
JP6288060B2 (en) 2015-12-10 2018-03-07 カシオ計算機株式会社 Autonomous mobile device, autonomous mobile method and program
JP6311695B2 (en) 2015-12-16 2018-04-18 カシオ計算機株式会社 Autonomous mobile device, autonomous mobile method and program
JP6323439B2 (en) * 2015-12-17 2018-05-16 カシオ計算機株式会社 Autonomous mobile device, autonomous mobile method and program
JP6187623B1 (en) 2016-03-14 2017-08-30 カシオ計算機株式会社 Autonomous mobile device, autonomous mobile method and program
US10664502B2 (en) * 2017-05-05 2020-05-26 Irobot Corporation Methods, systems, and devices for mapping wireless communication signals for mobile robot guidance
JP7054323B2 (en) * 2017-05-25 2022-04-13 ホーチキ株式会社 Disaster prevention cooperation system
WO2019072965A1 (en) 2017-10-11 2019-04-18 Trinamix Gmbh Autonomous robotic device and associated control method
WO2019176278A1 (en) * 2018-03-12 2019-09-19 ソニー株式会社 Information processing device, information processing method, program, and mobile body
JP6611897B2 (en) * 2018-11-28 2019-11-27 Kddi株式会社 Measuring apparatus, measuring system and measuring method
JP7342762B2 (en) 2020-03-30 2023-09-12 トヨタ自動車株式会社 Control system, control method, and program

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1098759A (en) * 1996-09-20 1998-04-14 Nec Commun Syst Ltd Mobile communication system
JP4126134B2 (en) * 1999-02-26 2008-07-30 株式会社日立コミュニケーションテクノロジー Handoff control method and mobile station
JP2003005833A (en) * 2001-06-25 2003-01-08 Yaskawa Electric Corp Radio controller for movable cart
JP4252333B2 (en) * 2003-02-28 2009-04-08 富士通株式会社 Mobile robot
JP2005025516A (en) * 2003-07-02 2005-01-27 Fujitsu Ltd Mobile robot capable of autonomously recovering radio wave status
JP2005086262A (en) * 2003-09-04 2005-03-31 Toshiba Corp Radio relay robot
JP2005300462A (en) * 2004-04-15 2005-10-27 Toyota Motor Corp Travel-supporting apparatus

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10821609B2 (en) 2017-09-15 2020-11-03 Hitachi, Ltd. Robot control apparatus, system and method

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