CN109643128A - 移动体及移动体的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供即使当在移动机器人的行驶路径上存在障碍物的情况下，多台移动机器人也能够在同一轨道上编队行驶的移动体及移动体的控制方法。该移动体(100)具有：地图部(6)，其存储行驶路径信息；以及智能部(10)，其识别在周围存在的物体是否是应跟随的移动体(101)，智能部(10)在物体是应跟随的移动体(101)，且应跟随的移动体(101)不存在于行驶路径信息所示的行驶路径(16)上的情况下，将应跟随的移动体(101)投影到行驶路径(16)上的位置设定为临时的目的地(17)。

Description

移动体及移动体的控制方法

技术领域

本发明涉及移动体及移动体的控制方法。具体而言，涉及多台移动体在同一轨道上行驶时的、进行编队行驶的移动体及这些移动体的控制方法。

背景技术

以往，作为移动机器人的编队行驶的技术，众所周知有使用在移动机器人的前部配备的测距传感器检测应跟随的对象(人、移动机器人等)，一边跟随该对象一边行驶的移动机器人的技术。

但是，在该技术中，在应跟随的对象以外的其他对象存在于移动机器人的周边环境的情况下，移动机器人难以区别应跟随的对象与此外的其他对象。

例如，当在应跟随的移动机器人的周边存在多个人的情况下，会错误地识别应跟随的移动机器人与人。而且，有时会在中途将应跟随的移动机器人看丢，而从中途将人识别为应跟随的对象。

作为应对这样的问题的技术，还已知有以下控制方法：预先在各移动体中存储行驶路径，各个移动体以相同速度自主移动，从而使各移动体在同一轨道上编队行驶(例如，参照专利文献1)。

为了在上述同一轨道上编队行驶，构成编队的各移动体需要一边准确地识别自身的当前的位置，一边在预先指定的轨道上自主地移动。

作为自主移动机器人的自身位置识别技术，已知有将事先存储的地图上的地标的位置、与从测距传感器得到的地标的位置进行对照的方法。

图16是表示在专利文献1中多个移动体在同一轨道上编队行驶的情况下的示例的图。被跟随的移动机器人20、和进行跟随的移动机器人50分别具备测距传感器40。

这些移动机器人20、50存储有环境地图，在已知的环境中行驶。被跟随的移动机器人20在预先指定的路径上一边使用测距传感器40识别自身位置，一边以指定的速度自主移动。进行跟随的移动机器人50也在预先指定的路径上一边使用测距传感器40识别自身位置，一边以指定的速度自主移动。

这时，两个移动机器人20、50以相同速度行驶，所以若在确保一定的距离后进行跟随的移动机器人50开始动作，则这些移动机器人20、50能够在确保一定的距离的同时，在同一轨道上编队行驶。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2011-169055号公报

发明内容

发明要解决的问题

然而，在以往的技术中存在以下问题：当被跟随的移动机器人20进行对存在于行驶路径上的障碍物的回避动作、或进而减速的情况下，被跟随的移动机器人20被进行跟随的移动机器人50超过等，从而打乱编队。

本发明解决这样的问题，其目的在于，提供即使当在移动机器人的行驶路径上存在障碍物的情况下，多台移动机器人也能够在同一轨道上编队行驶的移动体及移动体的控制方法。

解决问题的方案

为了实现上述目的，本发明的移动体包括：地图部，其存储行驶路径信息；以及智能部，其识别在周围存在的物体是否是应跟随的移动体，智能部在物体是应跟随的移动体，且应跟随的移动体不存在于行驶路径信息所示的行驶路径上的情况下，将应跟随的移动体投影到行驶路径上的位置设定为临时的目的地。

另外，为了实现上述目的，本发明的移动体的控制方法包括：识别在周围存在的物体是否是应跟随的移动体的步骤；以及在物体是应跟随的移动体，且应跟随的移动体不存在于行驶路径信息所示的行驶路径上的情况下，将应跟随的移动体投影到行驶路径上的位置设定为临时的目的地的步骤。

发明效果

根据本发明，即使在使用自主移动技术使多个移动机器人在同一轨道上编队行驶时，被跟随的移动机器人受到某些影响而减速的情况下，也不会打乱编队，能够继续进行编队行驶。

附图说明

图1是表示移动机器人的一例的立体图。

图2是表示实施方式1的移动机器人的控制部的一例的框图。

图3是表示存储于地图部中的地图信息所示的地图的一例的图。

图4是表示控制部执行的自主移动控制处理的一例的流程图。

图5是表示移动机器人的自主移动的一例的图。

图6是表示移动机器人进行编队行驶时的示例的图。

图7是表示实施方式1的移动机器人的局部目的地计算处理的一例的流程图。

图8是表示测距传感器在扫描范围内对识别标记进行检测的示例的图。

图9是表示测距传感器在扫描范围内对障碍物进行检测的示例的图。

图10是表示将母机的移动机器人与子机的移动机器人的行驶路径的交点设定为局部目的地的示例的图。

图11是表示将母机的移动机器人投影到子机的移动机器人的行驶路径上的点设定为局部目的地的一例的图。

图12是表示将母机的移动机器人投影到子机的移动机器人的行驶路径上的点设定为局部目的地的另一例的图。

图13是表示将母机的移动机器人投影到子机的移动机器人的行驶路径上的点设定为局部目的地的再另一例的图。

图14是表示在步骤S27中对局部目的地进行计算的示例的图。

图15是表示移动机器人的编队行驶时的示例的图。

图16是表示在专利文献1中多个移动体在同一路径上编队行驶的情况下的示例的图。

图17是表示实施方式2的移动机器人的控制部的一例的框图。

图18是表示实施方式2的移动机器人的局部目的地计算处理的一例的流程图。

图19是表示测距传感器在扫描范围内对移动机器人进行检测的示例的图。

图20是表示将母机的移动机器人与子机的移动机器人的行驶路径的交点设定为局部目的地的示例的图。

图21是表示将母机的移动机器人投影到子机的移动机器人的行驶路径上的点设定为局部目的地的一例的图。

图22是表示将母机的移动机器人投影到子机的移动机器人的行驶路径上的点设定为局部目的地的另一例的图。

图23是表示将母机的移动机器人投影到子机的移动机器人的行驶路径上的点设定为局部目的地的再另一例的图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施方式1进行说明。此外，对相同的构成要素标以相同的附图标记。另外，附图中，为了便于理解而示意性地示出各个构成要素。

首先，对本发明的实施方式1的移动机器人的结构进行说明。图1是表示移动机器人100的一例的立体图。移动机器人100具有：移动机器人主体3、在移动机器人主体3的下部后方设置的一对驱动轮1、在移动机器人主体3的下部前方设置的一个脚轮2、在移动机器人主体3的上部前方设置的测距传感器4、和在移动机器人主体3的内部设置的控制部5。

另外，在移动机器人主体3的背面上，安装有各移动机器人100固有的识别标记。由跟随该移动机器人100而行驶的其他移动机器人100的测距传感器4对识别标记进行识别。识别标记设置于与测距传感器4相同的高度。

一对驱动轮1是与脚轮2一起对移动机器人主体3进行支撑的部件。如图1所示，一对驱动轮1沿箭头a的方向旋转，从而使移动机器人100沿箭头b的方向(行进方向)行驶。另外，一对驱动轮1分别能够沿箭头a的方向及箭头a相反方向单独地旋转驱动。通过一对驱动轮1沿彼此不同的方向旋转，从而移动机器人100能够进行原地旋转动作。

如上所述，脚轮2是与一对驱动轮1一起对移动机器人主体3进行支撑的部件。脚轮2以与行驶面垂直的轴为中心旋转自由地安装在移动机器人主体3的下部前方。

测距传感器4是对位于测距传感器4的扫描范围内的物体进行检测的传感器。即，测距传感器4对在周围存在的物体进行检测。另外，测距传感器4对安装于移动机器人主体3的背面的识别标记进行检测。测距传感器4例如是利用激光的测距传感器4。测距传感器4安装于移动机器人主体3的行进方向最前部。

图2是表示本发明的实施方式1的移动机器人100的控制部5的一例的框图。控制部5具备：地图部6、目的地设定部7、传感器数据获得部8、自身位置推定部9、智能部10、驱动轮控制部11。

地图部6是存储移动机器人100所移动的空间的地图信息的存储部。图3是表示存储于地图部6中的地图信息所示的地图的一例的图。地图信息可以是二维空间信息，也可以是三维空间信息。在存储于地图部6中的地图信息中如图3所示那样预先设定有若干个目的地15、和连结该目的地15的行驶路径16。即，地图部6存储移动机器人100的行驶路径信息。对在地图信息中设定的目的地15分别赋予单独的目的地号码。

目的地设定部7是将存储于地图部6的地图信息之中的特定的位置作为移动机器人100的移动目的地来登记的处理部。通过设定与各目的地15对应地存储的目的地号码，来进行目的地15的设定。

传感器数据获得部8是输入由测距传感器4测量到的测量数据的输入部。由传感器数据获得部8所获得的测量数据被发送至自身位置推定部9。

自身位置推定部9是基于在地图部6中存储的地图信息及由传感器数据获得部8所获得的测量数据，来计算移动机器人100的当前位置的坐标信息的处理部。

智能部10接收在地图部6中存储的地图信息、由测距传感器4测量到的测量数据、由目的地设定部7设定的目的地号码、由自身位置推定部9计算出的当前位置坐标信息等。智能部10是基于接收到的这些信息，来进行障碍物识别和各移动机器人100的辨别并生成移动机器人100所行驶的路径的路径信息等的处理部。

驱动轮控制部11基于智能部10生成的路径信息来控制驱动轮1。驱动轮控制部11例如包含伺服电机，并利用伺服电机来驱动驱动轮1。

接着，对移动机器人100的自主移动动作进行说明。图4是表示控制部5执行的自主移动控制处理的一例的流程图。

在该自主移动控制处理中，首先，目的地设定部7进行目的地15的设定(步骤S1)。

在该情况下，目的地设定部7将目的地15的目的地号码发送至智能部10。另外，智能部10从地图部6获得地图信息。由此，智能部10对移动机器人100接下来前往的目的地15的坐标和至目的地15为止的行驶路径16进行掌握。

接着，执行路径跟随处理。通过该路径跟随处理，从而移动机器人100能够沿着智能部10所掌握的路径移动。

在路径跟随处理中包括：局部目的地计算处理(步骤S2)、目的地到达判定处理(步骤S3)、局部路径跟随处理(步骤S4)。

在局部目的地计算处理(步骤S2)中，智能部10进行局部目的地的计算及设定。局部目的地是指当前应前往的最近的临时的目的地。对于具体的计算方法将进行后述。

接着，在目的地判定处理(步骤S3)中，智能部10判定移动机器人100是否已到达目的地15。

具体而言，智能部10判定局部目的地是否与目的地15一致，并在它们一致的情况下，对由自身位置推定部9计算出的移动机器人100的当前位置、即自身位置与由目的地设定部7设定的目的地15之间的距离进行计算。

然后，智能部10在该距离为预先决定的一定的距离N以下的情况下，判定为移动机器人100已到达目的地15。另一方面，在局部目的地与目的地15不一致的情况下，或，上述距离比距离N大的情况下，判定为移动机器人100未到达目的地15。

在判定为移动机器人100未到达目的地15的情况下(步骤S3中为“否”的情况)，在局部路径跟随处理(步骤S4)中，智能部10从自身位置推定部9接收当前的自身位置的信息，计算从当前的自身位置至局部目的地为止的最短路径。

然后，智能部10以使移动机器人100在计算出的最短路径上行驶的方式，对驱动轮控制部11输出指令。驱动轮控制部11基于从智能部10接收的指令来控制驱动轮1。

在最短路径的计算中例如可以使用A*(A星)算法。该算法中，即使在存在障碍物的情况下，也能够对避开了障碍物的最短路径进行计算。

另外，在计算从当前的自身位置至局部目的地为止的最短路径时，智能部10判定从当前的自身位置至局部目的地为止的最短路径的距离是否小于预先决定的距离M。

在最短路径的距离小于距离M的情况下，智能部10判断为移动机器人100应暂时停止。然后，智能部10使驱动轮控制部11停止驱动轮1的驱动。由此，移动机器人100停止。

在智能部10判断出移动机器人100应暂时停止之后，移动机器人100的自身位置与局部目的地之间的距离再次成为距离M以上的情况下，智能部10判断为应再次开始移动。在该情况下，智能部10使驱动轮控制部11再次开始驱动轮1的驱动。由此，移动机器人100的移动再次开始。

这样，在步骤S3中，直至判定为移动机器人100已到达目的地15为止，重复执行：局部目的地计算处理(步骤S2)、目的地到达判定处理(步骤S3)、局部路径跟随处理(步骤S4)。由此，移动机器人100逐渐接近目的地15。

在步骤S3中，在判定为移动机器人100已到达目的地15的情况下(步骤S3中为“是”的情况)，智能部10使驱动轮控制部11停止驱动轮1的驱动。由此，移动机器人100的移动停止(步骤S5)。

接着，对受到自主移动控制处理的控制的移动机器人100的行为进行说明。图5是表示本发明的实施方式1的移动机器人100的自主移动的一例的示意图。在图5所示的例子中，图4所示的自主移动控制处理的步骤S1中，目的地15及行驶路径16是已经设定好的。

图5的上段示出了，在时刻T＝t1，移动机器人100朝向设定于与目的地15相连的行驶路径16上的局部目的地17，在最短路径18上行驶的状态。另外，图5的中段示出了，在时刻T1之后的时刻T＝t2，移动机器人100朝向设定于行驶路径16上的局部目的地17在最短路径18上行驶的状态。

在移动机器人100朝向局部目的地17行驶的期间，智能部10重复执行使用图4进行了说明的局部目的地计算处理(步骤S2)、目的地到达判定处理(步骤S3)、以及局部路径跟随处理(步骤S4)。

另一方面，图5的下段示出了，在时刻T2之后的时刻T＝t3，移动机器人100朝向与目的地15一致的局部目的地17，在最短路径18上行驶的状态。

在该情况下，智能部10通过判定由自身位置推定部9计算出的移动机器人100的当前的自身位置与由目的地设定部7设定的目的地15之间的距离是否为距离N以下，来判定移动机器人100是否已到达目的地15。

接着，对使用了多台移动机器人100的编队行驶进行说明。图6是表示本发明的实施方式的移动机器人100进行编队行驶时的示例的图。在此，以两台移动机器人101、102进行编队行驶的情况为例进行说明。

移动机器人101是被跟随的母机，移动机器人102是进行跟随的子机。首先，对图4所说明的局部目的地计算处理(步骤S2)进一步详细说明。图7是表示局部目的地计算处理的流程图。

在局部目的地计算处理中，首先，智能部10判断在测距传感器4的扫描范围内是否存在母机的移动机器人101(步骤S21)。

基于测距传感器4在其扫描范围内是否检测出附设于移动机器人101的背面的识别标记12，来判断在扫描范围内是否存在母机的移动机器人101。

图8示出测距传感器4在其扫描范围70内对识别标记12进行检测的示例。当附设于母机的移动机器人101的识别标记12存在于在子机的移动机器人102上设置的测距传感器4的扫描范围70内的情况下，由子机的移动机器人102的测距传感器4检测出母机101的识别标记12。

当在测距传感器4的扫描范围70内存在母机的移动机器人101的情况下(步骤S21中为“是”的情况)，智能部10判定识别标记12是否存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上(步骤S22)。

当判定为识别标记12存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上的情况下(步骤S22中为“是”的情况)，智能部10计算母机的移动机器人101与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点，将该交点设定为局部目的地17(步骤S23)，然后结束局部目的地计算处理。

当判定为识别标记12不存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上的情况下(步骤S22中为“否”的情况)，智能部10计算将母机的移动机器人101投影到上述行驶路径16上的点，并将该点设定为局部目的地17(步骤S24)，然后结束局部目的地计算处理。

当在测距传感器4的扫描范围70内未检测到识别标记12的情况下(步骤S21中为“否”的情况)，智能部10判定在测距传感器4的扫描范围70内是否存在具备识别标记12的母机以外的障碍物(步骤S25)。

图9中示出测距传感器4在其扫描范围70内对障碍物19进行检测的示例。当障碍物19存在于测距传感器4的扫描范围70内的情况下，由子机的移动机器人102的测距传感器4检测出障碍物19。

当判定为障碍物19存在于在子机的移动机器人102上设置的测距传感器4的扫描范围70内的情况下(步骤S25中为“是”的情况)，智能部10判定障碍物19是否存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上(步骤S26)。

当判定为障碍物19存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上的情况下(步骤S26中为“是”的情况)，智能部10计算障碍物19与上述行驶路径16的交点，将该交点设定为局部目的地17(步骤S27)，然后结束局部目的地计算处理。

将局部目的地17设定为障碍物19与行驶路径16的交点的理由是因为：当在行驶路径16上检测出障碍物19的情况下，该障碍物19很可能是人等移动的物体。例如，设想在编队行驶时，在行驶路径16上检测到以横穿行驶路径16的方式步行的人的情况。在该情况下，若母机的移动机器人101、和子机的移动机器人102分别要以绕过步行的人的方式行驶，则各移动机器人101、102的编队有可能会散乱。因此，当在行驶路径16上检测到障碍物19的情况下，智能部10暂且在行驶路径16上设定局部目的地17。在该情况下，若人从行驶路径16上移动至扫描范围70外，则各移动机器人101、102再次开始移动。

当在子机的移动机器人102的测距传感器4的扫描范围70内不存在障碍物19的情况下(步骤S25中为“否”的情况)，智能部10计算上述行驶路径16上的一定距离外的前方的位置，将该位置设定为局部目的地17(步骤S28)，然后结束局部目的地计算处理。

另外，当由测距传感器4检测出的障碍物19不存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上的情况下(步骤S26中为“否”的情况)，同样地，智能部10将局部目的地17设定为上述行驶路径16上的一定距离外的前方的位置(步骤S28)。但是，当智能部10判定出子机的移动机器人102在到达行驶路径16上的一定距离外的前方的位置之前会与障碍物19碰撞的情况下，移动机器人102以回避障碍物19的方式行驶至设定于一定距离外的前方的局部目的地17。

接着，对图7所示的步骤S23、S24、S27及S28的处理中的局部目的地17的计算方法进行说明。

图10是表示智能部10将母机的移动机器人101与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点设定为局部目的地17的示例的图。

在步骤S23中，如图10所示那样将子机的移动机器人102的行驶路径16与识别标记12相交的地方设定为局部目的地17。

图11～图13是表示智能部10将母机的移动机器人101投影到子机的移动机器人102的行驶路径16上的点设定为局部目的地17的示例的图。

在步骤S24中，如图11所示，计算母机的移动机器人101的位置(例如，识别标记12的中点)、与子机的移动机器人102的位置(例如，测距传感器4的中心位置)的距离，并描绘以该距离为半径、以测距传感器4的中心位置为中心的圆弧。然后，将该圆弧与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点设定为局部目的地17。

另外，也可以将从移动机器人100的位置向与移动机器人100的行进方向垂直的方向延伸的直线、与行驶路径16的交点设为局部目的地17。例如，如图12所示，可以考虑，描绘从子机的移动机器人102的角度观察时的、连结识别标记12的最左点和最右点的直线，将该直线与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点设为局部目的地17。

另外，如图13所示，也可以从识别标记12的中点向子机的移动机器人102的行驶路径16描绘垂线，将该垂线与上述行驶路径16的交点设为局部目的地17。

图14是表示在步骤S27中对局部目的地17进行计算的示例的图。在步骤S27中，如图14所示，将障碍物19与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点设定为局部目的地17。

在步骤S28中，如上所述，将从子机的移动机器人102的当前位置起在上述行驶路径16上前进一定的距离L后的位置，设定为局部目的地17。

接着，对具体的编队行驶的情形进行说明。图15是表示本发明的实施方式中的移动机器人100的编队行驶时的示例的图。

图15(a)表示在移动机器人101的行驶路径16上不存在障碍物19时的情形。对于母机的移动机器人101，由于在行驶路径16上不存在障碍物19，所以通过步骤S28中的处理来计算局部目的地17，并进行自主移动。

另一方面，对于子机的移动机器人102，由于在行驶路径16上检测出母机的移动机器人101的识别标记12，所以通过步骤S23中的处理来计算局部目的地17，并进行自主移动。

图15(b)表示在行驶路径16附近有障碍物19，而母机的移动机器人101暂且脱离行驶路径16的情况下的情形。

对于母机的移动机器人101，由于在行驶路径16上不存在障碍物19，所以以使局部目的地17位于行驶路径16上的方式，通过步骤S28中的处理来计算局部目的地17，并进行自主移动。

但是，当智能部10判定出若在行驶路径16上直接前进则会与障碍物19碰撞的情况下，为了避开与障碍物19的碰撞，从而到局部目的地17为止的最短路径18成为绕过障碍物19的路径。即，母机的移动机器人101的智能部10判定为进行障碍物19的回避动作。

另一方面，子机的移动机器人102，由于在测距传感器4的扫描范围70内检测出识别标记12，所以通过步骤S24中的处理来计算局部目的地17，并进行自主移动。也就是，子机的移动机器人102将母机的移动机器人101投影到行驶路径16上的点设定为局部目的地17，并进行自主移动。因此，子机的移动机器人102不会行驶至比将母机的移动机器人101投影到行驶路径16上的位置更靠前的位置。即，子机的移动机器人102不会赶超母机的移动机器人101。

若母机的移动机器人101在最短路径18前进，子机的移动机器人102在行驶路径16上进一步前进，则子机的移动机器人102的智能部10判定为移动机器人102会与障碍物19碰撞。在该情况下，与母机的移动机器人101同样地，子机的移动机器人102对避开与障碍物19的碰撞的最短路径18进行设定。

此外，若子机的移动机器人102在行驶路径16上前进，测距传感器4对障碍物19进行检测，则与母机的移动机器人101同样地，至局部目的地17位置的最短路径18成为绕过障碍物19的路径。即，子机的移动机器人102的智能部10也判定为进行障碍物19的回避动作。

图15(c)表示在行驶路径16上存在障碍物19时的情形。母机的移动机器人101，由于在行驶路径16上存在障碍物19，所以通过步骤S27中的处理来计算局部目的地17，并进行自主移动。

这时，母机的移动机器人101的当前位置与局部目的地17的距离小于一定距离M，所以移动机器人101暂时停止。

另一方面，子机的移动机器人102在行驶路径16上检测出母机的识别标记12，所以通过步骤S24中的处理来计算局部目的地17，并进行自主移动。

这时，母机的移动机器人101暂时停止，子机的移动机器人102的当前位置与局部目的地17之间的距离小于一定距离M，所以移动机器人102也暂时停止。

之后，在该障碍物19从行驶路径16离开的情况下，如图15(a)所示那样成为在行驶路径16上不存在障碍物19的状态，所以母机的移动机器人101通过步骤S28的处理来计算局部目的地17。

这时，局部目的地17与母机的移动机器人101的当前位置之间的距离成为一定距离M以上，所以母机的移动机器人101再次开始自主移动。

另一方面，由于母机的移动机器人101再次开始自主移动，从而子机的移动机器人102也因局部目的地17与子机的移动机器人102的位置的距离成为一定距离M以上而再次开始自主移动。

通过进行以上的处理，例如，即使在机场航站楼等在周围存在移动障碍物的环境下，也能够实现使多台移动机器人100在同一轨道上编队行驶时的、多台移动机器人100的跟随控制。

此外，在本发明的实施方式1中，作为辨别各移动机器人100的结构，对测距传感器4检测识别标记12从而智能部10识别移动机器人100的结构进行了说明，但不限于此。例如也可以构成为，测距传感器4检测移动机器人100的外形形状来获得形状数据，从而识别移动机器人100。

接着，对本发明的实施方式2进行说明。在实施方式2中的局部目的地计算处理中，基于由测距传感器4检测的检测物的位置信息以及各移动机器人101、102彼此共有的各移动机器人101、102的自身位置的信息，来判定在测距传感器4的扫描范围70内是否存在移动机器人101。在此，自身位置例如是指在将移动机器人101、102的行进方向设为前方的情况下的、各移动机器人101、102的背面中的左右方向的中心位置。

图17是表示本发明的实施方式2的控制部5的一例的框图。控制部5具备：地图部6、目的地设定部7、传感器数据获得部8、自身位置推定部9、智能部10、驱动轮控制部11、通信部21。

地图部6、目的地设定部7、传感器数据获得部8、自身位置推定部9、智能部10以及驱动轮控制部11与实施方式1相同。

通信部21是在多台移动机器人101、102进行编队行驶时，用于各移动机器人101、102彼此互发信息的通信装置。通信部21例如在彼此间互发自身位置的信息。

接着，对实施方式2的移动机器人101、102进行编队行驶时的局部目的地17的计算方法进行说明。在此，如图6所示，以两台移动机器人101、102进行编队行驶的情况为例进行说明。

移动机器人101是被跟随的母机，移动机器人102是进行跟随的子机。在母机的移动机器人101与子机的移动机器人102之间通过通信部21，来进行由自身位置推定部9推定出的自身位置的信息的互发，移动机器人101、102共有彼此的自身位置的信息。图18是表示局部目的地计算处理的流程图。

在局部目的地计算处理中，首先，智能部10判断在测距传感器4的扫描范围70内是否存在母机的移动机器人101(步骤S31)。

通过如以下的方式，来判定在扫描范围70内是否存在母机的移动机器人101。首先，智能部10计算各移动机器人101、102之间共有的移动机器人101的自身位置与移动机器人102的自身位置之间的距离。为了方便，将该距离称作推定距离。

接着，智能部10基于在测距传感器4的扫描范围30内由测距传感器4检测到的最近的检测物与测距传感器4之间的距离，来计算该检测物与移动机器人102的位置之间的距离。为了方便，将该距离称作检测距离。在此，移动机器人102的位置例如是指将移动机器人102的行进方向设为前方的情况下的、移动机器人102的背面中的左右方向的中心位置。

最后，智能部10判定推定距离与检测距离的差分是否为规定的阈值以下。在表示推定距离的值与表示检测距离的值的差分为规定的阈值以下的情况下、即表示推定距离的值与表示检测距离的值的差分较小或为零的情况下，判定为在扫描范围70内存在母机的移动机器人101。

通过进行这样的处理，来判定在测距传感器4的扫描范围70内是否存在母机的移动机器人101。

此外，也可以构成为，智能部10基于在各移动机器人101、102之间共有的移动机器人101的自身位置和移动机器人102的自身位置，来识别母机的移动机器人101。

图19表示移动机器人101的自身位置111与移动机器人102的自身位置112之间的距离即推定距离、与在扫描范围70内由测距传感器4检测到的最近的检测物与移动机器人102之间的距离即检测距离一致的示例。在母机的移动机器人101存在于在子机的移动机器人102上设置的测距传感器4的扫描范围70内，且由自身位置推定部9推定的自身位置111、112与实际的各移动机器人101、102的位置无偏差的情况下，检测到的母机的移动机器人101的位置与子机的移动机器人102的位置之间的距离、和移动机器人101的自身位置111与移动机器人102的自身位置112之间的距离是一致的。

在此，返回图18的说明。当在测距传感器4的扫描范围70内存在母机的移动机器人101的情况下(步骤S31中为“是”的情况)，智能部10判定移动机器人101的自身位置111是否存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上(步骤S32)。

当判定为移动机器人101的自身位置111存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上的情况下(步骤S32中为“是”的情况)，智能部10计算母机的移动机器人101与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点，将该交点设定为局部目的地17(步骤S33)，然后结束局部目的地计算处理。

当判定为移动机器人101的自身位置111不存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上的情况下(步骤S32中为“否”的情况)，智能部10计算将母机的移动机器人101投影到上述行驶路径16上的点，将该点设定为局部目的地17(步骤S34)，然后结束局部目的地计算处理。

当判定为母机的移动机器人101不存在于扫描范围70内的情况下(步骤S31中为“否”的情况)，智能部10判定在测距传感器4的扫描范围70内是否存在母机以外的障碍物19(步骤S35)。

当判定为在子机的移动机器人102上设置的测距传感器4的扫描范围70内存在障碍物19的情况下(步骤S35中为“是”的情况)，智能部10判定障碍物19是否存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上(步骤S36)。

当判定为障碍物19存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上的情况下(步骤S36中为“是”的情况)，智能部10计算障碍物19与上述行驶路径16的交点，将该交点设定为局部目的地17(步骤S37)，然后结束局部目的地计算处理。

当在子机的移动机器人102的测距传感器4的扫描范围70内不存在障碍物19的情况下(步骤S35中为“否”的情况)，智能部10计算上述行驶路径16上的一定距离外的前方的位置，将该位置设定为局部目的地17(步骤S38)，然后结束局部目的地计算处理。

另外，当由测距传感器4检测出的障碍物19不存在于子机的移动机器人102的行驶路径16上的情况下(步骤S36中为“否”的情况)，同样地，智能部10将局部目的地17设定为上述行驶路径16上的一定距离外的前方的位置(步骤S38)。但是，当智能部10判定出子机的移动机器人102在到达行驶路径16上的一定距离外的前方的位置之前会与障碍物19碰撞的情况下，移动机器人102以回避障碍物19的方式行驶至设定于一定距离外的前方的局部目的地17。

接着，对图18所示的步骤S33、S34、S37及S38的处理中的局部目的地17的计算方法进行说明。

图20是表示智能部10将母机的移动机器人101与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点设定为局部目的地17的示例的图。

在步骤S33中，如图20所示那样将子机的移动机器人102的行驶路径16与移动机器人101的自身位置111相交的地方设定为局部目的地17。

图21～图23是表示智能部10将母机的移动机器人101的自身位置111投影到子机的移动机器人102的行驶路径16上的点设定为局部目的地17的示例的图。

在步骤S34中，如图21所示，计算母机的移动机器人101的自身位置111、与子机的移动机器人102的例如测距传感器4的中心位置的距离，并描绘以该距离为半径、以测距传感器4的中心位置为中心的圆弧。然后，将该圆弧与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点设定为局部目的地17。

另外，也可以将从移动机器人100的位置向与移动机器人100的行进方向垂直的方向延伸的直线、与行驶路径16的交点设为局部目的地17。例如，如图22所示，可以考虑，描绘从子机的移动机器人102的角度观察时的、通过移动机器人101的自身位置111且沿着移动机器人101的背面的直线，将该直线与子机的移动机器人102的行驶路径16的交点设为局部目的地17。

另外，如图23所示，也可以从移动机器人101的自身位置111向子机的移动机器人102的行驶路径16描绘垂线，将该垂线与上述行驶路径16的交点设为局部目的地17。

如以上说明的那样，在实施方式2中的局部目的地计算处理中，基于由测距传感器4检测的检测物的位置信息以及各移动机器人101、102彼此共有的自身位置111、112的信息，来判定母机101是否存在于扫描范围70内。由此，与实施方式1同样地，即使当在移动机器人100的行驶路径16上存在障碍物19的情况下，也能够实现多台移动机器人100在同一轨道上的编队行驶。

在2017年8月7日提出的日本专利申请特愿2017-152523号中包含的说明书、附图以及摘要的公开内容全部引用于本申请。

工业实用性

本发明能够广泛利用于自主移动机器人、或自动驾驶的领域中。

附图标记说明

1：驱动轮

2：脚轮

3：移动机器人主体

4：测距传感器

5：控制部

6：地图部

7：目的地设定部

8：传感器数据获得部

9：自身位置推定部

10：智能部

11：驱动轮控制部

12：识别标记

15：目的地

16：行驶路径

17：局部目的地

18：最短路径

19：障碍物

20：被跟随的移动机器人

21：通信部

40：测距传感器

50：进行跟随的移动机器人

70：扫描范围

100：移动机器人

101：编队行驶时的移动机器人(母机)

102：编队行驶时的移动机器人(子机)

111：自身位置

112：自身位置

Claims (11)

1.一种移动体，其特征在于，包括：

地图部，其存储行驶路径信息；以及

智能部，其识别在周围存在的物体是否是应跟随的移动体，

所述智能部在所述物体是所述应跟随的移动体，且所述应跟随的移动体不存在于所述行驶路径信息所示的行驶路径上的情况下，将所述应跟随的移动体投影到所述行驶路径上的位置设定为临时的目的地。

2.如权利要求1所述的移动体，其特征在于，

所述智能部在判定出所述物体是障碍物，且在所述行驶路径信息所示的所述行驶路径上存在所述障碍物的情况下，将所述障碍物与所述行驶路径的交点设定为所述临时的目的地。

3.如权利要求1所述的移动体，其特征在于，

所述智能部在判定出所述物体是障碍物，且在所述行驶路径信息所示的行驶路径上不存在所述障碍物的情况下，所述智能部判定为进行所述障碍物的回避动作。

4.如权利要求1所述的移动体，其特征在于，

所述智能部将从所述应跟随的移动体的位置画至所述行驶路径的垂线、与所述行驶路径的交点设定为所述临时的目的地。

5.如权利要求1所述的移动体，其特征在于，

所述智能部将从所述应跟随的移动体的位置向与所述应跟随的移动体的行进方向垂直的方向延伸的直线、与所述行驶路径的交点设定为所述临时的目的地。

6.如权利要求1所述的移动体，其特征在于，

所述智能部将以所述移动体的规定的位置与所述应跟随的移动体之间的距离为半径且以所述规定的位置为中心的圆弧、与所述行驶路径的交点设定为所述临时的目的地。

7.如权利要求1～6中任意一项所述的移动体，其特征在于，

还具备检测所述物体的传感器。

8.如权利要求7所述的移动体，其特征在于，

所述传感器对在所述应跟随的移动体的背面所具备的识别标记进行检测，

所述智能部基于所述传感器检测到的所述识别标记，来识别所述应跟随的移动体。

9.如权利要求7所述的移动体，其特征在于，

所述传感器对所述物体的形状进行检测，

所述智能部基于所述传感器检测到的所述物体的形状，来识别所述应跟随的移动体。

10.如权利要求1～7中任意一项所述的移动体，其特征在于，

还具有通信部，该通信部接收所述应跟随的移动体的自身位置的信息，

所述智能部基于所述通信部接收到的所述自身位置的信息，来识别所述应跟随的移动体。

11.一种移动体的控制方法，包括：

识别在周围存在的物体是否是应跟随的移动体的步骤；以及

在所述物体是所述应跟随的移动体，且所述应跟随的移动体不存在于行驶路径信息所示的行驶路径上的情况下，将所述应跟随的移动体投影到所述行驶路径上的位置设定为临时的目的地的步骤。