CN110275519A - 位置推断系统、位置检测方法以及程序 - Google Patents

Abstract

本发明涉及位置推断系统、位置检测方法以及程序，抑制自身位置信息的精度的降低。本发明所涉及的位置推断系统(100)具有第一传感器，该第一传感器输出包含移动装置(10)移动时进行驱动的车轮的角速度数据的第一数据。另外，位置推断系统具有第二传感器，该第二传感器输出包含不依赖于车轮的角速度而检测出的移动装置(10)的位置数据或者移动装置(10)的姿势变化所涉及的数据的第二数据。位置推断系统具有自身位置推断部，该自身位置推断部通过根据车轮的角速度的值来设定第一数据的优先级，并基于所设定的优先级来进行第一数据和第二数据的整合，从而推断移动装置(10)的位置。

Description

位置推断系统、位置检测方法以及程序

技术领域

本发明涉及位置推断系统、位置检测方法以及程序。

背景技术

已知有在各种移动装置中推断移动装置的位置的技术。例如，对从多个传感器获取到的数据统一地进行处理的方法即传感器融合能够生成无法从单体的传感器获得的高精度的信息。

例如在日本特开2016－224680号公报中提出了一种利用传感器融合的技术。自身位置推断装置将使用第一自身位置和第二自身位置而计算出的加权平均值设为当前的步骤中的最终自身位置。推断移动装置的最终自身位置时所使用的权重系数成为异常产生概率的函数。根据异常产生概率计算式来计算异常产生概率。通过对移动装置进行学习移动而获取的学习数据进行机械学习来获取异常产生概率计算式。

然而，可认为具有车轮作为进行移动的单元的移动装置在车轮与设置面之间会产生滑动。若在车轮与设置面之间产生滑动，则检测车轮的驱动的传感器检测出的车轮的旋转量和移动装置的实际的移动量有时不一致。该情况下，若传感器融合利用车轮的旋转量，则自身位置推断装置的精度有可能降低。鉴于此，期望一种在利用检测出各驱动部的活动的数据的同时抑制自身位置信息的精度降低的技术。

发明内容

本发明是为了解决这样的课题而完成的，提供抑制自身位置信息的精度降低的位置推断系统等。

本发明所涉及的位置推断系统具有第一传感器，该第一传感器输出包含移动装置移动时进行驱动的车轮的角速度数据的第一数据。另外，位置推断系统具有第二传感器，该第二传感器输出包含不依赖于上述车轮的角速度而检测出的上述移动装置的位置数据或者上述移动装置的姿势变化所涉及的数据的第二数据。位置推断系统具有自身位置推断部，该自身位置推断部通过根据上述车轮的角速度的值来设定上述第一数据的优先级，并基于所设定的优先级进行上述第一数据和上述第二数据的整合，从而推断上述移动装置的位置。并且，位置推断系统具备输出与推断出的上述移动装置的位置相关的数据的数据输出部。

根据这样的结构，例如在驱动轮与地板面之间比较大地产生了滑动的情况下，位置推断系统能够将从该驱动轮获取的数据的优先级设定得比较低。

本发明所涉及的位置推断方法具有输出包含移动装置移动时进行驱动的车轮的角速度数据的第一数据的步骤。另外，位置推断方法具有输出包含不依赖于上述车轮的角速度而检测出的上述移动装置的位置数据或者上述移动装置的姿势变化所涉及的数据的第二数据的步骤。位置推断方法具有根据上述车轮的角速度的值来设定上述第一数据的优先级的步骤；以及基于所设定的优先级来进行上述第一数据和上述第二数据的整合，从而推断上述移动装置的位置的步骤。并且，位置推断方法具有输出与推断出的上述移动装置的位置相关的数据的步骤。

根据这样的结构，例如在驱动轮与地板面之间比较大地产生了滑动的情况下，位置推断方法能够将从该驱动轮获取的数据的优先级设定得比较低。

本发明所涉及的程序使计算机执行的方法具有输出包含移动装置移动时进行驱动的车轮的角速度数据的第一数据的步骤。另外，所述方法具有输出包含不依赖于上述车轮的角速度而检测出的上述移动装置的位置数据或者上述移动装置的姿势变化所涉及的数据的第二数据的步骤。并且，所述方法具有根据上述车轮的角速度的值来设定上述第一数据的优先级的步骤；以及通过基于所设定的优先级来进行上述第一数据和上述第二数据的整合，从而推断上述移动装置的位置的步骤。并且，所述方法具有输出与推断出的上述移动装置的位置相关的数据的步骤。

根据这样的结构，例如在驱动轮与地板面之间比较大地产生了滑动的情况下，所述程序使计算机执行的方法能够将从所述驱动轮获取的数据的优先级设定得比较低。

根据本发明，能够提供对自身位置信息的精度的降低进行抑制的位置推断系统等。

从以下给出的详细描述和附图将更全面地理解本公开的上述和其它目的、特征和优点，附图仅以说明的方式给出，因此不应被视为限制本公开。

附图说明

图1是表示实施方式所涉及的移动系统的简要结构的结构图。

图2是表示实施方式所涉及的移动系统的主要结构的硬件结构图。

图3是表示实施方式所涉及的全方位台车的主要结构的图。

图4是实施方式所涉及的位置推断系统的功能框图。

图5是实施方式所涉及的位置推断系统的流程图。

具体实施方式

为了明确说明，以下的记载以及附图被适当地进行省略以及简化。另外，作为进行各种处理的功能模块而在附图中记载的各要素在硬件方面能够由CPU(CentralProcessing Unit：中央处理器)、存储器、其它电路构成，在软件方面，通过加载到存储器的程序等来实现。因此，本领域技术人员可理解为这些功能模块能够通过仅硬件、仅软件，或者硬件和软件的组合以各种形式实现，并不限定于任何一个。因而，以下的说明中例示为电路的结构可以通过硬件或者软件的任一个或者其两方来实现，被表示为实现某个功能的电路的结构也能够表示为实施同样功能的软件的一部分。例如，记载为控制电路的结构也可以被记载为控制部。此外，在各附图中，对同一要素标注同一符号，根据需要而省略重复说明。

另外，上述的程序能够使用各种类型的非暂时的计算机可读介质来储存，并提供给计算机。非暂时的计算机可读介质包括各种类型的具有实体的记录介质。非暂时的计算机可读介质的例子包括磁记录介质(例如软盘、磁带、硬盘驱动器)、光磁记录介质(例如光磁盘)、CD－ROM(Read Only Memory)CD－R、CD－R/W、半导体存储器(例如，掩模ROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、闪存ROM、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器))。另外，程序也可以通过各种类型的暂时的计算机可读介质提供给计算机。暂时的计算机可读介质的例子包括电信号、光信号以及电磁波。暂时的计算机可读介质能够经由电线以及光纤等有线通信路径或者无线通信路径将程序提供给计算机。

＜实施方式＞

以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。此外，在图1中，给出了左手系的正交坐标系。在图1中，x轴以及y轴与地板面G平行。z轴与地板面G垂直。图1所示的正交坐标系和图2所示的正交坐标系示出了相同的方向。

图1是表示实施方式所涉及的移动系统的简要结构的结构图。图1所示的移动系统1具有移动装置10以及操作装置90作为结构。

操作装置90是具有用于操作移动装置10的功能的装置。操作装置90例如是平板终端、智能手机、个人计算机等。操作装置90与移动装置10以能够进行通信的方式连接，从移动装置10接受各种信息。另外，操作装置90具有用于向使用者通知移动装置10的状态的显示部、用于使用者指示移动装置10的动作的输入部、以及用于与移动装置10之间进行信息的收发的通信控制部等。

移动装置10与操作装置90以能够进行通信的方式连接，并接受操作装置90的指示而在地板面G上移动。

移动装置10具有台车11以及主体部12作为主要的结构。台车11与地板面G接触并支承主体部12。主体部12具有图像传感器13、机器人手臂14、陀螺仪传感器15、激光测距传感器16以及控制装置17。以下，对各结构详细进行说明。

台车11是具有在地板面G上移动的功能、以及使移动装置10的姿势变化的功能的全方位台车。全方位台车也可以被称为全方向台车、全方位移动台车或者全方向移动台车。台车11具有驱动轮111L、驱动轮111R、转弯轴112以及框架113作为主要的结构。台车11构成为能够使主体部12向任意的方向移动。即，台车11具有的驱动轮111L、驱动轮111R以及转弯轴112构成为独立地进行驱动。

驱动轮111L以及驱动轮111R是与地板面G接触的车轮。驱动轮111L以及驱动轮111R在同轴上分开配置，并被设置为能够分别独立地驱动。驱动轮111L以及驱动轮111R分别具有用于使车轮旋转的促动器。因此，当驱动轮111L以及驱动轮111R在相同的方向同步旋转时，台车11前进。另外，当驱动轮111L和驱动轮111R的转速或者旋转方向产生差时，台车11根据该差一边转弯一边行进，或不移动而仅进行转弯。驱动轮111L和驱动轮111R由框架113支承。此外，台车11具有未图示的非驱动轮。非驱动轮将台车11支承于地板面G并且从动于驱动轮111L以及驱动轮111R。

转弯轴112具有使移动装置10转弯的功能。转弯轴112被设置在框架113，具有沿着与地板面G垂直的z轴方向的旋转轴。另外，转弯轴112具有用于使转弯轴112旋转的促动器。因此，当转弯轴112旋转时，移动装置10沿着转弯轴112使姿势变化。

驱动轮111L、驱动轮111R以及转弯轴112分别具有用于检测轴的旋转的旋转传感器。通过旋转传感器检测轴的旋转，能够获知轴的角速度。旋转传感器也可以具有基于检测出的数据来计算角速度的功能。旋转传感器例如是光学式或磁式的旋转编码器。旋转传感器分别与控制装置17连接，将检测出的值供给到控制装置17。

图像传感器13拍摄包括主体部所具有的机器人手臂14的图像。图像传感器13拍摄到的图像的数据被利用于识别移动装置10的周围的物体。另外，图像传感器13拍摄到的图像的数据被利用于机器人手臂14的控制。

机器人手臂14是被设置在主体部12的多关节臂。机器人手臂14从主体部12延伸，在前端部具有机器人手部140。机器人手臂14以及机器人手部140在每个关节部具有促动器，能够按照从操作装置90接受到的指示来进行抓取物体或松开物体的动作。

陀螺仪传感器15检测移动装置10的移动、姿势的变化。陀螺仪传感器15例如检测正交的3轴坐标的各轴方向的加速度、和绕每个轴的角速度。

激光测距传感器16通过照射激光并检测所照射的激光的反射光来检测周围的物体的距离。

控制装置17从各结构接受信息，对接受到的信息进行处理，并基于处理结果适当地对各结构发送指示。控制装置17由安装有多个半导体等的基板构成。例如，控制装置17接受来自操作装置90的指示，并基于接受到的指示使移动装置10的各结构动作。

控制装置17可基于从图像传感器13、激光测距传感器16接受到的信息等来生成周边地图信息。另外，控制装置17从图像传感器13、陀螺仪传感器15、激光测距传感器16以及台车11所具有的旋转传感器接受与移动装置10的移动相关的信息、与姿势变化相关的信息，并利用接受到的信息来推断移动装置10的位置。

移动装置10被操作装置90指示为向目的地移动，可基于接受到的指示进行自主移动。该情况下，控制装置17将所生成的周边地图信息和推断出的移动装置10的位置合成，生成避开障碍物等而向目的地移动的移动路线。若生成移动路线，则控制装置17按照所生成的移动路线使台车11移动。控制装置17一边使台车11移动一边基于从各传感器接受的信息来依次更新移动装置10的位置的推断。

接下来，参照图2，对作为移动系统1的主要的硬件构成的、与移动装置10的移动相关的结构以及检测移动装置10的位置的系统的结构进行说明。图2是表示实施方式所涉及的移动系统的主要结构的硬件结构图。

操作装置90例如周期性地生成用于移动装置10从当前位置向目标位置移动的速度指令所涉及的速度(Vx、Vy、θs)。此处，Vx表示x轴方向的速度，Vy表示y轴方向的速度。因此，将Vx和Vy合成所得的速度表示并进速度。另外，θs表示主体部12的转弯的角速度。操作装置90将所生成的速度指令发送给控制装置17。

控制装置17具有处理器171、存储器172以及I/F173(I/F＝Interface)。处理器171是具有CPU作为主要结构的控制电路。处理器171经由I/F173与控制装置17的外部进行信号的收发。另外，处理器171与存储器172连接，适当地使存储器172存储信号，或读出存储器172所存储的信号。存储器172例如是闪存、DRAM(Dynamic Random Access Memory：动态随机存取存储器)、SSD(Solid State Drive：固态硬盘)等易失性或者非易失性的存储装置。

控制装置17基于从操作装置90接受到的速度指令来生成用于对驱动轮111L、驱动轮111R以及转弯轴112进行驱动的信号。即，控制装置17基于接受到的速度指令来生成用于进行各促动器的旋转控制的角速度(ωL、ωR、ωs)。

此处，参照图3，对控制装置17为了控制各促动器的旋转控制而生成的信号进行说明。图3是表示实施方式所涉及的全方位台车的主要结构的图。图3将台车11投影到xy平面来示意性地示出主要结构。为了容易理解，图3所示的xyz左手系正交坐标的z轴与转弯轴的中心一致。

车轮促动器110L与驱动轮111L连接，使驱动轮111L旋转。旋转传感器114L检测驱动轮111L的旋转。同样，车轮促动器110R与驱动轮111R连接，使驱动轮111R旋转。旋转传感器114R检测驱动轮111R的旋转。另外，转弯促动器110S与转弯轴112连接，使转弯轴112旋转。旋转传感器114S检测转弯轴112的旋转。

驱动轮111L以及驱动轮111R所具有的车轮的半径均为半径r。另外，驱动轮111L以及驱动轮111R被配置在车轴111A上。驱动轮111L的中心与驱动轮111R的中心的距离为W。转弯轴112被设置在台车11的大致中心且与z轴平行。从转弯轴112的中心到车轴111A的距离为s。

在这样的结构中，操作装置90生成的速度指令所包含的速度(Vx、Vy、θs)和各驱动轮以及转弯轴112的旋转动作所涉及的角速度(ωL、ωR、ωs)的关系如以下所示的式(1)以及式(2)那样。

【数1】

【数2】

此处，J表示雅可比，J^－1表示J的逆矩阵。

返回到图2继续说明。控制装置17按照上述的式(1)以及式(2)，根据从操作装置90接受到的速度指令所涉及的速度(Vx、Vy、θs)来生成各驱动轮以及转弯轴112的角速度(ωL、ωR、ωs)。控制装置17将所生成的角速度ωL发送至车轮促动器110L，将角速度ωR发送至车轮促动器110L，将角速度ωs发送至转弯促动器110S。从控制装置17接受到与角速度相关的信号的车轮促动器110L进行动作，以使所连接的驱动轮111L以角速度ωL旋转。同样，从控制装置17接受到与角速度相关的信号的车轮促动器110R进行动作，以使驱动轮111R以角速度ωR旋转。同样，转弯促动器110S进行动作，以使转弯轴112以角速度ωs旋转。

接下来，对移动系统1所具有的位置推断系统进行说明。位置推断系统100是基于从各种传感器获取到的数据来检测移动装置10的位置的系统。

位置推断系统100具有对移动装置10所具有的台车11的车轮的角速度进行检测的传感器、和不依赖于台车11的车轮的角速度地检测移动装置10的位置或者姿势变化所涉及的数据的传感器。另外，位置推断系统100具有运算部，该运算部基于从所述传感器获取到的数据来推断移动装置10的位置。另外，运算部具有根据台车11所具有的车轮的角速度的值来设定从所述传感器获取到的数据的优先级的功能。

此处，优先级是指通过对从多个传感器获取到的多个数据进行整合来推断移动装置10的位置的情况下的进行加权的优先的程度。换句话说，在从某个传感器获取到的数据的优先级低的情况下，将加权设定得小，以使从该传感器获取到的数据的贡献度变得比较小。或者，在该情况下，不采用从所述传感器获取到的数据地推断移动装置10的位置。另一方面，在从某个传感器获取到的数据的优先级高的情况下，将加权设定得大，以使从该传感器获取到的数据的贡献度变得比较大。即，根据所述传感器输出的数据的可靠性比较低的情况和比较高的情况来变化设定优先级，并基于所设定的优先级来推断移动装置10的位置。

例如，台车11所具有的驱动轮111L以及驱动轮111R利用摩擦而在地板面G上移动。该情况下，在摩擦系数低的情况下，驱动轮与地板面G之间会产生滑动。在驱动轮与地板面G之间产生滑动的情况下，车轮促动器所驱动的驱动轮的旋转量和驱动轮实际移动了的移动量不一致。因此，在驱动轮与地板面G之间比较大地产生了滑动的情况下，将从旋转传感器获取的数据的优先级设定得比较低。这样，通过采用设定优先级的结构，能够抑制对移动装置10的位置进行推断的运算的精度降低。

以下，更详细地对位置推断系统100进行说明。位置推断系统100具有图像传感器13、陀螺仪传感器15、激光测距传感器16、旋转传感器114L、旋转传感器114R以及旋转传感器114S。另外，位置推断系统100具有控制装置17。各传感器检测到的数据被供给到控制装置17。控制装置17对从各传感器接受到的数据进行整合，推断移动装置10的位置。另外，控制装置17将与推断出的移动装置10的位置相关的数据输出至操作装置90。

接下来，参照图4，进一步对位置推断系统100的功能进行说明。实施方式所涉及的位置推断系统100具有基于从多个传感器接受到的数据来推断移动装置10的位置并将与推断出的位置有关的数据输出至路径运算部186的功能。

图4是实施方式所涉及的位置推断系统的功能框图。位置推断系统100具有车轮里程(wheel odometry)运算部181、激光里程运算部182、陀螺仪里程运算部183以及视觉里程运算部184。另外，位置推断系统100具有自身位置推断部185。

车轮里程运算部181从旋转传感器114L、旋转传感器114R以及旋转传感器114S接受角速度数据Dwh。角速度数据Dwh包含旋转传感器114L检测到的角速度ωL、旋转传感器114R检测到的角速度ωR以及旋转传感器114S检测到的角速度ωs。车轮里程运算部181基于接受到的角速度数据Dwh并根据式(1)以及式(2)来对x轴方向的速度Vx、y轴方向的速度Vy以及绕转弯轴112的角速度θs进行运算。车轮里程运算部181将作为运算结果的移动数据Dwo供给至自身位置推断部185。

另外，车轮里程运算部181将与角速度ωL、角速度ωR或者角速度ωs相关的参照数据Dwp也供给至自身位置推断部185。参照数据Dwp包含与角速度ωL以及角速度ωR相关的数据。另外，参照数据Dwp也可以包含与角速度ωs相关的数据。位置推断系统100为了在自身位置推断部185进行的运算中设定优先级而利用参照数据Dwp。

激光里程运算部182从激光测距传感器16接受测距数据Dds，并基于接受到的测距数据Dds来对移动装置10与移动装置10的周围存在的物体的相对的位置变化进行运算。激光里程运算部182将运算结果供给至自身位置推断部185。

陀螺仪里程运算部183从陀螺仪传感器15接受加速度数据Dac，并基于接受到的加速度数据Dac来对移动装置10的移动量以及姿势变化量进行运算。陀螺仪里程运算部183将运算结果供给至自身位置推断部185。

视觉里程运算部184从图像传感器13接受图像数据Dvs，并基于接受到的图像数据Dvs来对移动装置10与移动装置10的周围存在的物体的相对的位置变化以及姿势变化进行运算。视觉里程运算部184将运算结果供给至自身位置推断部185。

自身位置推断部185从上述的各运算部接受运算结果，对接受到的运算结果进行整合，推断移动装置10的位置。自身位置推断部185在对接受到的运算结果进行整合时，利用从车轮里程运算部181接受到的角速度数据Dwh。即，自身位置推断部185根据角速度ωL的值、角速度ωR的值来设定从车轮里程运算部181接受到的数据的优先级。而且，自身位置推断部185基于所设定的优先级来进行从各运算部接受到的数据的整合。

自身位置推断部185进行的运算例如可以是对从多个传感器获取到的值乘以预先设定的比例的系数的运算。所述运算的一个例子是利用卡尔曼滤波的运算。通过对从多个传感器获取到的数据利用卡尔曼滤波，能够以高的精度推断移动装置10的位置。另外，自身位置推断部185进行的运算也可以是进行从多个传感器获取到的数据的选择的运算。该情况下，自身位置推断部185适当地获取来自可信赖的传感器的数据，来推断移动装置10的位置。另外，自身位置推断部185进行的运算也可以是将上述的运算组合了的运算。

以下，列举几个例子，对自身位置推断部185设定的优先级进行说明。首先，对第一例进行说明。在第一例中，参照数据Dwp包含角速度ωL以及角速度ωR的值。自身位置推断部185对参照数据Dwp和预先设定的阈值进行比较。在角速度ωL或者角速度ωR的至少一方的值大于预先设定的阈值的情况下，自身位置推断部185如下那样设定优先级。即，与角速度ωL以及角速度ωR的值的任何一个都小于预先设定的阈值的情况相比，自身位置推断部185将基于角速度数据Dwh计算出的移动数据Dwo的优先级设定得低。

接下来，对第二例进行说明。在第二例中，参照数据Dwp包含角速度ωL或者角速度ωR的值。自身位置推断部185接受参照数据Dwp，并在角速度ωL或者角速度ωR的至少一方的值大于预先设定的阈值的情况下，不包含基于角速度数据Dwh计算出的移动数据Dwo地进行数据的整合。

接下来，对第三例进行说明。在第三例中，参照数据Dwp包含角速度ωL、角速度ωR以及角速度ωs的值。自身位置推断部185接受参照数据Dwp，并对角速度ωL的值以及角速度ωR的值、与角速度ωs的值进行比较。例如，自身位置推断部185计算角速度ωL的值与角速度ωs的值的差。或者，自身位置推断部185将角速度ωL的值除以角速度ωs的值。而且，这样比较的结果存在角速度ωL或者角速度ωR的至少一方的值与角速度ωs的值的比例高于预先设定的阈值的情况。在该情况下，与角速度ωL以及角速度ωR的值的任何一个与角速度ωs的值的比例都低于预先设定的阈值的情况相比，自身位置推断部185将基于角速度数据Dwh计算出的移动数据Dwo的优先级设定得低。

接下来，对第四例进行说明。在第四例中，参照数据Dwp包含角速度ωL、角速度ωR以及角速度ωs的值。自身位置推断部185接受参照数据Dwp，并对角速度ωL的值以及角速度ωR的值与角速度ωs的值进行比较。例如，自身位置推断部185计算角速度ωL的值与角速度ωs的值的差。或者，自身位置推断部185将角速度ωL的值除以角速度ωs的值。而且，在这样比较的结果是角速度ωL或者角速度ωR的至少一方的值与角速度ωs的值的比例高于预先设定的阈值的情况下，自身位置推断部185不包含基于角速度数据Dwh计算出的移动数据Dwo地进行数据的整合。

此外，图4中说明的位置推断系统100的功能可包含于控制装置17。然而，图4中所说明的位置推断系统100的功能的一部分或者全部也可以包含在操作装置90中。即，移动装置10可将从各传感器获取到的数据发送至操作装置90。而且，操作装置90对从移动装置10接受到的数据进行运算，可推断移动装置10的位置。

接下来，参照图5，对位置推断系统100的处理进行说明。图5是实施方式所涉及的位置推断系统的流程图。图5所示的流程图示出了图4所示的自身位置推断部185的处理。

首先，自身位置推断部185从各里程运算部获取里程数据(步骤S10)。即，在图4的例子中，自身位置推断部185从车轮里程运算部181获取移动数据Dwo以及参照数据Dwp。另外，自身位置推断部185从激光里程运算部182、陀螺仪里程运算部183以及视觉里程运算部184获取里程数据。

接下来，自身位置推断部185根据参照数据Dwp来设定移动数据Dwo的优先级(步骤S11)。设定移动数据Dwo的优先级的处理如参照图4所说明那样。

接下来，自身位置推断部185执行整合里程数据的运算(步骤S12)。在进行该运算时，自身位置推断部185基于在步骤S11中设定的移动数据Dwo的优先级来进行处理。

接下来，自身位置推断部185将通过里程数据的整合运算计算出的位置推断数据输出至路径运算部186(步骤S13)。

根据这样的结构，位置推断系统例如在驱动轮与地板面之间比较大地产生了滑动的情况下，能够将从该驱动轮获取的数据的优先级设定得比较低。因而，根据本实施方式，能够提供对自身位置信息的精度的降低进行抑制的位置推断系统等。

此外，本发明并不限于上述实施方式，能够在不脱离主旨的范围中适当地进行变更。例如，移动装置10无需具有图像传感器13、陀螺仪传感器15、激光测距传感器16的全部。即，移动装置10可以具有图像传感器13、陀螺仪传感器15、激光测距传感器16中的任一个。

另外，移动装置10也可以具有毫米波雷达等不依赖于车轮的角速度来检测移动装置10的位置或者移动装置10的姿势变化的传感器，来代替图像传感器13、陀螺仪传感器15、激光测距传感器16。

另外，台车11只要在地板面G具有驱动轮即可，可以不是上述的结构。台车11可以是全方位台车，也可以不是全方位台车。

从如此描述的公开内容显而易见的是，本公开的实施例可以以多种方式进行变化。不应将这些变化视为脱离本公开的精神和范围，并且对于本领域技术人员显而易见的所有这些修改旨在包括在技术方案的范围内。

Claims (11)

1.一种位置推断系统，其中，具备：

第一传感器，输出包含移动装置移动时进行驱动的车轮的角速度数据的第一数据；

第二传感器，输出包含不依赖于上述车轮的角速度而检测出的上述移动装置的位置数据或者上述移动装置的姿势变化所涉及的数据的第二数据；

自身位置推断部，通过根据上述车轮的角速度的值来设定上述第一数据的优先级，并基于所设定的优先级进行上述第一数据和上述第二数据的整合，从而推断上述移动装置的位置；以及

数据输出部，输出与推断出的上述移动装置的位置相关的数据。

2.根据权利要求1所述的位置推断系统，其中，

在上述第一数据所包含的上述车轮的角速度的值大于预先设定的阈值的情况下，与上述车轮的角速度的值小于预先设定的阈值的情况相比，上述自身位置推断部将上述第一数据的优先级设定得低。

3.根据权利要求1所述的位置推断系统，其中，

在上述第一数据所包含的上述车轮的角速度的值大于预先设定的阈值的情况下，上述自身位置推断部不包含上述第一数据地进行上述整合。

4.根据权利要求1所述的位置推断系统，其中，

上述移动装置具有在使上述移动装置的姿势变化时进行旋转的转弯轴，

上述第一数据还包含上述转弯轴的角速度数据，

上述自身位置推断部将上述第一数据所包含的上述车轮的角速度的值和上述转弯轴的角速度的值进行比较，并在上述车轮的角速度的值的比例高于预先设定的阈值的情况下，与上述车轮的角速度的值的比例低于预先设定的阈值的情况相比，将上述第一数据的优先级设定得低。

5.根据权利要求1所述的位置推断系统，其中，

上述移动装置具有在使上述移动装置的姿势变化时进行旋转的转弯轴，

上述第一数据还包含上述转弯轴的角速度数据，

上述自身位置推断部将上述第一数据所包含的上述车轮的角速度的值和上述转弯轴的角速度的值进行比较，并在上述车轮的角速度的值的比例高于预先设定的阈值的情况下，不包含上述第一数据地进行上述整合。

6.根据权利要求4或者5所述的位置推断系统，其中，

上述移动装置包括全方位台车，

上述全方位台车包括上述车轮以及上述转弯轴。

7.根据权利要求1～6中任意一项所述的位置推断系统，其中，

上述第一数据是与上述移动装置的车轮里程相关的数据。

8.根据权利要求1～7中任意一项所述的位置推断系统，其中，

上述自身位置推断部通过卡尔曼滤波对上述第一数据和上述第二数据进行整合。

9.根据权利要求1～8中任意一项所述的位置推断系统，其中，

上述车轮是分别独立地旋转的多个车轮，上述第一数据分别包含多个上述车轮的角速度。

10.一种位置检测方法，其中，具备：

输出包含移动装置移动时进行驱动的车轮的角速度数据的第一数据的步骤；

输出包含不依赖于上述车轮的角速度而检测出的上述移动装置的位置数据或者上述移动装置的姿势变化所涉及的数据的第二数据的步骤；

根据上述车轮的角速度的值来设定上述第一数据的优先级的步骤；

通过基于所设定的优先级来进行上述第一数据和上述第二数据的整合，从而推断上述移动装置的位置的步骤；以及

输出与推断出的上述移动装置的位置相关的数据的步骤。

11.一种计算机存储介质，其中，存储有使计算机执行位置检测方法的程序，所述位置检测方法具备：

输出包含移动装置移动时进行驱动的车轮的角速度数据的第一数据的步骤；

输出包含不依赖于上述车轮的角速度而检测出的上述移动装置的位置数据或者上述移动装置的姿势变化所涉及的数据的第二数据的步骤；

根据上述车轮的角速度的值来设定上述第一数据的优先级的步骤；

通过基于所设定的优先级来进行上述第一数据和上述第二数据的整合，从而推断上述移动装置的位置的步骤；以及

输出与推断出的上述移动装置的位置相关的数据的步骤。