JP2005157689A - 自律移動車両 - Google Patents

Abstract

【課題】自律移動車両において、簡単な構成により進行方向にある障害物や床面の形状を確実に検出することを可能とする。
【解決手段】自律移動車両１は、記憶した地図情報に基づいて自律的に移動する車両であって、進行方向の斜め下方に向けて車両前面に取付けられた２次元スキャン型測距センサ２と、進行方向に向けて車両前面に取付けられた２次元スキャン型距離センサ３と、車両本体の車輪の回転数から移動量を計測する移動量計測手段４とを備え、センサ３で取得した情報にセンサ２で取得した情報を重ね合わせて地図情報を作成し、障害物を検出して回避を行いつつ移動する。高価な３次元スキャン型距離センサを用いることなく、２次元スキャン型のセンサ２、３を組み合わせることにより両センサの利点を生かして障害物や床面の起伏を効率的かつ確実に検出できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、自律移動車両に関する。

従来、工場や病院、一般建物などの屋内を障害物を回避しながら自律的に移動して運搬、配達、警備、掃除などの作業を行う自律移動車両が知られれている。このような自律移動車両において、走行経路における障害物を検知して回避するため、搭載した距離検知センサを用いて床面から所定高さの水平面内をスキャンする方法が一般的に行われている。また、移動車両の上部に鉛直方向の回転軸を有する回転台を設け、回転台に距離検知センサをセンサの検知方向が水平面より下方に傾斜するよう取付け、回転台を回転しながら走行してセンサにより障害物を３次元的に検知する自律移動車両が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開平１−２９３４１０号公報

しかしながら、上述したような距離検知センサで水平面内をスキャンする方法では、上部が迫り出しているような構造の障害物や、スキャンしている高さに満たない障害物を検出できないという問題がある。また、特許文献１に示すような距離検知センサを水平面より下方に傾斜するように取付けて回転してスキャンする方法では、水平面をスキャンする方法に比べて遠くにある障害物を検知できないという問題がある。

本発明は、上記課題を解消するものであって、簡単な構成により進行方向にある障害物や床面の形状を確実に検出できる自律移動車両を提供することを目的とする。

上記課題を達成するために、請求項１の発明は、記憶した地図情報に基づいて自律的に移動する自律移動車両であって、車両本体前面に設置され、進行方向の斜め下方に向けて取付けられた２次元スキャン型測距センサ（以下、下方センサと略す）と、車両本体前面に設置され、進行方向に向けて取付けられた２次元スキャン型距離センサ（以下、前方センサと略す）と、車両本体の車輪の回転数から移動量を計測する移動量計測手段と、を備え、前記前方センサで取得した情報に前記下方センサで取得した情報を重ね合わせ、地図情報を作成する自律移動車両である。

請求項２の発明は、請求項１に記載の自律移動車両において、前記下方センサで取得した計測点の３次元情報を進行方向の座標を除いた２次元情報として記憶し、前回スキャン時の２次元情報と比較することで、床面の起伏を認識するものである。

請求項３の発明は、請求項１に記載の自律移動車両において、前記下方センサで取得した計測点の３次元情報を進行方向の座標を除いた２次元情報として記憶し、前回スキャン時の２次元情報と比較することで、進行方向に存在する障害物の形状を認識するものである。

請求項４の発明は、請求項３に記載の自律移動車両において、前記下方センサで取得した計測点の高さのヒストグラムを作成し、これと前回スキャン時に作成したヒストグラムとを比較することにより、床面の起伏を認識するものである。

請求項５の発明は、請求項３に記載の自律移動車両において、前記下方センサで取得した計測点の高さのヒストグラムを作成し、これと前回スキャン時に作成したヒストグラムとを比較することにより、進行方向に存在する障害物の形状を認識するものである。

請求項６の発明は、請求項４又は請求項５に記載の自律移動車両において、進行方向に存在する床面及び障害物を同時に認識するものである。

請求項７の発明は、請求項５又は請求項６に記載の自律移動車両において、前記比較の結果ヒストグラムに変化があった場合、３次元情報を参照して障害物の位置を特定するものである。

請求項８の発明は、請求項１に記載の自律移動車両において、走行中に下方センサから情報を取得できなかった場合、停車後、下方センサの設置位置及び／又は設置方向を変えて再度情報を取得するものである。

請求項９の発明は、請求項８に記載の自律移動車両において、前記下方センサのスキャン角度を一定に保ち、該下方センサの設置位置を任意の高さに変更できるものである。

請求項１０の発明は、請求項８に記載の自律移動車両において、前記下方センサのスキャン角度を任意に変更できるものである。

請求項１の発明によれば、高価な３次元スキャン型距離センサを用いることなく、２次元スキャン型の下方センサと前方センサとを組み合わせることにより両センサの利点を生かして障害物や床面の起伏を検出でき、高さ情報も反映した環境情報が得られるので、自律移動車両は地図情報の作製・更新と障害物の回避を効率的に行いながら移動できる。

請求項２及び請求項３の発明によれば、下方センサを用いて取得した地形や障害物の情報を２次元情報として記憶するので記憶容量を小さくでき、また、前回スキャン時の情報と比較するので前方センサで検出できないような床面の起伏や低い障害物を検出できる。

請求項４及び請求項５の発明によれば、複数の計測点データをグループ化して度数として表現するので、地形認識のための記憶容量を減らすことができ、また、計算量を大幅に減らして高速処理、又は高速処理のための計算資源（高速マイクロコンピュータやコプロセッサ）へのコストを削減できる。また、自律移動車両は、前方にある坂の勾配や段差量、障害物の高さや幅を検出し、それらに対して通行可能であるか、障害物をそのまま乗り越えるか、回避すべきかなどの判断を事前に行い、効率的な自律移動を実現できる。

請求項６の発明によれば、上り坂の始まる位置に障害物が存在するような複雑な地形であっても、坂の起伏や障害物の形状を認識して、自律移動車両が移動できる。

請求項７の発明によれば、ヒストグラムの変化時に３次元情報を参照するので、通常の状態では計算量を減らすことができ、またヒストグラム変化時には検出精度を高めて障害物を検出するので、自律移動車両の効率的な移動が実現される。

請求項８乃至請求項１０の発明によれば、下方センサの前を人が横切る場合などのように連続して地形データが取得できないときに、自律移動車両が停止するまでの制動距離との関係で取得できなかった手前側の地形データを、その場で再取得することができる。すなわち、車両をバックさせる必要がなく、従ってバックするための背面センサを設置する必要がない。また、下方センサの高さだけ変更する場合は、取得データの座標変換処理において、高さ位置だけ修正すればよく、計算量が少なくて済む。

以下、本発明の一実施形態に係る自律移動車両について、図面を参照して説明する。図１（ａ）（ｂ）は、自律移動車両１の外観及びブロック構成を示す。自律移動車両１は、記憶した地図情報に基づいて自律的に移動する車両であり、車両本体１１の前面上部に進行方向（図の右方向）の斜め下方に向けて取付けられた２次元スキャン型測距センサ（以下、下方センサと略す）２と、車両本体１１の前面下部に進行方向に向けて取付けられた２次元スキャン型距離センサ（以下、前方センサと略す）３と、車両本体１１の車輪４１の回転数から移動量を計測する、例えばエンコーダからなる移動量計測手段４と、制御部１０とを備えている。

下方センサ２は、床面６に向かう方向に対し角度θをなす前方斜め下方に向けて取付けられている。下方センサ２は、例えばレーザレンジファインダであり、そのレーザ光線２１が、進行方向に対して左右に傾いていない、角度θで定まる平面（スキャン平面）内において、センサ取付位置を中心にして扇状にスキャンされる。また、前方センサ３は、床面６に平行に取付けられた、例えばレーザレンジファインダであり、そのレーザ光線３１が、床面６と平行な面内において、センサ取付位置を中心にして扇状にスキャンされる。そこで、前方センサ３は、障害物６１のような低い障害物は検出できないが、高い障害物６２のような遠方の障害物を検出できる。

また、下方センサ２は、車両本体１１から一定の距離内にある障害物しか検出できないが、床面６の起伏や低い障害物６１のような、前方センサ３で検出できない床面形状や障害物を検出できる。なお、各センサからレーザ光線２１，３１の反射点までの距離が、計測される距離であり、反射点の位置が計測される計測点の位置である。

制御部１０は、走行環境に関する地図情報を記憶しており、また、下方センサ２及び前方センサ３による距離検出データ、及び前記移動量計測手段４からのデータの演算・記憶処理を行い、自律移動車両１の走行制御を行う。制御部１０の処理として、前方センサ３で取得した情報に下方センサ２で取得した情報を重ね合わせて、新たな地図情報の作成と更新の処理が行われる。

上述のように、自律移動車両１は、高価な３次元スキャン型距離センサを用いることなく、２次元スキャン型の下方センサ２と前方センサ３とを組み合わせることにより両センサの利点を生かして障害物や床面の起伏を検出し、高さ情報も反映した環境情報を得て地図情報の作製・更新と障害物の回避を効率的に行いながら、更新された地図情報に基づいて障害物を回避して自律的に移動することができる。以下において、自律移動車両１の走行路における坂・溝などの床面の起伏、階段、障害物などの形状の認識と地図情報の作成について説明する。

まず、図１乃至図４を参照して、走行路脇にある壁の一部分が収納スペースとして活用されていて、床から数十ｃｍの高さまでが空間となっているような場所を通過する際の地図情報（地形図）の作成方法を説明する。このような状況として、例えば図２（ａ）（ｂ）に示すように、自律移動車両１が両側の壁（障害物６３）の間を移動しているとき、進行方向（図の右方向、ｘ座標方向）の左側の壁に凹部（障害物６４）が存在する特殊な形状となっている場合を想定する。

座標軸ｘｙｚは、進行方向にｘ軸、進行方向左方にｙ軸、上方にｚ軸が設定され、座標原点Ｏは、下方センサ２と前方センサ３の真下の床面６に設定されている。前方センサ３による高さの低い水平方向スキャンでは、凹部の奥の壁が検出される。前方センサ３による走行路左側の各計測点３２の水平面（ｘｙ平面）内分布は、図４（ａ）に示すようになる。計測点３２の一部が、凹部の壁６４の位置に検出されているので、壁６３に検出される計測点３２よりもｙ座標が大きく、従って、通路幅（ｙ軸方向）が大きくなったように認識される。

一方、下方センサ２では、図３（ａ）（ｂ）に示すように、車両上部から斜め下方にスキャンするため、図４（ｂ）に示すように、壁６３に沿った計測点と前方床面上の計測点と、左側壁面の凹部の一部分が検出される。下方センサ２によると、自律移動車両１に近い場所において通行可能な本来の通路の位置が検出される。地形図作成処理においては、図４（ｃ）に示すように、前方センサ３及び下方センサ２を用いてそれぞれ計測した結果が重ね合わされて参照される。ハッチングで示された領域Ｓは、前方センサ３で検知できなかった障害物、すなわち、自律移動車両１の下部は衝突しないが、上部の方が衝突してしまうような障害物の存在を示す。下方センサ３で取得した床面の計測点のような所定高さ未満の計測点は、地形図作成時には除外される。床面上の起伏や障害物については、後述するように、障害物回避等の処理が行われる。

次に、図５を参照して、下方センサ２で取得した計測点の３次元情報を進行方向の座標を除いた２次元情報として記憶する処理について説明する。下方センサ２による計測点２２は、図５（ａ）の左に示すように、下方センサ２のスキャン平面が壁面、床面、障害物などと交差する３次元空間の線上の点として取得される。計測点の記憶と処理には、このような３次元空間における計測点の代わりに、図５（ａ）の右に示すように、進行方向の座標値（ｘ座標値）を除いたｙｚ平面内の２次元データを扱うことにすると、記憶容量を小さくでき、また処理速度を上げることができる。図５（ａ）（ｂ）示すように、床面６の上の障害物６１や、床面６が進行方向前方で坂になっている状況などを、２次元データによって保存することができる。このような２次元データは、下方センサ２のスキャンの回数毎に記憶され、以下に説明する処理において用いられる。また、スキャン前後の記憶されたデータを比較して障害物の認識が行われるが、その、具体的な比較・処理については後述される。

次に、図６，図７を参照して、高価な３次元スキャン型距離センサを用いることなく、２次元スキャン型の下方センサと前方センサとを組み合わせることにより、両センサの利点を生かして障害物や床面の起伏を検出する処理について説明する。図６（ａ）（ｂ）は、自律移動車両１が左右の壁６３に囲まれた床面６を移動中において、進行方向前方に障害物６２が存在し、また前方左側に下り階段６５が存在する状況を示す。

下方センサ２は、高さ方向（ｚ方向）の位置を計測することができるので、計測点２２が、図７（ａ）における領域Ｂに示すようなマイナスのｚ座標値の領域に存在することから、ここに下り階段６５、又は段差が存在することを認識できる。また、前方センサ３は、床面６の近傍水平面における計測点３２を取得し、図７（ａ）に示すように、領域Ａに表れる測定点から障害物６２の存在を認識することができる。

次に、図８乃至図１１を参照して、下方センサ２で取得し２次元情報として記憶した異なる時刻におけるスキャン前後の記憶されたデータを比較することにより、床面の起伏や進行方向に存在する障害物の形状の認識を行う処理について説明する。図８（ａ）（ｂ）は、自律移動車両１が左右の壁６３に囲まれた床面６を移動中において、進行方向前方の床面６に登り坂が存在する状況を示す。また、図９（ａ１）（ａ２）は、下方センサ２による（ｎ−１）回目のスキャン結果を示し、図９（ｂ１）（ｂ２）は、同じくｎ回目のスキャン結果を示す。

計測点のデータを、ｙ座標とｚ座標のみの２次元情報として記憶し、次回スキャン時の計測結果と比較することにより、地形の変化を認識することができる。自律移動車両１が坂の付近に差し掛かった場合、下方センサ２の２次元表示した計測結果は、図９（ａ１）から図９（ｂ１）のように変化する。特にｚ座標がゼロ付近にある計測点群がプラス方向にシフトすることから、坂や段差を容易に検出することが可能である。次に、下方センサ２で取得した計測点からヒストグラムを作成し、これを用いて走行路面の状態を検出する方法を説明する。

図９（ａ１）（ｂ１）に示す測定点の２次元分布（ｙｚ分布）において、高さ方向について所定の高さ間隔Δｚの幅で、測定点の度数を求めると、図９（ａ２）（ｂ２）に示すような、床面６の起伏を反映したヒストグラム（度数分布）ｈ（ｎ−１，ｚ）、ｈ（ｎ，ｚ）が得られる。なお、図８，図９に示す状況において、ｘｙｚ座標軸は自律移動車両１とともにｘ方向に移動するが、当面の移動床面が平坦であり、ｚ座標軸の原点の変動はないものとする。ただし、自律移動車両１が坂を登る前後や障害物を乗り上げる前後においては、ｚ座標軸の変動があるため、その場合には、計測点に対して共通の座標系への変換処理が行われる。

図１０は、異なる時刻におけるスキャンに対応するヒストグラムを比較することにより、床面の起伏を認識する、すなわち起伏量を求める処理を示す。床面６の高さの変化は、ヒストグラムｈ（ｎ−１，ｚ）、ｈ（ｎ，ｚ）において、ヒストグラムのｚ座標軸方向のずれｄ、また、単純な場合には、最大度数を与えるｚ座標の差として表れる。そこで、ヒストグラムのずれｄを求めて、その値を床面６の高さの変化、すなわち、図８に示す状況における（ｎ−１）回目スキャンの平坦な床面位置から、ｎ回目スキャンで計測される床面位置の上昇高さとすることができる。ヒストグラムのずれｄは、下式（１）で定義される相互相関係数ｋ（ｍ）において、パラメータｍを０周辺で正や負に、例えば、ｍ×Δｚ＝−２００〜２００ｍｍなどとなるように変化させて、ｋ（ｍ）の最大値を与えるｍを探し、そのｍを用いてずれｄ＝ｍ×Δｚと決定される。
ｋ（ｍ）＝Σｈ（ｎ−１，ｚ＋ｍ×Δｚ）×ｈ（ｎ，ｚ）・・・（１）

上式（１）において、Δｚは前述のように度数を求めるためのｚ軸方向の所定の高さ幅、ｚは高さ変数（取り得る値は、ｚ＝０，Δｚ，２×Δｚ，３×Δｚ，，，など）、ｍはヒストグラムを平行移動するための整数パラメータ、Σは対応する座標における度数の積を求めて和を求める操作を示す。図９に示す計測結果についてパラメータｍを変化させてｋ（ｍ）を求めると、図１０（ｂ）に示すように、ｍ＝１の場合にｋ（ｍ）が最大となり、ずれ量、従って床面上昇高さは、ｄ＝Δｚと求められる。

上述のような操作を、連続するスキャン毎に行うと、ずれｄの進行方向（ｘ方向）分布から、図１１（ａ）に示すような斜面の認識や、図１１（ｂ）に示すようなステップ状の障害物の認識をすることができる。このような方法によると、下方センサ２を用いて取得した地形や障害物の情報を２次元情報として小さい記憶容量で記憶できるので地形認識のための記憶容量を減らすことができる。また、複数の計測点データをグループ化して度数として表現した前回及び今回スキャンのヒストグラムを比較して床面上昇高さを求め、前方にある坂の勾配や段差量を検出できる。検出した障害物の存在領域を通行可能であるか、障害物をそのまま乗り越えるか、回避すべきかなどの判断を事前に行って効率的な自律移動を実現できる。

次に、図１２乃至図１４を参照して、下方センサ２で取得し２次元情報として記憶した異なる時刻におけるスキャンの記憶されたデータを比較して、障害物の有無及び形状の認識を行う処理について説明する。図１２（ａ）（ｂ）は、自律移動車両１が左右の壁６３に囲まれた床面６を移動中において、進行方向前方の床面６の中央に障害物６１が存在する状況を示す。また、図１３（ａ１）（ａ２）は、下方センサ２による（ｎ−１）回目のスキャン結果を示し、図１３（ｂ１）（ｂ２）は、同じくｎ回目のスキャン結果を示す。自律移動車両１が障害物６１の付近に差し掛かった場合、下方センサ２の計測結果は、図１３（ａ１）から図１３（ｂ１）に示すように変化する。特にｚ座標がゼロ付近にある一部分の計測点群だけがプラス方向にシフトするため、障害物の存在を容易に検出することが可能である。

図１３（ａ１）（ｂ１）に示す測定点の２次元分布（ｙｚ分布）から、前述と同様の処理により、図１３（ａ２）（ｂ２）に示すような、床面６上の障害物６１の形状を反映したヒストグラムｈ（ｎ−１，ｚ）、ｈ（ｎ，ｚ）が得られる。これらのヒストグラムについて、ｍを０周辺で変化（例えば、ｍ×Δｚ＝−２００〜２００ｍｍなど）させて、前述の相互相関係数ｋ（ｍ）を求めてみると、ｋ（ｍ）が最大となるｍの値は、ほぼゼロとなり走行路面が平坦であることが分かる。

また、これらのヒストグラムの差Δｈ（ｚ）を下式（２）により計算すると、図１４（ｃ）の分布が得られる。図１４（ａ）（ｂ）は、図１３に示したｈ（ｎ−１，ｚ）、ｈ（ｎ，ｚ）と同じものを示す。式（２）において、ｚ＝０の値Δｈ（０）の絶対値から、障害物６１の幅ｗに対応する量が、ｗ≒｜Δｈ（０）｜として得られる。
Δｈ（ｚ）＝ｈ（ｎ，ｚ）−ｈ（ｎ−１，ｚ）・・・（２）

次に、図１５乃至図１７を参照して、下方センサ２で取得し２次元情報として記憶した異なる時刻におけるスキャンの記憶されたデータを比較して、坂道と障害物がともに存在する場合に坂と障害物の両方の認識を行う処理について説明する。図１５（ａ）（ｂ）は、自律移動車両１が左右の壁６３に囲まれた床面６を移動中において、進行方向前方の床面６の坂道開始位置中央に障害物６１が存在する状況を示す。また、図１６（ａ１）（ａ２）は、下方センサ２による（ｎ−１）回目のスキャン結果を示し、図１６（ｂ１）（ｂ２）は、同じくｎ回目のスキャン結果を示す。自律移動車両１が坂道と障害物６１の付近に差し掛かった場合、下方センサ２の計測結果は、図１６（ａ１）から図１６（ｂ１）に示すように変化し、前出の図９及び図１３に示した計測点の２次元分布の特徴を併せ持った分布と変化があらわれる。

そこで、前述の式（１）を用いてｋ（ｍ）を計算することにより、坂道の存在が認識でき、ｋ（ｍ）の最大値を与えるｍから坂道の高さが求まる。また、ヒストグラムｈ（ｎ−１，ｚ）とｈ（ｎ，ｚ）のそれぞれのｚ＝０近傍における最大値を比較し、その差が大きければ、床面前方に障害物が存在すると判断できる。床面前方に障害物が存在すると判断した場合、ｎ回目スキャン時のヒストグラムｈ（ｎ，ｚ）と、（ｎ−１）回目スキャン時のヒストグラムｈ（ｎ−１、ｚ）を前記ｋ（ｍ）の最大値を与えるｍをさがし、これを用いてｍ×Δｚだけ平行移動させたヒストグラムｈ（ｎ−１，ｚ＋ｍ×Δｚ）とについて、前述の式（２）を用いることにより、図１７（ｃ）に示すように、Δｈ（ｚ）を求める。Δｈ（ｚ）から障害物の幅方向の大きさを判断できる。

次に、図１８を参照して、自律移動中に行う障害物検出フローを説明する。上述の図１４や図１７に示した障害物の検出方法では、障害物の形状（横幅や高さ）は検出可能であるが、障害物の位置は判断できない。これを解決するため、図１８に示すフローに従って、ヒストグラムに変化があった場合のみ、３次元情報を参照して障害物の位置を特定する。すなわち、上部センサ２によるスキャン（Ｓ１）、各計測点の座標計算（Ｓ２）、ヒストグラムの作成・保存（Ｓ３）、前回ヒストグラムとの比較（Ｓ４）を行い、障害物が検出されなかった場合は（Ｓ５でＮ）、再度これらの処理を繰り返す。障害物が検出された場合は（Ｓ５でＹ）、ヒストグラムから障害物の高さ・幅を計算し（Ｓ６）、各計測点の座標から障害物の位置を計算する（Ｓ７）。以下、ステップＳ１に戻って、所定の制御周期で同じ処理が繰り返される。このように、障害物が検出されるまでは、障害物の位置を特定するために行う個々の計測点の計算を省略でき、スキャン周期を短くして、計測精度を上げることができる。

次に、図１９、図２０を参照して、地形データを連続して取得できないときの処理について説明する。自律移動車両１は、人などの動く障害物を至近距離で検出すると安全のため緊急停止を行い、停止後は障害物が検出されなくなるのを確認して走行を再開する。このとき、下方センサ２は、障害物に遮られてしまい、停止するまで間、地形情報を取得できない場合がある。この間題を解決するため、障害物を検出した地点まで自律移動車両１をバックさせて再度走行させる方法は、バック走行をさせるために車両後方にセンサ類を設置する必要があり、コストや簡単化に反するので好ましくない。そこで、自律移動車両１では、バックさせる代わりに、自律移動車両１が停止した位置で下方センサ２を動かして、取得できなかった地形データを再スキャンして取得する。

上述の再スキャンのために、図１９（ａ）に示すように、下方センサ２が、スキャン平面を定めている角度θを保ったまま、移動量Ｈ１だけ下方に移動される。移動量Ｈ１は、Ｈ１＝Ｌ０／ｔａｎθで求められる。ここで、Ｌ０は、自律移動車両１が緊急停止した場合に、停止するまでに要した距離である。

また、再スキャンのために下方センサ２を動かす方法として、図１９（ｂ）に示すように、下方センサ２の取付高さを一定に保ったまま、下方センサ２のスキャン平面の角度を変更することもできる。このとき、新たに設定する角度θ１は、ｔａｎθ１＝ｔａｎθ−Ｌ０／Ｈ２から求められる。ここに、Ｈ２は、下方センサ２の取付位置の床面からの高さであり、θ及びＬ０は前述と同じである。

自律移動車両１が障害物を検出して緊急停止し、再走行するまでの処理を、図２０のフローで説明する。走行中の自律移動車両１は、所定距離以内に障害物を検出すると（Ｓ１１でＹ）、衝突を回避するため緊急停止動作を行なう（Ｓ１２，Ｓ１３）。完全に停止したことが確認されると（Ｓ１３でＹ）、停止するまでの間に所定の地図情報を取得できたかどうか判断し、取得できておれば走行開始する（Ｓ１１）。地図情報が取得できていない場合（Ｓ１４でＮ）、停止までに要した走行距離（上述のＬ０）から逆算して地形情報を取得できなかった場所を特定するとともに、その場所をスキャンするための下方センサ２の移動量Ｈ１を算出する（Ｓ１５）。

続いて、前方センサ等により障害物がいなくなったのを確認すると（Ｓ１６でＮ）、下方センサ２を上又は下に移動させ（Ｓ１７）、計測を開始してスキャンを行う（Ｓ１８）。各高さにおいて計測が行われ、下方センサ２の上下移動量が先に計算した移動量Ｈ１に達すると（Ｓ１９でＹ）、下方センサ２を走行中にあるべき元の位置に復帰させ（Ｓ２０）、自律移動車両の走行を再開する（Ｓ２１）。これらのステップは、下方センサ２のスキャン平面の角度を変更する処理についても、同様に行うことができる。これらの方法によると、自律移動車両が停止するまでの制動距離との関係で取得できなかった手前側の地形データを、その場で再取得することができる。すなわち、車両をバックさせる必要がなく、従ってバックするための背面センサを設置する必要がない。また、下方センサの高さだけ変更する場合は、取得データの座標変換処理において、高さ位置だけ修正すればよく、計算量が少なくて済む。なお、本発明は、上記構成に限られることなく種々の変形が可能である。

（ａ）は本発明の一実施形態に係る自律移動車両の側面図、（ｂ）は同自律移動車両の上平面図。 （ａ）は前方センサを動作させて走行中の同上自律移動車両の上平面図、（ｂ）は同自律移動車両の側面図。 （ａ）は下方センサを動作させて走行中の同上自律移動車両の上平面図、（ｂ）は同自律移動車両の側面図。 （ａ）は同上自律移動車両が走行中に得た前方センサによる距離計測点の水平面内分布のグラフ、（ｂ）は同下方センサによる距離計測点の水平面内分布のグラフ、（ｃ）は（ａ）（ｂ）における計測点を重ね合わせたグラフ。 （ａ）（ｂ）は同上自律移動車両が下方センサを用いて得た３次元計測点を垂直面内の２次元データに変換する処理を説明する斜視図。 （ａ）は下方及び前方センサを動作させて走行中の同上自律移動車両の上平面図、（ｂ）は同自律移動車両の側面図。 （ａ）は同上自律移動車両が走行中に得た下方センサによる距離計測点の垂直面内分布のグラフ、（ｂ）は同前方センサセンサによる距離計測点の水平面内分布のグラフ。 （ａ）は下方及び下方センサを動作させて走行中の同上自律移動車両の上平面図、（ｂ）は同自律移動車両の側面図。 （ａ１）は図８に示す自律移動車両が走行中に下方センサの（ｎ−１）回目スキャンで得た距離計測点の垂直面内分布のグラフ、（ａ２）は（ａ１）における計測点から求めた得た高さ方向のヒストグラム、（ｂ１）は図８に示す自律移動車両が走行中に下方センサのｎ回目スキャンで得た距離計測点の垂直面内分布のグラフ、（ｂ２）は（ｂ１）における計測点から求めた得た高さ方向のヒストグラム。 （ａ）（ｂ）（ｃ）は図９（ａ２）（ｂ２）におけるヒストグラムについての相互相関係数計算の説明図。 （ａ）（ｂ）は下方センサによる計測点から得たヒストグラム間の相互相関係数のグラフ。 （ａ）は下方センサを動作させて走行中の同上自律移動車両の上平面図、（ｂ）は同自律移動車両の側面図。 （ａ１）は図１２に示す自律移動車両が走行中に下方センサの（ｎ−１）回目スキャンで得た距離計測点の垂直面内分布のグラフ、（ａ２）は（ａ１）における計測点から求めた得た高さ方向のヒストグラム、（ｂ１）は図１２に示す自律移動車両が走行中に下方センサのｎ回目スキャンで得た距離計測点の垂直面内分布のグラフ、（ｂ２）は（ｂ１）における計測点から求めた得た高さ方向のヒストグラム。 （ａ）〜（ｃ）は図１３（ａ１）（ｂ１）におけるヒストグラムから差のヒストグラムを求める説明及び求めたヒストグラムの図。 （ａ）は下方センサを動作させて走行中の同上自律移動車両の上平面図、（ｂ）は同自律移動車両の側面図。 （ａ１）は図１５に示す自律移動車両が走行中に下方センサの（ｎ−１）回目スキャンで得た距離計測点の垂直面内分布のグラフ、（ａ２）は（ａ１）における計測点から求めた得た高さ方向のヒストグラム、（ｂ１）は図１５に示す自律移動車両が走行中に下方センサのｎ回目スキャンで得た距離計測点の垂直面内分布のグラフ、（ｂ２）は（ｂ１）における計測点から求めた得た高さ方向のヒストグラム。 （ａ）〜（ｃ）は図１６（ａ１）（ｂ１）におけるヒストグラムから分布をずらす操作の後に差のヒストグラムを求める説明及び求めたヒストグラムの図。 本発明の自律移動装置における障害物検出処理のフロー図。 本発明の自律移動装置における自律移動処理のフロー図。 （ａ）（ｂ）は本発明の自律移動装置における下方センサの動作を説明する自律移動装置の側面図。

符号の説明

１ 自律移動装置
２ 下方センサ
３ 前方センサ
４ 移動量計測手段（エンコーダ）
６ 床面
６１〜６５ 障害物

Claims (10)

1. 記憶した地図情報に基づいて自律的に移動する自律移動車両であって、
   車両本体前面に設置され、進行方向の斜め下方に向けて取付けられた２次元スキャン型測距センサ（以下、下方センサと略す）と、
   車両本体前面に設置され、進行方向に向けて取付けられた２次元スキャン型距離センサ（以下、前方センサと略す）と、
   車両本体の車輪の回転数から移動量を計測する移動量計測手段と、を備え、
   前記前方センサで取得した情報に前記下方センサで取得した情報を重ね合わせ、地図情報を作成することを特徴とする自律移動車両。
2. 前記下方センサで取得した計測点の３次元情報を進行方向の座標を除いた２次元情報として記憶し、前回スキャン時の２次元情報と比較することで、床面の起伏を認識することを特徴とする請求項１に記載の自律移動車両。
3. 前記下方センサで取得した計測点の３次元情報を進行方向の座標を除いた２次元情報として記憶し、前回スキャン時の２次元情報と比較することで、進行方向に存在する障害物の形状を認識することを特徴とする請求項１に記載の自律移動車両。
4. 前記下方センサで取得した計測点の高さのヒストグラムを作成し、これと前回スキャン時に作成したヒストグラムとを比較することにより、床面の起伏を認識することを特徴とする請求項３に記載の自律移動車両。
5. 前記下方センサで取得した計測点の高さのヒストグラムを作成し、これと前回スキャン時に作成したヒストグラムとを比較することにより、進行方向に存在する障害物の形状を認識することを特徴とする請求項３に記載の自律移動車両。
6. 進行方向に存在する床面及び障害物を同時に認識することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の自律移動車両。
7. 前記比較の結果ヒストグラムに変化があった場合、３次元情報を参照して障害物の位置を特定することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の自律移動車両。
8. 走行中に下方センサから情報を取得できなかった場合、停車後、下方センサの設置位置及び／又は設置方向を変えて再度情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の自律移動車両。
9. 前記下方センサのスキャン角度を一定に保ち、該下方センサの設置位置を任意の高さに変更できることを特徴とする請求項８に記載の自律移動車両。
10. 前記下方センサのスキャン角度を任意に変更できることを特徴とする請求項８に記載の自律移動車両。

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