JP2005310043A - 移動体の障害物回避方法及び該移動体 - Google Patents
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Abstract
【課題】 移動体が円滑にかつ安全に自律走行でき、特に一般家庭等の不規則で乱雑な環境下においても障害物を安定的に回避することができ、さらに狭隘部においても走行不能状態に陥らない移動体の障害物回避方法及び該移動体を提供する。
【解決手段】 移動体１０は、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサ１４ａ、１４ｂ、１５、１６を複数組み合わせたセンサ群を有し、この検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図１７ａ、１７ｂ、１７ｃを作成する周辺地図作成ステップと、絶対座標系を基準とし、前記複数の周辺地図を融合して一の二次元的な融合地図１８を作成する融合地図作成ステップと、該融合地図から障害物を回避する最適な移動経路を探索する経路探索ステップと、を備え、前記周辺地図作成ステップでは、同一のセンサ種類の検出データが与えられた場合にのみ前記周辺地図を更新し、最適な移動経路を再探索する。
【選択図】 図４
【解決手段】 移動体１０は、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサ１４ａ、１４ｂ、１５、１６を複数組み合わせたセンサ群を有し、この検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図１７ａ、１７ｂ、１７ｃを作成する周辺地図作成ステップと、絶対座標系を基準とし、前記複数の周辺地図を融合して一の二次元的な融合地図１８を作成する融合地図作成ステップと、該融合地図から障害物を回避する最適な移動経路を探索する経路探索ステップと、を備え、前記周辺地図作成ステップでは、同一のセンサ種類の検出データが与えられた場合にのみ前記周辺地図を更新し、最適な移動経路を再探索する。
【選択図】 図４
Description
本発明は、複数のセンサにて取得した検出データに基づき、地図上で移動経路を探索して障害物を回避しながら自律走行する移動体に関し、特に相対的に移動する対象に対して安定的に回避行動をとり、また狭隘部を円滑に通過することができる移動体の障害物回避方法及び該移動体に関する。
従来より、自律的に行動する移動体に関する技術は種々提案されており、またこのような移動体は各種工業に広く利用されている。工業分野にて利用されている移動体は、整備された環境下で動作するものであったが、近年、不規則で乱雑な環境下、即ち一般家庭や各種施設等においても移動体の導入が要望されており、このような無秩序な環境下でもフレキシブルに動作する移動体が必要とされている。
移動体の主要な技術の一つとして、到達目標地へ向けて自律走行する際に、進行方向に位置する障害物を検知し、回避する技術が挙げられる。
これは、未知の領域において移動体が円滑に移動するために、移動体に配設されたセンサにより走行領域に存在する障害物を検知し、該障害物を回避する経路を選択するものである。
移動体の主要な技術の一つとして、到達目標地へ向けて自律走行する際に、進行方向に位置する障害物を検知し、回避する技術が挙げられる。
これは、未知の領域において移動体が円滑に移動するために、移動体に配設されたセンサにより走行領域に存在する障害物を検知し、該障害物を回避する経路を選択するものである。
特許文献１（特許第２６０８５０９号公報）、特許文献２（特許第２６２７４７２号公報）には、移動体の幅方向に複数配置した距離検出手段によって前方障害物から移動体までの距離を測定し、障害物を検知した距離検出手段の各幅方向の位置と検出距離に基づいて、移動体が障害物を回避するための旋回方向と旋回半径を計算して障害物を回避する方法が記載されている。特許文献１及び２では、移動体は計算した旋回方向と旋回半径に基づき障害物の回避軌道を移動するが、前記距離検出手段が障害物を検知しなくなっても移動体が障害物の横に到達するまで旋回動作を続行させる。
しかしながら、特許文献１及び２に記載の方法では、以下に示す問題点がある。
（１）これらの方法では移動体の幅方向に距離検出手段を列設するため、移動ロボットの左右方向の障害物に対してはこれを検知して回避動作を行うことができるが、例えば一般家庭における床上の小物、テーブル、椅子などのように、上下方向に空間的に分布した障害物が存在する場合、左右方向だけの障害物検知及び回避では上下方向に分布した障害物を検知することができず、完全な回避動作を行わせることができない。
（２）移動体が障害物を検出した際に、移動体と障害物との距離に関わらず一様な回避行動を行なうため、障害物からの距離が離れている時にも過剰な回避行動を採ることがあり、円滑な自律走行が妨げられる惧れがある。
前記特許文献１及び２では、上記した問題点について全く考慮されておらず、障害物回避の機能としては非常に限定されたものであった。
（１）これらの方法では移動体の幅方向に距離検出手段を列設するため、移動ロボットの左右方向の障害物に対してはこれを検知して回避動作を行うことができるが、例えば一般家庭における床上の小物、テーブル、椅子などのように、上下方向に空間的に分布した障害物が存在する場合、左右方向だけの障害物検知及び回避では上下方向に分布した障害物を検知することができず、完全な回避動作を行わせることができない。
（２）移動体が障害物を検出した際に、移動体と障害物との距離に関わらず一様な回避行動を行なうため、障害物からの距離が離れている時にも過剰な回避行動を採ることがあり、円滑な自律走行が妨げられる惧れがある。
前記特許文献１及び２では、上記した問題点について全く考慮されておらず、障害物回避の機能としては非常に限定されたものであった。
そこで、特許文献３（特開平７−３０６０４２号公報）では、セルラ構造の周辺地図の作成方法及び装置として、センサで検出した移動ユニット周辺の障害物を格子状地図に書き込む方法について開示している。かかる特許文献３では、測定サイクル、距離依存、移動速度による障害物の重み付けを行なっており、さらには移動ユニットの下面からみて高さ方向に異なった地図を２種類以上準備する方法について開示している。
また、非特許文献１（D.Langer et. al. : “A Reactive System For Off-road
Navigation”,Proc.of IEEE Robotics and Automation, May, 1994.）では、オフロード車で未知の地形領域を１kmの距離にわたって無人で走行させる技術に関する発表を行っている。具体的には、オフロード車に搭載したレーザレンジファインダ（レーザ光を前方の上下左右に掃引し被照射物体からの反射光から距離を測定し被照射体の面形状を取得するセンサ）で、オフロード車が走行する地形の障害物の存否と高さ方向情報を地図として登録し、該地図に基づいて障害物の回避ルートを計算して指令値を生成するというものである。この経路生成には、ロボット中心を通り曲率半径の異なったアーク状の経路を設定し、その中から障害物を最も適正に回避できる経路を一定のロジックにより選択する。
また、非特許文献１（D.Langer et. al. : “A Reactive System For Off-road
Navigation”,Proc.of IEEE Robotics and Automation, May, 1994.）では、オフロード車で未知の地形領域を１kmの距離にわたって無人で走行させる技術に関する発表を行っている。具体的には、オフロード車に搭載したレーザレンジファインダ（レーザ光を前方の上下左右に掃引し被照射物体からの反射光から距離を測定し被照射体の面形状を取得するセンサ）で、オフロード車が走行する地形の障害物の存否と高さ方向情報を地図として登録し、該地図に基づいて障害物の回避ルートを計算して指令値を生成するというものである。この経路生成には、ロボット中心を通り曲率半径の異なったアーク状の経路を設定し、その中から障害物を最も適正に回避できる経路を一定のロジックにより選択する。
このように、特許文献３及び非特許文献１によれば上記した問題点（１）、（２）は解決するものと思われる。
しかし、移動体を円滑に自律走行させるためには、高度な技術が必要とされ、依然として以下に示す問題が残る。
即ち、（３）移動体の回避時は、通常の移動経路から逸脱した異常状態であるにも関わらず通常と同様の走行を行なっているため、移動体の走行危険性が増加する。
（４）障害物には、固定的に配置されているものとテンポラリに置かれたものとが存在するが、これらの区別を行なわずに単一に処理を行うと、移動体の走行が円滑に行なわれず、最悪の場合走行停止に陥ることも考えられる。例えば、一般家庭において、壁、ドア、テーブルなどは一旦固定されると一般的には殆どその場所から動かされることは無い半永久的な障害物と考えてよいが、床上に散らばったペットボトルや玩具などは時間の経過に伴ってその位置が変化する可能性が高い。このような時間に対する障害物の位置変化を認識せずに走行すると、周囲を障害物で取り囲まれた地図が作成され、走行が阻害されてしまうことがある。
しかし、移動体を円滑に自律走行させるためには、高度な技術が必要とされ、依然として以下に示す問題が残る。
即ち、（３）移動体の回避時は、通常の移動経路から逸脱した異常状態であるにも関わらず通常と同様の走行を行なっているため、移動体の走行危険性が増加する。
（４）障害物には、固定的に配置されているものとテンポラリに置かれたものとが存在するが、これらの区別を行なわずに単一に処理を行うと、移動体の走行が円滑に行なわれず、最悪の場合走行停止に陥ることも考えられる。例えば、一般家庭において、壁、ドア、テーブルなどは一旦固定されると一般的には殆どその場所から動かされることは無い半永久的な障害物と考えてよいが、床上に散らばったペットボトルや玩具などは時間の経過に伴ってその位置が変化する可能性が高い。このような時間に対する障害物の位置変化を認識せずに走行すると、周囲を障害物で取り囲まれた地図が作成され、走行が阻害されてしまうことがある。
（５）障害物を回避する場合と、廊下などの間口幅の狭い狭隘部を通過する場合とでは移動体の動作には差異がある。即ち、狭隘部通過の場合に通常の障害物と同様な回避運動をさせた場合、廊下の側壁に開口したドアを回避可能な通路と判断し、ドア間口に向かって進入していくため廊下を離れて別の部屋に入り込み、その結果、廊下に復帰しようとする場合に部屋の壁に邪魔されてデッドロック（回避移動不能）の状態に陥ることが考えられる。このように、狭隘部を通過する場合については上記した何れの特許文献も想定しておらず問題が残る。
また、移動体の動作環境も自律走行に大きく影響するため、非特許文献１に開示されるようなオープンスペースに適した技術を一般家庭に持ち込んだ場合、経路から逸脱し続け、目標地点になかなか到達できない。また、永久的な障害物とテンポラリな障害物との区別が付かないため回避行動の融通性が無い。狭隘部と広いスペースでのモードの切り替えが無いため、廊下を通過する場合に側壁の間口に進入していき、デッドロック状態になる可能性が高い、といった問題が発生する。
また、移動体の動作環境も自律走行に大きく影響するため、非特許文献１に開示されるようなオープンスペースに適した技術を一般家庭に持ち込んだ場合、経路から逸脱し続け、目標地点になかなか到達できない。また、永久的な障害物とテンポラリな障害物との区別が付かないため回避行動の融通性が無い。狭隘部と広いスペースでのモードの切り替えが無いため、廊下を通過する場合に側壁の間口に進入していき、デッドロック状態になる可能性が高い、といった問題が発生する。
さらに加えて、以下に示すような処理が非特許文献１には含まれていないため、一般家庭のような例外的な事例が多い走行環境には適用しにくいという問題がある。
（６）複数の経路の中から適正な経路を選択する場合、移動体から見て真横の経路が選択されたとき移動体は急激な旋回動作を起こし、非常に危険である．
（７） 移動体は目的地点への移動を行いながら障害物に対する回避運動を行うため、回避経路の指示は障害物を検出した後、それが指令として実行されるまでの時間遅れが発生し、走行にズレが生じる。
（６）複数の経路の中から適正な経路を選択する場合、移動体から見て真横の経路が選択されたとき移動体は急激な旋回動作を起こし、非常に危険である．
（７） 移動体は目的地点への移動を行いながら障害物に対する回避運動を行うため、回避経路の指示は障害物を検出した後、それが指令として実行されるまでの時間遅れが発生し、走行にズレが生じる。
さらにまた、特許文献１及び２に開示されるように、移動体の進行方向側に備えた障害物検出器が移動経路近傍に存在する障害物を検知し、所定の距離になると移動体を停止させるという方法がある。しかしながらこの方法では、障害物が多数存在する環境では移動体が知能的と言えるような自律走行を行えない。また、移動体の進行方向側にカメラなどの視覚センサを備え、これによって移動体の進行方向を撮像し、撮像した画像情報を画像処理して障害物を検出して障害物を回避する経路を生成するという方法も提案されているが、画像処理速度の問題によりリアルタイムな制御が行えないという問題があり、実用化は困難であった。
従って、本発明は上記従来技術の問題点に鑑み、移動体が円滑にかつ安全に自律走行でき、特に一般家庭等の不規則で乱雑な環境下においても障害物を安定的に回避することができ、さらには狭隘部においてもデッドロック状態に陥らず、目的地点まで円滑に到達可能な移動体の障害物回避方法及び該移動体を提供することを目的とする。
そこで、本発明はかかる課題を解決するために、
移動体に設けられた複数のセンサにより取得した検出データに基づき、移動体走行領域の周辺地図を作成し、該周辺地図に基づき障害物を回避する移動経路を選択して自律走行する移動体の障害物回避方法において、
前記移動体は、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群を有し、該センサ群にて取得した検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図を作成する周辺地図作成ステップと、
絶対座標系を基準とし、前記複数の周辺地図を融合して一の二次元的な融合地図を作成する融合地図作成ステップと、
該融合地図から障害物を回避する最適な移動経路を探索する経路探索ステップと、を備え、
前記周辺地図作成ステップでは、同一のセンサ種類の検出データが与えられた場合にのみ前記周辺地図を更新し、前記最適な移動経路を再探索することを特徴とする。
移動体に設けられた複数のセンサにより取得した検出データに基づき、移動体走行領域の周辺地図を作成し、該周辺地図に基づき障害物を回避する移動経路を選択して自律走行する移動体の障害物回避方法において、
前記移動体は、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群を有し、該センサ群にて取得した検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図を作成する周辺地図作成ステップと、
絶対座標系を基準とし、前記複数の周辺地図を融合して一の二次元的な融合地図を作成する融合地図作成ステップと、
該融合地図から障害物を回避する最適な移動経路を探索する経路探索ステップと、を備え、
前記周辺地図作成ステップでは、同一のセンサ種類の検出データが与えられた場合にのみ前記周辺地図を更新し、前記最適な移動経路を再探索することを特徴とする。
本発明によれば、まず三次元的に異なる複数の周辺地図を作成し、さらにこれを融合して二次元的な融合地図を作成し、これに基づき最適な移動経路を探索することにより、平面上だけでなく、上下方向に分布した障害物をも確実に検知することができ、円滑な自律走行を可能とする。特に、一般家庭のような不規則な走行環境においても、種々の大きさの障害物に対応可能であるため、円滑な走行が可能である。
また、前記三次元的に複数存在する周辺地図を、二次元的な融合地図に統合しているため、移動経路の探索にて演算処理の負荷が大幅に軽減し、処理速度が早くなり、移動体の応答性能が向上する。
また、前記三次元的に複数存在する周辺地図を、二次元的な融合地図に統合しているため、移動経路の探索にて演算処理の負荷が大幅に軽減し、処理速度が早くなり、移動体の応答性能が向上する。
また、前記同一のセンサ種類の検出データでのみ周辺地図の更新がなされることから、センサ種類による検出精度、検出特性に起因する誤差を最小限に抑え、信頼性の高い周辺地図を作成することができる。
また、本発明では、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせた構成としているため、移動体周囲の夫々の検知領域に応じて適正な検出データを取得することができる。
また、本発明では、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせた構成としているため、移動体周囲の夫々の検知領域に応じて適正な検出データを取得することができる。
このとき、好適には、前記センサ群が広域性センサと指向性センサとの組み合わせからなり、前記広域性センサの検知領域を前記移動体の前面上方域とし、前記指向性センサの検知領域を前記移動体の前面下方域及び側方域とし、
前記前面下方域を検知する指向性センサが、検知領域を放射状に掃引する複数の検知手段を有し、該検知手段が予め設定されたタイムチャートに基づき時間差をもって検知動作を行なうようにしたことを特徴とする。
これは、例えば一般家庭内において、移動体の前方上方域や側方域に対しては広域性のセンサを利用して広範囲にテーブルや大物の障害物を検知し、前方下方域に対しては指向性センサを利用して床上の小さな障害物を検知するようにする。
このように、移動体周囲の検知領域に適したセンサを利用することにより、信頼性の高い検出データを収集することができる。
また、前記指向性センサが、複数の検知手段にて前記タイムチャートに基づき検知動作を行なう構成とすることにより、複数の検知手段がお互いに干渉し合う事による誤差を生じることがなく、他の検知手段の影響を受けずに正確な検出データを取得することができる。
前記前面下方域を検知する指向性センサが、検知領域を放射状に掃引する複数の検知手段を有し、該検知手段が予め設定されたタイムチャートに基づき時間差をもって検知動作を行なうようにしたことを特徴とする。
これは、例えば一般家庭内において、移動体の前方上方域や側方域に対しては広域性のセンサを利用して広範囲にテーブルや大物の障害物を検知し、前方下方域に対しては指向性センサを利用して床上の小さな障害物を検知するようにする。
このように、移動体周囲の検知領域に適したセンサを利用することにより、信頼性の高い検出データを収集することができる。
また、前記指向性センサが、複数の検知手段にて前記タイムチャートに基づき検知動作を行なう構成とすることにより、複数の検知手段がお互いに干渉し合う事による誤差を生じることがなく、他の検知手段の影響を受けずに正確な検出データを取得することができる。
また、前記周辺地図作成ステップでは、予め障害物領域、未知領域、移動可能領域の順に増加する重み付けを夫々設定し、前記検出データに基づき格子状地図上の各格子毎に前記重み付けを投票した周辺地図を作成し、
前記融合地図作成ステップにて、絶対座標系を基準として前記周辺地図の同位置に存在する格子に投票された重み付けを比較し、前記未知領域の重み付けより小さい値が存在する場合には、前記投票された重み付けから最も小さい値を採用し、
前記未知領域の重み付けより小さい値が存在しない場合には、前記投票された重み付けの平均値を採用して融合地図を作成することを特徴とする。
これによれば、移動空間の判定を細かく設定でき、移動体の障害物を回避する際の柔軟性が向上する。
また、前記格子上に投票された重み付けのうち、障害物の存在可能性がある場合には、最も小さい値を採用することにより、確実に障害物を認知することができ安全な自律走行が可能となる。
前記融合地図作成ステップにて、絶対座標系を基準として前記周辺地図の同位置に存在する格子に投票された重み付けを比較し、前記未知領域の重み付けより小さい値が存在する場合には、前記投票された重み付けから最も小さい値を採用し、
前記未知領域の重み付けより小さい値が存在しない場合には、前記投票された重み付けの平均値を採用して融合地図を作成することを特徴とする。
これによれば、移動空間の判定を細かく設定でき、移動体の障害物を回避する際の柔軟性が向上する。
また、前記格子上に投票された重み付けのうち、障害物の存在可能性がある場合には、最も小さい値を採用することにより、確実に障害物を認知することができ安全な自律走行が可能となる。
さらに、前記経路探索ステップにて、前記移動体の選択し得る複数の経路上に位置する格子の重み付けの和を各経路毎に算出し、該算出した各重み付けの和を比較して、該重み付けの和が最も大きい値となる経路を最適な移動経路とすることを特徴とする。
これにより、障害物の存在する可能性が最も低い移動経路を容易に選択することができ、円滑な走行が可能となる。
これにより、障害物の存在する可能性が最も低い移動経路を容易に選択することができ、円滑な走行が可能となる。
また、前記周辺地図作成ステップにて、予め設定された時定数を有する記憶忘れフィルタを設け、前記投票された重み付けを時間の経過とともに減少させることを特徴とする。
これにより、テンポラリな障害物に対しては、地図上に投票された障害物が時間の経過とともに消失するようになる。
一般家庭において、壁、ドア、テーブルなどは一旦固定されると一般的には殆どその場所から動かされることは無い半永久的な障害物と考えてよいが、床上に散らばったペットボトルや玩具などは時間の経過に伴ってその位置が変化する可能性が高い。
本実施例では、このような時間に対する障害物の位置変化を移動体に認識させることにより、該障害物を回避する動作において移動体が知能的に振舞えるようになる。
即ち、前記移動体の周囲にむやみに障害物が登録されることがなく、移動体の円滑な自律走行が可能となる。
これにより、テンポラリな障害物に対しては、地図上に投票された障害物が時間の経過とともに消失するようになる。
一般家庭において、壁、ドア、テーブルなどは一旦固定されると一般的には殆どその場所から動かされることは無い半永久的な障害物と考えてよいが、床上に散らばったペットボトルや玩具などは時間の経過に伴ってその位置が変化する可能性が高い。
本実施例では、このような時間に対する障害物の位置変化を移動体に認識させることにより、該障害物を回避する動作において移動体が知能的に振舞えるようになる。
即ち、前記移動体の周囲にむやみに障害物が登録されることがなく、移動体の円滑な自律走行が可能となる。
また、前記経路探索ステップにて、前記移動体の選択し得る経路が、該移動体の初期位置を中心とした経路選択範囲から選択される移動体の障害物回避方法であって、
前記移動体が狭隘部を通過する際には、前記選択範囲を狭めることを特徴とする。
このように、広い空間で障害物を回避する場合と、廊下等の狭隘部を通過する場合とで回避制御のモードを切り替えることにより、廊下等の狭隘部通過時に、他の部屋に侵入するなどしてデッドロック（回避移動不能）の状態に陥る可能性を減らすことができる。
前記移動体が狭隘部を通過する際には、前記選択範囲を狭めることを特徴とする。
このように、広い空間で障害物を回避する場合と、廊下等の狭隘部を通過する場合とで回避制御のモードを切り替えることにより、廊下等の狭隘部通過時に、他の部屋に侵入するなどしてデッドロック（回避移動不能）の状態に陥る可能性を減らすことができる。
さらに、前記経路探索ステップにて、前記移動体の選択し得る経路が、該移動体の初期位置を中心とした経路選択範囲から選択される移動体の障害物回避方法であって、
前記移動体が前回選択した経路の方位を基準とし前記経路選択範囲より小さい一定幅を有する急旋回防止フィルタを設け、前記移動体の走行過程にて毎次前記急旋回防止フィルタの範囲内で経路を選択するようにしたことを特徴とする。
例えば、複数の経路の中から適正な経路を探索し、移動体からみて真横の経路を選択されたとき、移動体は急激な旋回動作を起こし非常に危険であるが、本発明によれば、現時点の自分の進行方向に対して一定幅の経路選択フィルタを設けることにより、より細かい旋回動作が可能となり、急激な旋回動作を避けることができる。
前記移動体が前回選択した経路の方位を基準とし前記経路選択範囲より小さい一定幅を有する急旋回防止フィルタを設け、前記移動体の走行過程にて毎次前記急旋回防止フィルタの範囲内で経路を選択するようにしたことを特徴とする。
例えば、複数の経路の中から適正な経路を探索し、移動体からみて真横の経路を選択されたとき、移動体は急激な旋回動作を起こし非常に危険であるが、本発明によれば、現時点の自分の進行方向に対して一定幅の経路選択フィルタを設けることにより、より細かい旋回動作が可能となり、急激な旋回動作を避けることができる。
さらにまた、予め設定された設定経路と障害物回避時の移動経路との間の距離に対して、反比例的に前記移動体の走行速度を変化させることを特徴とする。
これは、移動体が予め設定された経路から離れている場合、危険状態と判断して移動体が徐行するようにしている。これにより、移動体の安全な自律走行が可能となる。
これは、移動体が予め設定された経路から離れている場合、危険状態と判断して移動体が徐行するようにしている。これにより、移動体の安全な自律走行が可能となる。
また、前記経路探索ステップにて、前記移動体の障害物検知から走行開始までに要する時間と該移動体の走行速度とに基づき、前記移動経路の開始地点を設定し、該開始地点を基準とした移動経路の探索を行なうことを特徴とする。
移動体は目的地点への移動を行いながら障害物に対する回避動作を行なうため、回避経路の指令は、障害物を検知した後、それが指令として実行されるまでの時間遅れを考慮したみなし距離分だけ移動体が進んだと仮定して経路探索処理を行う。これにより、実際の移動体の動きに即した移動指令を与えることができるため、信頼性が向上する。
移動体は目的地点への移動を行いながら障害物に対する回避動作を行なうため、回避経路の指令は、障害物を検知した後、それが指令として実行されるまでの時間遅れを考慮したみなし距離分だけ移動体が進んだと仮定して経路探索処理を行う。これにより、実際の移動体の動きに即した移動指令を与えることができるため、信頼性が向上する。
また、上記した発明を好適に実施する装置の発明として、
周囲の障害物を検知するセンサを複数有し、該検出データに基づき作成した周辺地図により障害物を回避する移動経路を選択して自律走行する移動体において、
前記複数のセンサが、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群であり、
該センサ群にて取得した検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図を作成する周辺地図作成手段と、
絶対座標系を基準とし、前記複数の周辺地図を融合して一の二次元的な融合地図を作成する融合地図作成手段と、
該融合地図から障害物を回避する最適な移動経路を探索する経路探索手段と、を有し、
前記周辺地図作成手段では、同一のセンサ種類の検出データが与えられた場合にのみ前記周辺地図を更新し、前記最適な移動経路を再探索することを特徴とする。
周囲の障害物を検知するセンサを複数有し、該検出データに基づき作成した周辺地図により障害物を回避する移動経路を選択して自律走行する移動体において、
前記複数のセンサが、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群であり、
該センサ群にて取得した検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図を作成する周辺地図作成手段と、
絶対座標系を基準とし、前記複数の周辺地図を融合して一の二次元的な融合地図を作成する融合地図作成手段と、
該融合地図から障害物を回避する最適な移動経路を探索する経路探索手段と、を有し、
前記周辺地図作成手段では、同一のセンサ種類の検出データが与えられた場合にのみ前記周辺地図を更新し、前記最適な移動経路を再探索することを特徴とする。
また、前記周辺地図作成手段が、予め障害物領域、未知領域、移動可能領域の順に増加する重み付けを夫々設定し、前記検出データに基づき格子状地図上の各格子毎に前記重み付けを投票した周辺地図を作成する構成であるとともに、
前記融合地図作成手段が、絶対座標系を基準として前記周辺地図の同位置に存在する格子に投票された重み付けを比較し、前記未知領域の重み付けより小さい値が存在する場合には、前記投票された重み付けから最も小さい値を採用し、
前記未知領域の重み付けより小さい値が存在しない場合には、前記投票された重み付けの平均値を採用して融合地図を作成する構成であることを特徴とする。
さらに、前記経路探索手段が、前記移動体の選択し得る複数の経路上に位置する格子の重み付けの和を各経路毎に算出し、該算出した各重み付けの和を比較して、該重み付けの和が最も大きい値となる経路を最適な移動経路とする構成であることを特徴とする。
前記融合地図作成手段が、絶対座標系を基準として前記周辺地図の同位置に存在する格子に投票された重み付けを比較し、前記未知領域の重み付けより小さい値が存在する場合には、前記投票された重み付けから最も小さい値を採用し、
前記未知領域の重み付けより小さい値が存在しない場合には、前記投票された重み付けの平均値を採用して融合地図を作成する構成であることを特徴とする。
さらに、前記経路探索手段が、前記移動体の選択し得る複数の経路上に位置する格子の重み付けの和を各経路毎に算出し、該算出した各重み付けの和を比較して、該重み付けの和が最も大きい値となる経路を最適な移動経路とする構成であることを特徴とする。
さらにまた、周囲の障害物を検知するセンサを複数有し、該検出データに基づき作成した周辺地図により障害物を回避する移動経路を選択して自律走行する移動体において、
前記複数のセンサが、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群であり、
該センサ群が、広域性センサと指向性センサとの組み合わせからなり、前記広域性センサにより前記移動体の前面上方域を検知し、前記指向性センサにより前記移動体の前面下方域及び側方域を検知するようにし、
前記前面下方域を検知する指向性センサが、検知領域を放射状に掃引する複数の検知手段を有し、該検知手段が予め設定されたタイムチャートに基づき時間差をもって検知動作を行なうようにしたことを特徴とする。
前記複数のセンサが、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群であり、
該センサ群が、広域性センサと指向性センサとの組み合わせからなり、前記広域性センサにより前記移動体の前面上方域を検知し、前記指向性センサにより前記移動体の前面下方域及び側方域を検知するようにし、
前記前面下方域を検知する指向性センサが、検知領域を放射状に掃引する複数の検知手段を有し、該検知手段が予め設定されたタイムチャートに基づき時間差をもって検知動作を行なうようにしたことを特徴とする。
以上記載のごとく本発明によれば、一般家庭のように不規則で乱雑な環境下であっても、障害物を回避し、円滑にかつ安定的に自律走行可能な移動体の障害物回避方法及び該移動体を提供することが可能である。
即ち、三次元的な複数の周辺地図から二次元的な融合地図を作成しているため、上下方向に分布した障害物をも確実に検知することができ、円滑な自律走行を可能とする。特に、一般家庭のような不規則な走行環境においても、種々の大きさの障害物に対応可能であるため、円滑な走行が可能である。
また、移動経路の探索処理では二次元的な融合地図を利用しているため、演算処理の負荷が大幅に軽減し、処理速度が早くなり、移動体の応答性能が向上する。
また、前記同一のセンサ種類の検出データでのみ周辺地図の更新がなされることから、センサ種類による検出精度、検出特性に起因する誤差を最小限に抑え、信頼性の高い周辺地図を作成することができる。
即ち、三次元的な複数の周辺地図から二次元的な融合地図を作成しているため、上下方向に分布した障害物をも確実に検知することができ、円滑な自律走行を可能とする。特に、一般家庭のような不規則な走行環境においても、種々の大きさの障害物に対応可能であるため、円滑な走行が可能である。
また、移動経路の探索処理では二次元的な融合地図を利用しているため、演算処理の負荷が大幅に軽減し、処理速度が早くなり、移動体の応答性能が向上する。
また、前記同一のセンサ種類の検出データでのみ周辺地図の更新がなされることから、センサ種類による検出精度、検出特性に起因する誤差を最小限に抑え、信頼性の高い周辺地図を作成することができる。
さらに、本発明では、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせた構成としているため、移動体周囲の夫々の検知領域に応じて適正な検出データを取得することができ、信頼性の高い検出データを収集することができる。
また、前記指向性センサが、複数の検出手段により前記タイムチャートに基づき検出動作を行なうようにすることにより、他の検出手段の影響を受けずに正確な検出データを取得することができる。
さらにまた、周辺地図作成において、予め複数階層の重み付けを設定することにより移動空間の判定を細かく設定でき、移動体の障害物を回避する際の柔軟性が向上する。
また、前記指向性センサが、複数の検出手段により前記タイムチャートに基づき検出動作を行なうようにすることにより、他の検出手段の影響を受けずに正確な検出データを取得することができる。
さらにまた、周辺地図作成において、予め複数階層の重み付けを設定することにより移動空間の判定を細かく設定でき、移動体の障害物を回避する際の柔軟性が向上する。
また、前記重み付けに基づき最適移動経路を選択することにより、障害物の存在する可能性が最も低い移動経路を選択することができ、円滑な走行が可能となる。
また、前記融合地図に記憶忘れフィルタを設定することにより、時間に対する障害物の位置変化を移動体に認識させることができ、該障害物を回避する動作において移動体が知能的に振舞えるようになる。
さらに、広い空間で障害物を回避する場合と、廊下等の狭隘部を通過する場合とで回避制御のモードを切り替えることにより、廊下等の狭隘部通過時に、他の部屋に侵入するなどしてデッドロック（回避移動不能）の状態に陥る可能性を減らすことができる。
また、前記融合地図に記憶忘れフィルタを設定することにより、時間に対する障害物の位置変化を移動体に認識させることができ、該障害物を回避する動作において移動体が知能的に振舞えるようになる。
さらに、広い空間で障害物を回避する場合と、廊下等の狭隘部を通過する場合とで回避制御のモードを切り替えることにより、廊下等の狭隘部通過時に、他の部屋に侵入するなどしてデッドロック（回避移動不能）の状態に陥る可能性を減らすことができる。
また、急旋回防止フィルタを設けることにより、より細かい旋回動作が可能となり、急激な旋回動作を避けることができる。
また、回避経路と予め設定された設定経路間の距離に対して反比例的に前記移動体の走行速度を変化させることにより、移動体が予め設定された経路から離れている場合、危険状態と判断して移動体が徐行し、移動体の安全な自律走行が可能となる。
さらに、前記移動体の障害物検知から動作開始までに要する時間と該移動体の走行速度とに基づき、前記移動体の回避経路の開始地点を設定することにより、実際の移動体の動きに即した移動指令を与えることができるため、信頼性が向上する。
また、回避経路と予め設定された設定経路間の距離に対して反比例的に前記移動体の走行速度を変化させることにより、移動体が予め設定された経路から離れている場合、危険状態と判断して移動体が徐行し、移動体の安全な自律走行が可能となる。
さらに、前記移動体の障害物検知から動作開始までに要する時間と該移動体の走行速度とに基づき、前記移動体の回避経路の開始地点を設定することにより、実際の移動体の動きに即した移動指令を与えることができるため、信頼性が向上する。
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例を例示的に詳しく説明する。但しこの実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。
本実施例に示す移動体の走行空間としては、一般家庭、各種施設、工場内等が挙げられるが、特に前記移動体は一般家庭内にてユーザの生活を補助、支援、介護するロボットであることが好適である。
本実施例に示す移動体の走行空間としては、一般家庭、各種施設、工場内等が挙げられるが、特に前記移動体は一般家庭内にてユーザの生活を補助、支援、介護するロボットであることが好適である。
図１は本実施例に係るセンサ群を具備した移動体の概略構成を示す正面図（ａ）、及び（ａ）に示す移動体のＸ−Ｘ線断面図（ｂ）である。
図１（ａ）に示すように本実施例に係る移動体１０は、頭部と胴部を備えた本体１１と、該本体１１からの各種指令に基づき図示しない駆動装置により走行を補助する左右一対の駆動輪１２と、移動体１０の周囲に設置された超音波センサ１４ａ、１４ｂ、多点検出型赤外線センサ１５、側方赤外線センサ１６からなるセンサ群１３と、前記本体１１に内蔵されたＣＰＵ（制御部）２０と、を主要構成とする。
前記ＣＰＵ２０には、前記センサ群１３の検出データに基づき周辺地図を作成する周辺地図作成手段２１と、該周辺地図を融合して融合地図を作成する融合地図作成手段２２と、該融合地図に基づき最適経路を探索する経路探索手段２３と、前記移動体１０の走行速度を制御する速度制御手段２４と、前記周辺地図、前記融合地図、グローバル座標系、及び後述するタイムチャート、記憶忘れフィルタ、急旋回防止フィルタ等が格納されている記憶部２５が備えられている。
図１（ａ）に示すように本実施例に係る移動体１０は、頭部と胴部を備えた本体１１と、該本体１１からの各種指令に基づき図示しない駆動装置により走行を補助する左右一対の駆動輪１２と、移動体１０の周囲に設置された超音波センサ１４ａ、１４ｂ、多点検出型赤外線センサ１５、側方赤外線センサ１６からなるセンサ群１３と、前記本体１１に内蔵されたＣＰＵ（制御部）２０と、を主要構成とする。
前記ＣＰＵ２０には、前記センサ群１３の検出データに基づき周辺地図を作成する周辺地図作成手段２１と、該周辺地図を融合して融合地図を作成する融合地図作成手段２２と、該融合地図に基づき最適経路を探索する経路探索手段２３と、前記移動体１０の走行速度を制御する速度制御手段２４と、前記周辺地図、前記融合地図、グローバル座標系、及び後述するタイムチャート、記憶忘れフィルタ、急旋回防止フィルタ等が格納されている記憶部２５が備えられている。
前記センサ群１３は、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサが複数設けられていればよく、好適には赤外線センサ等の指向性センサ、超音波センサ等の広域性センサの組み合わせとし、夫々のセンサが複数設けられた構成とすると良い。さらに好適には、以下に示すような組み合わせ、配置が良い。
前記超音波センサ１４ａ、１４ｂは、前記本体１１の前面に一又は複数配設され、照射方向は略水平方向であり、水平方向から垂直方向まで広域に亘って前方上方域の障害物までの距離を検出可能である。
前記側方赤外線センサ１６は、前記本体１１の側面に左右一対若しくは左右に複数配設され、照射方向は略水平方向で、前記移動体１１の側方域の障害物までの距離を検出可能である。
前記超音波センサ１４ａ、１４ｂは、前記本体１１の前面に一又は複数配設され、照射方向は略水平方向であり、水平方向から垂直方向まで広域に亘って前方上方域の障害物までの距離を検出可能である。
前記側方赤外線センサ１６は、前記本体１１の側面に左右一対若しくは左右に複数配設され、照射方向は略水平方向で、前記移動体１１の側方域の障害物までの距離を検出可能である。
前記多点検出型赤外線センサ１５は、前記本体１１の前面に一又は複数列設され、照射方向は斜め下向き方向で、前面下方域の障害物までの距離を検出可能である。該多点検出型赤外線センサ１５は、図１（ｂ）に示されるように複数の多点検出型赤外線センサ１５ａ、１５ｂ、１５ｃが異なる方向に向けて水平に列置されている。該多点検出型赤外線センサは、夫々複数の赤外線発光ＬＥＤを有しており、これらのＬＥＤが放射状に赤外線を発光して床面に存在する障害物を検知する構成である。本実施例ではNo.1〜No.5まで５個のＬＥＤを有する多点検出型赤外線センサを３個設置し、床面を１５点掃引しながら床上の小さな障害物を検知する。このとき、前記ＬＥＤの発光タイミングは、図２に示されるようなタイムチャートに基づき設定すると良い。
図２には一の多点検出型赤外線センサを例に挙げ、該センサのタイムチャートを示す。前記タイムチャートは、前記多点検出型赤外線センサが有するNo.1〜No.5までのＬＥＤを順に発光させ、受光素子に複数の反射波が同時に入射して誤差が生じないように設定している。同様に、複数の多点検出型赤外線センサ間においても、発光した赤外線が受光素子に同時入射しないように予めタイムチャートを作成し、これに基づき検知動作を行なうようにする。これにより、誤差を最小限に抑え、信頼性の高い検出データを取得することができる。
また、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせた構成としているため、移動体周囲の夫々の検知領域に応じて適正な検出データを取得することができ、信頼性の高い検出データを収集することができる。
また、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせた構成としているため、移動体周囲の夫々の検知領域に応じて適正な検出データを取得することができ、信頼性の高い検出データを収集することができる。
次に、図３乃至図６を参照して、前記移動体１０の自律走行の指標となる融合地図の作成処理について説明する。該融合地図の作成処理は、図１に示したセンサ群１３とＣＰＵ２０により実現される。尚、本実施例にて用いられる座標系は、移動体１０を中心とした相対座標系と、移動体の位置に関わらず一定の座標軸を有するグローバル座標系（絶対座標系）との２つの座標系を使用する。
図３は周辺地図作成アルゴリズムを示し、該周辺地図１７の作成では、まず最初に前記センサ群１３の各センサにより夫々の検知領域に存在する障害物までの相対的な距離を取得する（Ｓ１）。このとき、誤差を最小限に抑えるために、各センサの測定可能レンジ外の検出データは除去すると良い（Ｓ２）。
図３は周辺地図作成アルゴリズムを示し、該周辺地図１７の作成では、まず最初に前記センサ群１３の各センサにより夫々の検知領域に存在する障害物までの相対的な距離を取得する（Ｓ１）。このとき、誤差を最小限に抑えるために、各センサの測定可能レンジ外の検出データは除去すると良い（Ｓ２）。
また、前記移動体１０が具備する自己位置、方位認識手段及び姿勢角検出手段（不図示）により、移動体位置、姿勢データ２６を取得し、前記ＣＰＵ２０の記憶部２６に格納しておく。
前記センサ群１３により取得した前記検出距離と、前記移動体位置、姿勢データ２６に基づき、センサ取り付け位置と障害物の検出位置とを導き、さらに相対座標系からグローバル座標系への座標変換を行い、前記移動体１０を中心とした格子状地図上におけるセンサ取り付け位置と検出位置を導出する（Ｓ３）。
ここで、好適にはデータバラつき防止のための不感帯処理（Ｓ４）を施すと良い。これはセンサの検出限界近傍の信頼性の低い範囲を不感帯に設定し、該不感帯に存在する検出データを除去することにより、データの信頼性を高めるものである。
前記センサ群１３により取得した前記検出距離と、前記移動体位置、姿勢データ２６に基づき、センサ取り付け位置と障害物の検出位置とを導き、さらに相対座標系からグローバル座標系への座標変換を行い、前記移動体１０を中心とした格子状地図上におけるセンサ取り付け位置と検出位置を導出する（Ｓ３）。
ここで、好適にはデータバラつき防止のための不感帯処理（Ｓ４）を施すと良い。これはセンサの検出限界近傍の信頼性の低い範囲を不感帯に設定し、該不感帯に存在する検出データを除去することにより、データの信頼性を高めるものである。
次に、前記移動体１０の周囲に存在する障害物の有無を判定する。該判定の方法は、前記センサ取り付け位置−前記検出位置間の検出距離と、センサ前方が遮られない場合の照射距離とを比較し（Ｓ５）、該検出距離の方が前記照射距離より短い場合には障害物有りの判定がなされ、前記検出距離が前記照射距離より短くない場合には障害物無しの判定がなされる。
そして、判定結果に基づき複数階層の重み付けを行い、前記格子地図上に該重み付けを投票する。本実施例の評価基準は一例として３段階に分類し、障害物が検知された部分には＋１、障害物が検知されない部分には−１、センサによる検知範囲外には０を投票するようにした。即ち、障害物有りの判定がなされた場合には、センサ取り付け位置から照射位置間に＋１、照射位置から所定距離（本実施例では50mm）先に−１を登録し（Ｓ６）、障害物無しの判定がなされた場合には、センサ取り付け位置から照射位置間に＋１を登録し（Ｓ７）、それ以外のグリッドには全て０を配置し（Ｓ８）、重み付けの投票値が登録された周辺地図を作成した。
そして、判定結果に基づき複数階層の重み付けを行い、前記格子地図上に該重み付けを投票する。本実施例の評価基準は一例として３段階に分類し、障害物が検知された部分には＋１、障害物が検知されない部分には−１、センサによる検知範囲外には０を投票するようにした。即ち、障害物有りの判定がなされた場合には、センサ取り付け位置から照射位置間に＋１、照射位置から所定距離（本実施例では50mm）先に−１を登録し（Ｓ６）、障害物無しの判定がなされた場合には、センサ取り付け位置から照射位置間に＋１を登録し（Ｓ７）、それ以外のグリッドには全て０を配置し（Ｓ８）、重み付けの投票値が登録された周辺地図を作成した。
このように、前記複数のセンサにより取得した検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図を作成していく。
また本実施例では、各々のセンサが所定時間間隔で連続的に検出データを取得し、前記得られた検出データのうち新規なデータにて、前記周辺地図を上書き更新していく構成とする。このとき、各センサで生成された周辺地図のうち、同一のセンシング手段を有するセンサ種類で与えられた検出データでのみ前記周辺地図が上書きされるものとする。これにより、センサ種類が異なることに起因する精度の差、性能の差を解消し、誤差を最小限に抑え、信頼性の高い地図を作成することができる。
また本実施例では、各々のセンサが所定時間間隔で連続的に検出データを取得し、前記得られた検出データのうち新規なデータにて、前記周辺地図を上書き更新していく構成とする。このとき、各センサで生成された周辺地図のうち、同一のセンシング手段を有するセンサ種類で与えられた検出データでのみ前記周辺地図が上書きされるものとする。これにより、センサ種類が異なることに起因する精度の差、性能の差を解消し、誤差を最小限に抑え、信頼性の高い地図を作成することができる。
前記周辺地図を作成した後に、これらを融合して二次元的な一の融合地図を作成する。
図４は周辺地図から融合地図を作成する処理を説明する図、図５は融合地図作成アルゴリズムを示すフロー、図６は図４に示す処理により作成した融合地図の模式図である。
これによれば、まず上記した周辺地図作成アルゴリズムに従い、超音波センサ１４ａ、１４ｂ、多点検出型赤外線センサ１５により取得した検出データに基づき、夫々上方域の周辺地図１７ａ、中央域の周辺地図１７ｂ、下方域の周辺地図１７ｃを作成する。（場合によっては、側方赤外線センサ１６の検知領域を加えても良い。）
そして、これらの周辺地図に記憶忘れフィルタによる演算処理を施す（Ｓ１０ａ、Ｓ１０ｂ、Ｓ１０ｃ）。これは、前記周辺地図に時定数を設け、時間の経過とともに前記登録された重み付けが消失するような時定数とする。
これにより、周辺地図１７上に投票された障害物は時間の経過とともに消失していくため、テンポラリな障害物を認識することができ、移動体が障害物を回避する動作において知能的に振舞うことができる。即ち、前記移動体の周囲にむやみに障害物が登録されることがなく、移動体の円滑な自律走行が可能となる。
尚、前記記憶忘れフィルタによる処理は特に設けない構成としても良い。
図４は周辺地図から融合地図を作成する処理を説明する図、図５は融合地図作成アルゴリズムを示すフロー、図６は図４に示す処理により作成した融合地図の模式図である。
これによれば、まず上記した周辺地図作成アルゴリズムに従い、超音波センサ１４ａ、１４ｂ、多点検出型赤外線センサ１５により取得した検出データに基づき、夫々上方域の周辺地図１７ａ、中央域の周辺地図１７ｂ、下方域の周辺地図１７ｃを作成する。（場合によっては、側方赤外線センサ１６の検知領域を加えても良い。）
そして、これらの周辺地図に記憶忘れフィルタによる演算処理を施す（Ｓ１０ａ、Ｓ１０ｂ、Ｓ１０ｃ）。これは、前記周辺地図に時定数を設け、時間の経過とともに前記登録された重み付けが消失するような時定数とする。
これにより、周辺地図１７上に投票された障害物は時間の経過とともに消失していくため、テンポラリな障害物を認識することができ、移動体が障害物を回避する動作において知能的に振舞うことができる。即ち、前記移動体の周囲にむやみに障害物が登録されることがなく、移動体の円滑な自律走行が可能となる。
尚、前記記憶忘れフィルタによる処理は特に設けない構成としても良い。
さらに、前記周辺地図１７のうち、移動体位置を＋１で上書き掃引する（Ｓ１１）。これは、前記移動体位置には障害物が存在し得ないため、移動可能領域として投票するものである。
次に、夫々の周辺地図１７ａ、１７ｂ、１７ｃのうち同グリッド上に位置する重み付けの投票値を比較し、３つの値のうち、負のものがあるか否かを判定する（Ｓ１２）。負の値がある場合には、これら３つの値のうち負の値の最低値を選択し、前記グリッドの重み付けとして登録し（Ｓ１３Ａ）、負の値がない場合（０を含む）には３つの値の平均値を算出し、前記グリッドの重み付けとして登録する（Ｓ１３Ｂ）。そして、各グリッドにつきこれらの処理を行なって重み付けを決定し、二次元的な融合地図１８を作成する（Ｓ１４）。
このようにして、図６に示すように、格子状地図上の各グリッドに障害物領域と移動可能領域と未知領域とが登録された融合地図が作成される。
次に、夫々の周辺地図１７ａ、１７ｂ、１７ｃのうち同グリッド上に位置する重み付けの投票値を比較し、３つの値のうち、負のものがあるか否かを判定する（Ｓ１２）。負の値がある場合には、これら３つの値のうち負の値の最低値を選択し、前記グリッドの重み付けとして登録し（Ｓ１３Ａ）、負の値がない場合（０を含む）には３つの値の平均値を算出し、前記グリッドの重み付けとして登録する（Ｓ１３Ｂ）。そして、各グリッドにつきこれらの処理を行なって重み付けを決定し、二次元的な融合地図１８を作成する（Ｓ１４）。
このようにして、図６に示すように、格子状地図上の各グリッドに障害物領域と移動可能領域と未知領域とが登録された融合地図が作成される。
図７に、融合地図１８における移動体の経路選択範囲を模式的に示す。前記移動体の選択可能経路は、移動体１０を中心にその進行方向を軸線４０とし、該軸線から放射状に左右に広がる経路選択範囲から、目標地点に向かう複数の移動経路が規定される。
前記複数の選択可能経路から最適な移動経路（回避経路）を探索する処理は、幅が規定された移動体１０により前記選択可能経路を掃引した時の各グリッドの重み付けの和を、各経路毎に足し合わせ、該足し合わせた重み付けの和を比較し、重み付けの和が最大となる経路を探索し、この移動経路を最適な移動経路として選択する。
本実施例では、図７に示すように前記軸線４０から左右に±120°を移動可能な角度範囲としており、該角度範囲から左右に７経路を規定し、該規定した全１５通り（軸線上を含む）の経路において、各経路毎に前記移動体１０が掃引した際の前記融合地図１８の重み付けの和を算出し、該重み付けの和を比較して最も大きな値となる選択可能経路を最適移動経路とする。
前記複数の選択可能経路から最適な移動経路（回避経路）を探索する処理は、幅が規定された移動体１０により前記選択可能経路を掃引した時の各グリッドの重み付けの和を、各経路毎に足し合わせ、該足し合わせた重み付けの和を比較し、重み付けの和が最大となる経路を探索し、この移動経路を最適な移動経路として選択する。
本実施例では、図７に示すように前記軸線４０から左右に±120°を移動可能な角度範囲としており、該角度範囲から左右に７経路を規定し、該規定した全１５通り（軸線上を含む）の経路において、各経路毎に前記移動体１０が掃引した際の前記融合地図１８の重み付けの和を算出し、該重み付けの和を比較して最も大きな値となる選択可能経路を最適移動経路とする。
このとき、前記移動体の最適移動経路の開始地点は、前記移動体１０の障害物検知から走行開始までに要する時間と、該移動体１０の走行速度とに基づき設定することが好ましい。即ち、実際の移動体位置は、図７の移動体１０’で示される位置に存在するが、前記移動体１０の前記センサ群２０により検知が行なわれ、各種演算処理を行い、駆動系まで指令が達する時間を考慮し、これに要する時間に移動体が移動する距離を見越して仮想の開始位置（移動体１０）を設定することにより、実際の移動体の動きに即した移動指令を与えることができ、信頼性が向上する。
次に、本実施例における移動体１０が狭隘部を通過する場合について説明する。例えば、一般家庭の室内を走行する場合において、図８は一般家庭の室内３１を示し、移動体１０がリビングから廊下を通過して寝室１の目標地点３０まで移動する場合、廊下にてドア３２が開いた状態にあると、前記移動体１０は狭隘部３３を通過しなければならない。しかし、本実施例における経路探索処理では、狭隘部３３を避けてキッチンへ侵入し、移動不可能な状態に陥ることがある。
従って、本実施例では図９に示すように、規定された経路選択可能な角度範囲Ｄ１、Ｄ２よりも狭められた角度範囲Ｄ１’、Ｄ２’を設定し、狭隘部通過時には該角度範囲Ｄ１’、Ｄ２’にて経路探索処理を行うようにした。狭隘部通過時の経路選択角度範囲Ｄ１’、Ｄ２’は、例えば軸線４０を中心として左右に±４５°とし、この範囲内で１５個の移動経路を設定する。尚、前記経路選択角度範囲Ｄ１、Ｄ２は、移動体の初期位置１０が目標地点に向かう方向を基準として予め設定されているものとする。
これにより、本実施例を障害物回避だけでなく狭隘部通過時にも適用でき、移動体１０が正確に目的とする地点まで走行することが可能となる。
従って、本実施例では図９に示すように、規定された経路選択可能な角度範囲Ｄ１、Ｄ２よりも狭められた角度範囲Ｄ１’、Ｄ２’を設定し、狭隘部通過時には該角度範囲Ｄ１’、Ｄ２’にて経路探索処理を行うようにした。狭隘部通過時の経路選択角度範囲Ｄ１’、Ｄ２’は、例えば軸線４０を中心として左右に±４５°とし、この範囲内で１５個の移動経路を設定する。尚、前記経路選択角度範囲Ｄ１、Ｄ２は、移動体の初期位置１０が目標地点に向かう方向を基準として予め設定されているものとする。
これにより、本実施例を障害物回避だけでなく狭隘部通過時にも適用でき、移動体１０が正確に目的とする地点まで走行することが可能となる。
図１０に、前記経路選択角度範囲Ｄ１、Ｄ２に急旋回防止フィルタ３７を設けた図を示す。図１０に示すように、前記経路選択角度範囲Ｄ１、Ｄ２より小さい角度範囲を有し、移動体１０のカレントな向きを軸線４０が前回選択した経路方向を基準として一定の角度範囲Ｄ３を有する急旋回防止フィルタ３７を設け、移動体１０の走行過程において、前記急旋回防止フィルタ３７の範囲内から最適な移動経路を毎次選択するようにする。これにより、より細かい旋回動作が可能となり、急激な旋回動作を回避することができる。
図１１に、移動体の速度制御処理を説明する図を示す。これは、移動体１０が障害物２８を回避することによって、予め設定された経路３５から大きく離れていく場合、該設定経路３５から回避経路３６までの距離Ｌに応じて移動体１０を減速させるものである。
前記移動体１０が目標地点３０まで走行するために設定経路３５が予め設定されており、前記移動体１０が該設定経路３５上に障害物２８の存在を検知した場合、移動体１０は回避経路３６を選択して前記設定経路３５を逸脱する。このとき、回避経路３６と設定経路３５との距離Ｌに反比例的に速度を制御する。即ち、回避経路３６と設定経路３５が離れる程移動体１０は減速する。
これにより、移動体１０が設定経路３５から離れて走行する異常事態には減速を行い、走行安全性を高めることができる。
前記移動体１０が目標地点３０まで走行するために設定経路３５が予め設定されており、前記移動体１０が該設定経路３５上に障害物２８の存在を検知した場合、移動体１０は回避経路３６を選択して前記設定経路３５を逸脱する。このとき、回避経路３６と設定経路３５との距離Ｌに反比例的に速度を制御する。即ち、回避経路３６と設定経路３５が離れる程移動体１０は減速する。
これにより、移動体１０が設定経路３５から離れて走行する異常事態には減速を行い、走行安全性を高めることができる。
１０ 移動体
１２ 駆動輪
１３ センサ群
１４ａ、１４ｂ 超音波センサ
１５、１５ａ、１５ｂ、１５ｃ 多点検出型赤外線センサ
１６ 側方赤外線センサ
１７、１７ａ、１７ｂ、１７ｃ 周辺地図
１８ 融合地図
１９ グローバル座標系
２０ ＣＰＵ（制御部）
３５ 設定経路
３６ 回避経路
３７ 急旋回防止フィルタ
１２ 駆動輪
１３ センサ群
１４ａ、１４ｂ 超音波センサ
１５、１５ａ、１５ｂ、１５ｃ 多点検出型赤外線センサ
１６ 側方赤外線センサ
１７、１７ａ、１７ｂ、１７ｃ 周辺地図
１８ 融合地図
１９ グローバル座標系
２０ ＣＰＵ（制御部）
３５ 設定経路
３６ 回避経路
３７ 急旋回防止フィルタ
Claims (13)
- 移動体に設けられた複数のセンサにより取得した検出データに基づき、移動体走行領域の周辺地図を作成し、該周辺地図に基づき障害物を回避する移動経路を選択して自律走行する移動体の障害物回避方法において、
前記移動体は、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群を有し、該センサ群にて取得した検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図を作成する周辺地図作成ステップと、
絶対座標系を基準とし、前記複数の周辺地図を融合して一の二次元的な融合地図を作成する融合地図作成ステップと、
該融合地図から障害物を回避する最適な移動経路を探索する経路探索ステップと、を備え、
前記周辺地図作成ステップでは、同一のセンサ種類の検出データが与えられた場合にのみ前記周辺地図を更新し、前記最適な移動経路を再探索することを特徴とする移動体の障害物回避方法。 - 前記センサ群が広域性センサと指向性センサとの組み合わせからなり、前記広域性センサの検知領域を前記移動体の前面上方域とし、前記指向性センサの検知領域を前記移動体の前面下方域及び側方域とし、
前記前面下方域を検知する指向性センサが、検知領域を放射状に掃引する複数の検知手段を有し、該検知手段が予め設定されたタイムチャートに基づき時間差をもって検知動作を行なうようにしたことを特徴とする請求項１記載の移動体の障害物回避方法。 - 前記周辺地図作成ステップでは、予め障害物領域、未知領域、移動可能領域の順に増加する重み付けを夫々設定し、前記検出データに基づき格子状地図上の各格子毎に前記重み付けを投票した周辺地図を作成し、
前記融合地図作成ステップにて、絶対座標系を基準として前記周辺地図の同位置に存在する格子に投票された重み付けを比較し、前記未知領域の重み付けより小さい値が存在する場合には、前記投票された重み付けから最も小さい値を採用し、
前記未知領域の重み付けより小さい値が存在しない場合には、前記投票された重み付けの平均値を採用して融合地図を作成することを特徴とする請求項１記載の移動体の障害物回避方法。 - 前記経路探索ステップにて、前記移動体の選択し得る複数の経路上に位置する格子の重み付けの和を各経路毎に算出し、該算出した各重み付けの和を比較して、該重み付けの和が最も大きい値となる経路を最適な移動経路とすることを特徴とする請求項３記載の移動体の障害物回避方法。
- 前記周辺地図作成ステップにて、予め設定された時定数を有する記憶忘れフィルタを設け、前記投票された重み付けを時間の経過とともに減少させることを特徴とする請求項３記載の移動体の障害物回避方法。
- 前記経路探索ステップにて、前記移動体の選択し得る経路が、該移動体の初期位置を中心とした経路選択範囲から選択される移動体の障害物回避方法であって、
前記移動体が狭隘部を通過する際には、前記経路選択範囲を狭めることを特徴とする請求項１記載の移動体の障害物回避方法。 - 前記経路探索ステップにて、前記移動体の選択し得る経路が、該移動体の初期位置を中心とした経路選択範囲から選択される移動体の障害物回避方法であって、
前記移動体が前回選択した経路の方位を基準とし前記経路選択範囲より小さい一定幅を有する急旋回防止フィルタを設け、前記移動体の走行過程にて毎次前記急旋回防止フィルタの範囲内で経路を選択するようにしたことを特徴とする請求項１記載の移動体の障害物回避方法。 - 予め設定された設定経路と障害物回避時の移動経路との間の距離に対して、反比例的に前記移動体の走行速度を変化させることを特徴とする請求項１記載の移動体の障害物回避方法。
- 前記経路探索ステップにて、前記移動体の障害物検知から走行開始までに要する時間と該移動体の走行速度とに基づき、前記移動経路の開始地点を設定し、該開始地点を基準とした移動経路の探索を行なうことを特徴とする請求項１記載の移動体の障害物回避方法。
- 周囲の障害物を検知するセンサを複数有し、該検出データに基づき作成した周辺地図により障害物を回避する移動経路を選択して自律走行する移動体において、
前記複数のセンサが、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群であり、
該センサ群にて取得した検出データに基づき、三次元的に異なる複数の周辺地図を作成する周辺地図作成手段と、
絶対座標系を基準とし、前記複数の周辺地図を融合して一の二次元的な融合地図を作成する融合地図作成手段と、
該融合地図から障害物を回避する最適な移動経路を探索する経路探索手段と、を有し、
前記周辺地図作成手段では、同一のセンサ種類の検出データが与えられた場合にのみ前記周辺地図を更新し、前記最適な移動経路を再探索することを特徴とする移動体。 - 前記周辺地図作成手段が、予め障害物領域、未知領域、移動可能領域の順に増加する重み付けを夫々設定し、前記検出データに基づき格子状地図上の各格子毎に前記重み付けを投票した周辺地図を作成する構成であるとともに、
前記融合地図作成手段が、絶対座標系を基準として前記周辺地図の同位置に存在する格子に投票された重み付けを比較し、前記未知領域の重み付けより小さい値が存在する場合には、前記投票された重み付けから最も小さい値を採用し、
前記未知領域の重み付けより小さい値が存在しない場合には、前記投票された重み付けの平均値を採用して融合地図を作成する構成であることを特徴とする請求項１０記載の移動体。 - 前記経路探索手段が、前記移動体の選択し得る複数の経路上に位置する格子の重み付けの和を各経路毎に算出し、該算出した各重み付けの和を比較して、該重み付けの和が最も大きい値となる経路を最適な移動経路とする構成であることを特徴とする請求項１０記載の移動体。
- 周囲の障害物を検知するセンサを複数有し、該検出データに基づき作成した周辺地図により障害物を回避する移動経路を選択して自律走行する移動体において、
前記複数のセンサが、センシング手段が異なる少なくとも２種類のセンサを複数組み合わせたセンサ群であり、
該センサ群が、広域性センサと指向性センサとの組み合わせからなり、前記広域性センサにより前記移動体の前面上方域を検知し、前記指向性センサにより前記移動体の前面下方域及び側方域を検知するようにし、
前記前面下方域を検知する指向性センサが、検知領域を放射状に掃引する複数の検知手段を有し、該検知手段が予め設定されたタイムチャートに基づき時間差をもって検知動作を行なうようにしたことを特徴とする移動体。
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