JP2006004175A - 自己位置同定装置および自己位置同定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】現在位置を同定する位置同定装置を提供する。
【解決手段】フィールド上の位置と、その位置の反射波の信号強度から生成される固有情報とを対応付けた位置−固有情報データベースを記憶する記憶部１１０と、識別情報を付与した超音波を発信する超音波発信部１０２と、超音波の反射波を受信する超音波受信部１０３と、反射波より信号固有情報を生成する固有情報生成部１０５と、固有情報生成部１０５より生成された信号固有情報と、位置−固有情報データベースに含まれる固有情報を比較し、現在位置を同定する位置同定部１０６とを備えたこと。
【選択図】 図１

Description

本発明は、装置単体で自己の位置を同定する自己位置同定装置および自己位置同定方法に関するものである。

従来、自動車やロボット等のフィールドを自由に移動する自立移動体は、移動量や移動方向を検知する方法としてジャイロやパルスエンコーダーなどの変位量検出センサを有し、走行方向や走行距離などを検出していた。しかし、この変位量検出センサによる検出では、移動面との滑りやセンサ自身の蓄積誤差などのため、自立移動体の単体による完結した自己位置を同定する方法を確立するのは難しかった。このため自己位置を特定するために様々な技術が考案されている。

例えば、ＧＰＳ（全地球測定システム）のように信号発信体を移動体とは別に用意する技術が一般的に知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に開示された技術では、屋内にあらかじめ信号受信機を設置し、移動ロボットとの間で送受信を行い、この送受信に要した時間から自己位置を検出している。

また、自己位置を特定するための手がかりを作為的に提供する技術がある（特許文献２参照）。特許文献２に開示された技術では、移動する経路上にランドマークなどの目印を設置し、この設置された目印との位置関係を求めることで自己位置同定が行われている。

また距離センサを用いて周囲の地形を計測し、あらかじめ記憶してある地図情報と照合して現在位置を特定する技術がある（例えば、特許文献３参照）。特許文献３に開示された技術では、屋内の形状データと反射係数等を示す属性データからなるＣＡＤデータを保持し、この属性データにより測定するための最適なセンサを選択し、選択されたセンサで測定し、測定された値とＣＡＤデータを比較して自己位置の同定を行う。さらにセンサで検出できない箇所は、ジャイロ等と組み合わせて、位置を同定することとしている。

特開平６−３５５３５号公報 特開２００１−１７９６６８号公報 特開平７−２８１７５３号公報

しかしながら、上記の開示された発明では以下のような問題点がある。特許文献１に開示された技術では、機材をあらかじめ設置する必要があり、この事前準備が煩雑なうえ、なんらかの事情により機材を設置できない環境で使用したい場合など用途によっては実用性を欠き、実現性に乏しいという問題となる。
また、特許文献２に開示された技術では、機材を自動的に設置するため事前準備は必要ないが、例えば家庭内で使用する場合などでは、勝手に設置されると、生活が制限されるという問題が生じ、装置単体で自己位置を同定する方が好ましい。

さらに、特許文献３に開示された技術では、属性データにより適した距離センサを選択しているが、複雑な環境のため吸収・散乱・透過などの影響により、位置によってはどのセンサでも正確な地形データを得られない場合もあり、複雑な環境では正確な位置同定を行うことが困難になるという問題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、単純または複雑な環境を問わず正確な位置同定を行えるとともに、装置単体の位置同定することが可能な自己位置同定装置および自己位置同定方法を提供することを目的とするものである。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本態様における発明は、位置座標と該位置座標に対応した固有の特徴量を示す固有情報とを対応付けた位置対応固有情報を記憶する記憶手段と、識別情報を付与した検知信号を発信する発信手段と、前記発信手段により発信された前記検知信号に対応する反射信号を受信する受信手段と、前記受信手段より受信された前記反射信号から信号固有情報を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された前記信号固有情報と、前記位置対応固有情報に含まれる各前記位置座標と対応付けられた前記固有情報とを比較し、現在位置を同定する同定手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明にかかる自己位置同定装置または自己位置同定方法は、例えば、透過・散乱・吸収などの外乱や移動可能なフィールドを構成する壁や床などの影響を受けた反射信号、または２次・３次反射信号を受信するような複雑な環境であっても、正確な位置同定を行うことが可能であるという効果を奏する。

また、装置単体で完結した位置同定が可能であるため、目印や外部に補助信号などを設置できない環境でも正確に位置同定が可能という効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる自己位置同定装置または自己位置同定方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本発明の実施の形態にかかる移動ロボット１００の構成を示すブロック図である。図１に示すとおり、本実施の形態の移動ロボット１００は、超音波センサ１０１と、フィルタ処理部１０４と、固有情報生成部１０５と、位置同定部１０６と、主制御部１０７と、移動量検出部１０８と、移動部１０９と、記憶部１１０と、カメラ１１１と、特徴量抽出部１１２と、基準位置判定部１１３と、他信号除去部１１４とから構成される。

超音波センサ１０１は、超音波発信部１０２と超音波受信部１０３とからなる。ただし本実施の形態では、一つの素子で超音波発信部１０２と超音波受信部１０３の役割を果たすものとするが、これに制限されるものではなく、超音波発信部１０２と超音波受信部１０３のそれぞれに専用の素子を用意してもよい。超音波発信部１０２は、本発明における発信手段を構成し、後述する主制御部１０７からの入力により、超音波を発信する。超音波受信部１０３は、本発明における受信手段を構成し、超音波発信部１０２から発信された超音波が壁などにより反射した反射波を受信し、この受信した反射波の信号情報を後述する他信号除去部１１４に出力する。

図２は、本実施の形態である移動ロボット１００が、移動面と接する移動平面２０２から放射状に超音波を発信する態様を示した図である。本図で示すように、移動ロボット１００は、移動ロボット１００の現在位置で、移動面２０１に接する平面をロボット移動平面２０２とし、このロボット移動平面２０２から放射状に超音波２０３を超音波センサ１０１から発信する。

なお、本実施形態では、発信手段および受信手段として超音波センサ１０１を用いたが、これに制限するものではなく、例えば光学系センサを用いてもよい。なお、本実施の形態においては、発信手段および受信手段として超音波センサ１０１を使用することで、光学系センサのような自己位置同定時に光源の位置や強度、昼・夜などの時間の影響を受けることがないという特徴を有する。

本実施の形態における超音波センサ１０１の配置例を図３に示す。図３に示された例では、指向性のある超音波センサ１０１を環列状に並べ擬似的に無指向性を実現したものである。これら環列状に並べられた超音波センサ１０１から超音波を同時に発信したあと、後述する処理を行うことで高速な位置の同定が可能となる。本実施の形態において、説明を容易にするため移動ロボット１００に超音波センサ１０１を８個備え、これらが同時に超音波を発信するものとするが、本発明における環列状に並べられた超音波センサの個数を制限するものではない。

また本実施の形態とは別の例として、超音波センサ４０１の配置例を図４に示す。指向性のある超音波センサ４０１を移動ロボット４００の移動する平面が持つ法線を軸として回転させることが可能としたものであり、この超音波センサ４０１が回転し、任意の角度毎に超音波を発信し、この超音波が反射した反射波を取得する動作を超音波センサ４０１が一周するまで繰り返すことで、超音波センサ４０１を環列状に並べたのと同等の走査機能を果たすこととなる。なお、この超音波センサ４０１を回転させて走査する方式の場合、使用する超音波センサ４０１の個数を制限するものではない。具体的には、ｎ個の超音波センサ１０１を同一円上に均等間隔で配列したとき、少なくとも３６０／ｎ度回転させればよい。これにより超音波センサ４０１の個数にかかわらず、環列状に配置した場合と同等の走査機能を有し、かつ、より安価に移動ロボット１００を提供できる。また移動ロボット１００の移動する平面が持つ法線軸に制限するものではない。

図５は、本実施の形態における、超音波センサ１０１を頂上部に設置した移動ロボット１００を示した図である。本図で示したように、移動ロボット１００は、頂上部に超音波センサ１０１を設置され、また車輪３０１により移動が可能である。全方位に視野が開かれ、移動ロボット１００自体が超音波の障害物とならず、また一時的に床に置かれた障害物からのノイズの低減が可能となる。

また本実施の形態とは別の例として、図６に超音波センサ６０１を移動ロボット６００の周囲に設置した場合の例を示した。なお、移動ロボットにおける超音波センサの設置する位置を図５または図６で設置した位置に制限するものではなく、超音波をロボット移動平面２０２に放射状に発信できればよい。

本実施の形態では、超音波発信部１０２から発信する超音波に識別情報を付与する。識別情報を付与した場合に発信される超音波を図７に示す。つまり、通常超音波は一定振動数で一度に５〜１０パルスをまとめて発信しているが、超音波の発信間隔が異なるように超音波発信部１０２の振動を制御することで、発信された超音波パルス群に、移動ロボット１００固有の識別情報となるコード情報を含ませることが可能となる。これを識別コードとする。

図１に戻り、他信号除去部１１４は、本発明の除去手段を構成し、超音波センサ１０１の超音波受信部１０３から入力された超音波の識別コードに基づき、他の移動ロボット１００から発信された超音波を除去する。他信号除去部１１４を備えることにより、他信号除去部１１４により複数の移動ロボット１００が同じ部屋を移動し、それぞれ移動ロボットにより発信された超音波が混在している場合でも、正確な現在位置の同定が可能となる。

固有情報生成部１０５は、本発明の生成手段を構成し、後述するフィルタ処理部１０４を介して出力された反射波の信号情報から、移動フィールド中の各位置での固有の情報を示す信号固有情報を生成し、生成した信号固有情報を位置同定部１０６に出力する。本実施の形態では、信号固有情報として超音波発信した時刻を基準時とし、基準時からの経過時間により変化する反射波の信号強度を用いる。この信号強度が本発明の特徴量を構成する。また、センサ毎の信号固有情報を合計して、全センサの信号固有情報を生成する。図８は、各センサで取得した信号固有情報から全センサの信号固有情報を合計した概念図である。本図で示された１〜８が移動ロボット１００に設置された超音波センサ１０１であり、（１）〜（８）が各センサでの基準時からの経過時間により変化する反射波の信号強度であり、（９）が各センサにおける基準時からの経過時間により変化する反射波の信号強度を合計したものである。本図で示したように、各センサが放射状に設置されているため、各センサの信号固有情報を合計することで、放射方向から受信された反射波による位置特有の信号固有情報とみなすことが可能となる。そして信号固有情報として基準時からの経過時間により変化する反射波の信号強度を用いたことで、信号固有情報を求めるために特別な演算を必要とせず、高速な信号固有情報の取得が可能となる。なお、信号固有情報を、基準時からの経過時間により変化する反射波の信号強度に制限するものではない。例えば受信した反射波を周波数分析して算出された周波数成分を信号固有情報として用いてもよい。

フィルタ処理部１０４は、本発明のフィルタ手段を構成し、他信号除去部１１４から入力された反射波の信号情報から、フィルタ処理によりノイズを除去したのち、フィルタ処理後の反射波の信号情報を固有情報生成部１０５に出力する。これにより反射波にノイズが含まれている場合でも現在位置の同定が可能となる。

図９は、フィルタ処理部１０４により行われるフィルタ処理の概念を示した図である。本図は、グラフ（Ａ）で示された超音波受信部１０３から得た反射波の信号情報についてフィルタＦ１、Ｆ２によるフィルタ処理を行い、このフィルタ処理後の反射波の信号情報をグラフ（Ｂ）、グラフ（Ｃ）、グラフ（Ｄ）に示したものである。フィルタＦ１は、相関に大きな影響を及ぼす移動ロボット１００の近傍を移動する障害物（例えば人間や動物）の存在により生じたノイズを低減するためフィルタである。これに対し、フィルタＦ２は、遠方の非定常の外乱ノイズを低減するためフィルタである。そしてグラフ（Ｂ）がＦ１により、グラフ（Ｃ）がＦ２により、グラフ（Ｄ）がＦ１およびＦ２により、フィルタ処理を行った後に出力される反射波の信号情報となる。

近傍の障害物の存在より生じたノイズを低減するためのフィルタＦ１の関数は、反射波が到達するまでの時間に応じて出力される反射波の信号情報の強度が変化する関数であり、より具体的には近傍からの反射波が到達する時間での信号強度の重みを軽くする関数とする。なお、本実施の形態では最小信号強度０Ｖと設定しているが、それに制限するものではない。

図９のフィルタＦ１を示すグラフでの時間ｔ１を第一障害物判定時間という。この第一障害物判定時間は、本発明の第１基準時間を構成し、移動ロボット１００が超音波を発信した後、移動ロボット１００の近傍で移動等を行っている障害物（一時的に人間等が通った場合等を含む）より反射された反射波を受信したと判定する基準となる超音波の到達時間をいう。そして、超音波を発信してから第一障害物判定時間後に反射波を受信した場合、フィルタＦ１を介した後に出力される反射波の信号情報の強度は、最小信号強度と入力された反射波の信号情報の信号強度との中間値となる。第一障害物判定時間の具体的な値は、移動ロボット１００とどの程度近接しているときに障害物として扱うかにより変化する。本実施の形態で０．５ｍ以内にある物を障害物と設定すると、超音波の速度３４３m/secから求められた０．００２９２秒が第一障害物判定時間となる。なお、本発明の第１基準時間は、本実施の形態に制限されるものではなく、受信した受信信号が、受信近傍の障害物により反射されたものと判断する基準となる時間であればよい。

遠方の非定常の外乱ノイズを低減するためのフィルタＦ２の関数は、反射波が到達するまでの時間に応じて出力される反射波の信号情報の強度が変化する関数であり、より具体的には遠方からの反射波が到達する時間での信号強度の重みを軽くする関数である。

図９のフィルタＦ２を示すグラフでの時間ｔ２を第二障害物判定時間という。この第二障害物判定時間は、本発明の第２基準時間を構成し、移動ロボット１００が超音波を発信した後、受信した反射波が遠方の非定常の外乱ノイズである反射波を受信したと判定する基準となる超音波の到達時間をいう。そして、超音波を発信してから第二障害物判定時間の経過後に反射波を受信した場合、フィルタＦ２を介した後に出力される反射波の信号情報の強度は、最小信号強度と入力された反射波の信号情報の強度の中間値となる。第二障害物判定時間の具体的な値は、部屋の大きさや超音波の最大動作距離を参酌した上で、移動ロボット１００からどの程度遠くからの受信した反射波を外乱ノイズとして扱うかにより変化する。本実施の形態では移動ロボット１００から５ｍ以上離れた場所から反射された反射波を外乱ノイズと設定し、超音波の速度３４３m/secから求められた０．０５８３秒が第二障害物判定時間となる。なお、本発明の第２基準時間は、本実施の形態に制限されるものではなく、受信した受信信号が、遠方の外乱ノイズによるものと判断する基準となる時間であればよい。

なお、本実施の形態については、超音波受信部１０３で受信した後に、フィルタ処理部１０４によるフィルタ処理を行うこととしたが、フィルタ処理を反射波の信号情報を取得した直後に行うことに限るものではなく、例えば反射波の信号情報について固有情報生成部１０５で周波数解析した後に、この周波数解析後の周波数成分に対してハイパスフィルタまたはローパスフィルタを用いてフィルタ処理を行うことも考えられる。

図１に戻り、位置同定部１０６は、本発明の位置同定手段を構成し、固有情報生成部１０５から入力された信号固有情報と、後述する記憶部１１０が記憶する位置−固有情報データベースに登録された固有情報に基づき、移動ロボット１００の現在位置を同定する。なお、移動ロボット１００の現在位置を同定するまでの処理手順及び移動ロボット１００の現在位置での初期方向を決定するまでの処理手順については後述する。

記憶部１１０は、本発明の記憶手段を構成し、部屋図、位置−固有情報データベース、現在位置、位置特徴情報を記憶する。記憶部１１０とは、例えばＨＤＤ(Hard Disk Drive)などの記録媒体をいう。なお、記憶部１１０で記憶する情報はこれらに制限するものではない。

記憶部１１０が記憶する部屋図とは移動ロボット１００が移動する部屋を示す図をいう。本実施の形態では、部屋のＣＡＤデータや設計図面を取り込むこととするが、部屋図の取得方法を部屋のＣＡＤデータや設計図面を取り込むことのみに制限するものではない。例えば、移動ロボット１００が初めて部屋に設置された場合、備えられたセンサ等を用いて部屋を計測し、地図情報を生成してもよい。

記憶部１１０が記憶する位置−固有情報データベースは、本発明の位置信号対応情報を構成し、部屋図上における各格子点の位置座標と、この格子点で収集された信号固有情報を固有情報として対応づけて保持する。この位置−固有情報データベースは移動ロボット１００が自己位置を同定するために用いられる。部屋図での各格子点と固有情報との対応を図１０に示した。本図において、固有情報は座標（ｂ，３）と座標（ｃ，３）についてのみ示したが、位置−固有情報データベースでは全ての格子点と固有情報を対応付けて保持している。

位置−固有情報データベースにおけるデータ構造の一例を図１１に示す。本図では、格子点の位置を示すＸ座標及びＹ座標と、基準時からの到達時間を適当なサンプリング間隔で区切り、区切られた時間に受信した各センサ及び全センサにおける反射波の信号強度と、さらに固有情報収集時の移動ロボット１００の部屋図における初期方向とを対応付けて保持したものである。部屋図における初期方向とは、１〜８の数で表され、１が部屋図の北を示し、２が北東を示すというように、１〜８までの数字を右回りに４５度毎の方向と対応付けて保持している。この方向は、移動ロボット１００の移動時の方向を同定するときに用いる。基準時からどの期間をデータベースとして保持するのかは、超音波の速度と部屋の大きさ等を参酌して決定する。ところで本実施の形態では、センサは８個備えられており、これらセンサ間の角度は４５度となる。つまりセンサ毎に収集された信号固有情報をセンサ毎の固有情報とされる。そしてセンサ毎の固有情報が、本発明の角度情報毎の固有情報を構成する。また、位置−固有情報データベースに、一つの位置に対して複数の固有情報を保持させることも可能とする。なお、移動図における初期方向を１〜８までの数に制限するものではなく、移動ロボット１００に設置されたセンサの数と対応させて変更させることが可能となる。

なお、本実施の形態においては、全センサの固有情報と、センサ毎の固有情報を保持することとしたが、これに制限されるものではなく、例えば、全センサの固有情報のみ、あるいはセンサ毎の固有情報のみ保持させてもよい。他に、方位検出部などを備えた等により、移動ロボット１００の方向を同定する必要がない場合、固有情報収集時の移動ロボット１００の初期方向を保持する必要はない。

また、記憶部１１０が記憶する現在位置とは、移動可能な範囲となる部屋図上で示される移動ロボット１００の現在位置の情報をいう。

また、記憶部１１０が記憶する位置特徴情報とは、カメラ１１１で撮影し、特徴量抽出部１１２により撮影した画像データから抽出した特徴量を、撮影した位置座標と対応づけて記憶した情報をいう。そして位置特徴情報に保持された位置座標が示す位置を基準位置、この基準位置で撮影された画像データより抽出された特徴量を基準特徴量とする。この基準位置と基準位置に対応した基準特徴量は、最初に固有情報を収集するための基準として、または現在位置の同定に失敗した場合に現在位置を認識する時に用いられる。この位置特徴情報は、後述する基準位置判定部１１３において基準位置か否かの判定で用いる。なお、この位置特徴情報として記憶する基準特徴量の数は、固有情報の数ほど必要はない。

主制御部１０７は、本発明の更新手段を構成し、位置同定部１０６で得られた情報に基づき位置−固有情報データベースへの固有情報の更新、または追加、その他に記憶部１１０が記憶する現在位置、位置特徴情報への情報の更新や追加、移動部１０９による移動、超音波センサ１０１からの超音波の発信、カメラ１１１による撮影などを制御する。

また、主制御部１０７が行う位置−固有情報データベースに登録された固有情報の更新は、部屋の環境の変化に対応して行われる。例えば、人が生活する空間で移動ロボット１００を使用する場合、この空間の状況は日々刻々と変化し、この変化が微小なものでも、その積み重ねられた誤差が位置同定に影響を与えるほど大きくなる可能性がある。このため主制御部１０７は位置同定部１０６での同定時に、移動ロボット１００の位置が、位置−固有情報データベースにおける格子点で示される位置と同定された場合、固有情報生成部１０５から取得した信号固有情報を固有情報として、現在の位置を示す格子点とを対応付けて更新する。これにより部屋の環境が変化していく場合でも現在位置の同定が可能となる。また、この主制御部１０７による更新処理は一度に置き換えてしまうのではなく、すでに登録されていた固有情報と、新たに取得した固有情報とを適当な比重で合成した（すでに登録されていた固有情報と新たに取得した固有情報との比率を９：１で合成する等）固有情報で更新し、段階的に更新処理を行ってもよい。このような段階的に更新処理を行うことで、電気的なノイズや偶然居合わせた人物や動物から反射された反射波等による外乱的要素の影響を減少させることが可能となる。

また、主制御部１０７は、後述する特徴量抽出部１１２で抽出された特徴量が、基準位置判定部１１３を介して出力された場合、後述するカメラ１１１で撮影されたときの移動ロボット１００の位置・姿勢情報と対応付けて記憶部１１０の位置特徴情報に記憶する。

移動部１０９は、本発明の移動手段を構成し、主制御部１０７による制御に基づいて、移動ロボット１００が移動するために必要な機構である。なお、本実施の形態は、移動ロボット１００として差動二輪移動ロボットを採用しているが、移動部１０９としては、これに用いられる車輪型以外の移動形態でもよい。例えば、クローラー型・歩行型等があげられる。

移動量検出部１０８は、移動部１０９により移動した距離を取得し、取得した距離等は主制御部１０７に出力する。本実施の形態では、移動ロボット１００の車軸に取り付けられたエンコーダなど他のセンサを用いて移動距離を計測する。なお、本実施の形態では、移動量検出部１０８により移動距離を取得することとしたが、本願発明において移動量検出部１０８は必ずしも必要というわけではなく、常に後述する位置同定部１０６による現在位置の同定を行ってもよい。また、移動量検出部１０８で検出される移動距離と、位置同定部１０６による現在位置の同定を組み合わせることで、より正確な現在位置の同定が可能となる。

カメラ１１１は、本発明の検出手段を構成し、主制御部１０７に制御により、移動ロボット１００の周囲の環境を撮影し、撮影された画像情報を特徴量抽出部１１２に出力する。主制御部１０７からの制御によりカメラ１１１は、フィールド探索行動もしくは固有情報収集行動時に、壁と天井・床との境界線の幾何的構造、窓枠やドア枠を撮影する。この撮影された画像データが、本発明における環境情報を構成する。なお、移動ロボット１００が自己位置同定用に用いる超音波センサ１０１以外に保有するセンサを光学センサであるカメラ１１１に制限するものではなく、センサが検知した情報に基づいて、特徴量抽出部１１２がその位置を示す特徴量を抽出できればよい。

特徴量抽出部１１２は、本発明の抽出手段を構成し、カメラ１１１から出力された画像データから壁や床・天井もしくは家具等に施された模様の形状などを特徴量として抽出し、抽出された特徴量は基準位置判定部１１３に出力する。

基準位置判定部１１３は、本発明の判定手段を構成し、特徴量抽出部１１２より抽出された特徴量と、記憶部１１０が記憶する位置特徴情報に含まれている特徴量とを比較し、カメラ１１１により撮影した位置が基準位置か否かを判定する。また、基準位置判定部１１３が基準位置であるか否かを判定する場合としては位置−固有情報データベースの生成時の他、移動ロボット１００の位置情報を確認・リセットする必要がある場合に用いられる。

次に、位置−固有情報データベースの生成手順について説明する。移動ロボット１００は部屋に最初に設置され、かつ部屋図を取得した後に、図１０で示した部屋図上の格子点が示す位置で固有情報の収集作業を行う。まず、後述する主制御部１０７は、取得した部屋図上に固有情報を収集する座標を示す格子点を設ける。この格子点の間隔は移動ロボット１００の大きさとフィールドの広さと、使用する超音波センサ１０１の精度と期待する自己位置同定範囲から適当な値を決定する。この格子点が示す位置の一つは移動ロボット１００の移動開始位置であり、後述する移動部１０９より、この移動開始位置を基準に次の格子点が示す位置へと順次移動する。また、このとき床とのすべりをなくすため、移動部１０９は通常時より低速で移動する必要がある。移動ロボット１００が格子点で示される位置に到達すると自己位置同定用の超音波発信部１０２より超音波を発し、またその反射波を超音波受信部１０３が受信し、固有情報生成部１０５より信号固有情報が生成される。主制御部１０７は、生成された信号固有情報を取得し、取得した信号固有情報を固有情報として収集点と対応付けて位置−固有情報データベースに追加していく。

この位置−固有情報データベースの生成時における移動経路を図１２に示した。本図において、主制御部１０７は、移動ロボット１００の移動開始原点（ｇ，１）を基準位置とし、主制御部１０７の制御によりカメラ１１１が、この基準位置から周囲の環境を撮影し、この撮影された画像データから特徴量抽出部１１２が特徴量を抽出し、このとき基準位置判定部１１３は処理せず特徴量をそのまま主制御部１０７に出力し、主制御部１０７が基準位置の座標と移動ロボット１００の姿勢と対応付けて位置特徴情報として記憶部１１０に記憶する。この記憶された特徴量を基準特徴量とする。その後、移動ロボット１００が経路（１）において位置（ｇ，１）から位置（ｅ，１）までの格子点が示す位置において対応付けられた固有情報を収集し、その後、再び基準位置に戻り、カメラ１１１が再度、周囲の環境を撮影する。そして、この撮影された画像データから特徴量抽出部１１２が特徴量を抽出する。次に基準位置判定部１１３が、この特徴量と、最初に記憶部１１０に記憶させた位置特徴情報で基準位置と対応付けられた特徴量とを一致するか否かを判断し、特徴量が一致すると判断した場合に基準位置が移動ロボット１００の現在位置であると判定し、一致しない場合に基準位置が移動ロボット１００の現在位置でないと判定し、判定した結果を主制御部１０７に出力する。主制御部１０７は、現在位置が基準位置ではない旨が入力されると、現在位置が基準位置とずれていると判断し、このずれを修正するための移動部１０９より移動する。現在位置が基準位置である旨が入力されると現在位置が基準位置と判断し、とくに位置の修正は行わない。その後、移動ロボット１００は経路（２）で位置（ｇ，２）から位置（ｅ，２）まで移動し、各格子点が示す位置で、固有情報を取得し、経路（３）より再び基準位置まで戻り、基準位置であるか否かの判定及びずれの修正を行う。経路（４）以降も同様の手順をおこなうことで、正確に位置−固有情報データベースに登録する固有情報を取得することが可能となる。

なお、位置−固有情報データベースの生成するために固有情報を収集する際、フィルタ処理部１０４によるフィルタ処理や、フィルタ処理によるノイズ除去の他にも状況に応じて温度保障や重み関数を掛けるなどのプレフィルタリングを行ってもよい。さらに、部屋図を移動ロボット１００自体が生成する場合、部屋図を生成するための探索行動後もしくは探索行動と同時に自己位置同定用の固有情報の収集作業を行うこととしてもよい。

次に、以上のように構成された本実施の形態に係る移動ロボット１００の固有情報を収集した後の通常の処理の一例を説明する。図１３は本実施の形態に係る移動ロボット１００の通常の処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、移動ロボット１００の通常の処理を以下の手順に制限するものではない。

移動ロボット１００は移動部１０９より移動を行う（ステップＳ１３０１）。この移動は、利用者のあとを追尾するものでも、部屋の異常を検出するために見回るものでもよく、とくに移動目的に制限を設けるものではない。本願ではこの移動を自由移動といい、位置−固有情報データベースを生成するための移動等とは区別する。

そして移動ロボット１００の移動量検出部１０８より、移動部１０９が移動した距離等を取得する（ステップＳ１３０２）。

主制御部１０７は、移動量検出部１０８から移動距離を取得し、移動前の位置を示す記憶部１１０が記憶する現在位置とから、移動後の現在位置を取得する（ステップＳ１３０３）。そして、主制御部１０７は、現在位置を同定するタイミングかどうか判断する（ステップＳ１３０４）。この同定するタイミングか否かの判断基準は、あらかじめ設定した移動距離を移動した、または一定時間経過したため、滑りなどにより現在位置がずれている可能性があると判断できる基準で設定するのがよいと考えられるが、これらに制限されるものではなく、例えば、移動した後に常に現在位置の同定を行うことにしてもよい。

主制御部１０７が同定するタイミングではないと判断された場合（ステップＳ１３０４：Ｎｏ）、主制御部１０７は、ステップＳ１３０３で取得した現在位置により、記憶部１１０に記憶する現在位置を更新する（ステップＳ１３１０）。

主制御部１０７が同定するタイミングと判断した場合（ステップＳ１３０４：Ｙｅｓ）、主制御部１０７の制御により、超音波発信部１０２は超音波を発信する（ステップＳ１３０５）。発信するとともに、発信した超音波の識別コードを他信号除去部１１４に出力する。

発信した超音波の反射を、超音波受信部１０３が受信する（ステップＳ１３０６）。超音波受信部１０３は、受信した反射波を他信号除去部１１４に出力する。

他信号除去部１１４は超音波の識別コードに基づいて移動ロボット１００自身による反射波のみフィルタ処理部１０４に出力する（ステップＳ１３０７）。具体的には、そして他信号除去部１１４は、発信する際に超音波受信部１０３から入力された超音波の識別コードと、超音波受信部１０３から受信した超音波の識別コードが一致するか否かの判断を行い、一致しなかった場合は、この超音波の信号を他の移動ロボット１００による超音波またはノイズとして除去し、一致した場合には、移動ロボット１００自身による反射波の信号としてフィルタ処理部１０４に出力する。

他信号除去部１１４から出力された反射波に対して、フィルタ処理部１０４がノイズを除去する（ステップＳ１３０８）。このノイズが除去された反射波に基づいて、固有情報生成部１０５が信号固有情報を取得する（ステップＳ１３０９）。そして、位置同定部１０６が、取得した信号固有情報、および記憶部１１０の位置−固有情報データベースが保持する位置と固有情報との対応付けから、現在位置を同定する（ステップＳ１３１０）。なお、位置同定部１０６による詳しい同定方法については後述する。そして、主制御部１０７は同定された現在位置で、記憶部１１０に記憶する現在位置を更新する（ステップＳ１３１１）。

その後、再び、移動部１０９による移動ロボット１００の自由移動から開始する（ステップＳ１３０１）。

また、本実施の形態では、移動ロボット１００の現在位置を同定するとき、移動ロボット１００は停止していることとしたが、これに制限されるものではなく、超音波の飛翔時間に対して移動ロボット１００の移動距離が少ない場合は、移動しながら同定することも可能である。

次に、図１３のステップＳ１３１０の位置同定部１０６による現在位置の同定の処理について説明する。図１４は本実施の形態に係る位置同定部１０６における現在位置を同定する処理の手順を示すフローチャートである。

まず、位置同定部１０６は、全てのセンサを同定するための比較対象と決定し（ステップＳ１４０１）、固有情報生成部１０５から全てのセンサの信号固有情報を合計した信号固有情報を取得し（ステップＳ１４０２）、位置−固有情報データベースから、位置（ｂ，３）と対応付けられた全てのセンサの固有情報を合計した固有情報を取得し（ステップＳ１４０３）、相関値を算出する（ステップＳ１４０４）。相関値とは、固有情報生成部１０５から取得した信号固有情報と位置−固有情報データベースから取得した固有情報の一致の度合いをいう。

本実施の形態のように、信号固有情報及び固有情報が超音波発信した基準時から経過した時間により変化する反射波の信号強度である場合に用いる、相関値を算出するための計算式を数１式に示す。

この基準時からの一定の間隔毎の固有情報生成部１０５から取得した信号固有情報と位置−固有情報データベースから取得した位置（ｂ，３）の固有情報の差分の和Ｓxyを算出する。そしてそのＳxyの逆数をこの位置（ｂ，３）における相関値とする。この相関値が高いほど現在の位置と位置（ｂ，３）の相関関係が高いと判断する。なお、相関値の算出方法は、この方法に制限するものではなく、固有情報の種類により変化し、現在位置と位置−固有情報データベースで保持する位置の相関関係を示す値が算出できればよい。

図１４に戻り、位置同定部１０６は、相関値の算出が終了したあと、位置−固有情報データベースが保持する全ての位置に対して相関値の算出を行ったか否か判断する（ステップＳ１４０５）。全ての位置に対して算出を行っていないと判断した場合（ステップＳ１４０５：Ｎｏ）、位置−固有情報データベースから、相関値の算出が行われていない他の位置と対応付けられた全てのセンサの固有情報を合計した固有情報を取得から開始する（ステップＳ１４０３）。

上述した手順により、相関値の算出は位置−固有情報データベースが保持する全ての位置に対して行われる。固有情報生成部１０５から取得した信号固有情報と、位置−固有情報データベースが保持する固有情報の比較し、位置毎の相関値を算出するまでの概念図を図１５に示す。本図においては、（Ａ）が固有情報生成部１０５から取得した信号固有情報を示し、この信号固有情報と、位置−固有情報データベースが保持する位置毎の固有情報を用いて、位置毎の相関値を算出し、この全ての位置の相関値を算出した結果を矢印の下に示し、この示された部屋図の各位置において相関関係が高いほど色を濃く表した。なお、本実施の形態では全ての位置に対して相関値を算出しているが、これに限らず例えば、移動ロボット１００がこれまでの位置同定により現在位置を認識していた場合、まずその位置での信号固有情報と固有情報の相関値を算出して自己位置を決定し、相関値が閾値以上高くなかった場合に全ての位置に対して相関値を算出するようにしてもよい。

図１４に戻り、位置同定部１０６は、全ての位置に対して相関値を算出したと判断した場合、それぞれの位置を示す格子点間を各位置の相関値より適当な関数を使用して補完することで、部屋を示すフィールド平面全体に関する相関値の山状分布を生成する（ステップＳ１４０６）。

この生成された相関値の山状分布を図１６に示した。そして、この山上分布の頂点（Ａ）を、フィールド平面上で示した位置が、移動ロボット１００の現在位置である可能性が最も高い位置となる。

図１４に戻り、この相関値の山状分布の頂点の相関値があらかじめ定められた閾値より高いか否かを判定し（ステップＳ１４０７）、この頂点の相関値が閾値より高いと判定した場合（ステップＳ１４０７：Ｙｅｓ）は、山状分布の頂点をフィールド平面で示した位置が現在位置として同定される（ステップＳ１４０９）。閾値は、現在位置と同定する基準となるあらかじめ定められた相関値の値をいい、閾値より相関値が高い場合に、その相関値と対応付けられた位置が現在位置であると推定することができる。そして実際の閾値は、測定結果に基づき決定する。

この頂点の相関値が閾値より低いと判定した場合（ステップＳ１４０７：Ｎｏ）、一つ以上の任意のセンサを比較対象として決定し（ステップＳ１４０８）、再び、固有情報生成部１０５から決定された任意のセンサの信号固有情報を合計した信号固有情報の取得から開始する（ステップＳ１４０２）。

この一つ以上の任意のセンサとは、例えば、図８で示された８個のセンサならば、奇数番号を割り振られたセンサとする。これにより位置同定部１０６は、位相差９０度の関係にある４方向による信号固有情報と固有情報に基づき相関値を算出することとなる。この場合、位置同定部１０６のステップＳ１４０４における相関値の算出では、固有情報生成部１０５から取得した奇数番号を割り振られた各センサの信号固有情報を合計した信号固有情報と、位置−固有情報データベースの奇数番号のセンサの固有情報を合計した固有情報とから相関値を算出するだけでなく、位置−固有情報データベースの偶数番号のセンサの固有情報を合計した固有情報との相関値も算出する必要がある。そして、それぞれについて山状分布を生成し、それぞれの頂点のうちもっとも高い頂点を現在位置の可能性が高い頂点とする。また、奇数番号を割り振られたセンサによる比較でも相関値が閾値より低いため、現在位置を同定できなかった場合、偶数番号を割り振られたセンサを比較対象として決定し（ステップＳ１４０８）、再び、固有情報生成部１０５から決定された任意のセンサの信号固有情報を合計した信号固有情報の取得から開始する（ステップＳ１４０２）。このように固有情報と比較するための比較対象を一つ以上の任意のセンサと絞り込むことで、任意方向への超音波計測を避けて現在位置の同定を行うことができるので、移動ロボット１００付近に例外的な障害物（人間や動物など）が存在する場合においても、その方向を避けて自己位置同定を行うことが可能となる。

なお、本実施の形態では、位置同定の処理として、最初に全てのセンサにより現在位置の同定を行うこととしたが、この方法に制限されるものではなく、最初から同定するために使用するセンサを絞り込んでから、これらのセンサの信号固有情報の合計である信号固有情報により固有情報との相関値の算出を行ってもよい。さらに、相関値の山状分布の頂点の値と閾値を比較して、閾値を超えた場合のみ現在位置と同定することとしたが、特に閾値を設けずに頂点の位置をそのまま現在位置と同定してもよい。

さらに、全てのセンサの信号固有情報を合計した信号固有情報に基づき相関値を算出することで、演算処理が軽くなり、高速な現在位置の同定が可能となる。

また、現在位置の同定方法は、この相関値の算出のみによる現在位置の同定に制限するものではなく、他のセンサ、本実施の形態では移動距離を検出する移動量検出部１０８による移動距離の検出と併せて自己位置同定してもよい。例えば、部屋の構造上の問題から、生成された相関値の山状分布の頂点が複数個存在する場合、この移動量検出部１０８により移動距離を算出し、この移動距離を現在位置の同定に用いることで、どの山の頂点が移動ロボット１００の現在位置となるのかを同定することが可能となり、より正確な現在位置の同定が可能となる。

そして、本実施の形態では、移動ロボット１００の現在位置を同定した場合、位置同定部１０６は、さらに移動ロボット１００の方位も同定することが可能となる。この移動ロボット１００の方位を決定するまでの処理手順を図１７に示す。

位置同定部１０６は、移動ロボット１００の現在位置を同定したあと、固有情報生成部１０５が取得した各センサの信号固有情報と、位置−固有情報データベースから取得したもっとも相関値の高い位置と対応付けられた各センサの固有情報を比較する（ステップＳ１７０１）。例えば、固有情報生成部１０５から取得した図８における１番目のセンサの信号固有情報と、位置−固有情報データベースの各センサの固有情報を比較し、もっとも相関値の高いセンサを求める。

そして、位置同定部１０６は、一番目のセンサと、もっとも相関値の高いセンサとの相対角を取得し（ステップＳ１７０２）、その相対角と、あらかじめ記憶していた位置−固有情報データベースの初期方向、つまり固有情報を生成する初期情報設定時の移動ロボット１００の初期方向から、移動ロボット１００の絶対方位を同定する（ステップＳ１７０３）。

これにより、移動ロボット１００は、方位を検出する装置を備えていなくとも、絶対方位を同定することが可能となる。また、本実施の形態では、１番目のセンサを比較の対象として使用したが、比較するセンサの番号を制限するものではない。

また、位置同定の処理手順において、どのセンサを比較対象としても、もっとも高い相関値が閾値を超えない等の理由により現在位置を同定できない場合もある。この場合の移動ロボット１００の現在位置を同定するまでの処理を説明する。図１８は本実施の形態に係る図１３で示した位置同定の処理手順では現在位置の同定に失敗した場合において、現在位置を同定するまでの処理の手順を示すフローチャートである。

まず、位置同定部１０６から主制御部１０７に現在位置の同定に失敗した旨が入力される（ステップＳ１８０１）。これは、例えば、部屋のドアが急に閉まったため、取得した信号固有情報が位置−固有情報データベースで保持されている固有情報と異なってしまい、どの位置でも確からしい相関値が得られなくなった場合などが考えられる。

次に、主制御部１０７は、記憶部１１０に記憶する現在位置と、移動量検出部１０８が検出した移動距離とから求められる位置を仮の現在位置と設定する（ステップＳ１８０２）。そして、移動ロボット１００が記憶部１１０に記憶する位置特徴情報から現在位置付近に存在する基準位置を検索する（ステップＳ１８０３）。そして移動ロボット１００は移動部１０９により検索された基準位置へと移動する（ステップＳ１８０４）。基準位置まで移動した後、移動ロボット１００は生成時と同様の姿勢をとり、カメラ１１１により周囲の環境を撮影する（ステップＳ１８０５）。特徴量抽出部１１２は撮影された画像データから特徴量を抽出する（ステップＳ１８０６）。そして基準位置判定部１１３が、抽出された特徴量と、位置特徴情報として保持されていた基準特徴量を比較する（ステップＳ１８０７）。抽出された特徴量と基準特徴量が等しい場合（ステップＳ１８０７：Ｙｅｓ）、仮設定されていた現在位置は正しいものと判断をくだし、移動部１０９により、ステップＳ１８０７で仮設定された現在位置と直近の位置−固有情報データベース上の格子点の位置へ移動し、主制御部１０７の制御でその位置での信号固有情報を収集し、位置−固有情報データベースに収集した信号固有情報を固有情報としてその位置を示す格子点と対応付けて、すでに保有された固有情報とは別に追加する（ステップＳ１８０９）。抽出された特徴量と基準特徴量が等しくなかった場合（ステップＳ１８０７：Ｎｏ）、主制御部１０７は現在位置を見失ったと判断し、移動部１０９により移動フィールド内をランダムに移動した後、図１４で示した現在位置同定手順により現在位置の相関値が閾値を超えるまで、現在位置を探索する（ステップＳ１８０８）。

このような処理手順を行うことで、現在位置の同定が失敗した場合でも、現在位置の情報を取得することが可能となる。また、位置−固有情報データベースに同一の位置と対応付けて異なる複数の固有情報を保持することで、例えば部屋の構造によってはドアや窓の開閉による同一地点での超音波の反射情報が大きく変化があった場合でも現在位置の同定が可能となる。なお、複数の固有情報により現在位置を同定する場合の手順は、図１４で示したステップＳ１４０４の相関値算出で、位置に対応した複数の固有情報のそれぞれについて相関値の算出を行い、算出された複数の相関値のうち最も高い相関値をそのときの相関値とし、この相関値を用いて相関値の山状分布関数を生成し、移動ロボット１００の現在位置を同定する。

なお、本実施の形態では、移動ロボット１００の現在位置の同定において、現在位置が位置−固有情報データベース上の格子点を示す位置と同定された場合に、環境変化にあわせてデータベースに対して現在位置と対応付けて固有情報を更新し、図１４で示した処理手順で現在位置の同定に失敗したが、基準位置の情報に基づき現在位置であることが確認された場合に、新たにデータベースにその位置を示す格子点の座標と対応付けて固有情報を追加することとしたが、これらの方法に制限するものではなく、たとえば、現在位置の同定に失敗したが、基準位置の情報に基づき現在位置であることが確認された場合であっても、位置−固有情報データベースに現在位置を示す格子点の座標と対応付けて固有情報を更新してもよい。

本実施の形態における位置の同定手順は、取得した信号固有情報とあらかじめ保持してある位置と対応付けた固有情報を比較して位置を同定することである。従来よく用いられていた超音波などの一次反射波の到達時間を位置の同定に用いる方法では障害物が複雑な形状をしている環境では他のセンサから発せられた超音波などの２次、３次反射波が別のセンサにその方向の一次反射波より先に入るため、または移動フィールド中に超音波などを吸収・散乱してしまう物体が存在すると反射波を受信できないため、正確な障害物の位置計測ができなかった。しかし、本実施の形態における位置の同定手順は、これら外乱によるノイズも位置における固有情報として扱うため、複雑な環境でも正確に現在位置の同定が可能となった。

そして、移動ロボット１００は、目印や外部に補助信号などを設置する必要がないため、このような目印を設置できない環境でも正確に現在位置の同定が可能となる。さらに、環境に応じて使用するセンサを変更する必要がなく、超音波センサのみで現在位置の同定が可能となる。

本実施の形態においては、信号固有情報を取得する手段として超音波を用いたが、超音波発信した時刻を基準時とし、基準時からの経過時間により変化する反射波の信号強度を信号固有情報及び固有情報として位置同定を行うことで、大きなデータ処理を行なわず、計算機にかかる負担が軽く高速な現在位置の同定が可能となった。

なお、本実施の形態では、本発明の位置同定装置を移動ロボット１００としたが、本発明を移動ロボットに制限するものではない。また、移動ロボット１００自体による移動後における現在位置の同定に制限するものではなく、利用者等により設置場所が変更された後等に現在位置の同定を行うことも可能である。

（変形例）
なお、本発明は、上述した各実施の形態に限定されるものではなく、以下に例示するような種々の変形が可能である。

（変形例１）
上述した実施の形態では、任意の角度毎に指向性のある超音波センサ１０１が超音波の送受信を行うこととしたが、超音波センサ１０１の設置方法をこれに限るものではなく、例えば図１９で示したように一つの超音波センサ１０１のコーン型共振子１１から発信された超音波を、反射板２１用いて全方位に均等に超音波を放射状に拡散させ、また放射方向から帰ってきた反射波も反射板２１を介して一つの超音波センサ１０１で受信できるように、超音波センサ１０１を設置することで、ロボット移動平面２０２と平行かつ放射方向に超音波２０３を超音波センサ１０１から発信または受信を可能となる。この反射板２１は、本発明の反射手段を構成する。この受信した反射波に基づいて信号固有情報を取得し、信号固有情報と固有情報として位置と対応付けて位置−固有情報データベースで保持すれば、安価にかつ高速に現在位置の同定が可能となる。なお、超音波センサ１０１を複数個備えていないため、反射波を受信したセンサと位置−固有情報データベースのセンサの相対角に基づいた方向の同定ができず、このような反射構造を備えた場合には、移動ロボット１００内部に、例えば地磁気を利用した方位検出部を備えている必要がある。

（変形例２）
上述した実施の形態では固有情報を固有情報が超音波発信した基準時から経過した時間により変化する反射波の信号強度の一つだけとしたが、位置−固有情報データベースに位置と対応付けて保持する固有情報の種類を一つに限るものではなく、位置と対応付けて複数種類の固有情報を保持することが可能である。本変形例では、位置と対応付けて超音波発信した基準時から経過した時間により変化する反射波の信号強度の他に、受信した反射波をＦＦＴ等により周波数分析して得られた周波数分布を位置と対応付けて固有情報として位置−固有情報データベースに保持する。そして現在位置の同定するときに、受信した反射波により相関値を求めるため、受信した反射波の信号強度の他に、反射波を周波数分析して周波数分布を求め、これらを固有情報とし、位置−固有情報データベースに保持されたそれぞれの固有情報に基づいてそれぞれ相関値を求める。そして位置毎の２種類の相関値を合計し、合計した相関値により山状分布を生成し、その頂点を現在位置と同定することで、２種類の異なる固有情報に基づき現在位置の同定が可能となり、同定の精度を高めることが可能となる。

（変形例３）
上述した実施の形態では、ＣＡＤデータや設計図面などから地図情報を取り込む機能を有することとしたが、例えば、移動ロボット１００がエンコーダなど変異検出センサ、超音波センサなど距離センサ、光学カメラなど画像センサなどのセンサ機器いずれかもしくはこれらの中からいくつかを組み合わせた装置を備えることで、未知のフィールド平面に設置された場合にセンシングを行いつつ、探索することで部屋図を生成することが可能となる。この部屋図を生成する際に固有情報の収集を行ってもよい。これにより効率的に固有情報の収集が可能となり、利用者が部屋図を取り込ませる必要がなくなる。

以上のように、本発明にかかる現在位置同定装置または現在位置同定方法は、現在位置の同定に有用であり、特に、信号を送受信することで現在位置の同定することを目的とする移動型ロボットに適している。

本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットの機能ブロック構成を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットが、移動面と接する移動平面２０２から放射状に超音波を発信する態様を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として移動平面に関して無指向に超音波を送受信するために環状に配列した超音波センサを示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として移動平面に関して全方向に超音波を送受信するために軸を回転させて一定の角度毎に走査するように設置された超音波センサを示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットが超音波センサと一体型とした一例を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットが超音波センサを頂上部に設置した一例を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として超音波センサから発信された移動体識別用のコード情報を含んだ超音波信号の一例を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として環状に配置された各センサで取得した信号固有情報から合計した信号固有情報を求めた態様を示す概念図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として超音波受信部より受信した反射波に対して時間に応じて重み付けを変化させるフィルタ処理を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として位置−固有情報データベースの部屋図上の固有情報を収集した位置を示す格子点と、この格子点と対応付けられた固有情報を表した概念図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として位置−固有情報データベースの構造を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として移動ロボットが移動開始位置を基準位置と設定した場合における、部屋図上の格子点を示す位置から固有情報を収集するための経路を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットの通常の処理手順を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットの現在位置を同定する処理手順を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットの部屋図の位置を示す格子点と算出された相関値を表した概念図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である部屋を示すフィールド平面全体において各位置での相関値の山状分布を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットの方向を同定する処理手順を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態である移動ロボットが現在位置の同定に失敗した場合において現在位置を同定するまでの処理手順を示した図である。 本発明に係る位置同定装置の実施の形態として移動平面に関して全方向に超音波を送受信するために超音波センサの前面に反射板を設定した一例を示した図である。

符号の説明

１１ コーン型共振子
１２ 金属板
１３ 圧電セラミック
１４ ベース
１５、１６ 出力リード
１７ ケース
２１ 反射板
１００、４００、６００ 移動ロボット
１０１、４０１、６０１、１９０１ 超音波センサ
１０２ 超音波発信部
１０３ 超音波受信部
１０４ フィルタ処理部
１０５ 固有情報生成部
１０６ 位置同定部
１０７ 主制御部
１０８ 移動量検出部
１０９ 移動部
１１０ 記憶部
１１１ カメラ
１１２ 特徴量抽出部
１１３ 基準位置判定部
２０１ 移動面
２０２ ロボット移動平面
２０３ 超音波

Claims (18)

1. 位置座標と該位置座標に対応した固有の特徴量を示す固有情報とを対応付けた位置対応固有情報を記憶する記憶手段と、
   識別情報を付与した検知信号を発信する発信手段と、
   前記発信手段により発信された前記検知信号に対応する反射信号を受信する受信手段と、
   前記受信手段より受信された前記反射信号から信号固有情報を生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された前記信号固有情報と、前記位置対応固有情報に含まれる各前記位置座標と対応付けられた前記固有情報とを比較し、現在位置を同定する同定手段と、
   を備えたことを特徴とする自己位置同定装置。
2. 前記同定手段は、前記生成手段により生成された前記信号固有情報と、前記位置対応固有情報に含まれる各前記位置座標と対応付けられた前記固有情報とを比較し、前記位置対応固有情報に含まれる前記固有情報の中で、前記信号固有情報に最も近似した固有情報に対応付けられた位置座標を現在位置と同定することを特徴とする請求項１に記載の自己位置同定装置。
3. 更に、前記受信手段により受信された反射信号からノイズを除去するフィルタ手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の自己位置同定装置。
4. 前記フィルタ手段は、前記発信手段により前記検知信号を発信してから、前記受信手段により前記反射信号を受信するまでの経過時間があらかじめ定められた基準時間をもとに前記反射信号に対しノイズを除去するフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項３に記載の自己位置同定装置。
5. 前記フィルタ手段は、複数の基準時間をもとに前記反射信号に対しノイズを除去することを特徴とする請求項４に記載の自己位置同定装置。
6. 前記発信手段は、環状に配置され、指向性を有する前記検知信号を発信する複数の発信部を備え、
   前記受信手段は、環状に配置され、前記発信部から発信された検知信号に対応した反射信号を受信する複数の受信部を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一つに記載の自己位置同定装置。
7. 前記発信手段は、ある軸を中心として回転する発信部を備え、指向性のある前記検知信号を任意の角度毎に発信し、
   前記受信手段は、前記軸を中心として回転する受信部を備え、前記発信部から発信された検知信号に対応した反射信号を受信することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一つに記載の自己位置同定装置。
8. 更に、一方向から発信された前記検知信号を放射状に反射させ、かつ前記反射信号を該一方向に反射させる反射手段を備え、
   前記発信手段から発信された検知信号を前記反射手段を介して放射状に発信し、
   前記反射信号を前記反射手段を介して前記受信手段で受信することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一つに記載の自己位置同定装置。
9. 前記記憶手段は、前記位置対応固有情報として、各位置座標での前記反射信号を受信する受信方向と予め記憶している初期方向との間の角度を示す角度情報毎に、前記固有情報を対応付けて記憶し、
   前記生成手段は、前記受信部が前記反射信号を受信する受信方向と前記受信部の基準方向とから求めた角度情報に対応付けた信号固有情報を生成し、
   更に、前記生成手段により生成した前記信号固有情報と、前記位置対応固有情報に含まれる前記固有情報を比較し、前記生成された前記信号固有情報に最も近似した前記固有情報と対応付けられた角度情報に基づいて、前記初期方向と前記基準方向との相対角を求める手段を備えたことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の自己位置同定装置。
10. 前記記憶手段は、位置座標と該位置座標に対応した前記生成手段により生成した前記信号固有情報とを対応付けて位置対応固有情報として記憶することを特徴とする請求項１に記載の自己位置同定装置。
11. 更に、前記受信手段が受信した前記反射信号の識別情報に基づき前記反射信号を除去する除去手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の自己位置同定装置。
12. 前記検知信号に付与された識別情報は、発信間隔がコード化された信号であり、前記反射信号の識別情報は受信間隔がコード化された信号であることを特徴とする請求項１１に記載の自己位置同定装置。
13. 前記記憶手段は基準位置座標と、該基準位置座標の特徴を示す特徴情報を対応付けた基準位置特徴情報として記憶し、
    更に、現在位置における環境情報を検出する検出手段と、
    前記検出手段により検出された前記環境情報から現在位置の特徴を示す現在位置特徴情報を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された前記現在位置特徴情報と、前記基準位置特徴情報の前記特徴情報とを比較し、前記現在位置が基準位置か否かを判定する判定手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の自己位置同定装置。
14. 前記記憶手段で記憶された前記位置対応固有情報において、前記同定手段により同定された現在位置と、前記生成手段で生成した前記信号固有情報とを対応付けて更新する更新手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の自己位置同定装置。
15. 前記同定手段は、前記生成手段により生成された前記信号固有情報と、前記記憶手段に記憶された前記位置対応固有情報に含まれる固有情報とを比較して前記固有情報と対応付けられた各前記位置座標と現在位置との相関関係を示す相関値を算出し、算出された前記相関値に基づいて現在位置を同定することを特徴とする請求項１に記載の自己位置同定装置。
16. 前記同定手段は、算出された前記相関値から前記位置座標と異なる位置の相関値を補完して、位置座標に対応した相関値の分布を求め、前記相関値の分布の頂点を現在位置と同定することを特徴とする請求項１５に記載の自己位置同定装置。
17. 位置座標と該位置座標に対応した固有の特徴量を示す固有情報とを対応付けた位置対応固有情報を記憶する記憶ステップと、
    識別情報を付与した検知信号を発信する発信ステップと、
    前記発信ステップにより発信された前記検知信号に対応する反射信号を受信する受信ステップと、
    前記受信ステップより受信された前記反射信号から信号固有情報を生成する生成ステップと、
    前記生成ステップにより生成された前記信号固有情報と、前記位置対応固有情報に含まれる各前記位置座標と対応付けられた前記固有情報とを比較し、現在位置を同定する同定ステップと、
    を備えたことを特徴とする自己位置同定方法。
18. 前記同定ステップは、前記生成手段により生成された前記信号固有情報と、前記位置対応固有情報に含まれる各前記位置座標と対応付けられた前記固有情報とを比較し、前記位置対応固有情報に含まれる前記固有情報の中で、前記信号固有情報に最も近似した固有情報に対応付けられた位置座標を現在位置と同定することを特徴とする請求項１７に記載の自己位置同定方法。

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