JP2009093308A - ロボットシステム - Google Patents

Abstract

【課題】
上位のコントローラとロボットから構成されるロボットシステムにおいて、ロボットの姿勢を同定するとともに、地図生成を同時に行う方式は高速演算を行う必要があり、演算負荷が大きくなって、ロボットシステムが高価になるという問題があり、演算負荷を低減することが課題である。
【課題を解決するための手段】
地図データを有するコントローラと移動するロボットから構成されるロボットシステムであって、前記ロボットは周囲の物体との距離を複数計測する距離センサと、前記地図データと照合することで前記ロボットの位置と角度を同定する同定装置を備え、前記コントローラは前記ロボットの位置と角度、及び、計測した前記距離を基に、前記地図データを生成又は更新する地図生成装置を備えることにより、前記コントローラと前記ロボットの演算負荷を低減し、比較的安価なロボットシステムを実現する。
【選択図】図１

Description

本発明は移動ロボットシステムに関し、特に、地図を生成・更新する機能を有する移動ロボットシステムに関する。

移動ロボットが周囲状態を計測し、そのデータを基に自己位置を推定しながら、かつ、同時に地図を生成する方法が提案されている。この方法はSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とよばれる技術で、地図情報を持たない環境にロボットが置かれた場合でも、ロボットが地図を生成しながら自己位置を推定していくことができるので、自律的に移動する特徴を持っている。

例えば、特許文献１には、移動ロボットの移動センサと認識手段により、物体間の相対姿勢で表わされる地図情報とロボットの姿勢の同時推定を行うことで、新規地図情報を作成していく方法が示されている。また、特許文献２では、GPS（Global Positioning System）などの自己位置検出手段と、周囲の物体との距離と方向を検出する物体検出手段と、それらの検出データを基に移動する方向の環境地図を生成する機能を備えた移動制御装置が述べられている。さらに、特許文献３においては、マップデータ生成部と位置推定部が自律移動型ロボット、あるいは、サーバ装置に配置されていることが示されている。

特開２００４−２７６１６８号公報 特開２００５−３３２２０４号公報 特開２００７−９４７４３号公報

これらの公知例で示されているロボットシステムは、地図を生成する地図生成部とロボットの自己位置を推定する自己位置推定部の配置方法により、２つのケースに分けられる。一方の方法は地図生成部と自己位置推定部がロボットに内蔵されている場合であり、他方はロボットの動作を制御する上位のコントローラ（サーバ装置）にそれらが内蔵されている場合である。なお、地図生成をすること自体を目的としたロボットシステムの場合、ロボットは自律的に動作する必要はないので、人間が操作あるいは押す車両も本発明のロボットとよぶことにする。

前者の場合、ロボットに内蔵したロボットコントローラの演算負荷が非常に大きくなってしまうとともに、地図を保存する記憶装置も大きくなってしまう課題がある。特に、複数のロボットが同時に稼動するシステムにおいては、それぞれのロボットで生成した地図を相互に利用する場合には、上位のコントローラに各ロボットの地図情報を出力し、上位のコントローラがそれぞれの地図の整合性を取りながら、広い地図を再生成していく必要がある。そのため、膨大な地図データを通信して、上位のコントローラで高速演算処理しなければならない。

また、後者の場合、ロボットで得られた周囲の環境情報（画像、障害物検知、移動機構のセンサ情報など）を上位のコントローラに送信し、位置を推定しながら地図を生成するので、それを基にロボットを移動制御する場合には、上位コントローラとロボットの間の送受信で時間がかかり、高速応答のロボット走行制御を行うことができない問題点がある。さらに、複数のロボットをこの方式により稼動する場合には、ロボット走行制御演算のため、上位コントローラは高速・高性能の演算処理を必要とする課題がある。

本発明は前記課題に対してなされたもので、その目的とするところは、ロボットの高応答性能を確保しながら演算負荷を低減するとともに、複数のロボットを駆動する場合にも、上位のコントローラが比較的安価になるロボットシステムを提供することにある。

上記課題を解決するに当って、以下のような対応を図るものである。

地図データを有するコントローラと移動するロボットから構成されるロボットシステムであって、前記ロボットは周囲の物体との距離を複数計測する距離センサと、前記地図データと照合することで前記ロボットの位置と角度を同定する同定装置を備え、前記コントローラは前記ロボットの位置と角度、及び、計測した前記物体との距離を基に、前記地図データを生成又は更新する地図生成装置を備えることにより、前記コントローラと前記ロボットの演算負荷を低減し、比較的安価なロボットシステムを実現することができる。特に、複数のロボットから構成されるロボットシステムの場合でも、上位コントローラの性能をあまり高めることなく、システムを実現できる。

また、地図データを有するコントローラと移動するロボットから構成されるロボットシステムであって、前記ロボットは周囲の物体との距離を複数計測する距離センサと、前記地図データのうち、ロボット近傍の地域地図データを選択するデータ選択装置と、前記地域地図データと前記距離を照合することで前記ロボットの位置と角度を同定する同定装置を備えることにより、さらに広範囲の領域をロボットが稼動するロボットシステムを提供でき、上記課題の解決を達成できる。

本発明によれば、ロボット及びコントローラの演算負荷を低減できるので、高応答性を有するロボットを制御する比較的安価なロボットシステムを提供できる効果がある。

以下、本発明の実施の形態を図１〜図１４に基づいて説明する。

図１は、本発明に特徴的な上位のコントローラ１と移動する１つのロボット２から構成されるロボットシステムのブロック図である。コントローラ１はロボット2の走行指令を出力する走行制御指令部３、ロボット2が走行する領域の地図を記憶した地図データ記憶部４、地図生成を行う地図生成装置５、及び、ロボット２とデータの送受信を行う送受信部６から構成される。また、ロボット２は上位のコントローラ２との通信を行う送受信部７、コントローラ１から出力される走行指令によりロボット２の走行状態を制御する走行制御部８、ロボット２と周囲にある物体１３との距離ｄを計測する距離センサ９、この距離ｄのデータと、コントローラ１から入力される地図のデータを基にロボット２の自己位置を同定する同定装置１０、及び、ロボット２を走行する車輪１１、１２から構成されている。

ここで、絶対座標系（ｘ−ｙ静止座標系）におけるロボット２の位置を（ｘｒ、ｙｒ）とし、ロボット２の角度をθｒと表わすことにする。また、ロボット位置（ｘｒ、ｙｒ）及び角度θｒを合わせて、ロボット２の姿勢とよぶ。

まず、ロボット２の走行制御に関する動作を、図１、図２により説明する。図２はロボットが動作領域１４の中を移動する状態の一例を上部から見た状態図である。図２の動作領域１４は塀に囲まれており、ロボット２は物体１５、１６、１７、１８を避けながらその他の領域（つまり、通路）を走行することができる。ここで、物体１５、１６、１７、１８は作業台、部屋、あるいは、壁などを意味しているが、ここでは説明を単純化するために、物体もしくは作業台とよぶことにする。図２はロボット２を作業台１５の出発点４１から到着点４２まで移動している途中の状態を示している。

コントローラ１の走行制御指令部３では、人間からの指令、あるいは、記述していない上位のロボット運行管理システムからの指令などを与えられると、それらの指令とロボット２の姿勢から得られるロボット位置（ｘｒ、ｙｒ）を基に、ロボット２を出発点４１に移動させた後、到着点４２までのロボットの走行経路を計画し、図２のような破線で示した経路を走行指令として、ロボット２の走行制御部８に出力する。走行制御部８では、走行指令に対して、後述する同定装置１０から出力されるロボット２の姿勢を入力し、フィードバック制御を行い、車輪１１、１２の走行速度、及び、操舵角を制御する。これにより、ロボット２は図２の破線で示した経路どおりに到着点４２まで移動することができる。また、走行制御部８では、入力したロボット２の姿勢と、その後に走行制御によりロボットが移動した距離、角度から、ロボット２の姿勢が幾何学的に推定される。しかしながら、車輪１１、１２のすべりなどがあるため、実際のロボット２の姿勢と異なることがあるので、以下、走行制御部８で算出されたロボット２の姿勢は推定姿勢とよぶことにする。

次に、図1の距離センサ９について説明する。距離センサ9が測長する範囲を図2に示す。この実施例で用いる距離センサ９はレーザ測長器とよばれるもので、ロボット2の前方に取り付けられている。この距離センサ９により、ロボット2の正面を中心に±９０°、つまり、１８０°の範囲でロボット２から周囲の物体までの距離ｄを計測できる。図２の場合には、ロボット２から見たそれぞれの角度に対する動作領域１４の壁と、あるいは、物体１７までの距離ｄを計測していることを示している。

ここで、図１の同定装置１０における処理内容について図３から図８までを用いて説明する。走行制御部８において算出された前述の推定姿勢が同定装置１０に入力される。同定装置１０では、入力された推定姿勢を、初期姿勢（ｘr0、yr0、θr0）と定義し、以下これに従う。この初期姿勢（ｘr0、yr0、θr0）をロボット２の姿勢と見なして、計測した距離ｄを地図上に展開すると、図３のようになる。なお、この地図はコントローラ１の地図記憶部４から同定装置１０に入力されたものである。図３によれば、動作領域１４の壁の下側及び右側において、距離ｄのデータと地図が大きくずれていることがわかる。この距離ｄのデータと地図が図4のようにほぼ一致すると、ロボット2の姿勢（ｘr、yr、θr）が距離ｄを計測したときの実際の姿勢を示していることを意味する。初期姿勢（ｘr0、yr0、θr0）は走行制御部８で推定した値であり、図3の場合には、ロボット2の実際の姿勢（ｘr、yr、θr）とは異なることを意味している。

そこで、初期姿勢（ｘr0、yr0、θr0）を基にロボット2の実際の姿勢（ｘr、yr、θr）を求める同定装置１０の演算方法について、図５を用いて、初期姿勢（ｘr0、yr0、θr0）は実際の姿勢（ｘr、yr、θr）の近傍にあることを前提とした場合について説明する。なお、求めるパラメータは位置ｘr、yr、及び、角度θrの３つである。このうち、x軸、ｙ軸に関しては、ｘr0とｘrの差、yr0とyrの差が最大となる可能性がある値よりも大きい距離探索値Wを設定する。また、θ方向に関しては、θr0とθrの差が最大となる可能性がある値よりも大きい角度探索値γを設定する。

初期姿勢（ｘr0、yr0、θr0）のそれぞれの値が同時に実際の姿勢（ｘr、yr、θr）と一致したとき、図４のように、地図と距離ｄのデータがほぼ一致する。言い換えれば、図４の状態のとき、複数からなる距離ｄのデータから地図までの誤差の和を計算すると、その値が最小となる。これを下記のようにして、探索法で求める。

ステップ１０１で、ロボットの推定姿勢、つまり、初期姿勢（ｘr0、yr0、θr0）を入力する。ステップ１０２では、図５に示すように、３つのパラメータについて、探索するための初期値（ｘrc、yrc、θrc）を計算する。また、差の総和Eを総和最大値Emaxに設定する。総和最大値Emaxは、下記に示すステップ１０３，１０４で計算されるEcの中で最大となる値よりも、はるかに大きい値に設定するものとする。ステップ１０３においては、ロボットの姿勢が（ｘrc、yrc、θrc）であるとして、距離ｄ（η）と地図との差ｅ（η）を求める。なお、距離ｄ（η）は距離センサ９で計測した角度ηの距離のことを表わすものとする。また、ｅ（η）は、地図のデータの中で、距離ｄ（η）に最も近い地図データとの差を示す。例えば、図３では、図示するように、η＝０のとき、距離ｄ（０）に対するｅ（０）は動作領域１４の右側の壁との最小距離がその値となる。ステップ１０３では、角度ηを−９０°から＋９０°までの誤差ｅ（η）をそれぞれ計算する。次のステップ１０４は、角度ηを−９０°から＋９０°までの誤差ｅ（η）の総和Ｅcを求める。

総和Eと総和Ecとをステップ１０５で比較した結果、EcがEより小さい場合には、ステップ１０６の処理を行う。EcがE以上のときには、ステップ１０７に直接ジャンプする。ステップ１０６の処理は、総和Ec、位置ｘrc、ｙrc、角度θrcを、それぞれ総和E、位置ｘr、ｙr、角度θrにセットする。ステップ１０６の処理は、ステップ１０３、ステップ１０４で計算した総和Ecの中で、最も小さいときの位置ｘrc、ｙrc、角度θrcを位置ｘr、ｙr、角度θrに記憶しておくことを意味している。ステップ１０６の処理が終了した後は、ステップ１０７に飛ぶ。

ステップ１０７の計算は、位置ｘrcをｘ軸計算幅Δｘだけ加算したものを位置ｘrcとして再設定するものである。ｘ軸計算幅Δｘは同定して得られる姿勢（ｘr、yr、θr）の精度と計算量から考慮される小さい値に設定することが望ましい。後述するｙ軸計算幅Δｙ、角度計算幅Δθについても、同様である。

ステップ１０８において、位置ｘrcがｘr0＋W/2に到達したかを判断し、位置ｘrcがｘr0＋W/2以下であれば、ステップ１０３からステップ１０７までの処理を繰り返す。ここまでの処理は、位置ｙrc、角度θrcを一定とした状態で、位置ｘrcをｘr0―W/2からｘr0＋W/2まで、ｘ軸計算幅Δｘ毎に、総和Ｅcの計算を行い、その範囲における最小値を求めるものである。ステップ１０８で位置ｘrcがｘr0＋W/2を越えたと判断したときには、距離探索の領域外となることを意味するので、ステップ１０９にジャンプし、図5に記述しているように、位置ｘrcを初期値であるｘr0―W/2に、位置ｙrcをｙ軸計算幅Δｙだけ加算したものを位置ｙrcに置換えている。ステップ１１０は、ステップ１０８と同様に、位置ｙrcがｙr0＋W/2に到達したかを判断し、位置ｙrcがｙr0＋W/2以下であれば、ステップ１０３からステップ１０９までの処理を繰り返す。この結果、総和Eは、θrcを一定の値として、ｘ軸、ｙ軸方向の距離探索の領域全域における最小値を求めることができる。従って、その範囲における総和Eが最小となるロボットの姿勢（ｘr、yr、θr）も得られる。

ステップ１１０で位置ｙrcがｙr0＋W/2を越えたと判断した場合には、図５のステップ１１１に示す処理を行う。つまり、位置ｙrcを初期値であるｙr0―W/2に、位置θrcを角度計算幅Δθだけ加算したものを位置θrcに置換えている。次に、ステップ１１２では、角度θrcがθr0＋γ/2に到達したかを判断し、角度θrcがθr0＋γ/2以下である場合には、ステップ１０３からステップ１１１までの処理を繰り返す。角度θrcがθr0＋γ/2を越えたときには、同定演算を終了することになる。以上の処理を行うことにより、ｘ軸、y軸の距離探索値Wの範囲、及び、θ方向の角度探索値γの範囲について、すべての総和Ecを計算し、その中で最小となるEcを総和Eとして確定することができる。そのとき、記憶されている位置ｘr、yr、角度θrが、実際のロボットの姿勢（ｘr、yr、θr）であると同定することができる。図４がそのときの結果である。

ここで、図4の右側において、距離ｄのデータの中に、明らかに地図と一致しないデータd（a）、d（b）、d（c）があり、その場所に地図に示されていない何らかの物体が存在することを意味している。例えば、レイアウト替えにより物体が配置された場合が考えられる。本実施例では、図７における動作領域１４の右側の壁と物体１７の間にある物体１９がある場合で説明する。図４の結果から、図６に示すように、新たな物体１９の一部を検出することになる。この情報を基に、コントローラ１の地図生成装置５では、地図の生成・更新を行う。

この演算方法について、図８のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップ２０１でロボット２の姿勢（ｘr、yr、θr）を入力し、ステップ２０２において距離センサ９で得られた距離ｄを入力する。次のステップ２０３では、角度ηに対する物体との距離ｄ（η）を基に、ロボット２から±９０°の範囲内で検出される物体の位置（静止座標系）、つまり、物体検出位置（ｘd（η）、ｙd（η））を求める。角度ηの演算刻み幅Δηは距離センサ９のデータ数、演算処理時間などにより決定するものであり、ステップ２０３、２０４、及び、２０５の繰返し演算はこの演算刻み幅Δη毎に行う。ステップ２０４における演算は、ロボット位置（ｘr（η）、ｙr（η））から物体検出位置（ｘd（η）、ｙd（η））までの地図更新データを作成するものである。ロボット２から物体の位置までの距離を検出するということは、物体が存在する位置を検出することだけでなく、ロボット２から検出した物体の位置までの間には、他の物体が存在しないことも計測していることになる。従って、ステップ２０４では、物体の位置だけでなく、物体が存在しない範囲も含めて、地図更新データを作成する。ステップ２０５では、この地図更新データを用いて、地図データの要素毎に、書き換え、及び、フィルタリング処理演算を行う。この結果得られる地図の変更データは地図データ記憶部４に出力される。

以上の処理により、ロボット２が収集した距離データに基づきロボット２の姿勢を同定するとともに、コントローラ１が常に地図を追加・更新する。これにより、高速の演算処理時間を必要とする姿勢の同定処理と、地図生成を分離するので、ロボット２で行う演算処理を軽減でき、ロボットを安価にすることができる。

図９は複数のロボットがコントローラ１により運行されるシステムの実施例である。ロボット２０、２１及び２２が動作領域１４の中を動作するものであり、それぞれのロボットはコントローラ１により制御される。図９におけるコントローラ１は、ロボット運行管理部２３、走行制御指令部２４、２５、２６、地図生成装置２７、地図データ記憶部４、送受信部６から構成される。ロボット運行管理部２３は、ロボット２０、２１及び２２の運行方法を管理するもので、各ロボットをそれぞれ設定した位置まで移動するように指令を与える機能を有する。この運行指令により、走行制御指令部２４、２５及び２６はそれぞれロボット２０、２１及び２２に走行指令を出力し、それらの動作を制御する。これらの処理方法は、図３の走行制御指令部３で説明したものと同様である。これらの走行指令により、ロボット２０、２１及び２２は移動・停止を行う。また、図５の実施例で説明したように、各ロボットはそれぞれ自己の姿勢を同定し、その結果を走行制御指令部２４、２５、２６と地図生成装置２７に出力する。

次に、本実施例で特徴的な地図生成装置２７について図１０を用いて説明する。ステップ３０１において、ロボット２０が動作中であるか否かを判断し、動作中である場合にはステップ３０２の処理を、そうでない場合にはステップ３０３にジャンプする。ステップ３０２はロボット２０の地図更新データを作成するものであり、ロボット２０の距離センサにより検出できる範囲について、図８で説明した処理方法と同様の処理を行う。ロボット２０が動作中でない場合には、新しい情報が得られないので、ステップ３０２の処理を行わないことにする。ステップ３０３、３０４はロボット２１を対象として、ステップ３０５、３０６はロボット２２を対象として、それぞれ地図更新データを作成するものである。これらの処理により得られた地図更新データは、ステップ３０７で合成される。この結果、３つのロボットで得られた情報を１つの地図更新データにまとめると、次のステップ３０８において、地図の書き換え、フィルタリング処理を行い、新しい情報を含む地図を更新することができる。

ここで、従来のシステムと本実施例の違いについてまとめる。まず、従来のシステムの１つとして、ロボットの姿勢の同定と地図生成をコントローラ１ですべて行うシステムである場合を説明する。この場合、多くのロボットの姿勢同定をするために、演算が膨大になってしまい、演算結果を得るまでの時間が長くなる問題がある。つまり、姿勢同定結果を基にしたロボットのフィードバック制御では、高速応答化することができない。また、従来システムの他の事例として、ロボットが姿勢の同定と地図生成をそれぞれ行うシステムでは、各ロボットが収集した情報だけで作成した地図が複数存在することになり、他のロボットが得た最新の情報を活用できないという問題がある。これに対して、図９、図１０の実施例によれば、複数のロボットが運行されるシステムにおいて、それぞれのロボットの演算負荷を大きくすることなく、ロボットの姿勢を同定することができる。また、コントローラ１において複数のロボットからの情報を集めて、地図を統一的に作成することができるので、すべてのロボットが同じ地図情報を基に制御され、移動することになる。そのため、他のロボットが収集した情報を含む最新の地図情報でロボットの姿勢の同定も行うことができるので、より信頼度と精度の高い同定を行うことができる。

図１１は、図９、図１０の実施例における地図生成装置２７の演算が異なる他の実施例である。図１０と比べて、ステップ３０９の演算が追加されたものであり、複数のロボットが動作する場合に有効な処理である。例えば、図１２〜図１４に示すように、ロボット２１とロボット２２が互いに距離センサにより地図更新データとして検出できる場合を考える。ロボット２２は搭載している距離センサで図１２に示す範囲の距離を検出することになるので、図１１のステップ３０６において、ロボット２１を含めて地図更新データを作成する。また、図１３のように、ロボット２１についても、図１１のステップ３０４において、ロボット２２を含めて地図更新データを作成する。

ステップ３０９では、図９の地図生成装置に入力されたすべてのロボットの姿勢と、図１１のステップ３０２、３０４、３０６で得られた地図更新データを照合して、ロボットの位置が正しく同定されているかを判断する。正しく同定されていないと判断した場合には、ロボット位置同定異常として、警報を吹鳴する、あるいは、システムを停止するなどの処置を行う。

また、図１４に示すように、ロボット２１とロボット２２が向かい合っている場合には、互いのロボットの姿勢と距離の情報から、ロボット２１とロボット２２の距離が誤差精度範囲内で正しく計測されているかを確認する。この方法により、ロボットに搭載した距離センサの高い信頼性を確保することができる。さらに、２つのロボットが同時に計測する物体の範囲については、三角測量の原理から、高精度に地図を生成することができる。図１４の場合には、太線で表した物体１７の左側の一部、物体１５の上部右側、物体１８の下部右側がそれに相当する。このように、複数のロボットで相互にロボットの位置を同定することにより、高い信頼性を持つシステムを構築できるとともに、地図生成の高精度化にも寄与できる特徴を持つ。

図１５は広範囲の領域を動くロボットシステムの実施例であり、広範囲の地図データのうち、ロボット２がいる位置の近傍だけの地図をロボットの姿勢の同定に利用するものである。以下、このロボット近傍の地図を地域地図とよぶことにする。図１５の実施例が図１と異なる点は、地図データ記憶部３０、走行制御指令部３１、モータ制御部３２の処理方法である。

走行制御指令部３１では、図１の走行制御指令部３と同様の方法で走行指令を求める。次に、ロボット２から検出された車輪１１、１２の回転数、舵角を走行制御指令部３１に入力する。なお、これらの回転数、舵角のことをオドメトリとよぶことにする。また、ロボット２の同定装置１０で同定された姿勢も走行制御指令部３１に入力している。入力された姿勢とオドメトリから、最新のロボット２の姿勢を推定して、走行指令に対するロボット２の姿勢のフィードバック制御を行う。この結果に基づき、車輪１１、１２を駆動する各モータのモータ制御指令をロボット２に出力する。ロボット２のモータ制御部３２では、これらのモータ制御指令に基づき、モータの制御を行い、ロボット２を駆動する。

また、本実施例の特徴的な点は、地図データ記憶部３０に入出力するデータである。地図生成装置５で、ロボット２の姿勢からロボット２がどの地域にいるかを判断し、地域選択指令を地図データ記憶部３０に出力する。この地域選択指令に基づき、ロボットが存在する地域地図を地図データ記憶部３０からロボット２の同定装置１０に出力する。同定装置１０は、図１の実施例と同様であり、地域地図を基にロボット２の姿勢を同定する処理を行う。なお、地図生成装置５から地図データ記憶部３０に出力される変更データは、地域地図の範囲に限定されるものではなく、ロボット２が測定した距離データから得られる地図更新データに基づくものである。

ロボットが設定した地域外に移動する場合には、地域選択指令を変更することにより、自動的にロボット２が必要とする地域地図に書き換えられる特徴がある。従って、本実施例を用いることにより、広範囲の領域を動き回るロボットシステムにおいて、ロボットの地図が必要とする記憶装置を大きくすることなく、ロボットの姿勢同定、地図生成・更新を行うことができるので、工場や物流センタなどの広範囲の動作領域を動くロボットシステムを比較的安価に提供できる利点がある。

以上が、工場や物流センタなどの所定の動作領域で運行するロボットシステムにおいて、適用した実施例であるが、ビルや病院内で運行するロボットシステムにも適用できる。１つのロボットが運行するシステムと複数のロボットが運行するシステムについて、異なる制御方法によりロボットを制御する方法を実施例として説明したが、これらの方法を組合せて実施する方法も、有効である。また、先にも述べたように、地図生成することを目的としたロボットシステムの場合、ロボットは自律的に動作する必要はないので、人間が操作あるいは押す車両も本発明のロボットであり、それに適用することもできる。従って、本実施例に述べた方法に限定するものでなく、複数の組合せを併用した場合でも、本発明は広く適用できる。

実施例１のシステム構成を示すブロック図

ロボットの動き方と物体距離を測長する範囲を示した地図 ロボットの初期姿勢と物体の距離を計測したときの状態を上部から見た関係図 地図データと測長した距離を照合してロボットの位置と角度を同定したときの状態を上部から見た関係図 ロボットの姿勢を同定する処理方法を示したフローチャート 同定したロボットの姿勢と測長データから、新たな物体を検出する地図生成方法を示した関係図 実際のロボットと物体の関係を上部から見た関係図 地図生成の演算を行うフローチャート 図１と異なる他の実施例で、複数のロボットが動作するときのシステム構成を示すブロック図 複数のロボットにより地図生成を行うフローチャート 複数のロボットが相互に位置同定する機能を追加した図１０と異なる実施例のフローチャート ロボット２２が物体との距離を測長したときの状態を上部から見た関係図 ロボット２１が物体との距離を測長したときの状態を上部から見た関係図 ロボットが相互に計測した範囲を上部から見た関係図 広範囲の動作領域を運行するロボットシステムの構成を示すブロック図

符号の説明

１：コントローラ ２、２０、２１、２２：ロボット
３、２４、２５、２６、３１：走行制御指令部
４、２７、３０：地図データ記憶部 ５：地図生成装置
６、７：送受信部 ８：走行制御 ９：距離センサ
１０：同定装置 １１、１２：車輪
１３、１５、１６、１７、１８、１９：物体もしくは作業台
１４：動作領域 ２３：ロボット運行管理部
３２：モータ制御部 ４１：出発点 ４２：到着点

Claims (9)

1. 地図データを有するコントローラと移動するロボットから構成されるロボットシステムであって、
   前記ロボットは、周囲の物体との距離を複数計測する距離センサと、前記地図データと照合することで前記ロボットの位置と角度を同定する同定装置を備え、
   前記コントローラは、前記ロボットの位置と角度、及び、計測した前記物体との距離を基に、前記地図データを生成又は更新する地図生成装置を備えたことを特徴とするロボットシステム。
2. 地図データを有するコントローラと複数の移動するロボットから構成されるロボットシステムであって、
   前記ロボットは、それぞれ周囲の物体との距離を複数計測し、前記コントローラから入力した地図データと照合することで前記ロボットの位置及び角度を同定し、
   前記コントローラは、複数の前記ロボットが計測した前記物体との距離と前記位置及び角度を基に、前記地図データを生成又は更新することを特徴とするロボットシステム。
3. 地図データを有するコントローラと移動するロボットから構成されるロボットシステムであって、
   前記ロボットは、周囲の物体との距離を複数計測する距離センサと、前記地図データのうち、ロボット近傍の地域地図データを選択するデータ選択装置と、前記地域地図データと前記距離を照合することで前記ロボットの位置と角度を同定する同定装置を備え、
   前記コントローラは、前記ロボットの位置と角度、及び、計測した前記物体との距離を基に、前記地図データを生成又は更新する地図生成装置を備えたことを特徴とするロボットシステム。
4. 地図データを有するコントローラと移動するロボットから構成されるロボットシステムであって、
   前記ロボットは、周囲の物体との距離を複数計測する距離センサと、前記地図データのうち、ロボット近傍の地域地図データを記憶する記憶装置と、前記地域地図データと前記距離を照合することで前記ロボットの位置と角度を同定する同定装置を備え、
   前記コントローラは、前記ロボットの位置と角度、及び、計測した前記物体との距離を基に、前記地図データを生成又は更新する地図生成装置を備えたことを特徴とするロボットシステム。
5. 請求項１乃至４記載のロボットシステムにおいて、
   前記距離センサはレーザ測長器であることを特徴とするロボットシステム。
6. 請求項１乃至４記載のロボットシステムにおいて、
   前記ロボットの位置と角度を同定した後に、該位置と角度、及び、前記コントローラからの動作指示により前記ロボットが自律移動することを特徴とするロボットシステム。
7. 請求項２記載のロボットシステムにおいて、
   前記複数のロボットは相互にロボットの位置を同定することを特徴とするロボットシステム。
8. 請求項３乃至４記載のロボットシステムにおいて、
   前記地域地図データは同定したロボットの位置により変更することを特徴とするロボットシステム。
9. 請求項７記載のロボットシステムにおいて、
   前記地域地図データを選択又は記憶したときのロボットの位置から所定距離以上、前記ロボットの位置が移動したとき、前記地域地図データを変更することを特徴とするロボットシステム。

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