JP2009223628A - 移動ロボット及び環境地図生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】少ない計算コストで高速に足平着地位置の決定精度を向上させることが可能な移動ロボット及び環境地図生成方法を提供する。
【解決手段】本発明に係る移動ロボット１００は、環境地図２１を参照して移動ロボット１００の脚部下端に設けた足平の着地位置を計画し、該計画した足跡計画に基づいて移動する移動ロボット１００であって、環境地図２１において、計画した足跡計画に影響を与える所定の障害物の認識精度を向上させるものである。
【選択図】図２

Description

本発明は、環境地図を参照して移動する移動ロボット及び環境地図生成方法に関する。

近時、自ら移動経路の環境を認識して目的地へと移動する自律移動ロボットが開発されている。このような自律移動ロボットでは、移動経路上に存在する段差などの障害物を検出し、検出結果に基づいて作成される環境地図を参照して目的地へと移動する。

環境地図を参照して移動する多くの移動ロボットが提案されている。例えば特許文献１に記載のロボット装置は、ロボット装置が障害物と認識する複数のグリッドを環境地図に有し、ロボット装置の差分移動量に基づき環境地図を更新するとともに、グリッドの大きさを変更するものである。特許文献１に記載のロボット装置では、限られた計算リソース及びメモリリソース等を考慮し、環境地図の保持及び更新に関するコストを低減することができる。
特開２００３−２６６３４９号公報

移動ロボットが例えば３次元空間内を移動する脚式歩行ロボットである場合には、移動ロボットの歩行は、環境地図を参照することによって足平を着地可能な領域を判断し、足平の着地位置を順次計画することで実現される。従って、安定して歩行するためには、足平の着地位置候補となり得る床面や障害物などの地形をより正確に検出することが重要となる。特に、移動ロボットが段差乗り越えや障害物のまたぎ動作等の３次元的な移動を行う場合には、足平の着地位置と環境との相対的な位置関係を示す高精度な環境地図が必要となる。

しかしながら、特許文献１記載のロボット装置では、差分移動量に基づき環境地図を更新するものであり、足平の着地位置に影響を与える障害物の認識精度を向上させることはできず、足平着地位置の決定精度を向上させることができないものである。

また、脚式の移動ロボットは、車輪型の移動ロボットに比べて足平の着地位置候補となり得る地形に関して、より密な形状データを必要とする。しかし、このような密な形状データに基づいて環境地図を作成するためにはグリッドを細かくする必要があり、計算コストの増加を招くという問題がある。例えば環境中に障害物が存在する場合には、一般的に、その地図上の各グリッドについて、検出した形状データから障害物の存在確率を計算することで障害物を認識することが多い。このため、移動ロボットが例えば脚式の移動ロボット特有の段差乗り越え動作等を行う場合には、障害物の境界線（エッジ）情報に関してより高い精度が要求されるものの、環境地図上の全てのグリッドについて障害物の存在確率を計算するものとしては、多大な計算処理時間を費やすため現実的ではない。

このように、従来の移動ロボットでは、足平の着地位置に影響を与える障害物の認識精度を向上させることができず、足平着地位置の決定精度を向上させることができないものであった。また、少ない計算コストで高速に認識精度を向上させることができないものであった。

本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、少ない計算コストで高速に認識精度を向上させることで、足平着地位置の決定精度を向上させることが可能な移動ロボット及び環境地図生成方法を提供することを目的とする。

本発明に係る移動ロボットは、環境地図を参照して移動ロボットの脚部下端に設けた足平の着地位置を計画し、該計画した足跡計画に基づいて移動する移動ロボットであって、前記環境地図において、前記計画した足跡計画に影響を与える所定の障害物の認識精度を向上させるものである。

このように、環境地図において足跡計画に影響を与える所定の障害物についてのみ認識精度を向上させることで、少ないコストで高速に処理を実行することができるため、足平着地位置の決定精度を向上させることができる。従って、脚式移動ロボット特有の段差乗り越え動作等を行う場合であっても、安定して移動することができる。

また、前記移動ロボットが移動する環境情報に基づいて、前記環境地図を生成する環境地図生成部と、前記生成した環境地図を参照して前記足平の着地位置を計画する足跡計画部と、を備え、前記環境地図生成部は、前記足跡計画部で計画した前記足平の着地位置と前記障害物との相対距離が所定の値以下である場合には、前記計画した足平の着地位置と前記障害物とが近接する範囲を示す環境地図であって、前記環境地図よりも精度が高い局所環境地図を生成し、前記足跡計画部は、前記生成した局所環境地図を参照して、前記計画した足平の着地位置が前記障害物の境界線と干渉する場合には、前記計画した足平の着地位置が前記障害物の境界線と干渉しないように前記足平の着地位置を修正するようにしてもよい。このように、計画した足平の着地位置と障害物との相対距離が所定の値以下である場合にのみ、環境地図よりも精度が高い局所環境地図を生成して、生成した局所環境地図を参照して、計画した足平の着地位置が障害物と近接する場合にのみ、足平の着地位置を修正することで、環境地図において足跡計画に影響を与える所定の障害物についてのみ、少ないコストで高速に認識精度を向上させることができるため、足平着地位置の決定精度を向上させることができる。

また、前記環境地図生成部は、前記足跡計画部で計画した前記足平の着地位置と前記障害物との相対距離が所定の値以下である場合に、前記環境地図において前記計画した足平の着地位置と前記障害物とが近接する局所範囲を特定し、異なる時点で生成した複数の前記環境地図における局所範囲を統合することで前記局所環境地図を生成するようにしてもよい。このように、計画した足平の着地位置と障害物との相対距離が所定の値以下である場合に、足平の着地位置と障害物とが近接する局所範囲を特定し、異なる時点で生成した複数の環境地図における局所範囲を統合することで、環境地図において足跡計画に影響を与える範囲のみについて容易に精度を向上させることができ、少ないコストで高速に認識精度を向上させることができる。

また、前記移動ロボットが移動する移動領域の環境情報を取得する取得手段を更に備え、前記環境地図生成部は、前記取得手段で取得した環境情報から前記移動領域内に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成し、該生成した３次元位置データに基づいて前記環境地図を生成するようにしてもよい。このように３次元位置データに基づいて環境地図を生成することで、３次元空間を移動するために必要な高さ方向の情報を含む環境地図を容易に生成することができる。

さらにまた、前記取得手段が、前記移動ロボットの鉛直軸を中心に揺動可能に取り付けられたレーザレンジファインダであり、前記環境地図生成部は、前記レーザレンジファインダで取得した距離画像データから前記移動領域内に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成し、該生成した３次元位置データに基づいて前記環境地図を生成するようにしてもよい。レーザレンジファインダを用いることで、精度や信頼性の高い３次元位置データを取得することができる。さらにまた、前記移動ロボットが、移動手段としての２つの脚部を備え、２足歩行運動により移動を行うものであると好適である。

また、本発明は方法によっても具現化され、本発明に係る環境地図生成方法は、環境地図を参照して足平の着地位置を計画し、該計画した足跡計画に基づいて移動する移動ロボットにおいて、前記環境地図を生成する環境地図生成方法であって、前記環境地図において、前記計画した足跡計画に影響を与える所定の障害物の認識精度を向上させるものである。

本発明によれば、少ない計算コストで高速に認識精度を向上させることで、足平着地位置の決定精度を向上させることが可能な移動ロボット及び環境地図生成方法を提供することを目的とする。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。尚、各図面において、同一要素には同一の符号を付しており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明を省略する。

発明の実施の形態１．
本実施の形態１に係る移動ロボットは、環境地図を参照して移動ロボットの脚部下端に設けた足平の着地位置を計画し、該計画した足跡計画に基づいて移動する移動ロボットである。ここで、本実施の形態１に係る移動ロボットは、環境地図において、計画した足跡計画に影響を与える所定の障害物の認識精度を向上させることを特徴とする。

まず、図１を用いて、本発明に係る移動ロボット１００の構成について説明する。図１は、移動ロボット１００を側方（移動ロボット１００の移動する方向を向いて左方向）から見た様子を概略的に表す概略図であり、移動ロボット１００に搭乗者Ｐが搭乗している様子を表している。また、図１に示すように、床面の形状を検出するためのセンサとしてレーザレンジファインダ１０が移動ロボット１００に取り付けられている。尚、図１においては、説明の便宜上、移動ロボット１００が進行する向き（前後方向）をｘ軸、移動ロボット１００が進行する方向について水平方向に直交する向き（左右方向）をｙ軸、移動体の移動する平面から鉛直方向に延びる向き（上下方向）をｚ軸とし、これらの３軸からなる座標系を用いて説明する。即ち、図１中において、前記ｘ軸は紙面に向かって左右方向、ｙ軸は紙面の奥行方法、ｚ軸は紙面中の上下方向を示す。

図１に示すように、移動ロボット１００は、搭乗者Ｐが搭乗する載置台（図示せず）を含む上体部１０１と、上体部１０１を支持する腰部（図示せず）を介して回動自在に固定される脚部１０４と、腰部に取り付けられたレーザレンジファインダ１０とにより構成される。脚部１０４は、右脚１０２及び左脚１０３により構成され、右脚１０２は、右膝関節１０２ｃ、右足首関節１０２ｅ、右足平１０２ｆを備え、同様に、左脚１０３は、左膝関節１０３ｃ、左足首関節１０３ｅ、左足平１０３ｆを備える。図示しないモータからの駆動力が、同じく図示しないプーリ及びベルトを介して伝達されることで、各関節が所望の角度に駆動され、その結果、右脚１０２及び左脚１０３に所望の動きをさせることができる。

移動ロボット１００の上体部１０１には、腰部（図示せず）を介して移動ロボット１００が歩行する床面の形状データを検出するレーザレンジファインダ１０が設けられている。より具体的には、例えば図１においては、レーザレンジファインダ１０を、水平方向から移動ロボット１００の足元に向けて傾斜させて設置し、移動ロボット１００の足元近傍を含む前方に向けて赤外線などのレーザ光を照射し、その反射光を受光させる。このようにすると、移動ロボット１００の足元近傍の床面の形状データについて高い分解能を確保することができ、密度の高い足元近傍の床面の形状データを取得することができる。

レーザレンジファインダ１０は、床面上の障害物を含む外部環境の距離画像データを取得する。尚、距離画像データとは、環境に存在する計測対象までの距離値を各画素の画素値として有する２次元データである。後述するように、距離画像データの座標変換を行うことにより、外界の３次元の点群データを生成することができる。

さらに、レーザレンジファインダ１０は、移動ロボット１００の腰部に備えられており、水平軸を中心に揺動可能な構成となっている。これにより、移動ロボット１００の移動方向前方をスキャンすることができる。より具体的には、例えば図１においては、移動方向前方（ここではｘ軸方向）に向けて、レーザレンジファインダ１０が移動ロボット１００の水平軸（ここではy軸）を中心として上下に揺動可能に取り付けられている。このようにすると、側面視では、レーザ光によるスキャン範囲を移動ロボット１００の移動方向前方に向かって、上下に広がった扇形形状となるように構成することができ、移動に必要な領域のみを効率的にスキャンすることができる。

ここで、レーザレンジファインダ１０が、２次元の距離画像データから３次元の点群データを生成する方法について説明する。まず、レーザレンジファインダ１０を上下に揺動させずに固定した場合に、レーザ光を床面に垂直に移動方向前方に向かって左右に照射することで、床面に垂直な平面上における障害物の距離画像データを取得する。そして、レーザレンジファインダ１０を移動ロボット１００の水平軸を中心に、移動方向前方に向かって上下に揺動させながらスキャンすることで、複数の異なる平面上における距離画像データを取得する。次いで、レーザレンジファインダ１０を揺動可能に支持する関節の角度に基づいて複数の距離画像データを座標変換して位置合わせする。これにより、複数平面上で得られた距離画像データの統合を行うことができる。または、複数の距離画像データから対応点を求めることによって、距離画像データ相互の位置合わせを行ってもよい。このようにして、前方の領域に含まれる３次元の距離画像データを簡便な構成によって容易に取得することができる。

続いて以下では、本実施の形態１に係る移動ロボット１００の制御系について説明する。移動ロボット１００の制御系の構成を図２に示す。図２に示すように、移動ロボット１０は、移動ロボット１００が移動する環境を示す環境地図２１と、環境地図２１において計画した足跡計画に影響を与える所定の障害物の認識精度を向上させるために用いられる局所環境地図２２と、を記憶部２０に有する。

まず、図２において、レーザレンジファインダ１０は、上述したように、移動ロボット１００の外部環境の距離画像データを取得する。より具体的には、移動ロボット１００が移動方向（ここではｘ軸方向）へ移動する際に、レーザレンジファインダ１０より移動方向前方に向けてレーザ光を照射することで、移動方向前方の距離画像データを検出する。尚、床面の形状を検出するセンサとしては、レーザレンジファインダに代えてステレオカメラを用いてもよい。つまり、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の撮像素子を備えた複数のカメラを備え、これら複数のカメラによって撮影した画像の視差を利用して距離画像データを生成してもよい。より具体的には、複数のカメラによって撮影した画像データから対応点を検出し、ステレオ視によって対応点の３次元位置を復元する。ここで、複数の撮影画像における対応点の探索は、複数の撮影画像に対する時空間微分の拘束式を用いた勾配法や相関法等の公知の手法を適用して行えばよい。

３次元位置データ生成部１１は、距離画像データの座標変換を行って床面の形状データとしての３次元位置データ群を生成する。尚、３次元位置データ群とは、距離画像データに含まれる多数の計測点の位置ベクトルを３次元直交座標系で表したデータの集合である。

また、３次元位置データ生成部１１は、生成した３次元位置データの歪みをオドメトリを用いて補正する。より具体的には、レーザレンジファインダ１０によるスキャン中に、移動ロボット１００が移動することによって発生する検出誤差を補正する。移動ロボット１００はスキャン中に移動するため、検出される３次元位置データは移動ロボット１００の移動量に応じた検出誤差を含む。このため、オドメトリにより、各関節軸に設けられたエンコーダなどの出力に基づいて移動ロボット１００の移動量を算出して、移動ロボット１００が移動することによって発生する検出誤差を補正する。

さらにまた、３次元位置データ生成部１１は、移動ロボット１００の上体部１０１に設けられたジャイロ（図示せず）からの出力に基づいて、３次元位置データ群のピッチ方向の歪みを補正する。即ち、移動ロボット１００の腰部に設けられたジャイロ（図示せず）の出力からピッチ方向の回転成分を検出し、３次元位置データのピッチ方向の検出誤差を補正する。これにより、歩行ロボットにおいて３次元位置データに与える影響が大きいピッチ方向の検出誤差を補正することができる。

平面検出部１２は、３次元位置データ生成部１１により生成した３次元位置データ群より平面を検出する。尚、多数の計測点（３次元位置データ群）から平面の方程式を表す３つのパラメータ（平面パラメータ）を検出するために、ハフ変換法やランダムサンプリング法が従来から用いられている。本実施の形態における平面検出には、従来から知られているこれらの手法を適用すればよい。

領域認識部１３は、平面検出部１２による平面検出結果をもとに、床面領域を移動ロボット１００が歩行可能な移動可能領域として認識し、床面とは別の平面が含まれる領域を障害物領域として認識する。尚、床面とは、移動ロボット１００の足平１０２ｆ及び１０３ｆが接している平面を意味する。ただし、このような領域認識は一例である。例えば、床面とは高さが異なる平面や斜面であっても、床面との高さの差が所定の値より小さい場合に足平１０２ｆ及び１０３ｆを着地させることが可能であれば、これらの平面を移動可能領域として認識してもよい。またさらに、検出した平面の面積と足平１０２ｆ及び１０３ｆの面積とを比較した結果によって、その平面を移動可能領域として認識するかを決定してもよい。

環境地図生成部１４は、領域認識部１３によって認識した移動可能領域及び障害物領域から、複数の平面の集合としての環境地図２１を生成する。そして、生成した環境地図２１を記憶部２０に記憶する。環境地図２１について具体的に述べると、本実施の形態１に係る環境地図２１は、２次元平面（ｘｙ平面とする）を格子状に分割したグリッドデータとして生成される。環境地図２１の各グリッドに対応するデータとして、各グリッドのｘｙ平面に垂直なｚ軸方向の高さ、各グリッドが属する平面を一意に識別可能な平面ＩＤ、及び、各グリッドが属する平面の法線ベクトルが保持される。環境地図生成部１４は、ほぼ同じ高さの隣接するグリッドの集合を１つの平面と認識し、認識した１つの平面に対して一意な平面ＩＤを付与する。

例えば図３（ａ）に示す環境１６０を移動ロボット１００が歩行する場合、床面に相当する平面Ｐ１１及び障害物１６１の上面に相当する平面Ｐ１２が平面検出部１２により検出される。また、領域認識部１３によって、平面Ｐ１１が移動可能領域として認識され、平面Ｐ１２が障害物領域として認識される。このとき、環境地図生成部１４によって生成される環境地図２００は図３（ｂ）に示すようになる。図３（ｂ）の環境地図２００は、各グリッドのデータとして、各平面のそれぞれを一意に識別可能な平面ＩＤ、各グリッドのｚ軸方向の高さ、及び法線ベクトル（ｎａ，ｎｂ，ｎｃ）が保持される。尚、隣接するグリッド間の平面ＩＤの違い及びｚ軸方向の高さの違いによって右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの着地位置における路面の凹凸を検出するため、環境地図２００を構成する各グリッドの面積は、右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの底面の面積より十分に小さくなるよう選択するとよい。

さらに、図３（ｂ）の環境地図２００は、各グリッドのデータとして領域種別を示す情報、つまり移動可能領域であるか障害物領域であるかを示す識別情報が保持される。本実施の形態１に係る環境地図２１では、グリッドごとに障害物の存在確率を保持しており、その存在確率が所定の閾値を超えるグリッドを障害物として扱う。図３（ｂ）の例では、床面Ｐ１１に対応する領域Ｒ１１が移動可能領域であり、障害物１６１に対応する領域Ｒ１２（図３（ｂ）の斜線領域）が障害物領域である。

また、環境地図生成部１４は、後述する足跡計画部１５による足跡計画の結果、計画した移動ロボット１００の足平の着地位置が、障害物領域の境界線と干渉する可能性がある場合には、計画した足平の着地位置と障害物領域とが近接する範囲を示す環境地図であって、上述した環境地図２１よりも精度が高い局所環境地図２２を生成する。そして、生成した局所環境地図２２を記憶部２０に記憶する。尚、環境地図生成部１４による環境地図２１及び局所環境地図２２の生成方法の詳細については後述する。

足跡計画部１５は、環境地図生成部１４によって生成した環境地図２１を参照して、移動ロボット１００の足平の着地位置を計画し、計画した着地位置に到達するための右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの着地位置を算出する。さらに、足跡計画部１５は、計画した足平の着地位置が障害物領域の境界線と干渉する場合には、環境地図生成部１４によって生成した局所環境地図２２を参照して、計画した足平の着地位置が障害物領域の境界線と干渉しないように足平の着地位置を再配置して修正する。尚、足跡計画部１５による足跡計画方法及びその修正方法の詳細については後述する。

動作生成部１６は、足跡計画部１５によって生成した右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの着地位置を実現するための動作データを生成する。ここで、動作データとは、移動ロボット１００のＺＭＰ位置、重心位置、右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの位置及び姿勢、並びに、移動ロボット１００の上体部１０１の位置及び姿勢を含む。

制御部１７は、動作生成部１６によって生成した動作データを入力し、逆運動学演算によって各関節の目標関節角度を算出する。さらに、制御部１７は、算出した目標関節角度とエンコーダ１９によって計測した現在の関節角度をもとに各関節を駆動するためのトルク制御値を算出する。制御部１７によって算出したトルク制御値に従って各関節を駆動するためのアクチュエータ１８を動作させることにより、移動ロボット１００の歩行が行われる。

続いて以下では、環境地図生成部１４及び足跡計画部１５による制御方法の詳細を図４乃至８を用いて説明する。図４は、移動ロボット１００による制御手順を示すフローチャートである。

まず、環境地図生成部１４は、上述したようにして３次元位置データから環境地図２１を生成する（ステップＳ１０１）。そして、生成した環境地図２１を記憶部２０に記憶する。尚、環境地図生成部１４が生成する環境地図２１は、後述する足跡計画部１５による足跡計画が可能なものであればよく、後述する局所環境地図２２に比べてそのグリッド面積を十分に大きなものとして構成してもよい。

次いで、足跡計画部１５は、環境地図生成部１４によって生成した環境地図２１を参照して、スタートＳからゴールＧまでの移動経路Ｒに従って足跡計画を実行する（ステップＳ１０２）。即ち、足跡計画部１５は、環境地図生成部１４によって生成した環境地図２１を参照して、移動ロボット１００の右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの着地位置を算出する。そして、算出した足平の着地位置を環境地図２１に対応付けて記憶部２０に記憶する。

例えば図５（ａ）に示すように、足跡計画部１５による足跡計画の結果、移動経路Ｒに沿って、右足平１０２ｆ及び左足平１０３ｆの着地位置が計画される。図に示した例では、移動ロボット１００が空間中に存在する段差Ｐ１２を乗り越える動作を含む。尚、スタートＳからゴールＧへと至る移動経路Ｒは、公知の手法を用いて作成することができる。また、スタートＳからゴールＧまでの足跡計画についても、例えば作成した経路Ｒに沿って、公知の手法を用いて計画することができる。

次いで、環境地図生成部１４は、生成した環境地図２１において、障害物領域と床面領域とで隣接する３次元位置データ（隣接点）の比較から、障害物領域と床面領域との境界線を示すエッジを求め、障害物領域のエッジ情報として抽出する（ステップＳ１０３）。

そして、移動ロボット１００は、抽出したエッジ情報に含まれる各エッジ点と計画した足平の着地位置との相対距離を計算し、それら相対距離が所定の閾値以下となる足平の着地位置が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０４）。即ち、障害物領域のエッジに近接する足平の着地位置が存在するか否かを判定する。計画した足平の着地位置と障害物領域のエッジとの相対距離が所定の閾値以下である足平の着地位置が存在しない場合には、足跡計画に影響を与える障害物領域は存在しないため、ステップＳ１０２で計画した足跡計画に基づいて移動を実行する。

一方、計画した足平の着地位置と障害物領域のエッジとの相対距離が所定の閾値以下である足平の着地位置が存在する場合には、計画した足平の着地位置が障害物領域の境界線と干渉する可能性があるため、移動ロボット１００は、計画した足平の着地位置との相対距離が所定の閾値以下であるエッジ点群を、高精度化の対象として抽出する（ステップＳ１０５）。

例えば図６に示すように、障害物領域Ｐ１２に関して、そのエッジ点群Ｅｉ（図において黒丸及び白丸で示す。）がステップＳ１０３抽出され、計画した足平１０３ｆの着地位置との関係から、その足平１０３ｆの中心Ｃから所定の距離Ｄ以内に含まれるエッジ点群Ｆｉ（図において白丸で示す）がステップＳ１０５で抽出される。

次いで、環境地図生成部１４は、ステップＳ１０５で抽出したエッジ点群に基づいて、それらエッジ点群を含む範囲を高精度化した局所環境地図２２を生成する（ステップＳ１０６）。局所環境地図２２は、計画した足平の着地位置と障害物の境界線とが近接する範囲を示す環境地図であって、環境地図２１よりも高い精度を有する。そして、生成した局所環境地図２２を記憶部２０に記憶する。

ここで、環境地図生成部１４による高精度化処理は、異なる時点で生成した複数の環境地図２１において高精度化の対象となるエッジ点群をそれぞれ特定して、複数の環境地図２１にわたって特定したエッジ点群に関する情報を１つの局所環境地図２１上で統合することにより行う。具体的には、まず、高精度化の対象とするエッジ点群を用いて、それらエッジ点群に対応するグリッドの周囲に所定のグリッド幅を持たせた局所環境地図２２を作成する。作成した局所環境地図２２における各グリッドの障害物の存在確率について、高精度化対象のエッジ点群が占めるグリッドについては、上述した環境地図２１の対応するグリッドが保持する存在確率に基づいて決定することができる。また、高精度化対象のエッジ点群が占めるグリッド以外のグリッドについては、障害物は存在しないものとして、そのグリッドについての障害物の存在確率の初期値を設定する。そして、異なる時点で生成した複数の環境地図２１から、高精度化対象のエッジ点群に対応するグリッドの障害物の存在確率をそれぞれ抽出して加算することで、局所環境地図２２の各グリッドにおける障害物の存在確率を上昇させる。

例えば図７に示すように、高精度化の対象とするエッジ点群Ｆｉに対応するグリッド領域Ｆ１２の周囲に、所定のグリッド幅を持たせた局所環境地図２２を作成する。グリッド領域Ｆ１２内のグリッドについては、上述した環境地図２１の対応するグリッドに障害物が存在する場合には、その障害物の存在確率の初期値を例えば０．５として設定する。グリッド領域Ｆ１２以外のグリッドについては、その障害物の存在確率の初期値を例えば０として設定する。そして、異なる時点で生成した複数の環境地図２１から、局所環境地図２２の各グリッドに対応するグリッドにおける障害物の存在確率を抽出し、それら障害物の存在確率を局所環境地図２２の各グリッドに加算していくことで、環境地図２１よりも障害物領域の認識精度を向上させた局所環境地図２２を生成する。このように、高精度化対象のエッジ点群を含む範囲のグリッドについて、複数の環境地図２１を用いてその障害物の存在確率を上昇させることで、より精度良く障害物を認識することができる。

次いで、移動ロボット１００は、生成した局所環境地図２２を参照して、ステップＳ１０２で計画した足平の着地位置が、上述したようにして高精度化した障害物領域の境界線と干渉するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。足平の着地位置が障害物領域の境界線と干渉しない場合には、足跡計画に影響を与える障害物領域は存在しないため、ステップＳ１０２で計画した足跡計画に基づいて移動を実行する。

例えば図５（ｂ）に、高精度化処理を実行した障害物のエッジと干渉する足平の着地位置を斜線により示す。図において、障害物領域Ｐ１２、Ｐ１３に対して、それぞれ太線で示すエッジＦ１２、Ｆ１３が、足平の着地位置と干渉する障害物の境界線を示す。

一方、足平の着地位置が障害物領域の境界線と干渉する場合には、足跡計画部１５は、生成した局所環境地図２２を参照して、それら干渉する足平の着地位置を再配置して修正し（ステップＳ１０８）、修正した足跡計画に基づいて移動する。足跡計画部１５は、計画した足平の着地位置が障害物のエッジと干渉しないように足平の着地位置を再配置するとともに、前後の足平の着地位置から再配置可能な位置・姿勢であるか否かを確認する。即ち、再配置した足平の着地位置は、その前後の足平の着地位置と連続するものとなるように調整する。尚、足平の着地位置の再配置は、障害物のエッジに対する足平のはみ出し量や接近量を考慮して調整することが好ましい。

例えば図８に示すように、障害物領域Ｐ１２のエッジ点群Ｆｉ（即ち、障害物領域Ｐ１２の境界線）と干渉する足平の着地位置１０２ｆ＿０を、障害物領域Ｐ１２の境界線と干渉しないように、例えば図に示す足平の着地位置１０２ｆ＿１へと修正する。

また、例えば図５（ｂ）に示した障害物領域の境界線と干渉する足平の着地位置が、図５（ｃ）に示すように再配置される。図において、再配置した足平の着地位置を斜線により示す。このように、障害物のエッジの認識精度のみを上昇させることで、脚特有の段差乗り越え、障害物等のまたぎ動作といった３次元移動の信頼性を向上させることができる。また、足平と障害物の境界線とが干渉する可能性が高いエッジのみについて精度を向上させることで、少ない計算コストで高速に処理を実行することができる。

以上説明したように、計画した足平の着地位置と障害物との相対距離が所定の値以下である場合にのみ、環境地図２１よりも精度が高い局所環境地図２２を生成して、生成した局所環境地図２２を参照して、計画した足平の着地位置が障害物の境界線と干渉する場合にのみ、足平の着地位置を修正することで、環境地図２１において足跡計画に影響を与える所定の障害物についてのみ、少ないコストで高速に認識精度を向上させることができ、足平着地位置の決定精度を向上させることができる。さらに、環境地図２１のみを参照しては足平の着地位置を精度良く決定することができない場合においても、このように高精度化した局所環境地図２２を参照することで足平の干渉判定をより正確に実行することができるため、足平の着地位置の決定精度を向上させることが出来る。

尚、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。

本発明の実施の形態に係る移動ロボットの構成を示す側面図である。 本発明の実施の形態に係る移動ロボットが有する制御系のブロック構成図である。 本発明の実施の形態に係る移動ロボットが移動する環境の一例及び環境地図の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る移動ロボットの制御系の処理内容を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る移動ロボットの処理の様子を概念的に例示する図である。 本発明の実施の形態に係る足平の着地位置が近接する様子を例示する図である。 本発明の実施の形態に係る局所環境地図を例示する図である。 本発明の実施の形態に係る足平の着地位置を修正する様子を例示する図である。

符号の説明

１０ レーザレンジファインダ、１１ ３次元位置データ生成部、１２ 平面検出部、
１３ 領域認識部、１４ 環境地図生成部、１５ 足跡計画部、１６ 動作生成部、
１７ 制御部、１８ アクチュエータ、１９ エンコーダ、
２０ 記憶部、２１ 環境地図、２２ 局所環境地図、

１００ 移動ロボット、１０４ 脚部、
１０２ 右脚、１０２ｃ 右膝関節、１０２ｅ 右足首関節、１０２ｆ 右足平、
１０３ 左脚、１０３ｃ 左膝関節、１０３ｅ 左足首関節、１０３ｆ 左足平、

１６０ 環境、１６１ 障害物、Ｐ１１、Ｐ１２、Ｐ１３ 平面、２００ 環境地図、
Ｐ 搭乗者、Ｒ１１、１２ 領域、Ｒ 移動経路、
Ｅｉ、Ｆｉ エッジ点群、Ｃ 足平の中心位置、

Claims (10)

1. 環境地図を参照して移動ロボットの脚部下端に設けた足平の着地位置を計画し、該計画した足跡計画に基づいて移動する移動ロボットであって、
   前記環境地図において、前記計画した足跡計画に影響を与える所定の障害物の認識精度を向上させる
   ことを特徴とする移動ロボット。
2. 前記移動ロボットが移動する環境情報に基づいて前記環境地図を生成する環境地図生成部と、前記生成した環境地図を参照して前記足平の着地位置を計画する足跡計画部と、を備え、
   前記環境地図生成部は、前記足跡計画部で計画した前記足平の着地位置と前記障害物との相対距離が所定の値以下である場合に、前記計画した足平の着地位置と前記障害物とが近接する範囲を示す環境地図であって、前記環境地図よりも精度が高い局所環境地図を生成し、
   前記足跡計画部は、前記生成した局所環境地図を参照して、前記計画した足平の着地位置が前記障害物の境界線と干渉する場合には、前記計画した足平の着地位置が前記障害物の境界線と干渉しないように前記足平の着地位置を修正する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動ロボット。
3. 前記環境地図生成部は、前記足跡計画部で計画した前記足平の着地位置と前記障害物との相対距離が所定の値以下である場合に、前記環境地図において前記計画した足平の着地位置と前記障害物とが近接する局所範囲を特定し、異なる時点で生成した複数の前記環境地図における局所範囲を統合することで前記局所環境地図を生成する
   ことを特徴とする請求項２記載の移動ロボット。
4. 前記移動ロボットが移動する移動領域の環境情報を取得する取得手段を更に備え、
   前記環境地図生成部は、前記取得手段で取得した環境情報から前記移動領域内に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成し、該生成した３次元位置データに基づいて前記環境地図を生成する
   ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載の移動ロボット。
5. 前記取得手段が、前記移動ロボットの鉛直軸を中心に揺動可能に取り付けられたレーザレンジファインダであり、
   前記環境地図生成部は、前記レーザレンジファインダで取得した距離画像データから前記移動領域内に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成し、該生成した３次元位置データに基づいて前記環境地図を生成する
   ことを特徴とする請求項４記載の移動ロボット。
6. 前記移動ロボットが、移動手段としての２つの脚部を備え、２足歩行運動により移動を行う
   ことを特徴とする請求項１乃至５いずれか１項記載の移動ロボット。
7. 環境地図を参照して足平の着地位置を計画し、該計画した足跡計画に基づいて移動する移動ロボットにおいて、前記環境地図を生成する環境地図生成方法であって、
   前記環境地図において、前記計画した足跡計画に影響を与える所定の障害物の認識精度を向上させる
   ことを特徴とする環境地図生成方法。
8. 前記移動ロボットが移動する環境情報に基づいて環境地図を生成する環境地図生成ステップを備え、
   前記環境地図生成ステップでは、前記計画した足平の着地位置と前記障害物との相対距離が所定の値以下である場合には、前記計画した足平の着地位置と前記障害物とが近接する範囲を示す環境地図であって、前記環境地図よりも精度が高い局所環境地図を生成する
   ことを特徴とする請求項７記載の環境地図生成方法。
9. 前記環境地図生成ステップでは、前記計画した足平の着地位置と前記障害物との相対距離が所定の値以下である場合には、前記環境地図において前記計画した足平の着地位置と前記障害物とが近接する局所範囲を特定し、異なる時点で生成した複数の前記環境地図における局所範囲を統合することで前記局所環境地図を生成する
   ことを特徴とする請求項８記載の環境地図生成方法。
10. 前記移動ロボットが移動する移動領域の環境情報を取得する取得手段を更に備え、
    前記環境地図生成ステップでは、前記取得手段で取得した環境情報から前記移動領域内に存在する計測対象の位置を示す３次元位置データを生成し、該生成した３次元位置データに基づいて前記環境地図を生成する
    ことを特徴とする請求項７乃至９いずれか１項記載の環境地図生成方法。

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