JP2014026467A - 同定装置、同定装置の制御方法、移動体、制御プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】実空間の底部を移動する移動体が属する環境を、精度よく同定する。
【解決手段】部屋５に含まれる家具７が床６ａにおいて占める領域を、当該床から除外した領域を含む軌跡情報３ａを取得する走行データ取得部１１と、部屋５の高さ情報９を含む測距情報３ｂおよび画像情報３ｃを取得する空間情報取得部１２と、軌跡情報３ａを測距情報３ｂおよび画像情報３ｃで補うことにより、床６ａの形状８ｂを推定する形状推定部１３とを備えた。
【選択図】図１

Description

本発明は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境を同定する同定装置等に関するものである。

人間の生活空間で所定の作業を行うロボットが開発されている。例えば、室内を自律的に移動しながら掃除を行う自走式の掃除機が、一般家庭に普及しつつある。所定の環境を移動可能な移動ロボットにおいては、当該移動ロボットが当該環境を同定することが重要となる。環境の状況に応じて、ロボットの動作を変更するなどの要請があるためである。

したがって、ロボットが属する環境を同定する技術が、従来から研究されてきた。例えば、下記の特許文献１には、敷地内の建築が可能であるか否かの確認を行う必要がなく、希望する間取りプランの選定を容易にする間取り設計支援方法が開示されている。

特開平８−７７２１８号公報（１９９６年３月２２日公開）

図１２に基づいて、移動ロボットに関する従来の技術が解決すべき課題を説明する。図１２は、家庭の部屋を俯瞰する視点から示した模式図である。

図１２に示すように、部屋５にはテレビや机などの家具７が配置されていることが通常である。移動ロボットは、当該家具によって床面の進路を遮られ、部屋５の壁際まで移動できない。したがって、移動ロボットは部屋５の床面を移動し、当該移動の軌跡を得るだけでは、当該部屋の内縁８ａ（移動ロボットが到達可能な部屋５の領域の形状をいう）しか特定できず、真の形状８ｂ（部屋５の床面の形状をいう）を特定できない。

しかし、例えば実空間を模した仮想空間を生成したり、当該実空間における移動ロボットの位置を正確に検知したりするためには、当該実空間の正確な形状（移動ロボットが属する環境）を特定することが不可欠である。上記の特許文献１に開示された技術は、上記課題を解決可能なものではない。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境を、精度よく同定可能な同定装置等を提供することである。

上記の課題を解決するために、本発明の同定装置は、
（１）実空間の底部を移動する移動体が属する環境を同定する同定装置であって、
（２）前記実空間に含まれる物体が前記底部において占める領域を、当該底部から除外した領域を含む平面情報を取得する第１の取得手段と、
（３）前記実空間の高さ方向の情報を含む空間情報を取得する第２の取得手段と、
（４）前記第１の取得手段によって取得された平面情報を、前記第２の取得手段によって取得された空間情報で補うことにより、前記底部の形状を推定する推定手段とを備えたことを特徴としている。

また、上記の課題を解決するために、本発明の同定装置の制御方法は、
（１）実空間の底部を移動する移動体が属する環境を同定する同定装置の制御方法であって、
（２）前記実空間に含まれる物体が前記底部において占める領域を、当該底部から除外した領域を含む平面情報を、前記移動体が移動した軌跡に基づいて取得する第１の取得ステップと、
（３）前記実空間の高さ方向の情報を含む空間情報を取得する第２の取得ステップと、
（４）前記第１の取得ステップにおいて取得された平面情報を、前記第２の取得ステップにおいて取得された空間情報で補うことにより、前記底部の形状を推定する推定ステップとを含むことを特徴としている。

上記の構成によれば、本発明の同定装置および当該装置の制御方法は、実空間に含まれる物体（例えば、部屋に配置された家具など）が底部において占める領域を、当該底部から除外した領域を含む平面情報を取得する。また、上記同定装置等は、実空間の高さ方向の情報を含む空間情報も取得する。

ここで、上記平面情報および空間情報のそれぞれは、底部の形状を表す情報として不完全である場合があることに注意する。いずれの情報も、実空間に含まれる物体によって遮られた状態（前述の図１１参照）で得られた情報だからである。

そこで、上記同定装置等は、平面情報を空間情報で補うことにより、上記底部の形状を推定する。すなわち、上記同定装置等は、「高さ方向の情報」という新たな次元を含む空間情報を、上記平面情報に補充する。

したがって、本発明の同定装置および当該装置の制御方法は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境を、精度よく同定できる。

また、本発明の同定装置では、
（１）前記第２の取得手段は、前記実空間の底部における所定の位置から当該実空間を覆う蓋部までの距離を、前記高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得し、
（２）前記推定手段は、前記第２の取得手段によって取得された空間情報に含まれる距離に外接する形状を特定することにより、当該実空間の形状をさらに推定することを特徴としている。

上記の構成によれば、上記同定装置は、実空間の底部における所定の位置から当該実空間を覆う蓋部までの距離を、高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得する。そして、上記同定装置は、当該空間情報に含まれる距離に外接する形状を特定することによって、当該実空間の形状をさらに推定する。

したがって、本発明の同定装置は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境の立体形状を、さらに同定できる。

また、本発明の同定装置では、
（１）前記第２の取得手段は、前記移動体から前記実空間を囲う面までの所定の仰角に応じた距離を、前記高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得し、
（２）前記推定手段は、前記第２の取得手段によって取得された空間情報に含まれる距離を、前記所定の仰角の余弦に乗じて得られる長さを用いて、前記底部の形状を推定することを特徴としている。

上記の構成によれば、上記同定装置は、移動体から実空間を囲う面までの所定の仰角に応じた距離を、高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得する。そして、上記同定装置は、当該空間情報に含まれる距離を、所定の仰角の余弦に乗じて得られる長さを用いて、底部の形状を推定する。

すなわち、実空間に含まれる物体によって遮られていることにより、移動体が実空間を囲う面の際まで移動できない場合であっても、上記同定装置は当該物体を乗り越えて現在位置から際までの距離を得ることができる。これは、上記同定装置は、所定の仰角をもった高さ方向の情報を利用していると言える。

したがって、本発明の同定装置は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境を、さらに精度よく同定できる。

また、本発明の同定装置では、
（１）前記第２の取得手段は、前記実空間を覆う蓋部の画像を、前記高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得し、
（２）前記推定手段は、前記第２の取得手段によって取得された空間情報に含まれる蓋部の画像を解析した結果を用いて、前記底部の形状を推定することを特徴としている。

上記の構成によれば、上記同定装置は、実空間を覆う蓋部の画像を、高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得する。そして、上記同定装置は、当該空間情報に含まれる蓋部の画像を解析した結果を用いて、底部の形状を推定する。

すなわち、実空間に含まれる物体によって遮られていることにより、移動体が実空間を囲う面の際まで移動できない場合であっても、上記同定装置は底部の形状を得ることができる。前述と同様に、上記同定装置は、高さ方向の情報を利用していると言える。

したがって、本発明の同定装置は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境を、さらに精度よく同定できる。

また、本発明の同定装置では、
（１）前記第１の取得手段は、前記移動体が前記底部を移動した軌跡を、前記平面情報として取得し、
（２）前記推定手段は、あらかじめ定義された図形または当該図形の組み合わせを、前記第１の取得手段によって取得された軌跡に外接させることによって、前記底部の形状を推定することを特徴としている。

上記の構成によれば、上記同定装置は、移動体が前記底部を移動した軌跡を平面情報として取得する。そして、上記同定装置は、あらかじめ定義された図形または当該図形の組み合わせを、上記軌跡に外接させることによって、底部の形状を推定する。

したがって、本発明の同定装置は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境を、さらに精度よく同定できる。

また、本発明の同定装置では、
（１）前記推定手段は、前記平面情報および前記空間情報の少なくとも一方が示す形状を特定することによって、前記平面情報を前記空間情報で補うことを特徴としている。

上記の構成によれば、上記同定装置は、上記平面情報および空間情報のうち少なくとも一方が示す形状を特定する（例えば、上記情報を重ね合わせた各形状の最も外側のラインを抽出する）。

したがって、本発明の同定装置は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境を、さらに精度よく同定できる。

また、本発明の移動体は、
（１）上記同定装置を備えたことを特徴としている。

したがって、本発明の移動体は、上記同定装置と同様の効果を奏する。

なお、前記同定装置はコンピュータによって実現してもよい。この場合には、コンピュータを前記同定装置の各手段として動作させることにより、前記同定装置をコンピュータで実現させる制御プログラム、およびこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も本発明の範疇に入る。

以上のように、本発明の同定装置は、前記実空間に含まれる物体が前記底部において占める領域を、当該底部から除外した領域を含む平面情報を取得する第１の取得手段と、前記実空間の高さ方向の情報を含む空間情報を取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段によって取得された平面情報を、前記第２の取得手段によって取得された空間情報で補うことにより、前記底部の形状を推定する推定手段とを備えた構成である。

本発明の同定装置の制御方法は、前記実空間に含まれる物体が前記底部において占める領域を、当該底部から除外した領域を含む平面情報を、前記移動体が移動した軌跡に基づいて取得する第１の取得ステップと、前記実空間の高さ方向の情報を含む空間情報を取得する第２の取得ステップと、前記第１の取得ステップにおいて取得された平面情報を、前記第２の取得ステップにおいて取得された空間情報で補うことにより、前記底部の形状を推定する推定ステップとを含む構成である。

したがって、本発明の同定装置および当該装置の制御方法は、実空間の底部を移動する移動体が属する環境を、精度よく同定できるという効果を奏する。

本発明の一実施の形態に係る自走式掃除機の要部構成を示すブロック図である。 上記自走式掃除機の外観を示し、（ａ）は斜視図、（ｂ）は底面図である。 上記自走式掃除機の動作環境の一例を示す模式図である。 軌跡を用いて内縁を推定する方法を示す模式図であり、（ａ）は、上記自走式掃除機の移動によって描かれる軌跡を示し、（ｂ）は、当該軌跡に外接する矩形の組み合わせによって推定された内縁を示す。 上記自走式掃除機の周囲を取り囲む障害物までの距離を計測することを示す模式図であり、（ａ）は、上記自走式掃除機が距離計測部を用いて距離を計測する様子を示し、（ｂ）は、所定の仰角を保ったまま距離計測部を回転させて距離を計測する様子を示す。 上記自走式掃除機が天井の形状を得ることを示す模式図であり、（ａ）は、上記自走式掃除機が画像撮影部を用いて天井を撮影する様子を示し、（ｂ）は、撮影された天井を表す画像を示す。 上記自走式掃除機が移動した軌跡から推定した内縁を示す矩形情報、所定の仰角に対する周囲の障害物までの距離を計測することによって得た距離情報、および天井の画像からエッジを抽出することによって得たエッジ情報を重ね合わせた模式図である。 エッジ情報のスケールを、矩形情報のスケールまたは距離情報のスケールに一致させる方法を示す模式図である。 上記自走式掃除機が筐体から画像撮影部を伸ばして、周囲の障害物までの距離を測定する様子を示す模式図である。 上記自走式掃除機が上記距離計測部を用いて、障害物までの距離を計測する様子と仰角に対する距離のグラフとを示した図であり、（ａ）は家具がない場合、（ｂ）は家具がある場合を示す。 上記自走式掃除機が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 家庭の部屋を俯瞰する視点から示した模式図である。

図１〜図１１に基づいて、本発明の実施の形態を詳細に説明する。

〔自走式掃除機１００の概要〕
図１に基づいて、自走式掃除機１００の概要を説明する。図１は、自走式掃除機１００の要部構成を示すブロック図である。

自走式掃除機（移動体）１００は、自走しながら塵埃を吸引することにより室内を掃除する装置であり、自走式掃除機１００が属する環境（すなわち、部屋の真の形状や当該部屋の立体的形状）を同定可能な形状同定部（同定装置）１０を備えている。

図２に基づいて、自走式掃除機１００の外観例を説明する。図２は自走式掃除機１００の外観を示し、（ａ）は斜視図、（ｂ）は底面図である。

図２の（ａ）に示すように、自走式掃除機１００は、外枠が平面視円形の筐体５３からなる。筐体５３は、ユーザが自走式掃除機１００に指示を入力する操作パネル５０、ＬＥＤ（Light Emitting Diode：発光ダイオード）ランプ５１、集塵部を出し入れする際に開閉する蓋部５２を、その上面に備える。なお、本実施の形態における筐体５３は、その上面および底面が円形をなす形状とするが、この形状に限定されないことに注意する。

筐体５３は、その周囲にバンパー５４を備える。当該バンパーは、自走式掃除機１００に対する衝撃や振動を緩衝させる。自走式掃除機１００は、走行中にバンパー５４が壁６ｃ（図３参照）または家具（物体）７（図１１参照）などの障害物に接触したことを検知すると、進行方向を変更して走行を継続する。ただし、自走式掃除機１００は、バンパー５４が障害物に接触する前に各種センサにより当該障害物の接近を検知して、進行方向を変更してもよい。

図２の（ｂ）に示すように、筐体５３は、その底面に回転軸１６ａで回転する一対の駆動輪１６を備える。自走式掃除機１００は、当該駆動輪を同方向に回転させることにより前後に移動でき、逆方向に回転させることにより旋回して方向を転換できる。なお、自走式掃除機１００の重量は、駆動輪１６に対して前後方向に配分されている。

筐体５３は、その底面の前方に吸込口１０６を備える。当該吸込口は、筐体５３の底面に凹設した凹部の開放面により、床に面して形成される。凹部内には水平な回転軸で回転する回転ブラシ２３が設けられており、凹部の両側方には垂直な回転軸で回転するサイドブラシ５５が設けられている。

筐体５３は、吸込口１０６のさらに前方にローラー形状の前輪１２７を備える。当該前輪は、進路上に現れた段差に接地する。また、筐体５３は、その底面の後方端部（後端）に自在車輪からなる後輪１２６を備える。前輪１２７が床面から離れ、回転ブラシ２３、駆動輪１６、および後輪１２６が床に接地して掃除が行われる。

なお、自走式掃除機１００と通信可能に接続されたスマートフォンなどの情報端末を操作することにより、ユーザは自走式掃除機１００の走行を制御することができる。

〔形状８ｂを推定する手順の概略〕
図３に基づいて、自走式掃除機１００の動作環境の一例を説明する。図３は、自走式掃除機１００の動作環境（部屋５）の一例を示す模式図である。

図３に示すように、自走式掃除機１００は部屋５の床６ａを自走する。ここで、部屋（実空間）５は、床（底部）６ａ、天井（蓋部）６ｂ、および壁（実空間を囲う面）６ｃによって立体的に区切られた空間をいう。前述したように、自走式掃除機１００（形状同定部１０）は、床６ａの形状８ｂ（図１１参照）を推定できる。

図４に基づいて、自走式掃除機１００が床６ａを移動した軌跡を示す軌跡情報（平面情報）３ａを用いて内縁８ａを推定する方法を説明する。図４は、軌跡情報３ａを用いて内縁８ａを推定する方法を示す模式図である。図４の（ａ）は、自走式掃除機１００の移動によって描かれる軌跡情報３ａを示し、図４の（ｂ）は、当該軌跡情報が示す軌跡に外接する矩形の組み合わせによって推定された内縁８ａを示す。

図４の（ａ）に示すように、自走式掃除機１００は、駆動輪１６に対する制御信号に基づいて、床６ａを移動した軌跡を示す軌跡情報３ａを得ることができる。

図４の（ｂ）に示すように、自走式掃除機１００は、あらかじめ定義された複数の矩形（詳細は後述）を、軌跡情報３ａが示す軌跡に外接するように組み合わせる。そして、自走式掃除機１００は、組み合わせた矩形の外周をなぞった形状を、内縁８ａ（自走式掃除機１００が到達可能な部屋５の領域の形状をいう）の推定結果として得ることができる。

図５に基づいて、仰角θに応じた障害物までの距離ｌを計測することを説明する。図５は、自走式掃除機１００の周囲を取り囲む障害物までの距離ｌを計測することを示す模式図である。図５の（ａ）は、自走式掃除機１００が距離計測部２０ｂを用いて距離ｌを計測する様子を示し、図５の（ｂ）は、仰角θを保ったまま距離計測部２０ｂを回転させて距離ｌを計測する様子を示す。

図５の（ａ）に示すように、自走式掃除機１００は距離計測部２０ｂを用いて、仰角θに応じた障害物までの距離ｌを計測する。そして、自走式掃除機１００は、計測した距離ｌを仰角θの余弦ｃｏｓθに乗じる（ｌ×ｃｏｓθ）ことにより、現在位置から壁６ｃまでの距離を計算する。

すなわち、家具７が配置されていることにより壁６ｃの際までの軌跡を得られない場合であっても、自走式掃除機１００は当該家具を乗り越えて、現在位置から壁６ｃの際までの距離を得ることができる。これは、自走式掃除機１００は、床６ａを移動するだけでは得られない高さ情報（高さ方向の情報）９を利用していると言える。

図５の（ｂ）に示すように、自走式掃除機１００は、部屋５における所定の位置（例えば部屋５の中央）から、所定の仰角θに対する周囲の障害物までの距離ｌを計測して上記長さを得る。これにより自走式掃除機１００は、家具７を乗り越えて壁６ｃまでの距離を計測できた部分については、形状８ｂの推定結果を得ることができる。

図６に基づいて、自走式掃除機１００が天井６ｂの形状を得ることを説明する。図６は、自走式掃除機１００が天井６ｂの形状を得ることを示す模式図である。図６の（ａ）は、自走式掃除機１００が画像撮影部２０ｃを用いて天井６ｂを撮影する様子を示し、図６の（ｂ）は、撮影された天井６ｂを表す画像を示す。

図６の（ａ）および（ｂ）に示すように、自走式掃除機１００は画像撮影部２０ｃを用いて、部屋５における所定の位置（例えば部屋５の中央）から天井６ｂを撮影する。自走式掃除機１００は撮影した天井６ｂの画像を解析し、天井６ｂと壁６ｃとの接続部分（エッジ）を抽出する。これにより自走式掃除機１００は、家具７（照明器具やエアコンなど）でエッジが遮られていない部分については、形状８ｂの推定結果を得ることができる。

すなわち、家具７が配置されていることにより壁６ｃまでの軌跡を得られない場合であっても、自走式掃除機１００は形状８ｂを得ることができる。前述と同様に、自走式掃除機１００は、床６ａを移動するだけでは得られない高さ情報９を利用していると言える。

図７に基づいて、最終的な形状８ｂの推定結果を得る方法を説明する。図７は、自走式掃除機１００が移動した軌跡から推定した内縁８ａを示す矩形情報１（図４参照）、所定の仰角θに対する周囲の障害物までの距離ｌを計測することによって得た距離情報２ａ（図５参照）、および天井６ｂの画像からエッジを抽出することによって得たエッジ情報２ｂ（図６参照）を重ね合わせた模式図である。

図７に示すように、矩形情報１、距離情報２ａ、およびエッジ情報２ｂのそれぞれは、真の形状８ｂを表す情報として不完全である。自走式掃除機１００は、いずれの方法により形状８ｂを得ようとしても、部屋５に配置された家具７に遮られて完全な情報を得ることができないからである。

しかし、自走式掃除機１００（形状同定部１０）は、互いに補い合うように上記３つの情報を統合することにより、形状８ｂを精度よく推定できる。例えば、自走式掃除機１００は、上記３つの情報のうち少なくとも１つが示す形状を特定する（すなわち、図７において重ね合わせた各形状の最も外側のラインを抽出する）ことにより、精度のよい形状８ｂの推定結果を得ることができる。

なお、上記の例においては、高さ情報９を含む距離情報２ａおよびエッジ情報２ｂの両方を用いているが、自走式掃除機１００はいずれか一方のみを用いるだけでもよい。すなわち、自走式掃除機１００は、いずれか一方のみを矩形情報１と統合することによっても、当該矩形情報のみを用いる場合よりも形状８ｂを精度よく推定できることは明らかである。

また、自走式掃除機１００は、矩形情報１、距離情報２ａ、およびエッジ情報２ｂを、それぞれ複数利用してもよい。すなわち、図７は、上記３つの情報をそれぞれ１つずつしか示していないが、これらの一部または全部は複数あってもよい。例えば、自走式掃除機１００は、それぞれ異なる条件で取得した複数の矩形情報１、距離情報２ａ、およびエッジ情報２ｂを統合して、形状８ｂの推定結果を得てもよい。

〔自走式掃除機１００の構成〕
図１に基づいて、自走式掃除機１００の構成を説明する。なお、記載の簡潔性を担保する観点から、形状８ｂを推定する処理に直接関係のない部分は、構成の説明およびブロック図から省略した。例えば、図２を参照して説明した掃除機能に関係するそれぞれの部分は、上記ブロック図から省略されていることに注意する。

以下、センサ部２０（走行データ記録部２０ａ、距離計測部２０ｂ、画像撮影部２０ｃ）、形状同定部１０（走行データ取得部１１、空間情報取得部１２、形状推定部１３）の順序で各構成が担う機能を説明する。

センサ部２０は、形状同定部１０が利用する各種データを収集する。センサ部２０は、走行データ記録部２０ａ、距離計測部２０ｂ、および画像撮影部２０ｃを含む。

走行データ記録部２０ａは、自走式掃除機１００の駆動輪１６に対する制御信号を記録し、上記制御信号の時系列を走行データ４ａとして、走行データ取得部１１に出力する。

距離計測部２０ｂは、任意の方向に存在する物体までの距離を測定し、測距データ４ｂを得る任意の機器（例えば測距センサ）である。距離計測部２０ｂは、距離を計測して得た測距データ４ｂを距離取得部１２ａに出力する。

なお、距離計測部２０ｂによる距離計測は、測距センサを用いた方法に限られない。例えば、距離計測部２０ｂは、部屋５の各所にあらかじめ貼付されたマーカを撮影し、撮影された画像に含まれる当該マーカの大きさを解析することによって、撮影位置から当該マーカまでの距離を計測してもよい。

画像撮影部２０ｃは、自走式掃除機１００の周囲を撮影し、画像データ４ｃを得る任意の機器（例えばカメラ）である。画像撮影部２０ｃは、撮影によって得た画像データ４ｃを画像取得部１２ｂに出力する。

形状同定部（同定装置）１０は、部屋５の床６ａを移動する自走式掃除機１００が属する環境を同定するものである。なお、形状同定部１０の各機能は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリなどの記憶素子に記憶されたプログラムを、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が実行することによって実現されてもよい。

また、本実施の形態では、形状同定部１０は、自走式掃除機１００に内蔵される機器として図１に示しているが、形状同定部１０は、自走式掃除機１００の外部に通信可能に接続された外部装置であってもよい。すなわち、例えば形状同定部１０を外部のサーバに備え、自走式掃除機１００がセンシングした情報を当該サーバに送信し、当該サーバにおいて推定された形状８ｂの結果を自走式掃除機１００が受信する構成であってもよい。

形状同定部１０は、走行データ取得部１１、空間情報取得部１２（距離取得部１２ａ、画像取得部１２ｂ）、形状推定部１３（外接矩形抽出部１３ａ、距離計算部１３ｂ、画像解析部１３ｃ、補充統合部１３ｄ）を含む。

走行データ取得部（第１の取得手段）１１は、部屋５に含まれる家具７が床６ａにおいて占める領域を、当該床から除外した領域である内縁８ａを示す軌跡情報３ａを取得する。具体的には、走行データ記録部２０ａから走行データ４ａが入力されると、走行データ取得部１１は、当該走行データを軌跡情報３ａに変換し、当該軌跡情報を外接矩形抽出部１３ａに出力する。

ここで、軌跡情報３ａは、自走式掃除機１００が移動した軌跡を示す情報である。具体的には、軌跡情報３ａは、例えば所定の２次元座標において自走式掃除機１００の位置を示す座標を、時系列に並べた情報である。

空間情報取得部（第２の取得手段）１２は、部屋５の高さ情報（高さ方向の情報）９を含む測距情報（空間情報）３ｂおよび画像情報（空間情報）３ｃを取得する。空間情報取得部１２は、距離取得部１２ａと画像取得部１２ｂとを含む。

距離取得部（第２の取得手段）１２ａは、自走式掃除機１００から壁６ｃまでの所定の仰角θに応じた距離ｌを、高さ情報９の１つとして含む測距情報（空間情報）３ｂを取得する。

具体的には、距離計測部２０ｂから測距データ４ｂが入力されると、距離取得部１２ａは、測距データ４ｂを測距情報３ｂに変換し、当該測距情報３ｂを距離計算部１３ｂに出力する。ここで、測距情報３ｂは、測距した方向、仰角θ、および計測された距離ｌを対応付けた情報である。

画像取得部（第２の取得手段）１２ｂは、部屋５を覆う天井６ｂの画像を、高さの情報９の１つとして含む画像情報３ｃを取得する。具体的には、画像撮影部２０ｃから画像データ４ｃが入力されると、画像取得部１２ｂは、画像データ４ｃを画像情報３ｃに変換し、当該画像情報を画像解析部１３ｃに出力する。

形状推定部（推定手段）１３は、走行データ取得部１１によって取得された軌跡情報３ａを、空間情報取得部１２によって取得された測距情報３ｂおよび画像情報３ｃで補うことにより、内縁８ａと家具７とを内包する床６ａの形状８ｂを推定する。形状推定部１３は、外接矩形抽出部１３ａ、距離計算部１３ｂ、画像解析部１３ｃ、および補充統合部１３ｄを含む。

外接矩形抽出部（推定手段）１３ａは、走行データ取得部１１によって取得された軌跡情報３ａに外接する矩形の組み合わせとして、矩形情報１（図４の（ｂ）参照）を得る。

具体的には、走行データ取得部１１から軌跡情報３ａが入力されると、外接矩形抽出部１３ａは、あらかじめ定義された複数の矩形を、当該軌跡情報が示す軌跡に外接するように組み合わせる。そして、外接矩形抽出部１３ａは、組み合わせた矩形の外周をなぞった形状を、矩形情報１として補充統合部１３ｄに出力する。

また、外接矩形抽出部１３ａは、自走式掃除機１００が走行終了条件を満たしているか否かを判定する。具体的には、前回抽出した矩形情報１によって表される形状の面積と、今回抽出した矩形情報１によって表される形状の面積との差分が、所定のしきい値を下回っている場合、外接矩形抽出部１３ａは、自走式掃除機１００が床６ａを走行し尽くしたと判定し、自走式掃除機１００に走行終了の指令を出す。自走式掃除機１００がさらに走行を継続しても、軌跡に外接する矩形の面積の変化が少ないことにより、内縁８ａは当該軌跡によって十分にカバーされていると考えられるからである。

あるいは、外接矩形抽出部１３ａは、自走式掃除機１００が走行を開始してから所定の時間が経過した場合、自走式掃除機１００が走行終了条件を満たしていると判定してもよい。自走式掃除機１００の走行時間が十分に経過すれば、内縁８ａは当該軌跡によって十分にカバーされていると考えられるからである。したがって、上記２つの判定方法に基づいて、外接矩形抽出部１３ａが自走式掃除機１００が床６ａを走行し尽くしたと判定することには、合理性があると考えられる。

なお、上記指令を受けた自走式掃除機１００は、周囲の障害物までの距離を測定するために（図５の（ｂ））、矩形情報１から算出可能な部屋５の略中央に移動する。

距離計算部（推定手段）１３ｂは、距離取得部１２ａによって取得された測距情報３ｂに含まれる距離を所定の仰角の余弦に乗じることによって（図５の（ａ）参照）、距離情報（長さ）２ａを計算する。具体的には、距離取得部１２ａから測距情報３ｂが入力されると、距離計算部１３ｂは、前述の計算にしたがって現在位置から壁６ｃまでの距離を計算し、当該計算した結果を距離情報２ａとして補充統合部１３ｄに出力する。

画像解析部（推定手段）１３ｃは、画像取得部１２ｂによって取得された画像情報３ｃに含まれる天井６ｂの画像を解析することによって、当該天井の形状を示すエッジ情報２ｂを抽出し、抽出したエッジ情報２ｂを補充統合部１３ｄに出力する。ここで、天井６ｂと壁６ｃとの接続部分（エッジ）は、公知のエッジ抽出技術を利用して抽出される。

補充統合部（推定手段）１３ｄは、外接矩形抽出部１３ａから入力された矩形情報１、距離計算部１３ｂから入力された距離情報２ａ、および画像解析部１３ｃから入力されたエッジ情報２ｂを統合し、最終的な形状８ｂの推定結果を得る（図７参照）。

〔軌跡に外接する矩形〕
図４の（ｂ）を参照して前述したように、自走式掃除機１００（外接矩形抽出部１３ａ）は、あらかじめ定義された複数の矩形を、軌跡情報３ａが示す軌跡に外接するように組み合わせる。ここで、当該矩形は任意の形状でよいし、外接させる矩形は１つだけであってもよい。すなわち、図４の（ｂ）に示した例では、辺の長さにバリエーションのある複数の矩形を組み合わせるとして説明したが、自走式掃除機１００は、辺の長さが固定された一種類の矩形を外接させてもよい。

言い換えれば、自走式掃除機１００は、二等辺三角形、平行四辺形、正六角形など、矩形以外の図形を上記軌跡に外接するように組み合わせてもよい。上記３つの図形例は、辺の長さを固定する場合であっても、矩形と同様に平面を隙間なく覆うことができるという好ましい性質を持つ。辺の長さにバリエーションのある複数の矩形を組み合わせる場合、辺の長さが固定された矩形で近似を行う場合、矩形以外の図形を組み合わせる場合など、いずれの場合であっても、定義の内容は異なるものの、あらかじめ定義された複数の図形を組み合わせているという点は同様である。

また、複数の矩形の組み合わせの代わりに、上記軌跡に外接する単一の図形であって、矩形などあらかじめ定義されたものを内縁８ａの推定結果としてもよい。この場合、図形の辺の長さや縦横比は、軌跡情報３ａに合わせて変動する。一般に内縁８ａが単一の図形で構成されているとは限らないため、単一の図形を用いる場合は推定の精度が低下するが、内縁８ａの推定結果を簡単に得ることができるという利点がある。

〔スケールを合わせる方法〕
図８に基づいて、エッジ情報２ｂのスケールを、矩形情報１のスケールまたは距離情報２ａのスケールに一致させる方法を説明する。図８は、上記スケールを合わせるための方法を示す模式図である。

自走式掃除機１００は、天井６ｂの一方のエッジから他方のエッジまでの距離Ｌを、以下のように計算する。

Ｌ＝Ｌ１＋Ｌ２＝（ｌ１×ｓｉｎθ１）＋（ｌ２×ｓｉｎθ２）
自走式掃除機１００は、上式で計算した距離Ｌと、矩形情報１が示す矩形の幅、または距離情報２ａが示す形状８ｂの推定結果の幅とが一致するように、矩形情報１、距離情報２ａ、およびエッジ情報２ｂを統合する。

〔部屋５の立体形状を推定する方法〕
距離取得部１２ａは、部屋５の床６ａにおける所定の位置から、当該部屋を覆う天井６ｂまでの距離を、高さ情報９の１つとして含む測距情報３ｂを取得する。すなわち、自走式掃除機１００は距離計測部２０ｂを用いて、床６ａを走行しながら所定の位置で（または所定のタイミングで）天井６ｂまでの距離をさらに計測する。形状推定部１３は、距離取得部１２ａによって取得された天井６ｂまでの距離に外接する形状を特定することにより、部屋５の立体的な形状（図３参照）をさらに推定する。

これにより、自走式掃除機１００は、形状８ｂだけでなく、部屋５全体の立体形状をも推定できる。

〔距離の測定方法の変形例〕
図９に基づいて、距離の測定方法の変形例を説明する。図９は、自走式掃除機１００が筐体５３から画像撮影部２０ｃを伸ばして、周囲の障害物までの距離を測定する様子を示す模式図である。

図９に示すように、自走式掃除機１００は筐体５３から画像撮影部２０ｃを伸ばし、周囲の障害物までの距離を測定してもよい。前述と同様に、自走式掃除機１００は、床６ａを移動するだけでは得られない高さ情報９を利用していると言える。

〔壁６ｃと家具７とを区別する方法〕
図１０に基づいて、壁６ｃと家具７とを区別する方法を説明する。図１０は、自走式掃除機１００が距離計測部２０ｂを用いて、障害物までの距離を計測する様子と仰角θに対する距離ｌのグラフとを示した図であり、（ａ）は家具７がない場合、（ｂ）は家具７がある場合を示す。

図１０の（ａ）に示すように、自走式掃除機１００が距離計測部２０ｂを用いて、現在位置から家具７によって遮られていない壁６ｃまでの距離を計測する場合、仰角θに対する距離ｌは、正接（tan）のグラフに沿って変化する。

図１０の（ｂ）に示すように、自走式掃除機１００が距離計測部２０ｂを用いて、現在位置から家具７によって遮られた壁６ｃまでの距離を計測する場合、仰角θに対する距離ｌは、非連続な正接（tan）のグラフに沿って変化する。

上記のように、図１０の（ａ）および（ｂ）の差異を検知することによって、自走式掃除機１００は、距離を測定する方向にある障害物が、壁６ｃであるか家具７であるかを区別することができる。

言い換えれば、空間情報取得部１２（第２の取得手段）は、自走式掃除機１００（移動体）から壁６ｃ（実空間を囲う面）までの所定の仰角に応じた距離を、高さ情報９（高さ方向の情報）の１つとして含む測距情報３ｂ（空間情報）を取得し、当該測距情報（空間情報）に含まれる距離が連続か否かを判定することによって、当該距離を測定した方向に家具７（物体）があるか否かを判定する。

〔自走式掃除機１００が実行する処理〕
図１１に基づいて、自走式掃除機１００が実行する処理の流れを説明する。図１１は、自走式掃除機１００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明において、カッコ書きの「〜ステップ」は制御方法の各ステップを表す。

まず、走行データ取得部１１が、自走式掃除機１００の走行中に軌跡情報３ａを取得する（ステップ１：Ｓ１のように略記する、第１の取得ステップ）。次に、外接矩形抽出部１３ａが、自走式掃除機１００の走行終了条件を判定する（Ｓ２）。走行終了条件を満たしていると判定される場合（Ｓ２においてＹＥＳ）、外接矩形抽出部１３ａは外接する矩形を抽出し、抽出した矩形を矩形情報１とする（Ｓ３）。自走式掃除機１００は、当該矩形情報から算出可能な部屋の略中央に移動する。

次に、距離取得部１２ａが壁６ｃまでの距離（測距情報３ｂ）を取得し（Ｓ４、第２の取得ステップ）、距離計算部１３ｂが距離情報２ａを計算する（Ｓ５）。また、画像取得部１２ｂが画像情報３ｃを取得し（Ｓ６、第２の取得ステップ）、画像解析部１３ｃがエッジ情報２ｂを抽出する（Ｓ７）。

最後に、補充統合部１３ｄが矩形情報１、距離情報２ａ、およびエッジ情報２ｂを統合する（Ｓ８、推定ステップ）。これにより、自走式掃除機１００（形状同定部１０）は、形状８ｂの推定結果を得ることができる。

なお、上記フローチャートの説明では、自走式掃除機１００は、走行終了条件を満たした後、測距情報３ｂを得るために部屋の略中央に移動すると述べたが、測距情報３ｂを得る方法は上記方法に限定されない。例えば、自走式掃除機１００は、床６ａを走行しながら所定の位置で（または所定のタイミングで）測距情報３ｂを（繰り返し）得てもよい。

〔形状同定部１０（自走式掃除機１００）が奏する効果〕
形状同定部１０は、部屋５の床６ａを移動する自走式掃除機１００が属する環境を、精度よく同定できるという効果を奏する。

〔各実施の形態に含まれる構成（技術的手段）の組み合わせについて〕
上述した実施の形態に含まれる構成は、適宜組み合わせられることに注意する。すなわち、上記の実施の形態で説明したすべての構成は、当該説明に係る実施の形態のみならず、他の実施の形態においても当該構成の全部または一部を組み合わせて利用でき、それによって得られる実施の形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
最後に、自走式掃除機１００の各ブロック（特に、形状同定部１０に含まれる各ブロック）は、集積回路（ＩＣチップ）上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェア的に実現してもよい。

後者の場合、自走式掃除機１００は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである自走式掃除機１００の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、自走式掃除機１００に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

上記記録媒体としては、例えば磁気テープやカセットテープ等のテープ類、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク類、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード類、マスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ類、あるいはＰＬＤ（Programmable logic device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の論理回路類などを用いることができる。

また、自走式掃除機１００を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Bluetooth（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２.１１無線、ＨＤＲ（High Data Rate）、ＮＦＣ（Near Field Communication）、ＤＬＮＡ（Digital Living Network Alliance）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

このように、本明細書においては、手段とは必ずしも物理的手段を意味せず、各手段の機能がソフトウェアによって実現される場合も含む。また、１つの手段の機能が２つ以上の物理的手段により実現されてもよいし、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。

本発明は、実空間の底部を移動する移動体などに適用できる。

３ａ 軌跡情報（平面情報）
３ｂ 測距情報（空間情報）
３ｃ 画像情報（空間情報）
５ 部屋（実空間）
６ａ 床（底部）
６ｂ 天井（蓋部）
６ｃ 壁（実空間を囲う面）
７ 家具（物体）
８ａ 内縁
８ｂ 形状（底部の形状）
９ 高さ情報（高さ方向の情報）
１０ 形状同定部（同定装置）
１１ 走行データ取得部（第１の取得手段）
１２ 空間情報取得部（第２の取得手段）
１３ 形状推定部（推定手段）
１００ 自走式掃除機（移動体）

Claims (10)

1. 実空間の底部を移動する移動体が属する環境を同定する同定装置であって、
   前記実空間に含まれる物体が前記底部において占める領域を、当該底部から除外した領域を含む平面情報を取得する第１の取得手段と、
   前記実空間の高さ方向の情報を含む空間情報を取得する第２の取得手段と、
   前記第１の取得手段によって取得された平面情報を、前記第２の取得手段によって取得された空間情報で補うことにより、前記底部の形状を推定する推定手段とを備えたことを特徴とする同定装置。
2. 前記第２の取得手段は、前記実空間の底部における所定の位置から当該実空間を覆う蓋部までの距離を、前記高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得し、
   前記推定手段は、前記第２の取得手段によって取得された空間情報に含まれる距離に外接する形状を特定することにより、当該実空間の形状をさらに推定することを特徴とする請求項１に記載の同定装置。
3. 前記第２の取得手段は、前記移動体から前記実空間を囲う面までの所定の仰角に応じた距離を、前記高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得し、
   前記推定手段は、前記第２の取得手段によって取得された空間情報に含まれる距離を、前記所定の仰角の余弦に乗じて得られる長さを用いて、前記底部の形状を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の同定装置。
4. 前記第２の取得手段は、前記実空間を覆う蓋部の画像を、前記高さ方向の情報の１つとして含む空間情報を取得し、
   前記推定手段は、前記第２の取得手段によって取得された空間情報に含まれる蓋部の画像を解析した結果を用いて、前記底部の形状を推定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の同定装置。
5. 前記第１の取得手段は、前記移動体が前記底部を移動した軌跡を、前記平面情報として取得し、
   前記推定手段は、あらかじめ定義された図形または当該図形の組み合わせを、前記第１の取得手段によって取得された軌跡に外接させることによって、前記底部の形状を推定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の同定装置。
6. 前記推定手段は、前記平面情報および前記空間情報の少なくとも一方が示す形状を特定することによって、前記平面情報を前記空間情報で補うことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の同定装置。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の同定装置を備えたことを特徴とする移動体。
8. 実空間の底部を移動する移動体が属する環境を同定する同定装置の制御方法であって、
   前記実空間に含まれる物体が前記底部において占める領域を、当該底部から除外した領域を含む平面情報を、前記移動体が移動した軌跡に基づいて取得する第１の取得ステップと、
   前記実空間の高さ方向の情報を含む空間情報を取得する第２の取得ステップと、
   前記第１の取得ステップにおいて取得された平面情報を、前記第２の取得ステップにおいて取得された空間情報で補うことにより、前記底部の形状を推定する推定ステップとを含むことを特徴とする同定装置の制御方法。
9. 請求項１から６のいずれか１項に記載の同定装置を動作させるための制御プログラムであって、コンピュータを前記各手段として機能させるための制御プログラム。
10. 請求項９に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。