JP2014182590A - 移動体の環境地図生成制御装置、移動体、及び移動体の環境地図生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コストの増加を抑えつつ、比較的高速な移動を行う場合でも移動障害物と静止障害物を識別し、移動可能な領域を不要に狭めることのない正確な環境地図を生成することのできる移動体の環境地図生成制御装置、移動体、及び移動体の環境地図生成方法を提供すること。
【解決手段】無人車両１に路面状態を検出するための第１ＬＲＦ１０に加えて、移動障害物を識別するための第２ＬＲＦ１２を設け、環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて、第１ＬＲＦ１０及び第２ＬＲＦ１２により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別し（Ｓ３８）、移動障害物と識別された領域については所定時間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して（Ｓ４１）、環境地図を生成することとしている。
【選択図】図６

Description

本発明は、移動体の周辺にある障害物を認識し環境地図を生成する技術に関する。

無人車両やロボット等の自律型移動体が自律移動するためには、自律型移動体の周辺の路面状態や環境を認識して、進行方向にある障害物等を回避する必要がある。また、近年は自律型移動体の他、遠隔操縦又は運転者が自ら搭乗して運転するような車両やロボット等においても当該車両等の周辺環境を検出し、それに基づき運転を支援したり、障害物との衝突回避のための警告表示をしたり、自動的にブレーキ制御したりする運転システムが開発されている。

このような各種の移動体には、当該移動体の周辺環境を検出するセンサとして、例えばレーザレンジファインダ（以下ＬＲＦという）が設けられている。当該移動体は移動をしながらＬＲＦを用いて周辺を走査して測距を行うことで路面状態や障害物等を検出し、その検出データに基づき周辺の環境地図を生成する。そして、当該移動体は当該環境地図に基づいて経路を決定する。

障害物としては、建造物等の静止障害物と歩行者等の移動障害物があるが、従来は一度障害物として検出された領域は、再度同じ領域を走査するまでは、走行不可能な領域として認識され続けていた。このため、障害物が移動障害物であり現実にはその領域から移動していた場合でも、再度同じ領域を走査しない限り、走行不可能な領域として認識され続けていた。このように環境地図上に移動障害物の残像が残っていくことで、移動体の移動可能範囲が必要以上に狭められるという問題が生じていた。

これに対し、ＬＲＦの測距データから障害物が移動障害物であるか否かを判別し、移動障害物のある領域は所定時間毎にデータを消去して、環境地図を生成する手法が開発されている（特許文献１参照）。

特開２０１１−１５０４７３号公報

しかしながら、ＬＲＦの設置条件は、移動体の最大速度に応じて決められるのが一般的であり、最大速度が大きくなるほど遠方の環境認識を行う必要がある。上記特許文献１のようにＬＲＦが、移動体である車両の前部から路面を走査する場合、３０ｋｍ／ｈ未満の比較的低速での移動であれば問題なく周辺環境を検出することができるが、それ以上の速度となると、分解能が不足し、正確な環境地図の生成が困難となる。これに対しては、例えば多くのスキャンラインを有するセンサを搭載したり、センサ数を大幅に増加させたりすれば、分解能の不足を補うことができるが、高性能なセンサは高価であり、センサ数を増加させればその分部品点数も増加する。そして、データ量も膨大となることから高い処理性能を有するコンピュータを搭載する必要も生じ、コストが大幅に増加するという問題がある。

本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、コストの増加を抑えつつ、比較的高速な移動を行う場合でも移動障害物と静止障害物を識別し、移動可能な領域を不要に狭めることのない正確な環境地図を生成することのできる移動体の環境地図生成制御装置、移動体、及び移動体の環境地図生成方法を提供することにある。

上記した目的を達成するために、請求項１に係る発明は、移動体の移動制御に用いる環境地図を生成する移動体の環境地図生成制御装置において、前記移動体から路面に向けて測距を行う第１の測距手段と、前記移動体から進行方向に向けて測距を行う第２の測距手段と、前記第１の測距手段により取得した第１の測距情報及び第２の測距手段により取得した第２の測距情報の変遷に基づいて、当該第１の測距手段及び第２の測距手段により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別する障害物識別手段と、前記障害物識別手段により静止障害物があると識別された領域は移動不可能な領域として認定し続け、前記移動障害物があると識別された領域は、予め定めた一定期間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻すことで、前記環境地図を生成する環境地図生成手段と、を備えることを特徴としている。

請求項２の移動体の環境地図生成制御装置では、請求項１において、前記障害物識別手段は、前記第１の測距手段により検出した障害物と、前記第２の測距手段により検出した障害物が前記環境地図上で同一の領域にある場合に、当該第２の測距手段による障害物の検出から前記一定期間より短く設定した所定時間の間は、前記領域の障害物を移動障害物として識別しておき、当該第２の測距手段による障害物の検出から前記所定時間以上、前記領域に障害物があるときには前記一定期間経過後に静止障害物があるとして走行不可能な領域と認定することを特徴としている。

請求項３の移動体の環境地図生成制御装置では、請求項１又は２において、前記障害物識別手段は、前記第２の測距手段により検出した障害物がある領域の隣接範囲に亘って、前記第１の測距手段及び前記第２の測距手段により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別することを特徴としている。
請求項４の移動体の環境地図生成制御装置では、請求項１から３の何れか一項において、前記第１の測距手段は、前記移動体から路面に向けてレーザを照射することで測距を行うレーザレンジファインダであり、前記第２の測距手段は、前記移動体から進行方向に向けてレーザを照射することで測距を行うレーザレンジファインダであることを特徴としている。

請求項５の移動体では、請求項１から４の何れか一項に記載の環境地図生成制御装置を有し、生成された環境地図に基づき移動経路を生成し、当該移動経路に沿って移動を行う移動制御手段を備えることを特徴としている。
請求項６に係る発明は、移動体の移動制御に用いる環境地図を生成する移動体の環境地図生成方法において、前記移動体から路面に向けて測距を行うことで第１の測距情報を取得するステップと、前記移動体から進行方向に向けて測距を行うことで第２の測距情報を取得するステップと、前記環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて、前記第１の測距情報及び前記第２の測距情報より検出された障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別する障害物識別ステップと、前記障害物識別ステップにより静止障害物があると識別された領域は移動不可能な領域として認定し続け、前記移動障害物があると識別された領域は、予め定めた一定期間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して、前記環境地図を生成する環境地図生成ステップと、を備えることを特徴としている。

請求項７の移動体の環境地図生成方法では、請求項６において、前記障害物識別ステップは、前記第１の測距情報より検出された障害物と、前記第２の測距情報より検出された障害物が前記環境地図上で同一の領域にある場合に、当該第２の測距情報による障害物の検出から前記一定期間より短く設定した所定時間の間は、前記領域の障害物を移動障害物として識別しておき、当該第２の測距情報による障害物の検出から前記所定時間以上、前記領域に障害物があるときには前記一定期間経過後に静止障害物があるとして走行不可能な領域と認定することを特徴としている。

請求項８の移動体の環境地図生成方法では、請求項６又は７において、前記障害物識別ステップは、前記第２の測距情報により検出した障害物がある領域の隣接範囲に亘って、前記第１の測距情報及び前記第２の測距情報により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別することを特徴としている。

上記手段を用いる本発明に係る移動体の環境地図生成制御装置、移動体、及び移動体の環境地図生成方法によれば、路面状態を検出するための第１の測距手段に加えて、移動障害物を識別するために第２の測距手段を設けることとしている。当該第２の測距手段は移動体の進行方向に向けて測距を行うものであるから比較的高速な移動でも確実に障害物を検出することができる。

そして、環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて移動障害物を識別し、移動障害物と識別された領域については所定時間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して、環境地図を生成することとしている。これにより再び同じ領域の検出を行うことなく、環境地図上に移動障害物の残像が残ることを抑制でき、移動体の移動可能範囲が狭まるのを防止することができる。

これにより、多数の測距手段を設けたり高性能化を必要としたりすることなく、コストの増加を抑えながら比較的高速な移動を行う場合でも移動障害物と静止障害物を識別し、移動可能な領域を不要に狭めることのない正確な環境地図を生成することができる。

本発明の一実施形態に係る環境地図生成制御装置を備えた無人車両の概略構成図である。 コンピュータユニットの制御構成を示すブロック図である。 ＬＲＦデータ処理部において実行される第１ＬＲＦデータ処理を示すフローチャートである。 ＬＲＦデータ処理部において実行される第２ＬＲＦデータ処理を示すフローチャートである。 環境地図生成部において実行される環境地図生成処理を示すフローチャートである。 図５の続きを示すフローチャートである。 図５のステップＳ３４で実行する第１データＤ１ｊの反映処理を示すフローチャートである。 図６のステップＳ３８で実行する第２データＤ２ｊの反映処理を示すフローチャートである。 図８のステップＳ７１で実行する位置ずれ補償処理を示すフローチャートである。 位置ずれ補償処理についての説明図である。 図６のステップＳ４１において実行する移動障害物タイムアウト処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
図１には、本発明の一実施形態に係る環境地図生成制御装置を備えた無人車両の概略構成図、図２には当該無人車両が搭載するコンピュータユニットの制御構成を示すブロック図がそれぞれ示されており、以下同図に基づき、移動体の構成について説明する。
図１に示すように、無人車両（ＵＧＶ：Unmanned Ground Vehicle）１は、図示しない遠隔操縦装置の指示に応じた走行を行う、自律型移動体である。

当該無人車両１には、自己の位置を計測するためのＧＰＳ（Global Positioning System）受信機２、自己の姿勢を計測するためのジャイロセンサ４が搭載されている。また、無人車両１には、車両の操舵を行うステアリング６、車両の駆動力を操作するアクセル８が設けられており、それぞれに操作量を調整可能なアクチュエータ６ａ、８ａが設けられている。
さらに、無人車両１には、屋根部の先端部分に第１ＬＲＦ１０（第１の測距手段）が固定されている。当該第１ＬＲＦ１０は屋根部先端から車両前方の路面に向けてレーザを照射し測距を行うことで、主に路面状態を検出するＬＲＦである。当該第１ＬＲＦ１０は、車両前方の路面において進行方向に並んだ４つの範囲にて車両幅方向に走査する４つのレーザを備えた、４ラインＬＲＦである。なお、図１では、１ライン分のレーザ照射範囲のみを示している。

さらに当該無人車両１には、車体の前部に第２ＬＲＦ１２（第２の測距手段）が固定されている。当該第２ＬＲＦ１２は、当該車体前部から進行方向にレーザを照射して水平方向の測距を行うことで、主に移動障害物を検出するＬＲＦである。当該第２ＬＲＦ１２は、車両前方の空間に対し縦方向に並んだ４つの範囲にて車幅方向に走査する４つのレーザを備えた、４ラインＬＲＦである。なお、当該第２ＬＲＦ１２についても、図１では１ライン分のレーザ照射範囲のみを示している。

そして、無人車両１には、自律走行を制御するためのコンピュータユニット２０が搭載されており、当該コンピュータユニット２０は、図示しない遠隔操縦装置の指示を受け、各種センサ等からの情報に基づき上記アクチュエータ６ａ、８ａを操作して無人車両１を走行させるものである。
図２に、当該コンピュータユニット２０内の制御構成がブロック図で示されており、以下同図に基づき、当該コンピュータユニット２０の構成について説明する。

図２に示すようにコンピュータユニット２０内では、ＬＡＮ等の通信線を介して各種センサと各種制御部とが接続されている。当該コンピュータユニット２０は、大別すると環境認識・自己位置計測部２２と車両制御部２４とを有している。
そして、環境認識・自己位置計測部２２は、自己位置評定部２６、ＬＲＦデータ処理部２８、及び環境地図生成部３０を有している。

自己位置評定部２６は、ＧＰＳ受信機２からの自己位置情報及びジャイロセンサ４からの自己姿勢情報に基づき自己位置を評定する機能を備えている。
また、ＬＲＦデータ処理部２８は、第１ＬＲＦ１０及び第２ＬＲＦ１２からの測距情報を処理する機能を備えている。
これら自己位置評定部２６及びＬＲＦデータ処理部２８にて処理された情報は環境地図生成部３０に送られ、当該環境地図生成部３０は、取得した情報に基づき、無人車両１の周辺における環境地図を生成する機能を有している。

一方、車両制御部２４は、経路生成部３２及び車両操作部３４を有している（移動制御手段）。
経路生成部３２は、環境認識・自己位置計測部２２の自己位置評定部２６において評定された自己位置情報及び環境地図生成部３０にて生成された環境地図情報を取得し、図示しない遠隔操縦装置の指示に応じた経路を生成する機能を備えている。
また、車両操作部３４は、当該経路生成部３２において生成された経路を走行するのに必要な操舵量や駆動力を算出する機能を備えている。そして、当該車両操作部３４は、算出した操舵量及び駆動力に応じたステアリング操作及びアクセル操作を行うべく対応するアクチュエータ６ａ、８ａを制御する。

ここで、環境認識・自己位置計測部２２のＬＲＦデータ処理部２８においては、第１ＬＲＦ１０及び第２ＬＲＦ１２によりそれぞれ障害物を検出し、環境地図生成部３０においては、障害物について静止障害物であるか移動障害物であるかの識別を行いつつ（障害物識別手段、障害物識別ステップ）、走行可能な領域及び走行不可能な領域を認定して環境地図を生成している（環境地図生成手段、環境地図生成ステップ）。以下、当該環境認識・自己位置計測部２２のＬＲＦデータ処理部２８及び環境地図生成部３０において実行される障害物の検出制御及び環境地図の生成制御について説明する。

（第１ＬＲＦデータ処理）
まず、環境認識・自己位置計測部２２のＬＲＦデータ処理部２８において実行される障害物の検出制御について説明する。
ここで図３を参照すると、ＬＲＦデータ処理部において実行される第１ＬＲＦデータ処理の流れについてのフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って第１ＬＲＦデータ処理について説明する。

図３に示すように、まずＬＲＦデータ処理部２８はステップＳ１０として、第１ＬＲＦ１０により測距された所定数（Ｎ個）の計測点における情報を、ジャイロセンサ４により検出される無人車両１の姿勢角に基づき環境地図の生成に合わせた座標情報へ座標変換する。例えば、第１ＬＲＦ１０により測距される計測点の情報は距離と角度とからなり、当該計測点の情報をｘ、ｙ、ｚの直交３軸からなるデカルト座標系に座標変換する。

続くステップＳ１１から、ＬＲＦデータ処理部２８は、座標変換後の１〜ＮまでのＮ個の各計測点ｊについて順次以下の制御を繰り返す。
ステップＳ１２において、ＬＲＦデータ処理部２８は、隣接する計測点間の高さ（ｚ成分）の差分を算出して、当該差分が予め定めた所定の差分より大であるか否かを判別することで、障害物の有無を判定する。当該判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち隣接点との差分がない又は差分が小さい場合は、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、ＬＲＦデータ処理部２８は、当該計測点ｊが障害物ではなく路面を検出していると判断し、障害物検出結果値Ａｊとして、障害物なく走行可能であることを示す値（Ａｊ＝走行可能）を入力する。
一方、上記ステップＳ１２の判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち隣接点との差分が大きく変化しているような場合は、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、ＬＲＦデータ処理部２８は、当該計測点ｊがなんらかの障害物を検出していると判断し、障害物検出結果値Ａｊとして、障害物があることを示す値（Ａｊ＝障害物）を入力する。
ステップＳ１３又はＳ１４において障害物検出結果値Ａｊを入力した後、ＬＲＦデータ処理部２８は、Ｓ１５に進む。当該ステップＳ１５において、ＬＲＦデータ処理部２８は、計測点ｊについてＮ個まで処理を終えていない場合には、上記ステップＳ１１に戻り、次の計測点ｊについて上記ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１４の処理を行う。一方、Ｎ個まで上記処理を終えた場合には次のステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、ＬＲＦデータ処理部２８は、各計測点ｊにおける障害物検出結果値Ａｊと当該時点におけるタイムスタンプ（ｔｓ）を第１データＤ１ｊ（第１の測距情報）として登録する。
そして、ステップＳ１７において、ＬＲＦデータ処理部２８は、環境地図生成部３０へ第１データＤ１ｊを送信し、当該第１ＬＲＦデータ処理をリターンする。

このように、第１ＬＲＦデータ処理では、第１ＬＲＦ１０により測距した計測点ｊの高さ成分に基づき、走行可能な路面を検出したものであるか、障害物を検出したものであるかを識別して、その結果を環境地図生成部３０へと送信する。

（第２ＬＲＦデータ処理）
次に図４を参照すると、ＬＲＦデータ処理部２８において実行される第２ＬＲＦデータ処理の流れについてのフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って第２ＬＲＦデータ処理について説明する。
図４に示すように、まずＬＲＦデータ処理部２８はステップＳ２０として、上記ステップＳ１０と同様、第２ＬＲＦ１２により測距された所定数（Ｍ個）の計測点における情報を、ジャイロセンサ４により検出される無人車両１の姿勢角に基づき環境地図の生成に合わせた座標情報へ座標変換する。

続くステップＳ２１から、ＬＲＦデータ処理部２８は、座標変換後の１〜ＭまでのＭ個の各計測点ｊについて順次以下の制御を繰り返す。
ステップＳ２２において、ＬＲＦデータ処理部２８は、計測点ｊの高さ（ｚ成分）が所定の基準高さより大であるか否かを判別することで、障害物の有無を判定する。当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち計測点ｊの高さが一定の高さより高い場合は、ステップＳ２３に進む。

ステップＳ２３において、ＬＲＦデータ処理部２８は、当該計測点ｊが障害物を検出していると判断し、障害物検出結果値Ａｊとして障害物であることを示す値（Ａｊ＝障害物）を入力する。
一方、上記ステップＳ２２の判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち計測点ｊの高さ位置が基準高さ以下である場合は、そのまま障害物検出結果値Ａｊを設定することなく、ステップＳ２４に進む。なお、Ａｊの初期値は障害物なしとなっている。

ステップＳ２４において、ＬＲＦデータ処理部２８は、計測点ｊについてＭ個まで処理を終えていない場合には、上記ステップＳ２１に戻り、次の計測点ｊについて上記ステップＳ２２、Ｓ２３の処理を行う。一方、Ｍ個まで上記処理を終えた場合には次のステップＳ２５に進む。
ステップＳ２５において、ＬＲＦデータ処理部２８は、各計測点ｊにおける障害物検出結果値Ａｊとタイムスタンプ（ｔｓ）を第２データＤ２ｊ（第２の測距情報）として登録する。

そして、ステップＳ２６において、ＬＲＦデータ処理部２８は、環境地図生成部３０へ第２データＤ２ｊを送信し、当該第２ＬＲＦデータ処理をリターンする。
このように、第２ＬＲＦデータ処理では、第２ＬＲＦ１２により基準高さより高い計測点ｊを検出した場合には障害物とみなして、結果を環境地図生成部３０へと送信している。

（環境地図生成処理）
次に、環境認識・自己位置計測部２２の環境地図生成部３０において実行される環境地図の生成制御について説明する。
ここで、図５〜図１１を参照すると、図５、図６には環境地図生成部３０において実行される環境地図生成処理の流れについてのフローチャートが、図７〜図１１には当該環境地図生成処理内で実行される各制御についてのフローチャート及びその説明図が示されており、以下各フローチャートに沿って説明する。

まず、図５、図６に基づき環境地図生成処理の全体的な流れについて説明する。
図５に示すステップＳ３０において、環境地図生成部３０は上記ＬＲＦデータ処理部２８から第１データＤ１ｊ及び第２データＤ２ｊを受信する。
続くステップＳ３１において、環境地図生成部３０は、各データのタイムスタンプに基づき、データ取得時刻における自己位置及び方位角データを取得する。

そして、ステップＳ３２から、環境地図生成部３０は、１〜ＮまでのＮ個の各第１データＤ１ｊについて順次以下の制御を繰り返す。
ステップＳ３３において、環境地図生成部３０は、ステップＳ３１で取得した情報に基づき第１データＤ１ｊに対応する環境地図上の位置（以下、グリッドｉという）を算出する。
そして、ステップＳ３４において、環境地図生成部３０は、第１データＤ１ｊを環境地図に反映させる処理を行う。当該第１データＤ１ｊの反映処理の具体的な内容については、図７に基づき後述するが、当該ステップＳ３４にて環境地図生成部３０は、第１ＬＲＦ１０により検出した走行可能領域及び障害物領域を、環境地図へ登録する。

ステップＳ３５において、環境地図生成部３０は、第１データＤ１ｊについてＮ個まで処理を終えていない場合には、上記ステップＳ３２に戻り、次の第１データＤ１ｊについて上記ステップＳ３３、Ｓ３４の処理を行う。一方、Ｎ個まで上記処理を終えた場合には図６のステップＳ３６に進む。
図６のステップＳ３６から、環境地図生成部３０は、１〜ＭまでのＭ個の各第２データＤ２ｊについて順次以下の制御を繰り返す。

ステップＳ３７において、環境地図生成部３０は、ステップＳ３１で取得した情報に基づき第２データＤ２ｊに対応する環境地図上のグリッドｉを算出する。
そして、ステップＳ３８において、環境地図生成部３０は、第２データＤ２ｊを環境地図に反映させる処理を行う。当該第２データＤ２ｊの反映処理の具体的な内容については、図８に基づき後述するが、当該ステップＳ３８にて環境地図生成部３０は、第２データＤ２ｊに対応するグリッドの認定状態の変遷に基づいて、障害物の登録を行う。また、第１ＬＲＦ１０及び第２ＬＲＦ１２により検出した障害物が静止障害物か移動障害物かを識別する。

ステップＳ３９において、環境地図生成部３０は、第２データＤ２ｊについてＭ個まで処理を終えていない場合には、上記ステップＳ３６に戻り、次の第２データＤ２ｊについて上記ステップＳ３７、Ｓ３８の処理を行う。一方、Ｍ個まで上記処理を終えた場合には、ステップＳ４０に進む。
ステップＳ４０において、環境地図生成部３０は、ここまでのステップを経て生成した環境地図情報を、経路生成部３２へと送信する。

その後ステップＳ４１において、環境地図生成部３０は、移動障害物のタイムアウト処理を行い、当該フローチャートをリターンする。当該移動障害物のタイムアウト処理の具体的な内容については、図１０に基づき後述するが、当該ステップＳ４１にて環境地図生成部３０は、移動障害物があると認定されているグリッドｉについては所定のタイムアウト時間（一定期間）の間は走行不可能な領域として認定し、当該タイムアウト時間経過後は当該認定前の元の認定状態に戻す処理を行う。

このようにして環境地図生成部３０は、第１データＤ１ｊ及び第２データＤ２ｊを環境地図に反映し、移動障害物についてはタイムアウト処理を行って、環境地図を生成する。
以下、個々の処理について詳しく説明する。

（第１データＤ１ｊ反映処理）
図７には、図５のステップＳ３４で実行する第１データＤ１ｊの反映処理を示すフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。
まず、図７のステップＳ５０において、環境地図生成部３０は、第１データＤ１ｊの障害物検出結果値Ａｊとして障害物を示す値が入力されているか否かを判別する。当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、次のステップＳ５１に進む。

ステップＳ５１において、環境地図生成部３０は、上記図５のステップＳ３３で算出した第１データＤ１ｊに対応するグリッドｉの状態がこの時点で走行可能状態であるか否かを判別する。当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合は、次のステップＳ５２に進む。
ステップＳ５２において、環境地図生成部３０は、グリッドｉの切替直前状態を記憶する。上記ステップＳ５０及びステップＳ５１の判別結果がいずれも真（Ｙｅｓ）であることから、いままで障害物が検出されていなかったグリッドｉに障害物が検出された状態を示しており、当該ステップＳ５２では、障害物が検出される前の状態を記憶しておく。具体的には、切替直前タイムスタンプts＿i＿chとしてこの時点の時刻ts＿iを記憶し（ts＿i＿ch＝ts＿i）、グリッドｉの切替直前状態A＿i＿chとして走行可能状態であったことを記憶する（A＿i＿ch＝走行可能）。

上記ステップＳ５２の後、又は上記ステップＳ５１においてすでにグリッドｉに障害物があると認定されており判別結果が偽（Ｎｏ）であった場合には、ステップＳ５３に進む。
ステップＳ５３において、環境地図生成部３０は、グリッドｉの状態の更新を行う。具体的には、グリッドｉのタイムスタンプts＿iをこの時点の時刻ts＿ｊに更新し、グリッドｉの状態A＿iを障害物あり（走行不可能）の状態に更新する。なお、タイムスタンプにおけるｉはグリッドで保持している時刻、ｊは取得したＬＲＦデータの持つ時刻であり、ts＿i＜ts＿jの関係となる。

一方、上記ステップＳ５０において第１データＤ１ｊの障害物検出結果値Ａｊが走行可能な状態を示す値であり判別結果が偽（Ｎｏ）であった場合には、ステップＳ５４に進む。ステップＳ５４において、環境地図生成部３０は、グリッドiの状態がこの時点で障害物がある状態であるか否かを判別する。当該判別結果が偽（Ｎｏ）である場合は、次のステップＳ５５に進む。
ステップＳ５５において、環境地図生成部３０は、グリッドｉの状態の更新を行う。具体的には、グリッドｉのタイムスタンプts＿iをこの時点の時刻ts＿ｊに更新し、グリッドｉの状態A＿iを走行可能の状態に更新する。

上記ステップＳ５３の後若しくはステップＳ５５の後、又は上記ステップＳ５４においてグリッドiの状態が障害物ありで判別結果が真（Ｙｅｓ）であった場合には、当該処理を終了し、図５のステップＳ３５に戻る。
このように第１データＤ１ｊの反映処理においては、第１ＬＲＦ１０により障害物が検出された場合には、対応するグリッドｉの状態が切り替わる直前のデータを記憶した上で、当該グリッドｉの状態を障害物ありの状態に更新し、走行不可能な領域とする。

（第２データＤ２ｊ反映処理）
次に、図８には、図６のステップＳ３８で実行する第２データＤ２ｊの反映処理を示すフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。
まず、図８のステップＳ６０において、環境地図生成部３０は、第２データＤ２ｊの障害物検出結果値Ａｊとして障害物を示す値が入力されているか否かを判別する。当該判別結果が偽（Ｎｏ）である場合は当該処理を終了し、図６のステップＳ３９に戻る。一方、当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合は、ステップＳ６１に進む。

ステップＳ６１において、環境地図生成部３０は、上記図６のステップＳ３７で算出した第２データＤ２ｊに対応するグリッドｉに、移動障害物の識別結果を示す移動障害物フラグＦｍが立っていない（Ｆｍ＝ｆａｌｓｅ）か否かを判別する。なお、当該移動障害物フラグは初期状態では立っていないＦｍ＝ｆａｌｓｅとする。当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち当該グリッドｉにおいて未だ移動障害物の識別がされていないような場合には、ステップＳ６２に進む。

ステップＳ６２において、環境地図生成部３０は、グリッドｉの移動障害物フラグＦｍをｔｒｕｅに設定し、次のステップＳ６３に進む。
ステップＳ６３において、環境地図生成部３０は、この時点におけるグリッドｉの状態A＿iが障害物であることを示している（A＿i＝障害物）か否かを判別する。当該判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ちグリッドｉの状態A＿iが走行可能状態又は未計測状態（A＿i＝走行可能/未計測）である場合は、ステップＳ６４に進む。

ステップＳ６４において、環境地図生成部３０は、グリッドｉの切替直前状態を記憶する。つまり、上記ステップＳ６０〜Ｓ６３の判別結果から、走行可能又は未計測な領域であったグリッドｉに移動障害物が入ってきた状態を示しており、当該ステップＳ６４では、移動障害物が入ってくる直前の状態を記憶しておく。具体的には、切替直前タイムスタンプts＿i＿chとしてこの時点の時刻ts＿iを記憶し（ts＿i＿ch＝ts＿i）、グリッドｉの切替直前状態A＿i＿chとして走行可能状態又は未計測状態であったことを記憶する（A＿i＿ch＝走行可能/未計測）。

上記ステップＳ６４の後、又は上記ステップＳ６１においてすでにグリッドｉの移動障害物フラグＦｍがすでにｔｒｕｅであって判別結果が偽（Ｎｏ）であった場合は、ステップＳ６５に進む。
ステップＳ６５において、環境地図生成部３０は、グリッドｉの状態の更新を行う。具体的には、グリッドｉのタイムスタンプts＿iをこの時点の時刻ts＿jに更新し、グリッドｉの状態Ａ＿iを障害物あり（走行不可能）の状態に更新し、移動障害物フラグＦｍをｔｒｕｅに更新する。

一方、上記ステップＳ６３において、グリッドｉの状態A＿iが障害物であることを示しており（A＿i＝障害物）、判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合にはステップＳ６６に進む。
ステップＳ６６において、環境地図生成部３０は、この時点で記憶されているグリッドｉの切替直前状態データを取得する。
そして、次のステップＳ６７では、記憶されていた切替直前状態のタイムスタンプts＿i＿chと現時刻ts＿iまでの差分時間δｔを算出する。

ステップＳ６８において、環境地図生成部３０は、当該差分時間δｔが所定時間（例えば０．１ｓ）より大であるか否かを判別する。前回の切替直前時点（ts＿i＿ch）から所定時間経過していない場合は、当該判別結果は偽（Ｎｏ）となり、ステップＳ６９に進む。
ステップＳ６９において、環境地図生成部３０は、前回のグリッドｉの切替状態データを記憶した時点から第２ＬＲＦ１２による障害物の検出から所定時間経過していないことから、当該障害物は移動障害物であると判断し、切替直前状態のデータはそのまま保持しておく。

一方、上記ステップＳ６８の判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち前回のグリッドｉの切替時点から所定時間経過している場合はステップＳ７０に進む。つまり、この場合は所定時間以上もの間、第１ＬＲＦ１０及び第２ＬＲＦ１２により障害物を検出していることから、静止障害物で存在すると判断する。これにより、例えば移動障害物と静止障害物が同領域で重なっている場合等で、移動障害物が抜けた後も静止障害物があることを認定し続けることが可能となる。

そして、ステップＳ７０において、環境地図生成部３０は、グリッドｉの切替直前状態のデータを更新する。具体的には、切替直前タイムスタンプts＿i＿chとしてこの時点の時刻ts＿iに更新し（ts＿i＿ch＝ts＿i）、グリッドｉの切替直前状態A＿i＿chを障害物ありの状態とする（A＿i＿ch＝障害物）。

なお、当該ステップＳ６６〜Ｓ７０は、実質的には障害物が移動障害物であるか静止障害物であるかの識別を行っており、当該処理を以下障害物識別処理という。
上記ステップＳ６５、Ｓ６９、又はＳ７０を経た後は、ステップＳ７１において第１ＬＲＦ１０により検出した障害物と第２ＬＲＦ１２により検出した障害物とのずれを補償する位置ずれ補償処理を行った後、第２データＤ２ｊの反映処理を終了し、図６のステップＳ３９に戻る。

（位置ずれ補償処理）
ここで、当該ステップＳ７１で実行される位置ずれ補償処理について詳しく説明する。
図９には、図８のステップＳ７１で実行する位置ずれ補償処理を示すフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。
ステップＳ８０において、環境地図生成部３０は、上記図６のステップＳ３７で算出した第２データＤ２ｊに対応するグリッドｉに隣接するグリッドｍの範囲を設定する。当該グリッドｍの個数Ｌとしては、例えばグリッドｉの前後左右のグリッド４つとしたり、それ以上の範囲としたりしても構わない。

ステップＳ８１において、環境地図生成部３０は、１〜ＬまでのＬ個の各グリッドｍについて順次以下の制御を繰り返す。
ステップＳ８２において、環境地図生成部３０は、グリッドｍの移動障害物フラグＦｍがｆａｌｓｅであるか否かを判別する。当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合には、ステップＳ８３に進む。

ステップＳ８３において、環境地図生成部３０はグリッドｍの状態A＿mが障害物ありであるか否かを判別する。当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ちグリッドｍにおいて障害物の認定がされている場合には、ステップＳ８４に進む。
ステップＳ８４において、環境地図生成部３０は、グリッドｍの移動障害物フラグをｔｒｕｅに設定する。

続くステップＳ８５において、環境地図生成部３０は、上記図８のステップＳ６６〜Ｓ７０からなる障害物識別処理をグリッドｉからグリッドｍに置き換えて行う。当該障害物識別処理により移動障害物であるか静止障害物であるかの識別を終えた後、ステップＳ８６に進む。
一方、上記ステップＳ８２においてグリッドｍの移動障害物フラグＦｍがｆａｌｓｅでなく当該判別結果が偽（Ｎｏ）であった場合、又は上記ステップＳ８３においてグリッドｍの状態A＿mが障害物ありではなく当該判別結果が偽（Ｎｏ）であった場合は、上記ステップＳ８４、Ｓ８５の処理を行わずステップＳ８６に進む。つまり、グリッドｍの移動障害物フラグＦｍがｔｒｕｅだった場合やグリッドｍの状態A＿mが走行可能若しくは未計測であった場合には、そのままステップＳ８６に進む。

そして、ステップＳ８６において、環境地図生成部３０は、グリッドｍについてＬ個まで処理を終えていない場合には、上記ステップＳ８１に戻り、次のグリッドｍについて上記ステップＳ８２〜Ｓ８４の処理を行う。一方、Ｌ個まで上記処理を終えた場合には当該位置ずれ補償処理を終了する。
当該位置ずれ補償処理は、例えば図１０の説明図に示すように、無人車両１の前方に歩行者が横切るような場合であって、第１ＬＲＦ１０では歩行者の肩部分を検出し、第２ＬＲＦ１２では歩行者の足部分を検出したとすると、第１データＤ１ｊに対応するグリッドｉａと第２データＤ２ｊに対応するグリッドｉｂが一致しない場合がある。このような場合であっても、上記位置ずれ補償処理により第２データＤ２ｊに対応するグリッドｉに隣接するグリッドｍについて障害物識別処理を行うことで、グリッドｉａについても移動障害物と確実に識別することができる。

（移動障害物タイムアウト処理）
最後に、図６のステップＳ４１において実行する移動障害物タイムアウト処理について説明する。
図１１には、移動障害物タイムアウト処理を示すフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。
まず、ステップＳ９０において、環境地図生成部３０は、環境地図上において所定の範囲をタイムアウト処理範囲として設定する。なお、当該タイムアウト処理範囲は、無人車両１が経路を生成しうる範囲として設定するものであり、例えば５０ｍ程度に設定する。

次にステップＳ９１において、環境地図生成部３０は、当該タイムアウト処理範囲におけるグリッドｉの移動障害物フラグＦｍがｔｒｕｅであるか否かを判別する。当該判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ち移動障害物フラグＦｍがｆａｌｓｅである場合はタイムアウト処理の必要はなく、当該処理を終了する。
一方、ステップＳ９１の判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合、即ち移動障害物があると識別されている場合にはステップＳ９２に進む。

ステップＳ９２において、環境地図生成部３０は、現在時刻t＿nowとグリッドｉに登録されているタイムスタンプts＿iとの差分であるδｔ２を算出する。
そしてステップＳ９３において、当該δｔ２が予め定められたタイムアウト時間（例えば０．２ｓ）より大であるか否かを判別する。なお、当該タイムアウト時間は、上記図８のステップＳ６８における所定時間より長い。当該判別結果が偽（Ｎｏ）である場合、即ちグリッドｉにおいてＦｍ＝ｔｒｕｅとなってからタイムアウト時間を経過していない場合には、そのまま当該処理を終了する。一方、当該判別結果が真（Ｙｅｓ）である場合は、ステップＳ９４に進む。

ステップＳ９４において、環境地図生成部３０は、グリッドｉに対応する切替直前状態データを取得し、グリッドｉの状態を当該切替直前状態として更新して、当該移動障害物タイムアウト処理を終了する。具体的には当該グリッドｉのタイムスタンプts＿iを現在時刻t＿nowとし、状態A＿iをA＿i＿chとし、移動障害物フラグＦｍをｆａｌｓｅとする。
つまり、グリッドｉの移動障害物フラグＦｍ＝ｔｒｕｅとなってから所定のタイムアウト時間を経過したときには、グリッドｉの状態を元の状態に戻すこととする。元々グリッドｉが走行可能な領域であったならば再び走行可能となり、静止障害物があった場合には障害物として走行不可な領域が維持される。これにより移動障害物が通り過ぎた範囲が走行不可能のまま残ることを防ぐことができる。

以上のようなタイムアウト処理を行った後、図５、６で示した環境地図生成処理をリターンして、上述した処理を繰り返していくことで、無人車両１の走行に伴い環境地図を更新していく。
このように、本実施形態における無人車両１は、路面状態を検出するための第１ＬＲＦ１０に加えて、移動障害物を識別するために第２ＬＲＦ１２を設けている。当該第２ＬＲＦ１２は無人車両１の進行方向に向けて測距を行うものであるから比較的高速な移動でも確実に障害物を検出することができる。

そして、特に上記障害物識別処理において示されるように環境地図上におけるグリッドの認定状態に基づいて、障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別している。移動障害物と識別されたグリッドｉにおいては、所定のタイムアウト時間の間走行不可能な領域と認定した後当該認定前の元の状態A＿iに戻して、環境地図を生成することとしている。これにより再び同じ領域の検出を行うことなく、環境地図上に移動障害物の残像が残ることを抑制でき、移動体の移動可能範囲が狭まるのを防止することができる。

これにより、多数のＬＲＦを設けたり高性能化を必要としたりすることなく、第１ＬＲＦ１０及び第２ＬＲＦ１２の２つのＬＲＦのみを用いることから、コストの増加を抑えることができる。そして、無人車両１が比較的高速な移動を行う場合でも、移動障害物と静止障害物を識別し、移動可能な領域を不要に狭めることのない正確な環境地図を生成することができる。

以上で本発明に係る実施形態についての説明を終えるが、実施形態は上記実施形態に限られるものではない。
上記実施形態では、移動体を無人車両としているが、移動体は車両に限られるものではなく、例えば自律歩行をするロボット等でも構わない。
また、移動体は自律型移動体に限られるものではなく、遠隔操縦又は運転者が自ら搭乗して運転するような車両やロボット等にも本発明を適用することができる。例えば、運転者が搭乗する自動車において、本発明により生成した環境地図を用いて周辺環境を認識し、当該周辺環境に応じて運転支援したり、衝突回避のために警告表示をしたり、自動的にブレーキ制御したりしてもよい。

また上記実施形態では、第１ＬＲＦ１０及び第２ＬＲＦ１２としてそれぞれ４ラインＬＲＦを用いているが、ＬＲＦはこれに限られず、例えばそれぞれ１ラインのみのＬＲＦを用いても本発明の効果を得ることができる。

１ 無人車両（移動体）
２ ＧＰＳ受信機
４ ジャイロセンサ
６ ステアリング
８ アクセル
６ａ、８ａ アクチュエータ
１０ 第１ＬＲＦ（第１の測距手段）
１２ 第２ＬＲＦ（第２の測距手段）
２０ コンピュータユニット
２２ 環境認識・自己位置計測部
２４ 車両制御部（移動制御手段）
２６ 自己位置評定部
２８ ＬＲＦデータ処理部
３０ 環境地図生成部（障害物識別手段、環境地図生成手段）
３２ 経路生成部
３４ 車両操作部

Claims (8)

1. 移動体の移動制御に用いる環境地図を生成する移動体の環境地図生成制御装置において、
   前記移動体から路面に向けて測距を行う第１の測距手段と、
   前記移動体から進行方向に向けて測距を行う第２の測距手段と、
   前記環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて、前記第１の測距手段及び第２の測距手段により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別する障害物識別手段と、
   前記障害物識別手段により静止障害物があると識別された領域は移動不可能な領域として認定し続け、前記移動障害物があると識別された領域は、予め定めた一定期間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して、前記環境地図を生成する環境地図生成手段と、を備えることを特徴とする移動体の環境地図生成制御装置。
2. 前記障害物識別手段は、前記第１の測距手段により検出した障害物と、前記第２の測距手段により検出した障害物が前記環境地図上で同一の領域にある場合に、
   当該第２の測距手段による障害物の検出から前記一定期間より短く設定した所定時間の間は、前記領域の障害物を移動障害物として識別しておき、
   当該第２の測距手段による障害物の検出から前記所定時間以上、前記領域に障害物があるときには前記一定期間経過後に静止障害物があるとして走行不可能な領域と認定することを特徴とする請求項１記載の移動体の環境地図生成制御装置。
3. 前記障害物識別手段は、前記第２の測距手段により検出した障害物がある領域の隣接範囲に亘って、前記第１の測距手段及び前記第２の測距手段により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別することを特徴とする請求項１又は２記載の移動体の環境地図生成制御装置。
4. 前記第１の測距手段は、前記移動体から路面に向けてレーザを照射することで測距を行うレーザレンジファインダであり、
   前記第２の測距手段は、前記移動体から進行方向に向けてレーザを照射することで測距を行うレーザレンジファインダであることを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の移動体の環境地図生成制御装置。
5. 請求項１から４の何れか一項に記載の環境地図生成制御装置を有し、
   生成された環境地図に基づき移動経路を生成し、当該移動経路に沿って移動を行う移動制御手段を備えることを特徴とする移動体。
6. 移動体の移動制御に用いる環境地図を生成する移動体の環境地図生成方法において、
   前記移動体から路面に向けて測距を行うことで第１の測距情報を取得するステップと、
   前記移動体から進行方向に向けて測距を行うことで第２の測距情報を取得するステップと、
   前記環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて、前記第１の測距情報及び前記第２の測距情報より検出された障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別する障害物識別ステップと、
   前記障害物識別ステップにより静止障害物があると識別された領域は移動不可能な領域として認定し続け、前記移動障害物があると識別された領域は、予め定めた一定期間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して、前記環境地図を生成する環境地図生成ステップと、
   を備えることを特徴する移動体の環境地図生成方法。
7. 前記障害物識別ステップは、前記第１の測距情報より検出された障害物と、前記第２の測距情報より検出された障害物が前記環境地図上で同一の領域にある場合に、
   当該第２の測距情報による障害物の検出から前記一定期間より短く設定した所定時間の間は、前記領域の障害物を移動障害物として識別しておき、
   当該第２の測距情報による障害物の検出から前記所定時間以上、前記領域に障害物があるときには前記一定期間経過後に静止障害物があるとして走行不可能な領域と認定することを特徴とする請求項６記載の移動体の環境地図生成方法。
8. 前記障害物識別ステップは、前記第２の測距情報により検出した障害物がある領域の隣接範囲に亘って、前記第１の測距情報及び前記第２の測距情報により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別することを特徴とする請求項６又は７記載の移動体の環境地図生成方法。

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