JP2016074053A

JP2016074053A - ロボット

Info

Publication number: JP2016074053A
Application number: JP2014205561A
Authority: JP
Inventors: 国松橋本; Kunimatsu Hashimoto
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2014-10-06
Filing date: 2014-10-06
Publication date: 2016-05-12
Anticipated expiration: 2034-10-06
Also published as: JP6260509B2

Abstract

【課題】対象物を操作している場合における、自己位置の推定精度の劣化を抑制することができるロボットを提供する。
【解決手段】ロボット１は、把持対象を把持するハンド１３と、検出領域内の物体との距離情報を検出する距離センサ１４と、前記距離情報に基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部１５３とを有する。自己位置推定部１５３は、前記距離情報のうち、前記ハンド１３の座標系を基準とした過去の前記距離情報からの変化量が予め定められた閾値以下の前記距離情報を除いて自己位置を推定する。
【選択図】図７

Description

本発明はロボットに関し、特に、物体との距離情報に基づいて自己位置を推定するロボットに関する。

環境地図を参照することにより、障害物等を避けて移動するロボットが知られている。また、このようなロボットにおいて、距離センサを用いて物体までの距離を計測し、計測結果を環境情報とマッチングすることにより自己位置を推定する技術が知られている。

例えば、特許文献１は、ロボットの周辺に存在する物体までの距離を計測するセンサによる計測結果を環境地図に幾何学的に合わせこむことで自己位置を推定する技術について開示している。

特開２０１２−９３８１１号公報

生活支援ロボット（HSR：Human Support Robot）などのように、マニピューレータにより対象物を操作する場合、操作に応じて対象物の位置が変動する。距離センサにより対象物までの距離を検知し、この検知により得られた距離情報に基づいて自己位置を推定する場合、距離センサにより取得される距離情報には、自身が操作している対象物の動的な位置情報が含まれることとなる。このため、結果として自己位置の推定精度が劣化するという問題がある。

本発明は、上記した事情を背景としてなされたものであり、対象物を操作している場合における、自己位置の推定精度の劣化を抑制することができるロボットを提供することを目的とする。

本発明にかかるロボットは、把持対象を把持する把持手段と、検出領域内の物体との距離情報を検出する距離検出手段と、前記距離情報に基づいて、自己位置を推定する自己位置推定手段とを有し、前記自己位置推定手段は、前記距離情報のうち、前記把持手段の座標系を基準とした過去の前記距離情報からの変化量が予め定められた閾値以下の前記距離情報を除いて自己位置を推定する。

このようなロボットによれば、把持手段による操作により位置が移動する対象物についての距離情報である動的な距離情報が除かれた距離情報に基づいて自己位置の推定が行われる。したがって、自身の操作により位置が変動している物体の影響が排除され、自己位置の推定精度の劣化を抑制することができる。

本発明によれば、対象物を操作している場合における、自己位置の推定精度の劣化を抑制することができるロボットを提供することができる。

実施形態に係るロボットの外観を示す斜視図である。実施形態に係るロボットの概略的システム構成を示すブロック図である。実施形態に係る制御装置の機能構成の一例を示すブロック図である。タンスのタンス本体から引き出しが、ハンドによる操作によって引き出される様子を示す模式図である。（ａ）は、タイミングｔ−１における様子として、ハンドにより引き出しが引き出される前の状態を示しており、（ｂ）は、タイミングｔにおける様子として、ハンドにより引き出しが引き出された状態を示している。図４に示されるハンドの操作前後におけるハンドの座標系を基準とした距離情報について示す模式図である。距離センサの検出領域と操作対象との関係を示す模式図であり、（ａ）は、操作対象であるドアなどの建具が検出領域内に侵入している様子を示し、（ｂ）は、操作対象であるタンスが検出領域内に侵入している様子を示している。実施の形態に係る制御装置の動作の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、実施形態に係るロボット１の外観を示す斜視図である。図２は、実施形態に係るロボット１の概略的システム構成を示すブロック図である。
ロボット１は、台車１０と、ロボット本体１１と、ロボット本体１１に支持されたアーム１２と、アーム１２の先端に設けられたハンド１３と、距離センサ１４と、制御装置１５とを備えている。

台車１０は、例えば、図示しないキャスタと、図示しない一対の対向する駆動車輪とが設けられており、制御信号にしたがって移動する。具体的には、台車１０には、モータなどにより構成された台車用駆動機構１００が設けられており、制御装置１５からの制御信号に基づいて台車用駆動機構１００が動作することにより、台車１０が移動する。

また、台車１０には、台車状態検出センサ１０１が設けられている。台車状態検出センサ１０１は、例えばエンコーダなどによって、駆動車輪の回転情報を検出することにより、台車１０の速さ、移動方向、移動軌跡などの状態を検出する。台車状態検出センサ１０１による検出結果は、制御装置１５に出力される。

ロボット本体１１は、台車１０上に設置されており、台車１０の移動にともない移動する。なお、ロボット本体１１は、台車１０に対して固定されて設置されていてもよいし、台車１０に対して変動可能に設置されていてもよい。例えば、ロボット本体１１は、台車１０上で旋回可能に設置されていてもよい。また、ロボット本体１１自体の位置姿勢を変更するための駆動機構が設けられていてもよい。

アーム１２は、例えば、多関節型アームとして構成されている。アーム１２は、例えば、ロボット本体１１の前面に設けられている。アーム１２には、アーム用駆動機構１２０が設けられており、アーム用駆動機構１２０の動作によりアーム１２の位置姿勢が変化する。アーム用駆動機構１２０は、図示しないモータを備え、制御装置１５からの制御信号にしたがって動作する。

また、アーム１２には、アーム状態検出センサ１２１が設けられている。アーム状態検出センサ１２１は、例えばエンコーダなどによって、関節部分の回転情報を検出することにより、アーム１２の姿勢や位置といった状態を検出する。アーム状態検出センサ１２１による検出結果は、制御装置１５に出力される。

ハンド１３は、把持手段に相当し、操作対象物（把持対象）の把持等を行う操作機構として構成されている。ハンド１３は、例えば、家具や建具などの操作対象を操作する。なお、ハンド１３は、操作時、操作対象物を固定的に把持しており、操作時においてハンド１３と操作対象物との幾何学的な相対位置関係は固定されている。ハンド１３には、ハンド用駆動機構１３０が設けられており、ハンド用駆動機構１３０の動作によりハンド１３の位置姿勢が変化する。ハンド用駆動機構１３０は、図示しないモータを備え、制御装置１５からの制御信号にしたがって動作する。

また、ハンド１３には、ハンド状態検出センサ１３１が設けられている。ハンド状態検出センサ１３１は、例えばエンコーダなどによって関節部分の回転情報を検出することにより、ハンド１３の姿勢や位置といった状態を検出する。ハンド状態検出センサ１３１による検出結果は、制御装置１５に出力される。

距離センサ１４は、距離検出手段に相当し、ロボット１周辺の検出領域Ｓ内にある環境（物体）とロボット１との距離情報を検出する。なお、図において、検出領域Ｓは、平面的な領域として図示されているが、検出領域Ｓは２次元に限らず、３次元であってもよい。距離センサ１４は、例えば、レーザレンジファインダが用いられる。例えば、レーザレンジファインダは、ロボット１の前方の検出領域Ｓへ放射状にレーザ光を放射し、その検出領域Ｓ内の物体からの反射光を受光することで、その物体の距離情報を検出することができる。なお、距離センサ１４は、レーザレンジファインダに限られない。例えば、デプスセンサ、超音波センサ、赤外線センサ、カメラ等の任意の距離センサを用いることができる。

距離センサ１４は、ロボット１に設けられており、距離センサ１４の検出領域Ｓとハンド１３の動作領域との少なくとも一部が重複するよう配置されている。例えば、距離センサ１４は、台車１０又はロボット本体１１の外周のうち、アーム１２が取り付けられている方向を検出できる位置に設けられている。

制御装置１５は、例えばロボット本体１１に内蔵されているが、台車１０などの他の構成部分に設けられていてもよい。制御装置１５は、例えば、制御処理、演算処理等を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）１５ａ、ＣＰＵ１５ａによって実行される制御プログラム、演算プログラム、処理データ等を記憶する、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）などにより構成される記憶部１５ｂ等からなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。

制御装置１５は、作業内容や移動内容などの指示が含まれる指示情報、並びに、台車状態検出センサ１０１、アーム状態検出センサ１２１、ハンド状態検出センサ１３１及び距離センサ１４からの検出結果などに基づいて、上述の各駆動機構を制御するとともに、後述する図３に示される処理を実行する。
また、記憶部１５ｂには、ロボット１が動作する環境についての地図情報が記憶されている。地図情報として、例えば、ロボット１が動作するエリア全体に略一定間隔に配置された格子点を結ぶグリッド線を仮想的に描写することで得られるグリッドマップが記憶されている。障害物の存在の有無を示す障害物情報が、予め又はリアルタイムに各グリッドに対して設定される。なお、地図情報には、障害物情報に限らず、路面情報、経路情報などの他の情報が含まれていてもよい。

図３は、実施形態に係る制御装置１５の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、図３に示される各構成は、例えば、上記制御プログラム又は演算プログラムがＣＰＵ１５ａにより実行されることで実現されてもよいし、ハードウェアにより実現されてもよい。

制御装置１５は、ハンド位置姿勢情報取得部１５０と、距離情報取得部１５１と、距離情報選択部１５２と、自己位置推定部１５３とを有している。

ハンド位置姿勢情報取得部１５０は、距離センサ１４の座標系を基準としたハンド１３の位置姿勢についての情報を取得する。ここで、距離センサ１４の座標系とは、距離センサ１４に固定された座標系である。ハンド位置姿勢情報取得部１５０は、例えば、ハンド状態検出センサ１３１による測定値及びアーム状態検出センサ１２１による測定値から、距離センサ１４の座標系を基準としたハンド１３の位置姿勢についての情報を生成する。

距離情報取得部１５１は、検出領域Ｓ内にある物体とロボット１との距離情報であって、距離センサ１４の座標系を基準とした距離情報を距離センサ１４から取得する。距離情報取得部１５１は、例えば、検出領域Ｓを分割した各領域である、複数の部分領域ごとに、距離情報を取得する。本実施形態では、距離情報取得部１５１は、一度にＮ個の距離情報を取得するものとする。また、距離情報取得部１５１は、予め定められたタイミングにより、距離情報を取得する。例えば、距離情報取得部１５１は、予め定められた時間間隔ごとに、Ｎ個の距離情報を取得してもよいし、ロボット１の予め定められた移動距離ごとに、Ｎ個の距離情報を取得してもよい。なお、距離情報取得部１５１は、距離センサ１４の測定値から距離センサ１４の座標系を基準とした距離情報を生成してもよい。

距離情報選択部１５２は、距離情報取得部１５１が取得した距離情報のうち、ハンド１３が現在操作中の対象物についての距離情報以外のものを選択する。具体的には、距離情報選択部１５２は、距離情報取得部１５１により取得された距離情報のうち、ハンド１３の座標系を基準とした過去の距離情報からの変化量が予め定められた閾値以下の距離情報を除き、残った距離情報を自己位置の推定のために用いるものとして選択する。なお、ハンド１３の座標系とは、ハンド１３に固定された座標系である。

距離情報選択部１５２は、まず、距離情報取得部１５１が取得した、距離センサ１４の座標系を基準とした距離情報について、ハンド１３の座標系を基準とした距離情報へと変換する。距離情報選択部１５２は、例えば、下記の式（１）のように算出する。ここで、Ｄ_{ｔ，ｓｅｎｓｏｒ}（ｉ）は、タイミングｔにおける、距離センサ１４の座標系を基準とした距離情報のデータを示している。なお、ｉは、距離情報のデータのインデックスを表し、０＜ｉ≦Ｎを満たす整数である。また、_{ｓｅｎｓｏｒ}Ｔ_ｈａｎｄ ^−１は、距離センサ１４の座標系を基準としたハンド１３の位置姿勢データの逆行列である。また、Ｄ_{ｔ，ｈａｎｄ}（ｉ）は、タイミングｔにおける、ハンド１３の座標系を基準とした距離情報のデータを示している。

Ｄ_{ｔ，ｈａｎｄ}（ｉ）＝_{ｓｅｎｓｏｒ}Ｔ_ｈａｎｄ ^−１Ｄ_{ｔ，ｓｅｎｓｏｒ}（ｉ）・・・（１）

距離情報選択部１５２は、式（１）により、１からＮの全ての距離情報のデータについて、変換を行う。
距離情報選択部１５２は、次に、変換して得られたハンド１３の座標系を基準とした距離情報について、前回のタイミングにおけるハンド１３の座標系を基準とした距離情報と比較する。そして、距離情報選択部１５２は、前回のタイミングにおけるハンド１３の座標系を基準とした距離情報との変動量が予め定められた閾値以下の距離情報については、ハンド１３により操作されている対象であるとみなして、選択候補から除外する。

距離情報選択部１５２は、例えば、下記の式（２）のように表される変動量ｄｉｆｆを閾値ｔｈと比較する。なお、式（２）において、変動量ｄｉｆｆ（ｉ）は、インデックスがｉである距離情報についての変動量を示す。また、Ｄ_{ｔ−１，ｈａｎｄ}（ｉ）は、タイミングｔ−１における、ハンド１３の座標系を基準とした距離情報のデータを示している。なお、タイミングｔ−１は、タイミングｔの１周期分前のタイミングである。また、ａｂｓ（）は、（）内の絶対値を演算する関数である。

ｄｉｆｆ（ｉ）＝ａｂｓ（Ｄ_{ｔ，ｈａｎｄ}（ｉ）−Ｄ_{ｔ−１，ｈａｎｄ}（ｉ））・・・（２）

距離情報選択部１５２は、式（２）により、１からＮの全ての距離情報のデータについて、変動量（差分）を算出する。そして、距離情報選択部１５２は、変動量が閾値ｔｈよりも大きい場合には、当該距離情報のデータ、すなわちＤ_{ｔ，ｈａｎｄ}（ｉ）を、自己位置の推定のために用いるものとして採用し、変動量が閾値ｔｈ以下の場合には、自己位置の推定のために用いるものとして採用しない。例えば、距離情報選択部１５２は、自己位置の推定のために用いるものとして選択したデータを、リストに保持する。このように、距離情報選択部１５２は、１からＮの全ての距離情報のデータについて、変動量に基づいて、採用又は不採用が決定する。距離情報選択部１５２は、採用すると決定したデータ集合、すなわち距離情報選択部１５２により選択されたデータ集合を、自己位置推定部１５３に出力する。このようにして、自己位置推定部１５３に入力されるデータ集合は、ハンド１３により位置が変動する動的な対象物に対する距離情報が除かれた静的な環境情報となる。

ここで、距離情報選択部１５２による距離情報の選択について、図４及び図５を用いて補足説明する。なお、図４及び図５に示す例では、２次元で図示されているが、距離情報は３次元の情報であってもよい。

図４は、タンス２のタンス本体２０から引き出し２１が、ハンド１３による操作によって引き出される様子を示す模式図である。なお、図４に示した例では、タンス２は、コの字型に配置された壁３に寄せて置かれている。また、図４において、破線は、距離センサ１４により検出される物体（タンス２及び壁３）の位置を示している。したがって、図４における破線は、距離情報選択部１５２に入力される距離情報のデータに対応している。また、図４（ａ）は、タイミングｔ−１における様子を示しており、ハンド１３により引き出し２１が引き出される前の状態を示している。これに対し、図４（ｂ）は、タイミングｔにおける様子を示しており、ハンド１３により引き出し２１が引き出された状態を示している。図４に示されるように、ハンド１３の操作により、タンス２についての距離情報に関し、引き出し２１に対する操作前後で、引き出し２１部分の距離情報が変化している。

次に、図５について説明する。図５は、図４に示されるハンド１３の操作前後におけるハンド１３の座標系を基準とした距離情報について示す模式図である。図５において、破線は、タイミングｔ−１（図４（ａ）に対応）におけるハンド１３の座標系を基準とした距離情報を模式的に示したものであり、実線は、タイミングｔ（図４（ｂ）に対応）におけるハンド１３の座標系を基準とした距離情報を模式的に示したものである。図５に示されるように、ハンド１３の座標系を基準とした場合には、操作前後において、タンス２が設けられた壁面に対する距離情報は変動するものの、引き出し２１に対する距離情報（図中の二点鎖線で囲まれた部分）は変動しない。ここで、引き出し２１に対する距離情報は、上述の変動量が閾値以下の距離情報に対応している。

このように、距離情報選択部１５２は、変動量が閾値以下の距離情報であるか否かを確認することで、ハンド１３の操作よる操作対象の距離情報であるか否かを判別している。

自己位置推定部１５３は、距離センサ１４による検出により取得された距離情報に基づいて、ロボット１の自己位置を推定する。具体的には、自己位置推定部１５３は、距離センサ１４による検出により取得された距離情報と、上述の地図情報とを比較してマッチング処理を行うことで自己位置推定処理を行う。なお、自己位置推定部１５３は、例えばオドメトリによって取得された自己位置を、距離情報選択部１５２から出力されたデータ集合と上述の地図情報とを比較してマッチング処理の結果にしたがって補正してもよい。

ここで、自己位置推定部１５３は、距離センサ１４による検出により取得された距離情報のうち、ハンド１３の座標系を基準とした過去の距離情報からの変化量が予め定められた閾値以下の距離情報を除いて自己位置を推定する。すなわち、自己位置推定部１５３は、距離情報選択部１５２から出力されたデータ集合を用いて、自己位置推定処理を行う。

このため、自己位置推定部１５３は、ハンド１３により位置が変動する動的な対象物についての距離情報が除かれた距離情報のみを用いて、自己推定処理を行うこととなる。ハンド１３が操作対象を操作している際には、例えば、図６に示されるように、距離センサ１４の検出領域Ｓ内に、ハンド１３の操作によって位置が変化する動的な対象物が含まれることがある。その場合、距離情報取得部１５１が取得する距離情報には、ハンド１３の操作によって位置が変化する動的な対象物についての距離情報も含まれることとなる。そして、動的な対象物についての距離情報を含んだデータに基づいて自己位置推定処理を行う場合には、正確な自己位置の計算を行うことが阻害されることとなる。なお、図６（ａ）は、操作対象であるドアなどの建具４が検出領域Ｓ内に侵入している様子を示す模式図であり、図６（ｂ）は、操作対象であるタンス２が検出領域Ｓ内に侵入している様子を示す模式図である。

しかしながら、本実施形態にかかるロボット１においては、上述のとおり、距離情報選択部１５２によって、距離情報取得部１５１が取得した距離情報のうち、ハンド１３が現在操作中の対象物についての距離情報以外のものが選択され、自己位置推定部１５３は、選択された距離情報に基づいて自己位置の推定処理を行う。このため、ロボット１自身が操作している動的な物体の影響を排除することができる。したがって、ハンド１３が操作している対象物の距離情報を含んで自己位置推定を行う場合に比べ、正確な自己位置の推定を行うことができる。ハンド１３が操作対象を操作している際には、距離情報取得部１５１が取得する距離情報の大部分が、操作対象の距離情報であることも想定されるが、そのような外乱により自己位置の正確な推定が困難な状況にあっても、本実施形態にかかるロボット１は、自己位置の推定の精度を向上することができる。

また、本実施形態にかかるロボット１においては、距離情報取得部１５１が取得した距離情報を選別することで、ハンド１３が現在操作中の対象物についての距離情報を除外している。このため、例えば、予め家具などのモデルデータを登録するなどの作業も発生しない。さらに、距離情報のうち、操作中の対象物についての距離情報を除外するという方式であるため、タスクを実行する際に自己位置推定方法を切り替える必要がなく、自己位置推定のロバスト性を向上させることができる。また、自己位置推定方法の切り替えが不要であるため、ロボット１の制御にかかるソフトウェアの汎用性を保つことができる。

次に、本実施の形態に係る制御装置１５の動作の一例を図７に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップ１００（Ｓ１００）において、ハンド位置姿勢情報取得部１５０は、距離センサ１４の座標系を基準としたハンド１３の位置姿勢についての情報を取得する。また、ハンド位置姿勢情報取得部１５０は、取得したハンド１３の位置姿勢についての情報（データ）を距離情報選択部１５２に出力する。

ステップ１０１（Ｓ１０１）において、距離情報取得部１５１は、距離センサ１４の座標系を基準とした距離情報を距離センサ１４から取得する。距離情報取得部１５１は、例えば、タイミングｔの距離情報として、Ｎ個の距離情報を取得する。また、距離情報取得部１５１は、取得した距離情報のデータを距離情報選択部１５２に出力する。

ステップ１０２（Ｓ１０２）において、距離情報選択部１５２は、ステップ１０１で取得した、距離センサ１４の座標系を基準とした各距離情報について、ハンド１３の座標系を基準とした距離情報へと変換する。

ステップ１０３（Ｓ１０３）において、距離情報選択部１５２は、ステップ１０２で変換された距離情報の変化量と、予め定められた閾値とを比較する。具体的には、距離情報選択部１５２は、タイミングｔの距離情報とタイミングｔ−１の距離情報との差分の絶対値で表される変動量ｄｉｆｆと、閾値ｔｈとを比較する。そして、変動量が予め定められた閾値を超える場合にはステップ１０４へ移行し、変動量が予め定められた閾値以下の場合には、ステップ１０５へ移行する。

ステップ１０４（Ｓ１０４）において、距離情報選択部１５２は、変動量が予め定められた閾値を超えると判定された距離情報のデータをリストに保持する。

ステップ１０５（Ｓ１０５）において、距離情報選択部１５２は、ステップ１０２で変換された全ての距離情報についてステップ１０３の処理が行われたか否かを判定し、全ての距離情報について処理が行われた場合には、ステップ１０６へ移行し、未だ処理が行われていない距離情報がある場合については、ステップ１０３に戻り、未だ処理が行われていない距離情報に対してステップ１０３以降の処理を行う。例えば、ステップ１０２においてＮ個の距離情報が変換された場合には、変換されたＮ個の距離情報全てについてステップ１０３の処理が行われると、ステップ１０６に進むこととなる。なお、距離情報選択部１５２は、ステップ１０２で変換された全ての距離情報についてステップ１０３の処理が行われた場合には、変動量が予め定められた閾値を超えると判定された距離情報のデータが含まれている上述のリストを自己位置推定部１５３に出力する。

ステップ１０６（Ｓ１０６）において、自己位置推定部１５３は、ステップ１０５で距離情報選択部１５２から出力されたリストに含まれる距離情報に基づいて、ロボット１の自己位置を推定する。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

例えば、上述の実施形態では、距離情報選択部１５２は、インデックスがｉであるタイミングｔにおける距離情報と、同じくインデックスがｉであるタイミングｔ−１における距離情報とが対応するものとして、両者の差分を算出しているが、タイミングｔの距離情報のインデックスとは異なるインデックスを有するタイミングｔ−１の距離情報とを対応付けてもよい。例えば、距離情報選択部１５２は、インデックスがｉであるタイミングｔにおける距離情報に対応するタイミングｔ−１の距離情報を最近傍探索により見つけるよう構成してもよい。すなわち、タイミングｔ−１における距離情報のデータ群のうち、タイミングｔの当該距離情報と最も位置が近いデータを当該距離情報に対応するデータとしてもよい。
また、距離情報は、２次元の情報に限らず深度画像のような３次元情報であってもよい。

１ロボット
１０台車
１１ロボット本体
１２アーム
１３ハンド
１４距離センサ
１５制御装置
１００台車用駆動機構
１０１台車状態検出センサ
１２０アーム用駆動機構
１２１アーム状態検出センサ
１３０ハンド用駆動機構
１３１ハンド状態検出センサ
１５０ハンド位置姿勢情報取得部
１５１距離情報取得部
１５２距離情報選択部
１５３自己位置推定部

Claims

把持対象を把持する把持手段と、
検出領域内の物体との距離情報を検出する距離検出手段と、
前記距離情報に基づいて、自己位置を推定する自己位置推定手段と
を有し、
前記自己位置推定手段は、前記距離情報のうち、前記把持手段の座標系を基準とした過去の前記距離情報からの変化量が予め定められた閾値以下の前記距離情報を除いて自己位置を推定する
ロボット。