JP2016152003A - Self-position estimation method for autonomous mobile robot, autonomous mobile robot, and landmark for self-position estimation - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、屋内環境における自律移動ロボットの自己位置推定方法、自律移動ロボット、及び自己位置推定用ランドマークに関するものである。 The present invention relates to a self-position estimation method for an autonomous mobile robot in an indoor environment, an autonomous mobile robot, and a landmark for self-position estimation.
近年、高度成長期に導入された産業用プラントの老朽化が進み、予防保全の重要性が高まっている。一方、少子高齢化に伴って労働者人口が減少し、産業界は慢性的な人材不足に陥る可能性が高くなっている。このため、東日本大震災による福島原発事故における調査用ロボットや廃炉作業用ロボットを中心として、屋内環境を自律移動する自律移動ロボットの開発が進められることが予想される。 In recent years, the aging of industrial plants introduced during the high growth period has progressed, and the importance of preventive maintenance has increased. On the other hand, with the declining birthrate and aging population, the working population is decreasing, and the industry is likely to fall into a chronic shortage of human resources. For this reason, it is expected that development of autonomous mobile robots that autonomously move in the indoor environment is expected, centering on investigation robots and decommissioning robots in the Fukushima nuclear accident caused by the Great East Japan Earthquake.
現在、産業用途として広く普及している自律移動ロボットは、有軌道式の無人搬送車（Automatic Guided Vehicle : AGV）である。このＡＧＶは、軌道周りに設置されているリミットスイッチ等を利用して目標位置に対する自己位置を判定し、判定結果に基づいて目標位置に向けて自己位置を制御する。これに対して、無軌道式の自律移動ロボットでは、自律移動ロボットの自己位置及び姿勢（向き）の自由度が増加するため、技術的に様々な課題が生じる。 Currently, autonomous mobile robots that are widely used for industrial purposes are tracked automatic guided vehicles (AGVs). The AGV determines a self-position with respect to the target position using a limit switch or the like installed around the track, and controls the self-position toward the target position based on the determination result. On the other hand, in a trackless autonomous mobile robot, the degree of freedom of the self-position and posture (orientation) of the autonomous mobile robot increases, and thus various technical problems arise.
例えば、無軌道式の自律移動ロボットが目標位置に辿り着くためには、正確な地図データ、自律移動ロボットの自己位置の推定技術、及び目標位置に関する情報が必要になる。特に産業用プラント等の一般的な居室空間と比較して広域な屋内環境を自律移動する自律移動ロボットでは、自己位置の推定精度を保証できない場合が多く、低コスト化及び安全性確保と合わせて自律移動ロボットの普及に向けた大きな技術的課題となっている。 For example, in order for a trackless autonomous mobile robot to reach a target position, accurate map data, a technique for estimating the self position of the autonomous mobile robot, and information on the target position are required. In particular, autonomous mobile robots that autonomously move in a wide indoor environment compared to general living spaces such as industrial plants often cannot guarantee the accuracy of self-location estimation. This is a major technical issue for the spread of autonomous mobile robots.
このような背景から、自律移動ロボットの自己位置の推定技術に関する研究が盛んに行われている。例えば、介護福祉分野におけるサービス提供を主目的として開発されている自律移動ロボットについては、レーザ光を利用して対象物を検出したり、対象物との間の距離を測定したりする、いわゆるライダー（Light Detection and Ranging : LIDAR）方式の汎用測距センサを利用した自己位置の推定技術に関する研究が盛んに行われている。代表的な自己位置の推定技術としてはパーティクルフィルタが有名である。 Against this background, research on self-position estimation technology for autonomous mobile robots has been actively conducted. For example, for autonomous mobile robots developed mainly for the provision of services in the field of care and welfare, so-called riders that use laser light to detect objects and measure the distance between them Research on self-position estimation technology using a general-purpose ranging sensor of the (Light Detection and Ranging: LIDAR) method has been actively conducted. A particle filter is famous as a typical self-position estimation technique.
これらの技術のソースコードはロボット開発用のプラットフォームであるＲＯＳ（Robot Operating System）用にウェブ上で公開されており、オープンアーキテクチャとして世界中の研究者がロボット開発用に利用している。また、未知の環境において外界のスキャンデータに基づいて自己位置の推定と同時にマップ作成を行うＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）に関する研究も、人間が入り込めない環境を扱うレスキューロボット等の分野を中心として盛んに行われている。なお、目標位置到着後のドア開閉等の作業については、汎用測距センサによって計測された３次元スキャンデータやＲＧＢ−Ｄカメラ等に基づく物体認識からのアプローチが多い。 Source codes of these technologies are released on the web for ROS (Robot Operating System), which is a platform for robot development, and researchers around the world use it for robot development as an open architecture. In addition, research on SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), which creates maps simultaneously with self-position estimation based on external scan data in an unknown environment, focuses on the field of rescue robots that handle environments that humans cannot enter. It is actively done. In addition, for operations such as opening and closing the door after arrival at the target position, there are many approaches from object recognition based on three-dimensional scan data measured by a general-purpose ranging sensor, RGB-D camera, or the like.
ところで、汎用測距センサを利用した自己位置の推定技術では、汎用測距センサにより得られた点群データやロボット駆動用モータ出力等に多くの不確実性が含まれ、これらを古典制御や現代制御において用いられる数式で表現、整理することは困難である。そこで、近年、確率・統計的なアルゴリズム手法（ベイズ推定、マルコフ過程、価値反復の式等）を応用して自己位置の確率密度を算出し、算出された確率密度に基づいて最も確からしい自己位置を推定する手法が提案されている（非特許文献１参照）。汎用測距センサにより周辺環境を走査することによって得られる点群データと自律移動ロボットに与える動作速度・方向指令とに基づいて、次のタイムステップにおける自己位置を確率・統計的なアルゴリズム手法を用いて推定する前述のパーティクルフィルタはその代表例である。 By the way, in the self-position estimation technology using a general-purpose ranging sensor, there are many uncertainties in the point cloud data and robot drive motor output obtained by the general-purpose ranging sensor. It is difficult to express and organize with mathematical formulas used in control. Therefore, in recent years, the probability density of self-location is calculated by applying probabilistic / statistical algorithm methods (Bayesian estimation, Markov process, value iteration formula, etc.), and the most probable self-location based on the calculated probability density Has been proposed (see Non-Patent Document 1). Based on point cloud data obtained by scanning the surrounding environment with a general-purpose ranging sensor and the motion speed / direction command given to the autonomous mobile robot, a self-position at the next time step is used by a probabilistic / statistical algorithm method. The above-described particle filter to be estimated is a typical example.
しかしながら、汎用測距センサにより周辺環境を走査することによって得られる点群データを利用した確率・統計的なアルゴリズム手法に基づく自律移動ロボットの自己位置の推定技術には以下に示すような課題がある。すなわち、自律移動ロボットを産業プラント用途に用いる場合、運用上の利便性を考慮すると、自律移動ロボットの走行ルートとしては、作業者が移動するために設置された歩行用通路、所謂安全通路を利用することが現実的である。 However, there are the following problems in the self-position estimation technology of an autonomous mobile robot based on a probabilistic / statistical algorithm method using point cloud data obtained by scanning the surrounding environment with a general-purpose ranging sensor. . That is, when an autonomous mobile robot is used for an industrial plant, considering the convenience of operation, the autonomous mobile robot uses a walking path that is set up for a worker to move, a so-called safety path. It is realistic to do.
しかしながら、安全通路周りはランドマークに乏しいケースが多く存在する。また、作業者と稼働設備との干渉事故を予防するために、安全通路は稼働設備から一定距離を確保しつつ、安全通路の両脇に安全柵を設けることが一般的である。このため、自律移動ロボットとランドマークとの間の距離が汎用測距センサの計測レンジを越えた場合、ランドマーク不在となり、自己位置の推定技術が機能しなくなる。つまり、自律移動ロボットは自己位置を見失い、その後の自律移動制御ができなくなる。 However, there are many cases where landmarks are scarce around the safety passage. Further, in order to prevent an interference accident between the worker and the operating facility, it is common to provide a safety fence on both sides of the safety passage while securing a certain distance from the operating facility. For this reason, when the distance between the autonomous mobile robot and the landmark exceeds the measurement range of the general-purpose ranging sensor, the landmark is absent, and the self-position estimation technique does not function. That is, the autonomous mobile robot loses its own position and cannot perform subsequent autonomous movement control.
なお、このような課題を解決するために、安全柵をランドマークとして利用することが考えられる。しかしながら、安全柵をランドマークとして利用することは困難である。以下、図１２、図１３を参照して、安全柵をランドマークとして利用することが困難な理由について説明する。図１２は、一般的な工場における安全通路の設置状況を説明するための概略図である。図１３は、安全柵に囲まれた安全通路において汎用測距センサによって測定される水平面（レイヤー）を示す説明図である。 In order to solve such problems, it is conceivable to use a safety fence as a landmark. However, it is difficult to use a safety fence as a landmark. Hereinafter, the reason why it is difficult to use the safety fence as a landmark will be described with reference to FIGS. 12 and 13. FIG. 12 is a schematic diagram for explaining the installation situation of a safety passage in a general factory. FIG. 13 is an explanatory diagram showing a horizontal plane (layer) measured by a general-purpose distance measuring sensor in a safety passage surrounded by a safety fence.
図１２に示すように、安全通路１０１は稼働設備から一定距離を確保しつつ、両脇に安全柵１０２を設けることが一般的である。このため、自律移動ロボット１と周辺のランドマーク１００との間の距離が汎用測距センサの計測レンジＲ１を越えた場合、ランドマーク不在となり、自己位置の推定技術が機能しなくなる。また、図１３に示すように、一般的に、安全柵１０２は、外径（φ）５０ｍｍ程度の鋼管によって構成されていることが多く、安定的に検出することが困難である。 As shown in FIG. 12, the safety passage 101 is generally provided with safety fences 102 on both sides while ensuring a certain distance from the operating equipment. For this reason, when the distance between the autonomous mobile robot 1 and the surrounding landmark 100 exceeds the measurement range R1 of the general-purpose ranging sensor, the landmark is absent, and the self-position estimation technique does not function. As shown in FIG. 13, the safety fence 102 is generally composed of a steel pipe having an outer diameter (φ) of about 50 mm and is difficult to detect stably.
さらに、図１３に示すように、両脇に安全柵１０２を備える安全通路１０１において汎用測距センサによって測定されるレイヤーは、安全柵１０２である。安全通路１０１の走行路面を検出するためには、ＲＧＢ−Ｄカメラ等を利用した３次元での物体認識が必要となるが、本発明において使用する測距センサは２次元レーザスキャン方式を想定しており、安全通路１０１の走行路面は検出できないという前提する。このような安全通路１０１では、汎用測距センサの走査方向の角度分解能を考慮すると、遠方にある鋼管を見落とすケースが発生する。また、安全柵１０２の支柱間隔は一様に製作されており、ランドマークとして位置を特定するための特徴に欠ける。 Further, as shown in FIG. 13, the safety fence 102 is a layer measured by the general-purpose distance measuring sensor in the safety passage 101 having the safety fences 102 on both sides. In order to detect the traveling road surface of the safety passage 101, three-dimensional object recognition using an RGB-D camera or the like is necessary. However, the distance measuring sensor used in the present invention assumes a two-dimensional laser scanning method. It is assumed that the traveling road surface of the safety passage 101 cannot be detected. In such a safety passage 101, when the angular resolution in the scanning direction of the general-purpose distance measuring sensor is taken into consideration, a case of overlooking a steel pipe in the distance occurs. Moreover, the support | pillar space | interval of the safety fence 102 is manufactured uniformly, and lacks the characteristic for pinpointing a position as a landmark.
確率・統計的なアルゴリズム手法による自己位置の推定技術は、走査情報と自律移動ロボットの動作指令とに基づいて将来の最も確からしい自己位置を推定する技術である。このため、汎用測距センサの走査結果に不連続な変化が生じた場合や周囲のランドマークが一様で変化に乏しい場合には、自己位置の誤認識が誘発されやすい。つまり、安全柵をランドマークとして利用した場合、確率・統計的なアルゴリズム手法による自己位置の推定技術は頻繁に自己位置を誤認識する。結果、推定された自己位置と実際の自己位置との間に大きな誤差が生じ、自律移動ロボットが目標ルートから逸脱し、目標位置への誘導が不可能になることがある。 The self-position estimation technique based on a probabilistic / statistical algorithm technique is a technique for estimating the most probable self-position in the future based on scanning information and an operation command of an autonomous mobile robot. For this reason, when a discontinuous change occurs in the scanning result of the general-purpose distance measuring sensor, or when surrounding landmarks are uniform and poor in change, misrecognition of the self-position is likely to be induced. In other words, when a safety fence is used as a landmark, the self-position estimation technique based on a probabilistic / statistical algorithm method frequently mistakes the self-position. As a result, a large error may occur between the estimated self-position and the actual self-position, and the autonomous mobile robot may deviate from the target route and cannot be guided to the target position.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、安価、且つ、精度高く自律移動ロボットの自己位置を推定可能な自律移動ロボットの自己位置推定方法及び自律移動ロボットを提供することにある。また、本発明の他の目的は、自律移動ロボットが安価、且つ、精度高く自律移動ロボットの自己位置を推定可能にする自己位置推定用ランドマークを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an autonomous mobile robot self-position estimation method and an autonomous mobile robot capable of estimating the self-position of the autonomous mobile robot with low cost and high accuracy. There is to do. Another object of the present invention is to provide a landmark for self-position estimation that enables the autonomous mobile robot to estimate the self-position of the autonomous mobile robot with low cost and high accuracy.
本発明に係る自律移動ロボットの自己位置推定方法は、測距センサにより周辺環境を走査することによって得られる点群データを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき屋内環境における自律移動ロボットの自己位置を推定する自律移動ロボットの自己位置推定方法であって、前記測距センサを利用して自律移動ロボットの走行通路の両脇に設けられた安全柵に左右千鳥状に配置されたＴ字型ランドマークを検出する検出ステップと、前記屋内環境の天井に配置された撮影手段によってＴ字型ランドマーク及び前記自律移動ロボットの上面に配置されたマーカの画像を撮影することにより推定された自律移動ロボットの自己位置に関する情報を取得する取得ステップと、前記検出ステップにおいて検出されたＴ字型ランドマークの位置及び向きを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき自律移動ロボットの自己位置を推定し、推定された自己位置と前記取得ステップにおいて取得された自己位置に関する情報とを用いて自己位置を推定する推定ステップと、を含み、前記Ｔ字型ランドマークは、法線方向を鉛直方向に対して直角にして走行通路の進行方向に伸びる第１のプレートと、法線方向を鉛直方向に対して直角にして水平面内において走行通路の進行方向に直交する方向に伸びる第２のプレートと、上部から視認可能な位置に配置されたマーカと、を備えることを特徴とする。 The self-localization estimation method for an autonomous mobile robot according to the present invention is based on a probabilistic / statistical algorithm method using point cloud data obtained by scanning the surrounding environment with a distance measuring sensor. A self-position estimation method for an autonomous mobile robot for estimating a self-position, wherein the distance sensors are used to form a T-shape arranged in a zigzag manner on safety fences provided on both sides of a traveling path of the autonomous mobile robot. A detection step of detecting a type landmark, and an autonomy estimated by taking an image of a T-shaped landmark and a marker arranged on the upper surface of the autonomous mobile robot by an imaging unit arranged on the ceiling of the indoor environment An acquisition step of acquiring information related to the self-position of the mobile robot; and the T-shaped landmark detected in the detection step. The position of the autonomous mobile robot is estimated based on a probabilistic / statistical algorithm method using the position and orientation, and the self-position is determined using the estimated self-position and the information on the self-position acquired in the acquisition step. The T-shaped landmark includes a first plate extending in a traveling direction of the traveling path with a normal direction perpendicular to the vertical direction, and a normal direction with respect to the vertical direction. And a second plate extending in a direction perpendicular to the traveling direction of the travel path in a horizontal plane, and a marker disposed at a position visible from above.
本発明に係る自律移動ロボットの自己位置推定方法は、上記発明において、前記測距センサはレーザ光を照射することによって対象物からの距離を検出するセンサであり、前記Ｔ字型ランドマークは、前記測距センサから近接する他のＴ字型ランドマークに向けて照射されるレーザ光を遮蔽しないような配置及び形状を有することを特徴とする。 In the self-position estimation method of the autonomous mobile robot according to the present invention, in the above invention, the distance measuring sensor is a sensor that detects a distance from an object by irradiating a laser beam, and the T-shaped landmark is It has an arrangement and a shape so as not to shield laser light irradiated toward another T-shaped landmark close to the distance measuring sensor.
本発明に係る自律移動ロボットの自己位置推定方法は、上記発明において、前記Ｔ字型ランドマークは、前記走行通路のコーナー部では、該コーナー部内側の通路境界線を始点として配置されていることを特徴とする。 In the self-position estimation method for an autonomous mobile robot according to the present invention, in the above invention, the T-shaped landmark is arranged at a corner boundary of the traveling path, starting from a path boundary line inside the corner. It is characterized by.
本発明に係る自律移動ロボットは、測距センサにより周辺環境を走査することによって得られる点群データを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき屋内環境における自己位置を推定する自律移動ロボットであって、前記測距センサを利用して自律移動ロボットの走行通路の両脇に設けられた安全柵に左右千鳥状に配置されたＴ字型ランドマークを検出する検出手段と、前記屋内環境の天井に配置された撮影手段によってＴ字型ランドマーク及び前記自律移動ロボットの上面に配置されたマーカの画像を撮影することにより推定された自律移動ロボットの自己位置に関する情報を取得する取得手段と、前記検出手段によって検出されたＴ字型ランドマークの位置及び向きを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき自律移動ロボットの自己位置を推定し、推定された自己位置と前記取得手段が取得した自己位置に関する情報とを用いて自己位置を推定する推定手段と、を備え、前記Ｔ字型ランドマークは、法線方向を鉛直方向に対して直角にして走行通路の進行方向に伸びる第１のプレートと、法線方向を鉛直方向に対して直角にして水平面内において走行通路の進行方向に直交する方向に伸びる第２のプレートと、上部から視認可能な位置に配置されたマーカと、を備えることを特徴とする。 The autonomous mobile robot according to the present invention is an autonomous mobile robot that estimates a self-location in an indoor environment based on a probabilistic / statistical algorithm method using point cloud data obtained by scanning the surrounding environment with a distance measuring sensor. Detecting means for detecting T-shaped landmarks arranged in a staggered manner on left and right safety fences provided on both sides of the traveling path of the autonomous mobile robot using the distance measuring sensor; and Obtaining means for obtaining information about the self-position of the autonomous mobile robot estimated by taking an image of a T-shaped landmark and a marker placed on the upper surface of the autonomous mobile robot by an imaging means disposed on the ceiling; Autonomous transfer based on a probabilistic / statistical algorithm method using the position and orientation of the T-shaped landmark detected by the detecting means. Estimation means for estimating a self-position of the robot, and estimating the self-position using the estimated self-position and information on the self-position acquired by the acquisition means, and the T-shaped landmark is a normal line A first plate extending in the traveling direction of the traveling path with the direction perpendicular to the vertical direction, and a first plate extending in a direction perpendicular to the traveling direction of the traveling path in a horizontal plane with the normal direction perpendicular to the vertical direction. And a marker arranged at a position visible from above.
本発明に係る自己位置推定用ランドマークは、自律移動ロボットが測距センサにより周辺環境を走査することによって得られる点群データを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき屋内環境における自己位置を推定するための自己位置推定用ランドマークであって、前記自律移動ロボットの走行通路の両脇に設けられた安全柵に左右千鳥状に配置され、法線方向を鉛直方向に対して直角にして走行通路の進行方向に伸びる第１のプレートと、法線方向を鉛直方向に対して直角にして水平面内において走行通路の進行方向に直交する方向に伸びる第２のプレートと、上部から視認可能な位置に配置されたマーカと、を備えることを特徴とする。 The landmark for self-position estimation according to the present invention is a self-position in an indoor environment based on a probabilistic / statistical algorithm method using point cloud data obtained by an autonomous mobile robot scanning the surrounding environment with a distance measuring sensor. Is a landmark for self-position estimation, and is arranged in a staggered pattern on the left and right safety fences provided on both sides of the traveling path of the autonomous mobile robot, with the normal direction perpendicular to the vertical direction. The first plate extending in the traveling direction of the traveling path, the second plate extending in the direction perpendicular to the traveling direction of the traveling path in the horizontal plane with the normal direction perpendicular to the vertical direction, and visible from above And a marker arranged at a different position.
本発明に係る自律移動ロボットの自己位置推定方法及び自律移動ロボットによれば、安価、且つ、精度高く自律移動ロボットの自己位置を推定することができる。また、本発明に係る自己位置推定用ランドマークによれば、自律移動ロボットが安価、且つ、精度高く自己位置を推定することができる。 According to the self-position estimation method and the autonomous mobile robot of the autonomous mobile robot according to the present invention, it is possible to estimate the self-position of the autonomous mobile robot with low cost and high accuracy. Further, according to the landmark for self-position estimation according to the present invention, the autonomous mobile robot can estimate the self-position with high accuracy and low cost.
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である自律移動ロボットの自己位置推定方法について説明する。 Hereinafter, a self-position estimation method for an autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
〔自律移動ロボットの構成〕
始めに、図１及び図２を参照して、本発明の一実施形態である自律移動ロボットの構成について説明する。図１（ａ）は本発明の一実施形態である自律移動ロボットの側面図、図１（ｂ）は図１（ａ）に示す線分ＡＡにおける断面図、図１（ｃ）は本発明の一実施形態である自律移動ロボットの正面図、図１（ｄ）は図１（ｃ）に示す領域Ｒの部分拡大図である。図２は、本発明の一実施形態である自律移動ロボットの構成を示す機能ブロック図である。
[Configuration of autonomous mobile robot]
First, with reference to FIG.1 and FIG.2, the structure of the autonomous mobile robot which is one Embodiment of this invention is demonstrated. 1A is a side view of an autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention, FIG. 1B is a cross-sectional view taken along line AA shown in FIG. 1A, and FIG. The front view of the autonomous mobile robot which is one Embodiment, FIG.1 (d) is the elements on larger scale of the area | region R shown in FIG.1 (c). FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the autonomous mobile robot according to the embodiment of the present invention.
図１（ａ）に示すように、本発明の一実施形態である自律移動ロボット１は、安全通路（走行通路）１０１上を走行する台車１０によって構成され、台車１０は上段部１０ａと下段部１０ｂとを備えている。上段部１０ａには、コントローラ内蔵型の測距センサ１１、Ｉ／Ｏボード１２、台車１０を目標位置に自律移動させるためのコンピュータプログラムを含む演算用ＰＣ１３、必要に応じて検査・作業のための機器を追加設置可能なモジュール設置スペース１４、上面に設けられた天井カメラ用マーカ１５、及びカメラ測位システム２のホストコンピュータ２ｂと情報通信を行うための無線通信ユニット１６が設けられている。図２に示すように、演算用ＰＣ１３は、内部の演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することにより、目標ルート設定部１３ａ、自己位置推定部１３ｂ、判定部１３ｃ、及び速度指令演算部１３ｄとして機能する。これら各部の機能については後述する。 As shown in FIG. 1 (a), an autonomous mobile robot 1 according to an embodiment of the present invention is configured by a carriage 10 that travels on a safety passage (traveling passage) 101, and the carriage 10 includes an upper step portion 10a and a lower step portion. 10b. The upper stage 10a includes a built-in distance measuring sensor 11, an I / O board 12, a computing PC 13 including a computer program for autonomously moving the carriage 10 to a target position, and for inspection and work as necessary. A module installation space 14 in which devices can be additionally installed, a ceiling camera marker 15 provided on the upper surface, and a wireless communication unit 16 for performing information communication with the host computer 2b of the camera positioning system 2 are provided. As shown in FIG. 2, the calculation PC 13 functions as a target route setting unit 13a, a self-position estimation unit 13b, a determination unit 13c, and a speed command calculation unit 13d when an internal calculation processing device executes a computer program. To do. The functions of these units will be described later.
図１に戻る。図１（ｂ）に示すように、下段部１０ｂには、自律移動ロボット１の動力源となるバッテリ２１、それぞれ独立に９０deg以上旋回可能な４つの車輪１０ｃを回転駆動するモータを制御するモータ制御部２２、及びエンコーダコントローラ２３が設けられている。モータ制御部２２は、速度指令演算部１３ｄ（図２参照）から出力される自律移動ロボット１の動作速度・方向指令（ｔ）と後述する車輪旋回監視用ロータリーエンコーダ２４ｂ及び車輪駆動監視用ロータリーエンコーダ２５ｂから出力される自律移動ロボット１の現在の移動方向（ｔ）及び移動速度（ｔ）とに基づいて旋回用モータ２４ａ及び車輪駆動用モータ２５ａを制御する。 Returning to FIG. As shown in FIG. 1 (b), the lower stage 10b has a motor control that controls a battery 21 that is a power source of the autonomous mobile robot 1 and a motor that rotationally drives four wheels 10c that can turn 90 degrees or more independently. A unit 22 and an encoder controller 23 are provided. The motor control unit 22 includes an operation speed / direction command (t) of the autonomous mobile robot 1 output from the speed command calculation unit 13d (see FIG. 2), a wheel turning monitoring rotary encoder 24b and a wheel driving monitoring rotary encoder described later. The turning motor 24a and the wheel driving motor 25a are controlled based on the current moving direction (t) and moving speed (t) of the autonomous mobile robot 1 output from 25b.
図１（ｃ），（ｄ）に示すように、自律移動ロボット１は、駆動系として、水平面内で車輪１０ｃを旋回させる旋回用モータ２４ａ、旋回用モータ２４ａによる車輪１０ｃの旋回動作を監視するための車輪旋回監視用ロータリーエンコーダ２４ｂ、車輪１０ｃを回転駆動する車輪駆動用モータ２５ａ、及び車輪駆動用モータ２５ａによる車輪１０ｃの回転駆動動作を監視するための車輪駆動監視用ロータリーエンコーダ２５ｂを備えている。 As shown in FIGS. 1C and 1D, the autonomous mobile robot 1 as a drive system monitors the turning motor 24a that turns the wheel 10c in a horizontal plane, and the turning operation of the wheel 10c by the turning motor 24a. A wheel turning monitoring rotary encoder 24b, a wheel driving motor 25a for rotating the wheel 10c, and a wheel driving monitoring rotary encoder 25b for monitoring the rotational driving operation of the wheel 10c by the wheel driving motor 25a. Yes.
図２に示すように、目標ルート設定部１３ａは、予め記憶されている周辺の地図データ１３ｅ及びカメラ測位システム２のホストコンピュータ２ｂが記憶している初期条件設定２ｂ２内の自律移動ロボット１の初期位置（ｔ＝０）及び目標位置に関する情報に基づいて自律移動ロボット１が目標位置に移動する際に障害物を回避しつつ、移動距離が最短となるような目標ルートを演算、設定する。 As shown in FIG. 2, the target route setting unit 13 a is configured so that the initial map of the autonomous mobile robot 1 in the initial condition setting 2 b 2 stored in the surrounding map data 13 e stored in advance and the host computer 2 b of the camera positioning system 2 is stored. Based on the information on the position (t = 0) and the target position, the autonomous mobile robot 1 calculates and sets a target route that minimizes the moving distance while avoiding obstacles when moving to the target position.
なお、周辺の地図データ１３ｅは、自律移動ロボット１を走行させる予定ルート沿いの所定位置（位置、姿勢）に自律移動ロボット１を配置し、予定ルート沿いの複数点において測距センサ１１のデータを事前に収集し、収集された複数点のデータをある１点を原点とした代表座標系に変換することによって作成できる。また、図面情報等により事前に周辺環境の寸法が分かっている場合、これを周辺の地図データ１３ｅとして流用することもできる。 As for the surrounding map data 13e, the autonomous mobile robot 1 is arranged at a predetermined position (position, posture) along the planned route on which the autonomous mobile robot 1 travels, and the data of the distance measuring sensor 11 is obtained at a plurality of points along the planned route. It can be created by collecting in advance and collecting the collected data of a plurality of points into a representative coordinate system with one point as the origin. Further, when the dimensions of the surrounding environment are known in advance from the drawing information or the like, this can be used as the surrounding map data 13e.
自己位置推定部１３ｂは、測距センサ１１によって周辺環境を走査することによって得られる点群データ（ｔ）（測距センサ１１によって検出された物体表面の３次元座標の集合）、オペレータによって設定された自律移動ロボット１の初期位置（ｔ＝０）、及び速度指令演算部１３ｄから出力された動作速度・方向指令（ｔ）を用いて、確率・統計的なアルゴリズム手法に基づいて次のタイムステップ（ｔ＋１）における自律移動ロボット１の自己位置及び姿勢（向き）を推定する。確率・統計的なアルゴリズム手法の詳細については、例えば参考文献１（日本ロボット学会誌 Vol.29 No.5, pp.423-426, 2011, 第２節 自己位置推定）や参考文献２（日本ロボット学会誌 Vol.29 No.5, pp.404-407, 第２節 おさらい）を参照のこと。 The self-position estimating unit 13b is set by the operator by point cloud data (t) (a set of three-dimensional coordinates of the object surface detected by the distance measuring sensor 11) obtained by scanning the surrounding environment with the distance measuring sensor 11. The next time step based on a probabilistic / statistical algorithm method using the initial position (t = 0) of the autonomous mobile robot 1 and the operation speed / direction command (t) output from the speed command calculation unit 13d. The self position and orientation (orientation) of the autonomous mobile robot 1 at (t + 1) are estimated. For details on the probabilistic and statistical algorithm methods, refer to Reference 1 (Robot Society of Japan Vol.29 No.5, pp.423-426, 2011, Section 2 Self-position estimation) and Reference 2 (Japanese Robot). See Journal Vol.29 No.5, pp.404-407, Section 2 Review).
判定部１３ｃは、自己位置推定部１３ｂによって推定された自律移動ロボット１の自己位置とカメラ測位システム２のホストコンピュータ２ｂが有する自己位置演算部２ｂ１によって演算された自律移動ロボット１の自己位置とを比較し、より信頼性が高い自律移動ロボット１の自己位置に関する情報を速度指令演算部１３ｄに出力する。なお、カメラ測位システム２による自律移動ロボット１の自己位置推定方法及びより信頼性が高い自律移動ロボット１の自己位置の決定方法については後述する。 The determination unit 13c determines the self-position of the autonomous mobile robot 1 estimated by the self-position estimation unit 13b and the self-position of the autonomous mobile robot 1 calculated by the self-position calculation unit 2b1 included in the host computer 2b of the camera positioning system 2. In comparison, information on the self-position of the autonomous mobile robot 1 with higher reliability is output to the speed command calculation unit 13d. In addition, the self-position estimation method of the autonomous mobile robot 1 by the camera positioning system 2 and the self-position determination method of the autonomous mobile robot 1 with higher reliability will be described later.
速度指令演算部１３ｄは、判定部１３ｃから出力された次のタイムステップ（ｔ＋１）における自律移動ロボット１の自己位置及び目標ルート設定部１３ａによって設定された目標ルートに基づいて自律移動ロボット１の移動ルートを作成する。そして、速度指令演算部１３ｄは、作成された移動ルートに基づいて自律移動ロボット１の動作速度・方向指令（ｔ）を自己位置推定部１３ｂ及びモータ制御部２２に出力する。 The speed command calculation unit 13d moves the autonomous mobile robot 1 based on the position of the autonomous mobile robot 1 at the next time step (t + 1) output from the determination unit 13c and the target route set by the target route setting unit 13a. Create a route. Then, the speed command calculation unit 13d outputs the operation speed / direction command (t) of the autonomous mobile robot 1 to the self-position estimation unit 13b and the motor control unit 22 based on the created travel route.
移動ルートは、測距センサ１１によって検出された周辺の障害物からの距離に応じて障害物と接触する危険性の高さを指標として数値化してマップ化したコストマップを用いて作成する。移動中の障害物回避運動を含む軌道計算では、（ａ）移動後の目標ルートからの最短距離（目標ルートからの乖離）、（ｂ）移動後の目標位置までの最短距離（目標位置からの乖離）、及び（ｃ）障害物までの最短距離（回避）それぞれにユーザーが設定した重み付けパラメータを乗じ、これらの総和が最小となる動作速度・方向指令（ｔ）を決定する。各重み付けパラメータは動作環境に応じてオペレータが事前のチューニング作業を通じて任意に設定できる。例えば項目（ａ）よりも項目（ｂ）の重み付けパラメータの配分を大きくすることにより、初期の目標ルートから幾分か乖離しても目標位置までショートカット軌道を選択することになる。 The travel route is created using a cost map that is converted into a numerical value and mapped using the height of the risk of contact with the obstacle as an index according to the distance from the surrounding obstacle detected by the distance measuring sensor 11. In trajectory calculation including obstacle avoidance movement during movement, (a) the shortest distance from the target route after movement (deviation from the target route), (b) the shortest distance to the target position after movement (from the target position) (Divergence) and (c) the shortest distance to the obstacle (avoidance) are multiplied by the weighting parameters set by the user, and the operation speed / direction command (t) that minimizes the sum of these is determined. Each weighting parameter can be arbitrarily set by an operator through a pre-tuning operation according to the operating environment. For example, by increasing the distribution of the weighting parameters of the item (b) over the item (a), the shortcut trajectory is selected up to the target position even if there is some deviation from the initial target route.
このような構成を有する自律移動ロボット１は、以下に示す自己位置の推定方法により自己位置を精度高く推定する。以下、図３から図６を参照して、本発明の一実施形態である自律移動ロボットの自己位置の推定方法について説明する。なお、以下の説明において、添え字のｘは安全通路１０１の進行方向、ｙは水平面内で安全通路１０１の進行方向と直交する方向、ｚは鉛直方向を示す。 The autonomous mobile robot 1 having such a configuration estimates the self-position with high accuracy by the following self-position estimation method. Hereinafter, with reference to FIG. 3 to FIG. 6, a self-position estimation method for an autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention will be described. In the following description, the subscript x indicates the traveling direction of the safety passage 101, y indicates the direction orthogonal to the traveling direction of the safety passage 101 in the horizontal plane, and z indicates the vertical direction.
〔自己位置推定方法〕
図３は、本発明の一実施形態である自律移動ロボット１の自己位置推定方法を説明するための模式図である。図４は、Ｔ字型ランドマークの水平面内（ｘｙ平面）の寸法Ｄｘ，Ｄｙの設計方法を説明するための図である。図５は、Ｔ字型ランドマークの鉛直方向の寸法Ｄｚの設計方法を説明するための図である。
[Self-position estimation method]
FIG. 3 is a schematic diagram for explaining a self-position estimation method for the autonomous mobile robot 1 according to an embodiment of the present invention. FIG. 4 is a diagram for explaining a design method of dimensions Dx and Dy in the horizontal plane (xy plane) of the T-shaped landmark. FIG. 5 is a diagram for explaining a design method of the dimension Dz in the vertical direction of the T-shaped landmark.
図３に示すように、本発明の一実施形態である自律移動ロボット１は、測距センサ１１を利用して安全通路１０１の両脇に設けられた安全柵１０１に左右千鳥状に配置されたＴ字型ランドマーク３０を補助的なランドマークとして検出する。Ｔ字型ランドマーク３０は、法線方向を鉛直方向に対して直角にして安全通路１０１の進行方向に延伸するプレート３０ａと、法線方向を鉛直方向に対して直角にして水平面内において安全通路１０１の進行方向に直交する方向に延伸するプレート３０ｂと、上部から視認可能な位置に配置された天井カメラ用マーカ３１と、を備えている。自律移動ロボット１の自己位置推定部１３ｂは、検出されたＴ字型ランドマーク３０の位置及び向きを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき自律移動ロボット１の自己位置を推定する。 As shown in FIG. 3, the autonomous mobile robot 1 according to an embodiment of the present invention is disposed in a zigzag manner on the safety fence 101 provided on both sides of the safety passage 101 using the distance measuring sensor 11. The T-shaped landmark 30 is detected as an auxiliary landmark. The T-shaped landmark 30 includes a plate 30a extending in the traveling direction of the safety passage 101 with the normal direction perpendicular to the vertical direction, and a safety passage in the horizontal plane with the normal direction perpendicular to the vertical direction. 101 includes a plate 30b extending in a direction perpendicular to the traveling direction of 101, and a ceiling camera marker 31 disposed at a position visible from above. The self-position estimation unit 13b of the autonomous mobile robot 1 estimates the self-position of the autonomous mobile robot 1 based on a probabilistic / statistical algorithm method using the detected position and orientation of the T-shaped landmark 30.
また、自律移動ロボット１は、無線通信ユニット１６を介してカメラ測位システム２のホストコンピュータ２ｂが備える自己位置演算部２ｂ１が演算した自律移動ロボット１の自己位置に関する情報を取得する。自己位置演算部２ｂ１は、高分解能天井カメラ群２ａを利用して自律移動ロボット１及びＴ字型ランドマーク３０の上面に配置された天井カメラ用マーカ１５，３１を撮影することによって自律移動ロボット１とＴ字型ランドマーク３０の位置関係に関する情報を取得し、取得した情報を用いて自律移動ロボット１の自己位置を演算する。 In addition, the autonomous mobile robot 1 acquires information on the self-position of the autonomous mobile robot 1 calculated by the self-position calculation unit 2b1 provided in the host computer 2b of the camera positioning system 2 via the wireless communication unit 16. The self-position calculating unit 2b1 uses the high-resolution ceiling camera group 2a to photograph the autonomous mobile robot 1 and the ceiling camera markers 15 and 31 arranged on the upper surfaces of the T-shaped landmarks 30 to obtain the autonomous mobile robot 1 And information on the positional relationship between the T-shaped landmark 30 and the self-position of the autonomous mobile robot 1 is calculated using the acquired information.
そして、自律移動ロボット１は、自己位置推定部１３ｂが推定した自律移動ロボット１の自己位置とホストコンピュータ２の自己位置演算部２ｂ１が推定した自己位置とを比較し、より信頼性が高い自律移動ロボット１の自己位置を自律移動ロボット１の自己位置とする。具体的には、自律移動ロボット１は、自己位置推定部１３ｂが推定した自律移動ロボット１の自己位置の確率分布の最大値が所定値以上である場合、自己位置推定部１３ｂが推定した自律移動ロボット１の自己位置を採用する。一方、自己位置推定部１３ｂが推定した自律移動ロボット１の自己位置の確率分布の最大値が所定値未満である場合には、自律移動ロボット１は、ホストコンピュータ２ｂの自己位置演算部２ｂ１が推定した自律移動ロボット１の自己位置を採用する。 Then, the autonomous mobile robot 1 compares the self-position of the autonomous mobile robot 1 estimated by the self-position estimation unit 13b with the self-position estimated by the self-position calculation unit 2b1 of the host computer 2, and autonomous movement with higher reliability. Let the self-position of the robot 1 be the self-position of the autonomous mobile robot 1. Specifically, the autonomous mobile robot 1 determines the autonomous movement estimated by the self-position estimation unit 13b when the maximum value of the probability distribution of the self-position of the autonomous mobile robot 1 estimated by the self-position estimation unit 13b is greater than or equal to a predetermined value. The self-position of the robot 1 is adopted. On the other hand, when the maximum value of the probability distribution of the self-position of the autonomous mobile robot 1 estimated by the self-position estimation unit 13b is less than a predetermined value, the autonomous mobile robot 1 is estimated by the self-position calculation unit 2b1 of the host computer 2b. The self-position of the autonomous mobile robot 1 is adopted.
Ｔ字型ランドマーク３０を用いて確率・統計的なアルゴリズム手法に基づいて推定された自律移動ロボット１の自己位置は、尤もらしい自己位置を確率分布で表現したものであり、適切なランドマークが得られない環境においては、自己位置の確率分布が広域に分散し、その尤もらしさが低下する。このため、自律移動ロボット１は自己位置の確率分布の最大値と所定値とを比較することによって信頼性の有無を判別し、信頼性が高い自己位置を自律移動ロボット１の自己位置として採用する。 The self-location of the autonomous mobile robot 1 estimated based on the probabilistic / statistical algorithm method using the T-shaped landmark 30 is a representation of the likely self-location with a probability distribution, and the appropriate landmark is In an environment that cannot be obtained, the probability distribution of the self-location is distributed over a wide area, and the likelihood is reduced. For this reason, the autonomous mobile robot 1 determines the presence or absence of reliability by comparing the maximum value of the probability distribution of the self position with a predetermined value, and adopts the self position with high reliability as the self position of the autonomous mobile robot 1. .
プレート３０ａ，３０ｂの延伸方向の寸法Ｄｘ，Ｄｙは、自律移動ロボット１が目標ルートに沿って安全通路１０１の中央を自律移動している際に測距センサ１１の計測レンジＲ１内におけるＴ字型ランドマーク３０の検出面積が最大となるように設計されている。具体的には、プレート３０ａ，３０ｂの延伸方向の寸法Ｄｘ，Ｄｙは以下に示す数式（１）〜（３）により表される。 The dimensions Dx and Dy in the extending direction of the plates 30a and 30b are T-shaped in the measurement range R1 of the distance measuring sensor 11 when the autonomous mobile robot 1 is autonomously moving along the target route in the center of the safety passage 101. It is designed so that the detection area of the landmark 30 is maximized. Specifically, the dimensions Dx and Dy in the extending direction of the plates 30a and 30b are expressed by the following mathematical formulas (1) to (3).
ここで、図４（ａ），（ｂ）に示すように、パラメータｗは安全通路１０１の幅を示し、パラメータｐは安全通路１０１の進行方向におけるＴ字型ランドマーク３０の設置間隔を示す。また、パラメータφは、測距センサ１１の計測レンジＲ１内であって、自律移動ロボット１から最も遠い位置にあるＮ番目のＴ字型ランドマーク３０（図４（ｂ）に示す例ではＮ＝２番目のＴ字型ランドマーク３０）の設置位置と安全通路１０１の中央線に沿った自律移動ロボット１の進行方向とのなす角度を示し、数式（１）のように表される。なお、Ｎは、測距センサ１１の計測レンジＲ１の大きさをｒとした時、条件式Ｎ×ｐ＜ｒを満たす整数である。 Here, as shown in FIGS. 4A and 4B, the parameter w indicates the width of the safety passage 101, and the parameter p indicates the installation interval of the T-shaped landmark 30 in the traveling direction of the safety passage 101. Further, the parameter φ is within the measurement range R1 of the distance measuring sensor 11, and is the Nth T-shaped landmark 30 located farthest from the autonomous mobile robot 1 (N = in the example shown in FIG. 4B). An angle formed between the installation position of the second T-shaped landmark 30) and the traveling direction of the autonomous mobile robot 1 along the center line of the safety passage 101 is represented by Expression (1). N is an integer that satisfies the conditional expression N × p <r, where r is the size of the measurement range R1 of the distance measuring sensor 11.
安全通路１０１の中央を走行する自律移動ロボット１に搭載された測距センサ１１が上述のＮ番目のＴ字型ランドマーク３０を検出するためには、手前（Ｎ−１番目）のＴ字型ランドマーク３０が測距用のレーザを遮蔽しない必要がある。通常、角度φは十分に小さいので、手前（Ｎ−１番目）のＴ字型ランドマーク３０の延伸方向の寸法Ｄｘの影響は無視できるとすると、手前（Ｎ−１番目）のＴ字型ランドマーク３０による測距用のレーザの遮蔽を回避しつつ、Ｎ番目のＴ字型ランドマーク３０の検出面積（Ｄｙ−Ｄｚ面）を最大とする延伸方向の寸法Ｄｙは幾何学的関係により上述の数式（２）により決定される。 In order for the distance measuring sensor 11 mounted on the autonomous mobile robot 1 traveling in the center of the safety passage 101 to detect the Nth T-shaped landmark 30 described above, the (T−1) th T-shaped It is necessary that the landmark 30 does not shield the distance measuring laser. In general, the angle φ is sufficiently small, and if the influence of the dimension Dx in the extending direction of the near (N−1) th T-shaped landmark 30 is negligible, the near (N−1) th T-shaped land The dimension Dy in the extending direction that maximizes the detection area (Dy-Dz plane) of the Nth T-shaped landmark 30 while avoiding the shielding of the distance measuring laser by the mark 30 is the above-mentioned due to the geometric relationship. It is determined by equation (2).
上述のように、測距センサ１１の計測レンジＲ１の大きさｒが決まれば、上述の数式（１）〜（３）によりプレート３０ａ，３０ｂの延伸方向の寸法Ｄｘ，Ｄｙが決まる。なお、機能的には必ずしもプレート３０ａの延伸方向の寸法Ｄｘとプレート３０ｂの延伸方向の長さＤｙとが同じである必要はないが、Ｔ字型ランドマーク３０の製作時に同寸法のプレートを組み合わせてＴ字型を形成することができるため同じであることが望ましい。 As described above, when the size r of the measurement range R1 of the distance measuring sensor 11 is determined, the dimensions Dx and Dy in the extending direction of the plates 30a and 30b are determined by the above formulas (1) to (3). Functionally, the dimension Dx in the extending direction of the plate 30a and the length Dy in the extending direction of the plate 30b do not necessarily have to be the same, but a plate having the same dimension is combined when the T-shaped landmark 30 is manufactured. Therefore, it is desirable that the T-shape be the same.
一方、プレート３０ａ，３０ｂの鉛直方向の寸法Ｄｚは以下に示すように設計する。すなわち、安全通路１０１の路面は、コンクリート面や滑り止め機能付きの縞模様鋼板等、様々であるが、完全に平坦な路面は存在せず、多少なりとも凹凸が存在する。自律移動ロボット１が移動する路面に段差δが存在する場合、測距センサ１１の計測レンジＲ１の遠方における鉛直方向の測定点は自律移動ロボット１の傾きψに応じて鉛直方向にずれる。 On the other hand, the vertical dimension Dz of the plates 30a, 30b is designed as follows. That is, the road surface of the safety passage 101 is various, such as a concrete surface or a striped steel plate with an anti-slip function, but there is no completely flat road surface, and some unevenness is present. When there is a step δ on the road surface on which the autonomous mobile robot 1 moves, the vertical measurement point far from the measurement range R1 of the distance measuring sensor 11 is shifted in the vertical direction according to the inclination ψ of the autonomous mobile robot 1.
このため、Ｔ字型ランドマーク３０の検出位置が不連続になることを避けるために、この鉛直方向のずれを許容するようにＴ字型ランドマークの鉛直方向の寸法Ｄｚを決定する必要がある。具体的には、図５に示すように、自律移動ロボット１の前後の車輪１０ｃの間隔をｘとすると自律移動ロボット１の傾きψは以下に示す数式（４）のように表されるので、Ｔ字型ランドマーク３０の鉛直方向の寸法Ｄｚは以下に示す数式（５）を満たすように設計する。 For this reason, in order to avoid the discontinuity of the detection position of the T-shaped landmark 30, it is necessary to determine the vertical dimension Dz of the T-shaped landmark so as to allow the vertical shift. . Specifically, as shown in FIG. 5, when the distance between the front and rear wheels 10 c of the autonomous mobile robot 1 is x, the inclination ψ of the autonomous mobile robot 1 is expressed by the following formula (4). The dimension Dz in the vertical direction of the T-shaped landmark 30 is designed to satisfy the following formula (5).
ここで、安全通路１０１のコーナー部におけるＴ字型ランドマーク３０の設置位置の始点をコーナー部外側の通路境界線を基準とした場合とコーナー部内側の通路境界線を基準とした場合とにおけるＴ字型ランドマーク３０の検出結果の違いについて説明する。図６は、Ｔ字型ランドマーク３０の設置位置の始点をコーナー部外側の通路境界線を基準とした場合とコーナー部内側の通路境界線を基準とした場合とにおけるＴ字型ランドマーク３０の検出状況の違いを説明するための図である。 Here, the T in the case where the starting point of the installation position of the T-shaped landmark 30 in the corner portion of the safety passage 101 is based on the passage boundary line outside the corner portion and the case where the passage boundary line inside the corner portion is used as a reference. The difference in the detection result of the character-shaped landmark 30 will be described. FIG. 6 shows the T-shaped landmark 30 in the case where the starting point of the installation position of the T-shaped landmark 30 is based on the passage boundary line outside the corner portion and the passage boundary line inside the corner portion is used as a reference. It is a figure for demonstrating the difference in a detection condition.
なお、図６に示す例は、安全通路１０１の幅ｗを１．２ｍ、安全通路１０１の片側におけるＴ字型ランドマーク３０の設置間隔ｐを２ｍ、測距センサ１１の計測レンジＲ１の大きさｒを１０ｍとして、延伸方向の寸法Ｄｘ，Ｄｙが２００ｍｍであるＴ字型ランドマーク３０を安全通路１０１のコーナー部に配置する場合の例である。 In the example shown in FIG. 6, the width w of the safety passage 101 is 1.2 m, the installation interval p of the T-shaped landmarks 30 on one side of the safety passage 101 is 2 m, and the measurement range R1 of the distance measuring sensor 11 is large. This is an example in which r is 10 m, and the T-shaped landmark 30 having dimensions Dx and Dy in the extending direction of 200 mm is arranged at the corner of the safety passage 101.
いま自律移動ロボット１がコーナー部外側の安全通路１０１の境界線から２ｍ、安全通路１０１の中央部を移動している状況を考える。この時、図６（ａ）に示すように、Ｔ字型ランドマーク３０の設置位置の始点をコーナー部外側の通路境界線Ｌoutを基準とした場合には、計測レンジＲ１内においてＴ字型ランドマーク３０は線Ｌ１〜Ｌ３で示す３つ検出されている。これに対して、図６（ｂ）に示すように、Ｔ字型ランドマーク３０の設置位置の始点をコーナー部内側の通路境界線Ｌinを基準とした場合には、計測レンジＲ１内においてＴ字型ランドマーク３０は線Ｌ１〜Ｌ６で示す６つ検出されている。なお、Ｔ字型ランドマーク３０の設置位置の始点は進行方向に向かうコーナー部内側の通路境界線を基準としている。 Consider a situation in which the autonomous mobile robot 1 is moving 2 m from the boundary of the safety passage 101 outside the corner portion and in the center of the safety passage 101. At this time, as shown in FIG. 6 (a), when the starting point of the installation position of the T-shaped landmark 30 is based on the passage boundary line Lout outside the corner portion, the T-shaped in the measurement range R1. Three landmarks 30 indicated by lines L1 to L3 are detected. T On the other hand, as shown in FIG. 6 (b), is T-shaped landmark 30 starting reference corner portion inside of the passage boundary L in the installation position of, within the measurement range R1 Six character-shaped landmarks 30 indicated by lines L1 to L6 are detected. Note that the starting point of the installation position of the T-shaped landmark 30 is based on the passage boundary line inside the corner portion in the traveling direction.
すなわち、Ｔ字型ランドマーク３０の設置位置の始点をコーナー部外側の通路境界線Ｌoutを基準とした場合、コーナー部周辺におけるＴ字型ランドマーク３０の配置が密となるために、測距用レーザが遮蔽されやすくなる。これに対して、Ｔ字型ランドマーク３０の設置位置の始点をコーナー部内側の通路境界線Ｌinを基準とした場合には、安全通路１０１の通路幅に依らずにコーナー部周辺におけるＴ字型ランドマーク３０の設置間隔が確保されるために、Ｔ字型ランドマーク３０の配置が密にならず、測距用レーザが遮蔽されにくくなる。 That is, when the start point of the installation position of the T-shaped landmark 30 is based on the passage boundary line Lout outside the corner portion, the arrangement of the T-shaped landmarks 30 around the corner portion is dense, so that the distance measurement The laser for use is easily shielded. Conversely, when it is based on the T-shaped passage boundary L in the corner inside the starting point of the installation position of the landmark 30, T-in the peripheral corner portions irrespective of the passage width of the safety passages 101 Since the installation interval of the type landmarks 30 is secured, the arrangement of the T-shaped landmarks 30 is not dense, and the distance measuring laser is not easily shielded.
従って、安全通路１０１のコーナー部においては、コーナー部内側の通路境界線を始点としたＴ字型ランドマーク３０を配置とすることが望ましい。これにより、コーナー部近傍における見通しを維持しつつ、検出されるＴ字型ランドマーク３０の面積を最大化することができる。 Therefore, it is desirable to arrange the T-shaped landmark 30 starting from the passage boundary line inside the corner portion at the corner portion of the safety passage 101. Thereby, the area of the T-shaped landmark 30 to be detected can be maximized while maintaining the view in the vicinity of the corner portion.
本実施例では、図７に示す仕様の測距センサを備える自律移動ロボットを用いて本発明に係る自己位置推定方法の有効性を評価した。なお、図７に示す仕様の測距センサは、レーザ光源として波長の短い（λ＝９０５ｎｍ）半導体レーザを備え、パルス状に発光するレーザ照射に対する散乱光を測定し、遠距離にある対象物（ランドマーク）までの距離を測定する。半導体レーザの光束は密度が高く、コヒーレントも高い上、波長が極めて短い。このような電磁波は小さな物体によっても極めてよく反射（後方散乱と呼ばれる）され、反射鏡を用いない散乱光による測定や超長距離での測定に有効である。 In this example, the effectiveness of the self-position estimation method according to the present invention was evaluated using an autonomous mobile robot including a distance measuring sensor having the specifications shown in FIG. 7 includes a semiconductor laser having a short wavelength (λ = 905 nm) as a laser light source, measures scattered light in response to laser irradiation that emits light in pulses, and detects an object (at a long distance) Measure the distance to the landmark. Semiconductor laser beams have high density, high coherency, and extremely short wavelengths. Such electromagnetic waves are reflected very well even by a small object (called back scattering), and are effective for measurement with scattered light without using a reflecting mirror and for measurement at a very long distance.
測距センサ１１の計測レンジＲ１の大きさｒは１０ｍ、角度分解能は０．２５degであり、１０ｍ先のスキャン方向の空間分解能は４４ｍｍ（＝１０＊ｓｉｎ(０．２５deg)）であった。従って、検出漏れを防止するためには補助的なランドマークとして設置するＴ字型ランドマークの主要寸法は少なくともこの空間分解能よりは大きく設定する必要がある。 The size r of the measurement range R1 of the distance measuring sensor 11 was 10 m, the angular resolution was 0.25 deg, and the spatial resolution in the scanning direction after 10 m was 44 mm (= 10 * sin (0.25 deg)). Therefore, in order to prevent detection omission, it is necessary to set the main dimension of the T-shaped landmark installed as an auxiliary landmark at least larger than this spatial resolution.
図８は、本発明におけるＴ字型ランドマーク３０の設計方法に従って決定したＴ字型ランドマーク３０の寸法及び配置の一例を示す図である。図８（ａ）では安全通路１０１の片側におけるＴ字型ランドマーク３０の設置間隔ｐが２ｍ、図８（ｂ）では設置間隔ｐが３ｍ、図８（ｃ）では設置間隔ｐが４ｍとなっている。 FIG. 8 is a diagram showing an example of the dimensions and arrangement of the T-shaped landmark 30 determined according to the design method of the T-shaped landmark 30 in the present invention. 8A, the installation interval p of the T-shaped landmark 30 on one side of the safety passage 101 is 2 m, the installation interval p is 3 m in FIG. 8B, and the installation interval p is 4 m in FIG. 8C. ing.
また、図４に示す延伸方向の寸法Ｄｘ，Ｄｙの設計方法に従って、図８（ａ）に示す例では寸法Ｄｘ，Ｄｙは０．２ｍ、図８（ｂ）に示す例では寸法Ｄｘ，Ｄｙは０．３ｍ、図８（ｃ）に示す例では寸法Ｄｘ，Ｄｙは０．６ｍとした。また、鉛直方向の寸法Ｄｚについては、自律移動ロボット１の前後車輪間隔ｘを５００ｍｍ、安全通路１０１の段差δを５ｍｍ、測距センサ１１の計測レンジＲ１の大きさｒを１０ｍとして、図８（ａ）〜（ｃ）の全ての例において０．３ｍとした。 In addition, according to the design method of the dimensions Dx and Dy in the extending direction shown in FIG. 4, the dimensions Dx and Dy are 0.2 m in the example shown in FIG. 8A, and the dimensions Dx and Dy in the example shown in FIG. In the example shown in FIG. 8C, the dimensions Dx and Dy were set to 0.6 m. Further, regarding the vertical dimension Dz, the distance between the front and rear wheels x of the autonomous mobile robot 1 is 500 mm, the level difference δ of the safety passage 101 is 5 mm, and the size r of the measurement range R1 of the distance measuring sensor 11 is 10 m. In all examples of a) to (c), it was set to 0.3 m.
また、測距センサ１１の測定原理を考慮してＴ字形ランドマーク３０は、散乱光が生じにくい鋼板（金属光沢あり）ではなく、貼り付けた塩ビプレートによって構成し、表面をトラテープで被覆した。また、各例では、周辺の地図データ１３ｄとして、ＣＡＤによる製図情報を流用し、同じく演算用ＰＣ１３に保存し、それぞれのケースにおいて、走行通路の同じポイントに初期位置Ｐ１及び目標位置Ｐ２を決定し、演算用ＰＣ１３を通じて同座標値を入力した。 In consideration of the measurement principle of the distance measuring sensor 11, the T-shaped landmark 30 is not a steel plate (with metallic luster) that hardly generates scattered light, but is made of a pasted vinyl chloride plate, and the surface is covered with a tape. Further, in each example, as the surrounding map data 13d, the drawing information by CAD is diverted and similarly stored in the calculation PC 13, and in each case, the initial position P1 and the target position P2 are determined at the same point in the travel path. The same coordinate value was input through the calculation PC 13.
図９は、安全通路１０１の両脇の安全柵のみがランドマークであるケースにおける目標ルート及び自律移動ロボットの走行軌跡を示す図である。また、図１０は、図８に示す例における目標ルート及び自律移動ロボットの走行軌跡を示す図である。なお、９０度のコーナー部を有する通路幅１．２ｍの走行路面は図１０（ａ），（ｂ），（ｃ）の例において共通であり、自律移動ロボットの機能により設定された目標ルートに差異は無い。 FIG. 9 is a diagram illustrating a target route and a traveling locus of the autonomous mobile robot in a case where only the safety fences on both sides of the safety passage 101 are landmarks. FIG. 10 is a diagram showing the target route and the traveling locus of the autonomous mobile robot in the example shown in FIG. The traveling road surface having a 90-degree corner portion and a passage width of 1.2 m is common in the examples of FIGS. 10A, 10B, and 10C, and is the target route set by the function of the autonomous mobile robot. There is no difference.
図９（ａ），（ｂ）に示すように、安全柵を構成するφ５０ｍｍの支柱は、確率・統計的なアルゴリズム手法に基づく自律移動ロボットの自己位置推定手法に対しては有効なランドマークとして機能しておらず、粒子集団で確率分布を表現（可視化）した場合（図９（ｂ））、自己位置の推定結果は広域に分散している。この結果、自律移動ロボット１は自己位置を見失い、自律移動ロボット１の移動ルートＷは目標ルートから逸脱、誘導不能に陥った。これに対して、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ）に示す例では、初期位置Ｐ１から目標位置Ｐ２への自律移動ロボット１の自律移動は達成でき、図８（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すＴ字型ランドマーク３０はいずれも自律移動ロボット１の自己位置の推定に有効であることが確認された。 As shown in FIGS. 9 (a) and 9 (b), the φ50mm prop that constitutes the safety fence is an effective landmark for the self-position estimation method of the autonomous mobile robot based on the probability / statistical algorithm method. When the probability distribution is expressed (visualized) by the particle population (FIG. 9B), the self-position estimation result is dispersed over a wide area. As a result, the autonomous mobile robot 1 loses its own position, and the travel route W of the autonomous mobile robot 1 deviates from the target route and cannot be guided. On the other hand, in the example shown in FIGS. 10A, 10B, and 10C, the autonomous movement of the autonomous mobile robot 1 from the initial position P1 to the target position P2 can be achieved, and FIGS. It has been confirmed that both T-shaped landmarks 30 shown in b) and (c) are effective in estimating the self-position of the autonomous mobile robot 1.
また、図１０（ａ）に示す例では、コーナー部において自律移動ロボット１のドリフトが大きくなり、Ｔ字型ランドマーク３０の寸法が大きくなるにつれて自律移動ロボット１のドリフト量は小さくなり、特に図１０（ｃ）に示す例では、自律移動ロボット１の移動ルートＷはほぼ目標ルートに沿ったスムーズな走行軌跡となった。これは、Ｔ字型ランドマーク３０の延伸方向の寸法Ｄｘ，Ｄｙが大きい方が、プレート３０ａ，３０ｂの一辺あたりの測距センサ１１の測定点数が多くなり、本実施例における測距センサ１１の仕様（角度分解能、測距精度、測定レンジ）を考慮した場合であっても、姿勢（方向）に関する情報が付与された理想的なランドマークとして機能させることができるためと考えられる。 In the example shown in FIG. 10A, the drift of the autonomous mobile robot 1 increases at the corner, and the drift amount of the autonomous mobile robot 1 decreases as the dimension of the T-shaped landmark 30 increases. In the example shown in FIG. 10 (c), the movement route W of the autonomous mobile robot 1 is a smooth traveling locus substantially along the target route. This is because when the dimensions Dx and Dy in the extending direction of the T-shaped landmark 30 are larger, the number of measurement points of the distance measuring sensor 11 per side of the plates 30a and 30b is larger, and the distance measuring sensor 11 in the present embodiment is larger. Even if the specifications (angular resolution, distance measurement accuracy, measurement range) are taken into account, it can be considered that it can function as an ideal landmark to which information on the posture (direction) is given.
なお、測距センサ１１の仕様は様々であり、それによって最適なランドマークの形状も変化する。Ｔ字型ランドマーク３０は特に延伸方向の寸法Ｄｙが大きい場合、安全通路１０１周辺の構造物との干渉が問題となる。従って、屋内環境における同干渉が問題とならない範囲で、Ｔ字型ランドマーク３０の延伸方向の寸法Ｄｙを大きくすることは自己位置の推定精度の向上に有効であると考えられる。 It should be noted that the specifications of the distance measuring sensor 11 vary, and the optimum landmark shape changes accordingly. In particular, when the dimension Dy in the extending direction of the T-shaped landmark 30 is large, interference with structures around the safety passage 101 becomes a problem. Accordingly, it is considered that increasing the dimension Dy in the extending direction of the T-shaped landmark 30 is effective in improving the self-position estimation accuracy within a range where the interference in the indoor environment does not cause a problem.
図１１は、カメラ測位システムの自己位置演算機能を併用した場合における、図８に示す例における目標ルート及びこれに対する自律移動ロボットの走行軌跡を示す図である。図１１（ａ）〜（ｃ）に示すように、カメラ測位システムの自己位置演算機能を併用した場合、特に図８（ａ）に示す例において見られた自律移動ロボット１のドリフトは減少し、全ての例においてほぼ目標ルートに沿った自律移動が達成できた。以上のことから、確率・統計的なアルゴリズム手法に基づく自律移動ロボット１の自己位置推定のＴ字型ランドマークによる精度向上とこれに付随する高分解能天井カメラ２ａによる測位システムとを併用することによって、お互いを補完し、より信頼性が高く、安定した自己位置推定が可能になることが知見された。 FIG. 11 is a diagram showing a target route in the example shown in FIG. 8 and a traveling locus of the autonomous mobile robot relative to the target route when the self-position calculation function of the camera positioning system is used together. As shown in FIGS. 11A to 11C, when the self-position calculation function of the camera positioning system is used together, the drift of the autonomous mobile robot 1 particularly seen in the example shown in FIG. In all cases, autonomous movement along the target route was achieved. From the above, by using both the accuracy improvement by the T-shaped landmark of the self-position estimation of the autonomous mobile robot 1 based on the probabilistic / statistical algorithm technique and the accompanying positioning system by the high-resolution ceiling camera 2a. It was found that they can complement each other, enable more reliable and stable self-location estimation.
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である自律移動ロボットの自己位置推定方法は、測距センサ１１を利用して自律移動ロボット１が走行する安全通路１０１の両脇に設けられた安全柵１０２に左右千鳥状に配置されたＴ字型ランドマーク３０を検出する検出ステップと、屋内環境の天井に配置された高分解能天井カメラ群２ａによってＴ字型ランドマーク３０及び自律移動ロボット１の上面に配置された天井カメラ用マーカ１５，３１の画像を撮影することにより推定された自律移動ロボット１の自己位置に関する情報を取得する取得ステップと、検出ステップにおいて検出されたＴ字型ランドマーク３０の位置及び向きを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき自律移動ロボット１の自己位置を推定し、推定された自己位置と取得ステップにおいて取得された自己位置に関する情報とを用いて自己位置を推定する推定ステップと、を含み、Ｔ字型ランドマーク３０は、法線方向を鉛直方向に対して直角にして安全通路１０１の進行方向に伸びるプレート３０ａと、法線方向を鉛直方向に対して直角にして水平面内において安全通路１０１の進行方向に直交する方向に伸びるプレート３０ｂと、上部から視認可能な位置に配置された天井カメラ用マーカ３１と、を備える。 As is clear from the above description, the autonomous mobile robot self-position estimation method according to an embodiment of the present invention is provided on both sides of the safety passage 101 where the autonomous mobile robot 1 travels using the distance measuring sensor 11. Detection step for detecting the T-shaped landmarks 30 arranged in a staggered pattern on the left and right safety fences 102, and the T-shaped landmarks 30 and autonomous movement by the high-resolution ceiling camera group 2a disposed on the ceiling of the indoor environment An acquisition step of acquiring information about the self-position of the autonomous mobile robot 1 estimated by taking images of the ceiling camera markers 15 and 31 arranged on the upper surface of the robot 1, and a T-shape detected in the detection step The position and orientation of the landmark 30 are used to estimate the self-position of the autonomous mobile robot 1 based on a probabilistic / statistical algorithm technique, and the estimation An estimation step of estimating the self-position using the obtained self-position and the information on the self-position obtained in the obtaining step, and the T-shaped landmark 30 makes the normal direction perpendicular to the vertical direction. A plate 30a extending in the traveling direction of the safety passage 101, a plate 30b extending in a direction perpendicular to the traveling direction of the safety passage 101 in a horizontal plane with the normal direction perpendicular to the vertical direction, and a position visible from above The ceiling camera marker 31 is provided.
このような構成によれば、検出の連続性が保持され、且つ、姿勢（方向）に関する情報が付与されたＴ字型ランドマーク３０に基づいて自律移動ロボット１の自己位置が推定され、さらにＴ字型ランドマーク３０に基づいて推定された自律移動ロボット１の自己位置とＴ字型ランドマーク３０と自律移動ロボット１の位置関係に関する情報から推定された自律移動ロボット１の自己位置とで信頼性が高い方が自律移動ロボット１の自己位置として採用されるので、精度高く自律移動ロボット１の自己位置を推定できる。また、Ｔ字型ランドマーク３０は、既存の安全柵１０２を利用して安全通路１０１の両脇に取り付けることができるので、自律移動ロボット１の自己位置を安価に推定できる。 According to such a configuration, the self-position of the autonomous mobile robot 1 is estimated on the basis of the T-shaped landmark 30 to which the continuity of detection is maintained and the information on the posture (direction) is given. The self-position of the autonomous mobile robot 1 estimated based on the character-shaped landmark 30 and the self-position of the autonomous mobile robot 1 estimated from information on the positional relationship between the T-shaped landmark 30 and the autonomous mobile robot 1 are reliable. Since the higher one is adopted as the self-position of the autonomous mobile robot 1, the self-position of the autonomous mobile robot 1 can be estimated with high accuracy. Moreover, since the T-shaped landmark 30 can be attached to both sides of the safety passage 101 using the existing safety fence 102, the self-position of the autonomous mobile robot 1 can be estimated at low cost.
また、本発明の一実施形態である自律移動ロボットの自己位置推定方法では、測距センサ１１はレーザ光を照射することによって対象物からの距離を検出するセンサであり、Ｔ字型ランドマーク３０は、測距センサ１１から近接する他のＴ字型ランドマーク３０に向けて照射されるレーザ光を遮蔽しないような配置及び形状を有するので、Ｔ字型ランドマーク３０が遮蔽物となり、検出結果の不連続性を誘発することを回避できる。 In the self-position estimation method for an autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention, the distance measuring sensor 11 is a sensor that detects a distance from an object by irradiating a laser beam. Has an arrangement and a shape that do not shield the laser light irradiated toward the other T-shaped landmark 30 in the vicinity from the distance measuring sensor 11, so that the T-shaped landmark 30 becomes a shielding object, and the detection result It is possible to avoid inducing discontinuities.
また、本発明の一実施形態である自律移動ロボットの自己位置推定方法では、Ｔ字型ランドマーク３０は、安全通路１０１のコーナー部では、コーナー部内側の通路境界線を始点として配置されているので、Ｔ字型ランドマーク３０が遮蔽物となり、検出結果の不連続性を誘発することを回避できる。 In the self-localization method for an autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention, the T-shaped landmark 30 is arranged at the corner portion of the safety passage 101 starting from the passage boundary line inside the corner portion. Therefore, it can be avoided that the T-shaped landmark 30 becomes a shield and induces discontinuity in the detection result.
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。 The embodiment to which the invention made by the present inventors is applied has been described above, but the present invention is not limited by the description and the drawings that constitute a part of the disclosure of the present invention. That is, other embodiments, examples, operational techniques, and the like made by those skilled in the art based on this embodiment are all included in the scope of the present invention.
１ 自律移動ロボット
２ カメラ測位システム
２ａ 高分解能天井カメラ群
２ｂ ホストコンピュータ
１１ 測距センサ
１５，３１ 天井カメラ用マーカ
３０ Ｔ字型ランドマーク
３０ａ，３０ｂ プレート
１０１ 安全通路
１０２ 安全柵
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Autonomous mobile robot 2 Camera positioning system 2a High-resolution ceiling camera group 2b Host computer 11 Distance sensor 15, 31 Marker for ceiling cameras 30 T-shaped landmark 30a, 30b Plate 101 Safety passage 102 Safety fence
Claims (5)
前記測距センサを利用して自律移動ロボットの走行通路の両脇に設けられた安全柵に左右千鳥状に配置されたＴ字型ランドマークを検出する検出ステップと、
前記屋内環境の天井に配置された撮影手段によってＴ字型ランドマーク及び前記自律移動ロボットの上面に配置されたマーカの画像を撮影することにより推定された自律移動ロボットの自己位置に関する情報を取得する取得ステップと、
前記検出ステップにおいて検出されたＴ字型ランドマークの位置及び向きを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき自律移動ロボットの自己位置を推定し、推定された自己位置と前記取得ステップにおいて取得された自己位置に関する情報とを用いて自己位置を推定する推定ステップと、を含み、
前記Ｔ字型ランドマークは、法線方向を鉛直方向に対して直角にして走行通路の進行方向に伸びる第１のプレートと、法線方向を鉛直方向に対して直角にして水平面内において走行通路の進行方向に直交する方向に伸びる第２のプレートと、上部から視認可能な位置に配置されたマーカと、を備える
ことを特徴とする自律移動ロボットの自己位置推定方法。 A self-localization method for autonomous mobile robots that uses the point cloud data obtained by scanning the surrounding environment with a ranging sensor to estimate the self-position of the autonomous mobile robot in an indoor environment based on a probabilistic and statistical algorithm. There,
A detection step of detecting T-shaped landmarks arranged in a staggered pattern on the safety fences provided on both sides of the traveling path of the autonomous mobile robot using the distance measuring sensor;
Information on the self-position of the autonomous mobile robot estimated by capturing images of the T-shaped landmark and the marker disposed on the upper surface of the autonomous mobile robot is obtained by the imaging means disposed on the ceiling of the indoor environment. An acquisition step;
Using the position and orientation of the T-shaped landmark detected in the detection step, the self-position of the autonomous mobile robot is estimated based on a probabilistic / statistical algorithm technique, and acquired in the acquisition step and the estimated self-position Estimating the self-location using information about the determined self-location, and
The T-shaped landmark includes a first plate extending in the traveling direction of the traveling path with a normal direction perpendicular to the vertical direction, and a traveling path in a horizontal plane with the normal direction perpendicular to the vertical direction. A self-position estimation method for an autonomous mobile robot, comprising: a second plate extending in a direction orthogonal to the direction of travel of the robot; and a marker disposed at a position visible from above.
前記測距センサを利用して自律移動ロボットの走行通路の両脇に設けられた安全柵に左右千鳥状に配置されたＴ字型ランドマークを検出する検出手段と、
前記屋内環境の天井に配置された撮影手段によってＴ字型ランドマーク及び前記自律移動ロボットの上面に配置されたマーカの画像を撮影することにより推定された自律移動ロボットの自己位置に関する情報を取得する取得手段と、
前記検出手段によって検出されたＴ字型ランドマークの位置及び向きを利用して確率・統計的なアルゴリズム手法に基づき自律移動ロボットの自己位置を推定し、推定された自己位置と前記取得手段が取得した自己位置に関する情報とを用いて自己位置を推定する推定手段と、を備え、
前記Ｔ字型ランドマークは、法線方向を鉛直方向に対して直角にして走行通路の進行方向に伸びる第１のプレートと、法線方向を鉛直方向に対して直角にして水平面内において走行通路の進行方向に直交する方向に伸びる第２のプレートと、上部から視認可能な位置に配置されたマーカと、を備えることを特徴とする自律移動ロボット。 An autonomous mobile robot that uses the point cloud data obtained by scanning the surrounding environment with a ranging sensor to estimate its position in the indoor environment based on a probabilistic and statistical algorithm method,
Detecting means for detecting T-shaped landmarks arranged in a staggered pattern on the left and right safety fences provided on both sides of the traveling path of the autonomous mobile robot using the distance measuring sensor;
Information on the self-position of the autonomous mobile robot estimated by capturing images of the T-shaped landmark and the marker disposed on the upper surface of the autonomous mobile robot is obtained by the imaging means disposed on the ceiling of the indoor environment. Acquisition means;
Using the position and orientation of the T-shaped landmark detected by the detection means, the self-position of the autonomous mobile robot is estimated based on a probabilistic / statistical algorithm technique, and the estimated self-position and the acquisition means are acquired. And an estimation means for estimating the self-position using the information on the self-position,
The T-shaped landmark includes a first plate extending in the traveling direction of the traveling path with a normal direction perpendicular to the vertical direction, and a traveling path in a horizontal plane with the normal direction perpendicular to the vertical direction. An autonomous mobile robot comprising: a second plate extending in a direction perpendicular to the traveling direction of the first and second markers, and a marker disposed at a position visible from above.
前記自律移動ロボットの走行通路の両脇に設けられた安全柵に左右千鳥状に配置され、法線方向を鉛直方向に対して直角にして走行通路の進行方向に伸びる第１のプレートと、法線方向を鉛直方向に対して直角にして水平面内において走行通路の進行方向に直交する方向に伸びる第２のプレートと、上部から視認可能な位置に配置されたマーカと、を備えることを特徴とする自己位置推定用ランドマーク。 This is a landmark for self-location estimation to estimate the self-location in the indoor environment based on a probabilistic and statistical algorithm method using point cloud data obtained by the autonomous mobile robot scanning the surrounding environment with a distance sensor. There,
A first plate that is arranged in a staggered manner on left and right safety fences provided on both sides of the traveling path of the autonomous mobile robot, and that extends in the traveling direction of the traveling path with the normal direction perpendicular to the vertical direction; A second plate extending in a direction perpendicular to the traveling direction of the traveling path in a horizontal plane with the line direction being perpendicular to the vertical direction, and a marker disposed at a position visible from above. A landmark for self-position estimation.
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