JP2017107456A - 自律走行ロボットシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 移動領域、作業領域の境界線及び域内地図を容易に作成することができる自律走行ロボットシステムを提供すること。【解決手段】 所定の作業領域の境界線及び又は上記作業領域内に設置された複数個の情報記憶媒体と、上記作業領域内を自由に移動して任意の作業を行う自律走行ロボットと、上記自律走行ロボットを制御する制御手段を具備し、上記制御手段は、上記自律走行ロボットを介して上記情報記憶媒体に記憶されている情報を入力して上記自律走行ロボットの地点同定を行う地点同定手段と、上記自律走行ロボットを上記作業領域内において自律的に移動させ、その際上記自律走行ロボットを介して上記情報記憶媒体に記憶されている情報を入力して上記作業領域の境界線及び作業領域内の地図を作成する地図作成手段と、を備えているもの。【選択図】 図１

Description

本発明は、例えば、作業領域の巡回監視、物品運搬、人の案内誘導等を行う各種移動ロボット、作業領域内で清掃や環境保持等の作業を行う各種作業ロボット、等、屋内外で使用される移動ロボット全般を対象とした、自律走行ロボットシステムに係り、特に、移動領域、作業領域の境界線及び域内地図を容易に作成することができるように工夫したものに関する。

当該技術分野において、作業領域に変更を加えずに移動ロボットに作業領域を認識させる手段としては、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ
Ｓｙｓｔｅｍ）、Ｄ−ＧＰＳ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ＧＰＳ)、ＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ）、可視光カメラ、赤外線カメラ、等の外界センサによる位置計測と、車輪回転量や移動加速度等の内界センサによる移動量計測と、を組み合わせた方法が一般的である。
又、作業領域に変更を加えて移動ロボットに作業領域を認識させる手段としては、作業領域に敷設された発信機の電波計測、作業領域を周回する電線の磁界計測、等の方法が一般的である。
尚、屋内外で使用される移動ロボットに関して、作業領域の形状や作業領域内での自己位置を推定するための計測手段、又、作業領域の外周に敷設した電線の磁界計測により、作業領域の領域内外判定や境界追跡による基地への帰還を実現する既存技術を開示したものとして、例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４、特許文献５、特許文献６、等がある。

特開２００６−６５７０３号公報 特開２００６−１９５６８５号公報 特開２００６−２３６１０９号公報 特開２００７−１４１１０８号公報 特開２００９−２３０６３４号公報 特開２０１１−１２９０９５号公報

上記従来の構成によると次のような問題があった。
まず、ＧＰＳを用いた手段は絶対位置計測が可能であるが、使用領域が屋外に限定されてしまい、又、要求精度に対するコストが高いという問題があった。
又、ＬＲＦを用いた手段は使用領域の限定はないが、認識対象物を必要とし、コストが高いという問題があった。
又、カメラを用いた手段はコストが低く使用領域の限定はないが、認識対象物を必要とし、推定精度が低いという問題があった。
又、発信機の電波計測を用いた手段は、作業領域での定点同定が可能であるが、位置推定の精度が低く、又、同定対象の定点毎に発信機の敷設が必要となるという問題があった。
さらに、電線の磁界計測を用いた手段は、作業領域の領域内外判定や境界追跡による基地への帰還が可能であるが、領域内や境界上での自己位置は不明であり、領域内での定点への移動が困難であるという問題があった。
このように、移動ロボットが作業領域における現在位置や作業領域の空間的な情報を自律的に取得するための、低コストで実装が容易な地点同定や地図生成の手段はこれまでなかった。

本発明はこのような点に基づいてなされたものでその目的とするところは、移動領域、作業領域の境界線及び域内地図を容易に作成することができる自律走行ロボットシステムを提供することにある。

上記目的を達成するべく本願発明の請求項１による自律走行ロボットシステムは、所定の作業領域の境界線及び又は上記作業領域内に設置された複数個の情報記憶媒体と、上記作業領域内を自由に移動して任意の作業を行う自律走行ロボットと、上記自律走行ロボットを制御する制御手段を具備し、上記制御手段は、上記自律走行ロボットを介して上記情報記憶媒体に記憶されている情報を入力して上記自律走行ロボットの地点同定を行う地点同定手段と、上記自律走行ロボットを上記作業領域内において自律的に移動させ、その際上記自律走行ロボットを介して上記情報記憶媒体に記憶されている情報を入力して上記作業領域の境界線及び作業領域内の地図を作成する地図作成手段と、を備えているものであることを特徴とするものである。
又、請求項２による自律走行ロボットシステムは、請求項1記載の自律走行ロボットシステムにおいて、上記地点同定手段は、上記自律走行ロボットが同定対象の地点に敷設された上記情報記憶媒体に近接した際に情報記憶媒体毎に備えられた固有の識別子を検出して上記地点を同定する手段であることを特徴とするものである。
又、請求項３による自律走行ロボットシステムは、請求項１又は請求項２記載の自律走行ロボットシステムにおいて、上記地図作成手段は、上記自律走行ロボットシステムが、任意の座標系を仮定して上記作業領域の境界や内部を移動し、ロボットが計測可能な微小移動量に基づいて現在の位置座標を推定し、上記情報記録媒体が敷設された地点の識別子と検出時の位置座標を対応づけて記録し、上記位置座標に基づく地点の地図を生成し、移動中に発生した閉経路に基づく制約を用いて上記地点の位置座標を随時修正して地図の精度を高める手段であることを特徴とするものである。
又、請求項４による自律走行ロボットシステムは、請求項１〜請求項３の何れかに記載の自律走行ロボットシステムにおいて、上記作業領域の境界には誘導経路が設けられていることを特徴とするものである。
又、請求項５による自律走行ロボットシステムは、請求項４記載の自律走行ロボットシステムにおいて、上記誘導経路は磁気式誘導経路であることを特徴とするものである。
又、請求項６による自律走行ロボットシステムは、請求項５記載の自律走行ロボットにおいて、上記磁気式誘導経路は電磁ワイヤであることを特徴とするものである。
又、請求項７による自律走行ロボットシステムは、請求項１〜請求項６の何れかに記載の自律走行ロボットにおいて、上記情報記憶媒体はＲＦＩＤタグであることを特徴とするものである。

以上述べたように本発明の請求項１による自律走行ロボットシステムによると、所定の作業領域の境界線及び又は上記作業領域内に設置された複数個の情報記憶媒体と、上記作業領域内を自由に移動して任意の作業を行う自律走行ロボットと、上記自律走行ロボットを制御する制御手段を具備し、上記制御手段は、上記自律走行ロボットを介して上記情報記憶媒体に記憶されている情報を入力して上記自律走行ロボットの地点同定を行う地点同定手段と、上記自律走行ロボットを上記作業領域内において自律的に移動させ、その際上記自律走行ロボットを介して上記情報記憶媒体に記憶されている情報を入力して上記作業領域の境界線及び作業領域内の地図を作成する地図作成手段と、を備えているので、移動領域、作業領域の境界線及び域内地図を容易に作成することができる。
又、請求項２による自律走行ロボットシステムによると、請求項1記載の自律走行ロボットシステムにおいて、上記地点同定手段は、上記自律走行ロボットが同定対象の地点に敷設された上記情報記憶媒体に近接した際に情報記憶媒体毎に備えられた固有の識別子を検出して上記地点を同定する手段であるので、その構成も簡単であり、且つ、低コストである。
又、請求項３による自律走行ロボットシステムによると、請求項１又は請求項２記載の自律走行ロボットシステムにおいて、上記地図作成手段は、上記自律走行ロボットシステムが、任意の座標系を仮定して上記作業領域の境界や内部を移動し、ロボットが計測可能な微小移動量に基づいて現在の位置座標を推定し、上記情報記録媒体が敷設された地点の識別子と検出時の位置座標を対応づけて記録し、上記位置座標に基づく地点の地図を生成し、移動中に発生した閉経路に基づく制約を用いて上記地点の位置座標を随時修正して地図の精度を高める手段であるので、精度の高い地図を作成することができる。
又、請求項４による自律走行ロボットシステムによると、請求項１〜請求項３の何れかに記載の自律走行ロボットシステムにおいて、上記作業領域の境界には誘導経路が設けられているので、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項５による自律走行ロボットシステムによると、請求項４記載の自律走行ロボットシステムにおいて、上記誘導経路は磁気式誘導経路であるので、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項６による自律走行ロボットシステムによると、請求項５記載の自律走行ロボットにおいて、上記磁気式誘導経路は電磁ワイヤであるので、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項７による自律走行ロボットシステムによると、請求項１〜請求項６の何れかに記載の自律走行ロボットにおいて、上記情報記憶媒体はＲＦＩＤタグであるので、上記効果をより確実なものとすることができる。

本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの全体の構成を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの全体の構成を示す平面図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの全体の構成と誘導経路を示す平面図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するための図で、実機を使用して実際に地図を作成した結果を示す図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するための図で、実機を使用して実際に地図を作成した結果を示す図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するための図で、実機を使用して実際に地図を作成した結果を示す図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するための図で、実機を使用して実際に地図を作成した結果を示す図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するための図で、シミュレーションした結果を示す図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの作用を説明するための図で、シミュレーションした結果を示す図である。 本発明の一実施の形態を示す図で、自律走行ロボットシステムの効果を従来との対比で説明する表である。

以下、図１乃至図１３を参照して本発明の一実施の形態を説明する。
本実施の形態による自律走行ロボットシステムは、概略、図１の機能ブロック図に示すような構成になっている。まず、自律走行ロボット１があり、この自律走行ロボット１は、車体駆動装置３、作業実行装置５、駆動制御手段７、作業制御手段９、行動計画手段１１、地図作成手段１３、地点同定手段１５、誘導経路検知手段１７、移動量計測手段１９、等から構成されている。
上記行動計画手段１１には、駆動計画手段や作業計画手段が含まれている。又、上記地図作成手段１３には、地点情報データベースや位置推定手段が含まれている。
又、環境敷設装置２１として、誘導経路２３が設置されているとともに、複数の情報記憶媒体２５が設置されている。
本実施の形態の場合には、情報記憶媒体２５の一例としてＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｒｅ）タグを使用するものであり、又、誘導経路２３の一例として電磁ワイヤを使用している。
尚、この一実施の形態の場合には、行動計画手段１１、地図作成手段１３、地点同定手段１５、誘導経路検知手段１７、移動量計測手段１９、等を含めて全ての情報処理手段を自律走行ロボット１自身に内装するようにしているが、それに限定されるものではない。例えば、外部に別途情報処理手段を設け、その情報処理手段に行動計画手段１１、地図作成手段１３、地点同定手段１５、誘導経路検知手段１７、移動量計測手段１９、等を設置し、上記自律走行ロボット１との間で通信することにより、所望の制御を行うような構成でもよい。
又、自律走行ロボット１と外部の情報処理手段で制御内容を分担するような構成でもよい。

上記駆動制御手段７は、行動計画手段１１により算出された自律走行ロボット１の移動に関する目標値から、車体駆動装置３の駆動指令を算出する手段である。行動計画手段１１の目標値は、自律走行ロボット１の移動に関する目標値、例えば車体前方方向を車体の基準姿勢とする車体の移動速度と旋回角速度（ｖ，ｗ）であり、駆動制御手段７は、車体駆動装置３の駆動実現方法に対応した駆動指令値、例えば、右駆動輪及び左駆動輪の回転角速度（ｗ＿ｒ，ｗ＿ｌ）、を算出する。

上記作業制御手段９は、行動計画手段１１により算出された自律走行ロボット１の作業に関する目標値から、作業実行装置５の作業指令を算出する手段である。行動計画手段１１の目標値は、自律走行ロボット１の行動モードや位置座標に対応した作業計画、例えば、作業実行モード時に自律走行ロボット１が存在する領域での草刈り処理の強弱であり、作業制御手段９は、作業計画に対応して作業実行装置５の作業指令、例えば、草刈り回転歯の回転速度を算出する。

上記行動計画手段１１は、地図作成システムにより算出された自律走行ロボット１のロボット環境情報より、駆動計画と作業計画を算出する。地図作成手段１３のロボット環境情報は、例えば、ロボットの現時点での位置、作成した地図情報、これまでの作業状況であり、行動計画手段１１はロボット環境情報より、行動計画と作業計画、例えば、自律走行ロボット１の移動に関する目標値及び自律走行ロボット１の行動モードや位置座標に対応した作業計画を算出する。

上記誘導経路検知手段１７は、誘導経路２３を検出し、自律走行ロボット１と誘導経路２３の位置関係や誘導経路２３の局所的な形状等の情報を算出する手段である。誘導経路２３の検出は、誘導経路２３の発生する磁界強度を、自律走行ロボット１に具備された一つ又は複数の磁界センサにより計測することで実現され、自律走行ロボット１と誘導経路２３の位置関係や誘導経路２３の局所的な形状は、磁界センサの計測値やその集合の成すベクトルの特徴により算出される。

誘導経路検知手段１７による検出と地点同定手段１５による検出は独立の機能であり、適した実装方法により干渉することはない。例えば、誘導経路検知手段１７が前記の電磁ワイヤ方式で、地点同点手段１５がＲＦＩＤタグによる磁界誘導方式であっても、それぞれが発生する磁界強度による検出信号は異なる信号パターンで実現でき、後記の実施例でも、自律走行ロボット１は誘導経路２３の検出による誘導によって移動しながら、情報記憶媒体２５を検出して地点同定が行えることを実証している。

上記自律走行ロボット１は収集した地点情報から自律的に自己位置の推定を行い、作業領域の構造に適した行動制御を行うことで、コストの高いＤ−ＧＰＳ等の大局的な位置測位や、認識対象として空間的構造物を要するＬＲＦ等の位置測位を行わずに、作業領域内での作業を効率的に遂行することを可能とする。
上記地点同定手段１５は、自律走行ロボット１を介して情報記憶媒体２５に記憶されている情報を入力し、その情報に基づいて地点同定を行う。
又、上記地図生成手段１３は、自律走行ロボット１が上記作業領域内において自律的に移動し、その際に自律走行ロボット１を介して情報記憶媒体２５に記憶されている情報を入力し、その情報に基づいて作業領域の境界線及び作業領域内の地図を作成する。
以下、地点同定手段１５と地図生成手段１３の構成を詳細に説明する。

上記自律走行ロボット１は、同定対象の地点に敷設された上記情報記憶媒体２５に近接した際に、情報記憶媒体２５に備えられた固有の識別子を検出して上記地点を同定する。ここで、固有の識別子を備えたＮ個の情報記憶媒体２５について、ｋ番目の情報記憶媒体をＭ＿ｋ、その識別子をＩＤ＿ｋと定義する。
但し、ｋは自然数であり、ｋ＝１，．．．，Ｎとする。

一般的に、識別子の検出装置を有する走行体（走行体は機械装置に限らず検出装置を持つ人や動物等の任意の移動体であっても良い。）が、移動時にある地点に敷設された情報記憶媒体の識別子を検出すると、識別子の固有性により任意の領域（例えば全世界）における地点を唯一の地点として同定することができる。
尚、本実施の形態の場合には自律走行ロボット１が走行体に相当する。

さらに、識別子と位置座標等の地点情報を組とするデータベース（本実施の形態における地点情報データベース）を走行体に与えることで、走行体は同定した地点情報を取得できる。
以下、識別子ＩＤ＿ｋに対する位置座標を（ｘ＿ｋ，ｙ＿ｋ）（ｋ＝ｋ＝１，．．．Ｎ）と表記する。
これらの地点毎の位置座標は、人や走行体以外の装置が事前に計測した値を用いても良いし、走行体自体が自律的に移動して取得した推定値を用いても良い。
尚、走行体による位置座標の推定方法は地図生成の項で詳細に説明する。

図２に作業領域の状況を図示する。
図２に示すように、作業領域内には複数個の情報記憶媒体２５（図２中Ｍ＿１〜Ｍ＿５）が設置されている。自律走行ロボット１は複数個の情報記憶媒体２５（図２中Ｍ＿１〜Ｍ＿５）を走行時に検出した際は、その都度所定の地点同定処理を実行していく。
尚、地点同定における情報記憶媒体２５の検知位置は一点であることが望ましいが、識別子を検出する装置の仕様によっては、識別子が検出される領域の空間的な広がりが無視できない場合がある。その場合には、同一の識別子を検出した位置座標の集合に関する平均値や中央値をその情報記憶媒体２５を代表する位置座標と見なすことで、当該の情報記憶媒体２５の位置座標を一点として取り扱うことができる。

上記地点同定は、情報記憶媒体２５がある地点に固定されていることが前提となるが、一部分の情報記憶媒体２５が追加、消失、移動した場合においても、状況に応じて動的に地点情報データベースを修正することが可能である。例えば、過去に検出した情報記憶媒体２５が地点情報データベースに記録された位置座標の付近に存在しない場合は、地点情報データベースの当該の識別子の信頼性を表す量を減算する、地点情報データベースから識別子を削除する、等の対処が可能である。

地点情報データベースで識別子と共に管理される地点情報は、その地点の位置座標に限らず、その地点を通過した際の姿勢情報や、上記の位置座標の信頼性を表す量、その地点で走行体に与える行動指令等、当該の地点に関する任意の情報であって良い。

図３に地点同定の手順を示す。
上記自律走行ロボットシステムは、任意の座標系を仮定して上記作業領域の境界や内部を自律走行ロボット１が移動する。上記の自律走行ロボット１は微小移動量を計測可能であると仮定し、微小移動量の積算に基づいて現在の位置座標を推定し、上記情報記録媒体２５が敷設された地点の識別子と検出時の位置座標を対応づけて記録する。これにより同定済の地点の地図を作成することができる。更に、移動中に発生した閉経路に基づく制約を用いて上記地点の位置座標を随時補正することで、作成した地図の精度を高めることができる。

以下、具体的に説明する。
まず、ステップＳ１において、情報記録媒体２５を検出する。次いで、ステップＳ２に移行して識別子を検出したか否かを判別する。識別子を検出したと判別された場合はステップＳ３に移行する。ステップＳ３において予め記憶されている地点情報データベースで識別子を検索する。ステップＳ２において検出していないと判別された場合にはステップＳ１に戻る。次いで、ステップＳ４に移行して、識別子が地点情報データベースに含まれるか否かを判別する。識別子が地点情報データベースに含まれると判別された場合にはステップＳ５に移行して地点を同定する。これに対して、識別子が地点情報データベースに含まれないと判別された場合は未検出として対応する。何れの場合もステップＳ１に戻り同様の処理を繰り返す。

次に、地図作成の手順を説明する。図４に地図作成の手順を図示する。
まず、ステップＳ１１において、座標系と基準点の設定が実行される。次いで、ステップＳ１２に移行して自律走行ロボット１の移動が実行される。次いで、ステップＳ１３に移行して現在の位置座標が算出される。次いで、ステップＳ１４に移行して、地点を検出したか否かが判別される。検出したと判別された場合にはステップＳ１５に移行して、未検出の地点か否かが判別される。未検出の地点であると判別された場合にはステップＳ１６に移行して、識別子と地点情報を追加する。ステップＳ１４において地点を検出していないと判別された場合にはステップＳ１２に戻る。又、ステップＳ１５において、未検出の地点ではないと判別された場合には、ステップＳ１７に移行して、経由地点の位置座標補正が実行される。

何れの場合もステップＳ１８に移行して、検出地点を基準点に設定する。次いで、ステップＳ１９に移行して、終了条件に適合するか否かが判別される。適合すると判別された場合には処理を終了する。適合しないと判別された場合にはステップＳ１２に戻り処理を繰り返す。

以下、各ステップについて詳細に説明する。
まず、「座標系と基準点の設定」について説明する。
初期位置と初期姿勢に基づく位置座標系を設定する。例えば、初期位置を原点、初期姿勢をｘ軸とする直交座標系（ｘ，ｙ）を仮定する。又、初期位置を開始時の基準点とし、基準点の位置座標を（ｘ＿ｏ，ｙ＿ｏ）と表記する。前記の座標系の設定は地図作成の処理において一般性を失わない。又、本実施の形態の地図作成の処理には、作業領域の空間的な次元による制約がないため、一般性を失わずに上記２次元座標系で議論する。
尚、移動量を計測できる限り３次元空間として以下の処理を実施しても構わない。

次に、「移動と現在の位置座標の算出」について説明する。
基準点からの現在地点までの移動経路に対して、毎時刻計測される微小移動量を積算して現時点の位置座標（ｘ，ｙ）を推定する。計算式を「数１」に示す。

尚、ｔ＿ｉは基準点から計測したi番目の時刻とし、（δｘ＿｛ｔ＿ｉ｝、δｙ_｛ｔ＿ｉ｝）はｔ＿｛ｉ−１｝からｔ＿ｉの時間間隔での微小移動量を表す。走行経路は任意形状の経路とし、経路の実現はランダムでも誘導されても構わない。

次に、「地点の検出と未検出地点の処理」について説明する。
地点の検出は前記の方法で行う。
尚、地点は検出順にＭ＿１，Ｍ＿２，．．．，Ｍ＿ｋ，．．．と表記し、Ｍ＿ｋの識別子をＩＤ＿ｋと表記する。現時点で検出した地点Ｍ＿ｋとその前に検出した地点の中で最新の地点Ｍ＿｛ｋ−１｝の、地点間の位置座標の移動量を（Δｘ（ｋ）、Δｙ（ｋ））と表記する。初めて地点を検出した場合、当該の移動量はＭ＿１とＭ＿０の地点間の移動量となり、前記の設定によりＭ＿０は開始地点となる。
（Δｘ（ｋ）、Δｙ（ｋ））は、「数１」でＭ＿｛ｋ−１｝を基準点、Ｍ＿ｋを現在地点として算出される。
当該の移動量とＭ＿ｋ，Ｍ＿｛ｋ−１｝の位置座標の関係は、「数２」で表される。

現時点で検出した地点Ｍ＿ｋの地点情報として、検出順序の番号ｋ、識別子ＩＤ＿ｋ、位置座標（ｘ（ｋ），ｙ（ｋ））、移動量（Δｘ（ｋ）、Δｙ（ｋ））を含む地点情報を、地点情報データベースに記録する。
尚、検出位置に空間的な広がりがある場合は、前記の方法で算出される地点の代表位置座標を用いて上記の計算を行う。

次に、「再検出地点の処理」について説明する。
過去に検出した地点と同一の識別子をもつ地点を再検出した場合、その地点を始点及び終点とする閉経路を走行したことになる。再検出時の地点の位置座標は、地点の検出位置や地点間の移動量計測に誤差がある場合には、前回の検出時の位置座標と一致しない。しかしながら、前記の地点同定により同一地点に帰還していることが保証されているため、閉経路の制約により上記の位置座標の誤差が「０」となるように、地点情報データベースに記録されている当該の閉経路上の通過地点の位置座標を、通過地点間の移動距離に基づいて補正することができる。

前記の閉経路の移動中に通過した地点の数をｎ個とし、最新の順にＭ＿ｋ，Ｍ＿｛ｋ−１｝，．．．，Ｍ＿｛ｋ−（ｎ−１）｝と表記する。ここで、Ｍ＿ｋとＭ＿｛ｋ−（ｎ−１）｝は同一地点である。
尚、当該の地点を過去に複数回検出している場合には、その中で最新の地点情報を上記処理の対象とする。同一地点の位置座標（ｘ＿ｋ，ｙ＿ｋ）と（ｘ＿｛ｋ−（ｎ−１）｝，ｙ＿｛ｋ−（ｎ−１）｝）と誤差ベクトルは「数３」で与えられる。

この誤差ベクトルは移動量に比例して積算すると仮定し、誤差ベクトルが（０，０）となるように当該の閉経路上の全地点の位置座標を補正する。
閉経路上の各地点の補正後の位置座標（ｘ‘＿ｉ，ｙ’＿ｉ）は、補正前の位置座標（ｘ＿ｉ，ｙ＿ｉ）に対して、「数４」で与えられる。

但し、｜Δ＿ｊ｜はＭ＿｛ｊ−１｝からＭ＿ｊまでの間の移動経路長（道のり）の距離であり、「数１」でＭ＿｛ｊ−１｝からＭ＿ｊまでの微小移動量を積算して絶対値をとった量である。「数４」により移動経路長で重みをつけた位置補正が行われる。

又、移動時の軌道は任意の曲線経路でも構わない。もしこの間の移動経路が直線の場合は、「数５」で表されるように、当該の２地点間の直線距離に一致する。

「数４」で算出された補正後の位置座標と「数２」を適用して、地点Ｍ＿｛ｉ−１｝と地点Ｍ＿ｉの地点間の移動量（Δｘ‘＿ｉ、Δｙ’＿ｉ)を再計算する。

以上の計算で求まる補正された地点Ｍ＿ｉの位置座標（ｘ‘＿ｉ，ｙ’＿ｉ）と移動量(Δｘ‘＿ｉ，Δｙ‘＿ｉ)を地点Ｍ＿ｉの位置座標（ｘ＿ｉ，ｙ＿ｉ）と移動量（Δｘ＿ｉ、Δｙ＿ｉ)の修正値として、閉経路上の全地点Ｍ＿ｉについて地点情報データベースの地点情報を修正する。

次に、「基準点の再設定と終了判定」について説明する。
上記で地点Ｍ＿ｋが再検出されて位置座標を補正した後は、Ｍ＿ｋを新しい基準点に設定して、新しい基準点からの移動量を「数１」で計算し、地点の検出が規定回数に達する等の適当な終了条件を満たすまで上記の処理を繰り返す。又、上記の処理と並行して検出した地点の位置座標をプロットすることで同定地点に関する地図を作成できる。前記の地図上に前記の計算により得られる現在位置や移動経路をプロットすることも可能である。

以上の地図作成は、地点同定に基づく離散グラフ構造の動的検出と閉合トラバース法に基づく位置座標補正を統合した方法であり、当該の手段によって自律走行ロボット１による地点情報の自律移動学習を実現する。

次に、「誘導経路を利用した地図作成」について説明する。
前記の地点同定と地図生成は、以下の性質を有する。
作業領域での移動により地点検出の回数が多いほど、地図の精度が向上される。
作業領域での移動がランダムの場合は、敷設される情報記憶媒体２５の数量が多いほど地点同定の精度が高まる。
作業領域での移動が誘導される場合は、誘導経路２３上に情報記憶媒体２５を配置することで、地点同定の検出効率が高まる。
作業領域での移動が走行体により自律的に制御される場合は、近距離地点間の探索行動を導入することで、地図の精度が向上する。

前記の性質に基づいた効率的な地点同定及び地図作成の手段として、以下では誘導経路２３を用いた地点同定及び地図作成の方法を説明する。例えば、作業領域の内周や外周等の領域境界を誘導経路２３として、誘導経路２３上に複数の情報記憶媒体２５を配置することで、地点同定や地図作成が効率化される。誘導経路２３は交差しても構わない。誘導経路２３が交差する場合は、誘導経路２３上の地点同定より推定される移動体の自己位置に基づいて誘導経路２３の交差を判定して行動することで、一般性を失うことなく以下の処理を実行できる。
以下、誘導経路２３を用いた地図作成の手段を説明する。

図５に誘導経路２３を用いた地図作成の手順を図示するとともに、図６に誘導経路２３を含む作業領域の状況を図示する。
図６に示すように、自律走行ロボット１は誘導経路２３のある地点を開始地点として誘導経路２３上を移動し、誘導経路２３に配置された複数の情報記憶媒体２５（図６中Ｍ＿１〜Ｍ＿９）を検出することで、前記の地点同定と地図作成を行う。前記の誘導経路２３を用いた地図作成において、誘導経路２３上の移動は誘導経路２３上である限り任意の軌道で構わない。例えば、誘導経路２３上で同定地点間を往復するような移動をしても構わない。誘導経路２３は開経路でも閉経路でも構わない。

自律走行ロボット１は誘導経路２３から離脱しても構わない。作業領域の有限性から、誘導経路２３から離脱してもランダム移動により同一または別の誘導経路２３に到達可能である。誘導経路２３の検出した誘導経路２３を走行して誘導経路２３上にある地点を検出することで地点同定や誘導経路２３の同定が可能である。
誘導経路２３が複数存在する場合は、誘導経路２３を巡回して誘導経路２３の探索を完了したら、誘導経路２３上の任意の地点からのランダム移動を行う。これを繰り返すことで、確率的に複数の誘導経路２３が発見され、それらの位置座標の情報を学習していく。学習済みの誘導経路２３上の同定地点の位置座標に基づいて、複数の誘導経路２３を往航することが可能となる。例えば、領域の外周と領域内部の浮島が誘導経路２３となっている場合、浮島と外周の往航が容易になる。

図５において、まず、ステップＳ２１において、自律走行ロボット１が作業領域の内部又は境界上を移動する。次いで、ステップＳ２２に移行して、誘導経路２３を検出したか否かを判別する。誘導経路２３を検出したと判別された場合にはステップＳ２３に移行する。誘導経路２３を検出しないと判別された場合にはステップＳ２１に戻る。ステップＳ２３では、誘導経路２３上を移動する。次いで、ステップＳ２４に移行して、誘導経路２３の移動が完了したか否かを判別する。完了したと判別された場合には、ステップＳ２５に移行する。

ステップＳ２５においては、誘導経路２３の地点情報を記録する。次いで、ステップＳ２６に移行して、誘導経路２３上の任意位置へ移動する。次いで、ステップＳ２７に移行して、終了条件に適合しているか否かが判別される。適合していると判別された場合には終了する。これに対して、適合していないと判別された場合にはステップＳ２１に戻り処理を繰り返す。

次に、「地点同定に基づく行動制御」について説明する。
識別子と所望の移動体の行動を対応づけることで、地点同定した際の移動体の行動を制御できる。例えば、ある識別子ｋを検出したら行動Ａ（ｋ）を生成させるように設定できる。このような識別子と行動の対応づけは、自律移動ロボット１が学習しても良いし、人が知識として自律移動ロボット１に与えても良い。例えば、ある識別子を通過した後に障害物等を検出した場合に、その識別子の近傍に障害物があるものとして速度を低下させるといった対処を自律移動ロボット１が自律的に学習することも可能である。

以下、より具体的な実施例を説明する。
まず、「自律移動による作業領域外周の情報収集」について説明する。
自律走行ロボット１は作業領域の境界線を追従して作業領域を周回する。周回の出発地および目的地は境界線上または境界線付近の一点とし、出発地と目的地の位置および出発時と到着時の姿勢は同一とする。境界線上には１つ以上のＲＦＩＤタグが敷設されている。出発地と目的地は、同一地点の認識と同一姿勢の帰還ができれば自律走行ロボット１の基地でなくても良い。例えば、ＲＦＩＤタグの一つでも良い。

境界線の追従は、前述の電線の磁界計測と自律走行ロボット１の自律移動制御により実現されるが、境界線を追従することが可能であれば、計測手段は電線の磁界計測でなくても良い。例えば、境界線の視覚的形状に対する画像認識等でも良い。境界線の追従中は、自律走行ロボット１のモータ回転数と移動中に認識したＲＦＩＤタグの識別情報を時系列情報として記録する。
尚、移動量を算出可能な情報であれば、計測手段はモータ回転数でなくても良い。例えば、加速度センサの加速度値でも良い。又、同一地点を同定できれば、計測手段はＲＦＩＤ認識でなくても良い。例えば、形状パターンの画像認識やバーコードの光学的認識でも良い。又、局所的な境界線の形状パターンにより発生される特定の磁界分布パーンを計測する手段でも良い。

次に、「作業領域の外周の地図生成」について説明する。
出発地の位置を原点とし出発方向を座標系の特定の方向（例えばｘ軸方向）とする二次元座標系を定義し、作業領域の外周地図を作成する。モータ回転数により算出された各時刻での微小移動量と微小角度変化量を積算することで、各時刻の自律走行ロボット１の位置姿勢を算出する。出発地と目的地が同一地点である前提の下に、出発地の位置姿勢と目的地の推定位置姿勢の誤差を求め、微小移動距離で重み付けした値を各時刻での推定位置姿勢から減算することで、移動経路である作業領域の境界線を近似する点集合の位置姿勢の推定値を計算する。

移動中に検知したＲＦＩＤタグの位置姿勢の推定値は、前述の点集合で最も計測時刻が近い点の位置姿勢の推定値とする。以上の処理を作業領域の周回ごとに算出し、座標値の時系列情報を時空間的に平均化することで、作業領域の境界線を近似する点集合の位置姿勢と移動中に検知したＲＦＩＤタグの位置姿勢の推定値を算出する。計算後に周回行動を行う毎にこれらの推定値を再計算することで、真値と推定値の誤差を統計的に軽減する。

次に、「同定地点間のグラフ生成」について説明する。
基地と検知したＲＦＩＤタグを同定地点と定義し、これらの地点をノードとし直線経路で移動可能なノード間のリンクをもつ無向グラフを構築する。
尚、この無向グラフにおいて孤立したノードは、必要最小限な境界線の部分経路をリンクとして追加することで孤立状態を回避する。ノード毎にそのノードがリンクする他のノードへ移動するための自律走行ロボット１の行動指令を計算し、そのノードに対応づける。リンクが直線経路の場合は、移動目標ノード方向を目標方向として旋回し直進する。

リンクが境界線の部分経路の場合は、そのノードを境界線追従により通過する際の姿勢角をもとに目標方向を定めて旋回し、境界線の追従を行う。ここで、ノード上の自律走行ロボット１の姿勢は、当該ノード付近での境界線の追従動作により、一定の姿勢角に調整できる。その姿勢角と目標方向との角度差から旋回角度を算出する。又、地磁気センサを併用する場合は、計測した絶対方位をもとに旋回角度を算出する。

次に、「自律移動による作業領域内部の情報収集」について説明する。
各同定地点から放射状に自律的な直線移動を実行することで、作業領域内部の情報を収集する。同定地点から適切な角度幅で作業領域内部の方向に直線移動し、領域境界または障害物を検知した際に後退及び１８０度旋回を実行して、出発地に戻る。直線移動中は移動量計測を行い、出発地のノードから領域境界又は障害物を検知するまでの距離、方向、検知の種類（境界または障害物）の情報を収集する。

この直線探索において出発地からの直線移動の方向は、前述の作業領域の外周地図において外周の内側が作業領域であると仮定して適切に設定する。障害物の検知手段は接触検知に限らず、超音波や赤外線による検知手段等でも良い。出発地のノードでの探索開始時の自律走行ロボット１の姿勢は前述の手続きにより正常化できる。出発地のノードへの帰還が失敗した場合は、適当な方向への直線移動と境界線追従により出発地のノードへ帰還することができる。又、探索の基点となる地点はノードに限らず、ノードから移動量計測の誤差が許容される任意の作業領域内または領域境界上の点であっても良い。

次に、「作業領域の内部地図とグラフの補正」について説明する。
作業領域内部で収集したデータを前の手続で生成した作業領域の外周地図と比較することで、浮島と障害物を含む作業領域内部と外周を統合した地図を生成する。ここで浮島とは、作業領域の外周より内側にあり、且つ、境界線により囲まれて侵入ができない領域とする。図６に示す例では、内側の誘導経路２３で囲まれた領域が浮島である。例えば、電線を用いて境界線を定義する場合、境界線を局所的にループさせ外周とループの間の往路と復路を重ねて磁界を打ち消すことで、孤立した閉領域を作業領域の外周内に作ることができる。

又、ここで障害物とは、境界線とは関係なく物理的に走行できない領域とする。前の手続で生成した外周地図と各ノードでの放射状の直線探索の結果を重ねあわせ、外周地図で予想される走行距離に対して探索時の走行距離が短い場合に、検知種類が境界線の場合は検知点を浮島の外周と認識し、検知種類が障害物の場合は検知点を障害物の外周として認識し、その検知点の位置を地図に追加していく。各ノードでの直線探索で得られた検知点の点集合を地図に追加した後に、近傍位置にある検知点をグループ化してそれらが構成する内部領域を距離に基づいて接続しラベリングすることで、作業領域内の侵入不可領域を地図に記述することができる。

さらに、修正した地図で前述のグラフのリンクが侵入不可領域と交差する場合は、そのリンクの直線経路を境界線経路に置き換える。作業領域内に浮島がある場合には、地図の修正後に適当なノードから出発して浮島へ移動し、浮島外周の境界線を追従して情報収集し、前述の手段により浮島の外周を認識することで地図の浮島に関する局所領域を正確化することができる。

次に、「任意の現在地から別の任意の目標地への経路計画と実行」について説明する。
上記の「作業領域の内部地図とグラフの補正」までの手続で生成した作業領域の地図、作業領域内で検知された基地を含む同定地点の位置情報、又、それらのグラフを用いて、自律走行ロボット１を作業領域の地図上で特定される任意地点に移動させるための経路計画を行う。

まず、現在の自律走行ロボット１の位置と姿勢の推定値が尤もらしい場合は、現在の位置と最も近い同定地点を算出してその地点に移動し、そうでない場合は、領域境界を検知するまで直線移動を行い、領域境界を検知したら何れかの方向に領域境界を追従し、始めに検知した領域境界上の同定地点で停止する。この地点をＮ１と表記する。次に、「作業領域の内部地図とグラフの補正」までの手続きで取得した同定地点の位置情報を利用して目標地に最も近い同定地点を算出する。この地点をＮ２と表記する。最後に、２地点Ｎ１とＮ２の間が最少経路となるようなグラフのリンク集合を算出する。

このリンク集合をＮ１からＮ２に向けて辿ることで、自律走行ロボット１は任意の現在地から別の任意の目的地へ移動することができる。
尚、同定地点を経由する毎に位置測位の精度が回復するため、経由する同定地点間の移動が失敗しないような経路を設定することで、現在地から十分に遠方な目的地に移動する場合でも、累積誤差による到達失敗を回避できる。
適切な移動経路は、適当な密度でＲＦＩＤタグを配置する、前述の領域境界上の局所探索行動を導入することで実現される。ここで実現される経路は、直線経路のリンクを含む場合があるため、自律走行ロボット１は作業領域を単純に辿るよりも同等かそれよりも早く目的地に到達することができる。

本実施の形態では、誘導経路２３を外周とする作業領域の誘導経路２３上を自律移動ロボット１に走行させて地図作成を行った。上記の地図作成には、誘導経路２３上に敷設した情報記憶媒体２５の地点同定と誘導経路２３の軌道推定が含まれる。実施例では、自律移動ロボット１として２輪駆動型移動ロボット、情報記憶媒体２５としてＲＦＩＤタグ、誘導経路２３として電磁ワイヤを用い、誘導経路２３上には地点同定された基地が敷設されている。基地から移動を開始して誘導経路２３上を移動し基地に帰還するまでを１試行として地図作成を作成し、５試行を実施した。

図７乃至図１０に上記の実施例を図示する。図７乃至図１０では、５試行、すなわち、境界（ｂｏｕｎｄａｒｙ）ｒ１、境界（ｂｏｕｎｄａｒｙ）ｒ２、境界（ｂｏｕｎｄａｒｙ）ｒ３、境界（ｂｏｕｎｄａｒｙ）ｒ４、境界（ｂｏｕｎｄａｒｙ）ｒ５を線種とタグを変えて示している。
図７は補正前の誘導経路と同定地点、図８は補正後の誘導経路と同定地点、図９は基地帰還行動の計測データを取り除いた補正後の誘導経路と同定地点、図１０は基地から同定地点への直線移動経路を図示している。

図７では、補正前の誘導経路と同定地点が５試行において図示されており、試行毎にばらついている様子が示されている。図８では、補正によって試行毎のばらつきが解消されており、補正によって始点と終点も一致している様子が示されている。図９では、これらの補正後の誘導経路及び同定地点と真の誘導経路及び同定地点が比較されており、本実施の形態による地点同定や作成地図が有効である様子が示されている。
尚、帰還時の基地周回行動は、本実施例の設定に特有であり、且つ、本発明の本質に関わらないため、基地帰還行動部分の計測データのみを取り除いた。基地自体も本発明を実施する上では必須でなく、本実施の形態で用いた記憶情報媒体２５に置き換えることが可能である。

図１０では、同定地点と誘導経路の推定軌道を５試行分について平均処理し、同定地点から基地までの直線経路を計算した。本実施の形態では実際に地図作成後に誘導経路を巡回させ、各同定地点を検出した際に誘導経路から離脱して上記直線経路を走行する行動を自律移動ロボット１に実行させたところ、各同定地点より基地に直接帰還できることを実証した。
本発明を用いずに誘導経路のみを用いた行動の場合は、確実に基地に帰還する手段は誘導経路上を移動して帰還する方法に限られており、基地への帰還までに時間を要していたが、本発明により、誘導経路上で同定地点を検出して最短距離で基地に帰還することが可能となり、基地への帰還までの時間が大幅に短縮された。

更に、上記の実施例で作成した地図を用いた作業シミュレーションを行った。図１１に作業シミュレーションの実施例を図示する。本作業シミュレーションでは、誘導経路の内部領域を作業領域と仮定したランダム移動による草刈りを作業内容とする。上記のランダム移動は、作成地図上の誘導経路を検出するとランダムな角度で旋回して直進移動する行動として実装した。本実施例で作成される地図より作業領域の外周が与えられるため、草刈り作業の進行をシミュレーションすることが可能となる。

図１１においてＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、自律走行ロボット１の移動軌跡を時系列順に図示する。図１２は、作業時間に対する作業進行率を図示する。作業進行率は、作成した地図より得られる作業領域の全面積と当該の時刻までに通過した作業領域の面積の比とした。従って、作業進行率は作業開始時に０、作業完了時に１となる。シミュレーションにおいて、ランダムな旋回角度を決定する一様確率分布の分布幅を変化させたところ、高い作業進行率を実現する分布幅を実際に自律走行ロボット１を走行させることなく推定することができた。本実施例では、自律走行ロボット１の移動をランダム移動としたが、作業領域にて同じ場所を重複して作業しないよう誘導経路を計画する場合等にも、本発明で与えられる高精度で修正可能な地図作成や地点を唯一に同定できる性質は有効である。

以上本実施の形態によると次のような効果を奏することができる。
まず、地点同定を行うための目印（情報記憶媒体２５）を作業領域内及び境界上に敷設し、自律走行ロボット１に目印を検知するセンサを搭載することで、自律走行ロボット１が作業領域にて地点同定を行うことができる。
従来技術の作業領域の境界検知では、境界の内外は検知されるが、境界上の場所を特定することは困難であった。本実施の形態では、敷設された目印の固有の識別子を認識することで、その地点を他の地点と確実に分別することができる。
特に、境界上に敷設された目印は、既存の境界追従の技術と組み合わせれば、自己位置が特定されていない状況において、単純な探索行動により確実に発見することができる。例えば、自律走行ロボット１は直進すれば作業領域の有限性より必ず境界に到達するため、境界検知後に境界追従に移行することで、境界上に敷設された目印を発見できる。
さらに、検知された目印に基づいて自己位置や姿勢の推定を行い、その後の行動を自律的に生成することができる。
従来技術のＬＲＦによる地点同定では、類似した建築環境（例えば、廊下等の類似環境の異なる２地点）は分別が困難である。固有の識別子を認識することで、類似した建築環境でも異なる地点を分別することができる。
本実施の形態では、目印にＲＦＩＤタグを利用しており、ＲＦＩＤタグは無電力、且つ、非常に安価（１つの目印について１０円以下）なため、既存の地点同定技術に比べて敷設コストが格段に低い。例えば、基地局による電波計測の場合は、基地局の敷設コストが高く、信号の送受信のための電力供給も必要である。又、位置の測位には複数の基地局が必要となる。
又、本実施の形態では、目印により同定される地点を基準点とした地図生成や自律的な行動生成が可能である。従来技術における移動量計測による地図生成では、基準点を設定しなければ、移動量の累積誤差により正確な地図の生成は困難である。本実施の形態では、基準点となる目印を作業領域内に自由に配置することが可能である。
又、本実施の形態では、移動量の計測をモデル化することで、自己位置の推定誤差について理論的な上限を与えることができ、目印の密度を高めることでその上限を任意の値まで下げることが可能である。
又、基準点に基づく自律的な探索行動により動的に地図生成することで、目印の位置の変更や目印の追加・削減を行うことができる。

又、自律走行ロボット１が自律的に地図を作成するので、人手による地図作成の必要はなく、ＲＦＩＤタグの位置が変化しても自動的に地図を修正できる。
又、地図上でのシミュレーションにより実走行なしで行動パラメータを調整できる。
又、領域内や領域境界上にＲＦＩＤタグを敷設するので、ＲＦＩＤタグの位置で誤差累積なしに地点同定できる。
又、ＩＤ認識で発現する行動指令を実機に埋め込める（実機上での環境認識が簡易化される）。
又、ＲＦＩＤタグを利用する場合には、敷設のコストが低く、敷設位置や数の変更が容易である。固有ＩＤの認識により地点の取り違えがない。他センサとの併用が容易ある（地磁気、ジャイロ、Ｇセンサ、等）。

そして、本実施の形態により、自律移動ロボット１の位置座標の推定や作業領域に関する地図の精度は向上するため、地図を利用した行動計画の精度も同様に高まる。例えば、自律移動ロボット１が領域内を移動して草刈り等の作業を行う場合、短時間で刈り残しの少ない作業を行うために、作業時の経路設定が必要である。
又、本実施の形態により、移動時の自己位置の推定誤差はより小さくなり、経路を計画する際のシミュレーションにおいても、精度の高い外周形状にもとづいて計算できるため、その経路を高い精度で評価することができる。
以上のように、作成した地図を作業に運用することにより作業の効率化を図ることができる。

尚、本実施の形態と従来例とを対比した表を図１３に示す。図１３の記載から明らかなように、本実施の形態の場合には、屋内外を問わず、低コストで高い精度の地図を作製することができる。

尚、本発明は前記一実施の形態に限定されるものではない。
前述したように、この一実施の形態の場合には、全ての情報処理手段を自律走行ロボットに内装するようにしているが、それに限定されるものではなく、別途設けられた情報処理装置に設ける、自律走行ロボットと外部の情報処理装置の両方に分担させて設けるようにしても良い。
又、前記一実施の形態では、情報記憶媒体としてＲＦＩＤタグを使用した場合を例に挙げて説明したが、それに限定されるものではなく、公知の様々な種類の情報記憶媒体の使用が考えられる。
又、前記一実施の形態の場合には、誘導経路として電磁ワイヤを使用した構成を例に挙げて説明したが、それに限定されるものではなく、公知の様々な種類の誘導経路の使用が考えられる。
又、自律走行ロボット自体の種類についてもこれを特に限定するものではなく、各種移動ロボット、各種作業ロボット、等、屋外および屋内で作業する移動ロボット全般に適用できる。
その他、図示した構成はあくまで一例である。

本発明は、例えば、作業領域の巡回監視、物品運搬、人の案内誘導等を行う移動ロボット、作業領域内で清掃や環境保持などの作業を行う作業ロボット、等、屋外および屋内で使用される移動ロボット全般を対象とした、自律走行ロボットシステムに係り、特に、移動領域、作業領域の境界線及び域内地図を容易に作成することができるように工夫したものに関し、例えば、草刈りロボット、清掃ロボット、監視ロボット、等のシステムに好適である。

１ 自律走行ロボット
１３ 地図作成手段
１５ 地点同定手段
２３ 誘導経路
２５ 情報記録媒体

Claims (7)

1. 所定の作業領域の境界線及び又は上記作業領域内に設置された複数個の情報記憶媒体と、
   上記作業領域内を自由に移動して任意の作業を行う自律走行ロボットと、
   上記自律走行ロボットを制御する制御手段を具備し、
   上記制御手段は、上記自律走行ロボットを介して上記情報記憶媒体に記憶されている情報を入力して上記自律走行ロボットの地点同定を行う地点同定手段と、上記自律走行ロボットを上記作業領域内において自律的に移動させ、その際上記自律走行ロボットを介して上記情報記憶媒体に記憶されている情報を入力して上記作業領域の境界線及び作業領域内の地図を作成する地図作成手段と、を備えているものであることを特徴とする自律走行ロボットシステム。
2. 請求項1記載の自律走行ロボットシステムにおいて、
   上記地点同定手段は、上記自律走行ロボットが同定対象の地点に敷設された上記情報記憶媒体に近接した際に情報記憶媒体毎に備えられた固有の識別子を検出して上記地点を同定する手段であることを特徴とする自律走行ロボットシステム。
3. 請求項１又は請求項２記載の自律走行ロボットシステムにおいて、
   上記地図作成手段は、上記自律走行ロボットシステムが、任意の座標系を仮定して上記作業領域の境界や内部を移動し、ロボットが計測可能な微小移動量に基づいて現在の位置座標を推定し、上記情報記録媒体が敷設された地点の識別子と検出時の位置座標を対応づけて記録し、上記位置座標に基づく地点の地図を生成し、移動中に発生した閉経路に基づく制約を用いて上記地点の位置座標を随時修正して地図の精度を高める手段であることを特徴とする自律走行ロボットシステム。
4. 請求項１〜請求項３の何れかに記載の自律走行ロボットシステムにおいて、
   上記作業領域の境界には誘導経路が設けられていることを特徴とする自律走行ロボットシステム。
5. 請求項４記載の自律走行ロボットシステムにおいて、
   上記誘導経路は磁気式誘導経路であることを特徴とする自律走行ロボット。
6. 請求項５記載の自律走行ロボットにおいて、
   上記磁気式誘導経路は電磁ワイヤであることを特徴とする自律走行ロボットシステム。
7. 請求項１〜請求項６の何れかに記載の自律走行ロボットにおいて、
   上記情報記憶媒体はＲＦＩＤタグであることを特徴とする自律走行ロボットシステム。

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