JP2018005470A - Autonomous mobile device, autonomous mobile method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自律移動装置、自律移動方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an autonomous mobile device, an autonomous mobile method, and a program.
用途に応じて自律的に移動する自律移動装置が普及してきている。例えば、屋内の掃除のために自律的に移動する自律移動装置が知られている。このような自律移動装置は、実空間の地図として占有格子地図を作成することが多い。占有格子地図とは、格子点の値が物体(障害物)の存在を表す地図である。 Autonomous mobile devices that move autonomously according to their use have become widespread. For example, an autonomous mobile device that moves autonomously for indoor cleaning is known. Such an autonomous mobile device often creates an occupied grid map as a map in real space. The occupied grid map is a map in which values of grid points indicate the presence of an object (obstacle).
占有格子地図を作成する際には、深度(測域)センサや測距センサ等を使って周囲に存在する物体までの距離を検出する。これらのセンサが検出する距離には通常誤差が含まれているため、誤差の影響を軽減させるために、地図にヒステリシスを持たせることが多い。例えば、特許文献1には、地図の各格子点の値を物体の存在確率とし、存在確率が閾値以上か否かによって物体の存否を表すことによって、地図にヒステリシスを持たせる技術が開示されている。 When creating an occupancy grid map, a distance to a surrounding object is detected using a depth (ranging) sensor, a ranging sensor, or the like. Since the distances detected by these sensors usually include an error, the map is often provided with hysteresis in order to reduce the influence of the error. For example, Patent Document 1 discloses a technique for giving hysteresis to a map by using the value of each grid point on the map as the existence probability of the object and expressing the existence of the object based on whether the existence probability is equal to or higher than a threshold value. Yes.
しかし、特許文献1に開示されている技術により地図にヒステリシスを持たせると、物体(障害物)が無くなってもすぐには地図に反映されなくなる。そのため、人等の可動物体が障害物として地図に記録されると、その可動物体が記録された場所から移動しても、しばらくの間は地図に残ってしまう。この場合、この地図を利用して移動する自律移動装置は、障害物を避けるように移動するので、例えば人に追従する場合、人を回避する経路を選択してしまうという問題がある。 However, if the map is given hysteresis by the technique disclosed in Patent Document 1, even if the object (obstacle) disappears, it is not immediately reflected in the map. Therefore, when a movable object such as a person is recorded on the map as an obstacle, even if the movable object moves from the recorded location, it remains on the map for a while. In this case, since the autonomous mobile device that moves using this map moves so as to avoid obstacles, for example, when following a person, there is a problem that a route that avoids the person is selected.
本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、人等の可動物体を他の障害物と区別することにより、可動物体が移動したことをすぐに地図に反映することができる自律移動装置、自律移動方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problem, and by distinguishing a movable object such as a person from other obstacles, it is possible to immediately reflect the movement of the movable object on a map. It is an object to provide a mobile device, an autonomous mobile method, and a program.
上記目的を達成するため、本発明の自律移動装置は、
地図を作成し、前記地図に基づいて移動する自律移動装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、
可動物体及びそれ以外の静止物体の存否を繰り返し確認し、
前記地図の所定の領域毎に、前記可動物体の存在確率及び前記静止物体の存在確率を記録するとともに、前記可動物体の存在確率と前記静止物体の存在確率とを異ならせることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the autonomous mobile device of the present invention provides:
An autonomous mobile device that creates a map and moves based on the map,
With a control unit,
The controller is
Repeatedly confirm the existence of movable objects and other stationary objects,
The movable object existence probability and the stationary object existence probability are recorded for each predetermined area of the map, and the movable object existence probability and the stationary object existence probability are made different.
本発明によれば、可動物体を他の障害物と区別することにより、可動物体が移動したことをすぐに地図に反映することができる。 According to the present invention, it is possible to immediately reflect the movement of the movable object on the map by distinguishing the movable object from other obstacles.
以下、本発明の実施形態に係る自律移動装置について、図表を参照して説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。 Hereinafter, an autonomous mobile device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals.
(実施形態1)
本発明の実施形態に係る自律移動装置は、周囲の地図を作成しながら、用途に応じて自律的に移動する装置である。この用途とは、例えば、警備監視用、屋内掃除用、ペット用、玩具用等である。
(Embodiment 1)
The autonomous mobile device according to the embodiment of the present invention is a device that autonomously moves according to the application while creating a surrounding map. Examples of this use include security monitoring, indoor cleaning, pets, and toys.
図1に示すように、本発明の実施形態1に係る自律移動装置100は、制御部10、記憶部20、センサ部30、撮像部41、駆動部42、通信部43、を備える。
As shown in FIG. 1, the autonomous
制御部10は、CPU(Central Processing Unit)等で構成され、記憶部20に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する各部(位置姿勢推定部11、地図作成部12、可動物体領域地図変更部13、経路計画部14、移動制御部15、深度データ取得部16、可動物体存在方向取得部17)の機能を実現する。また、制御部10は、タイマー(図示せず)を備え、経過時間をカウントすることができる。
The
記憶部20は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成され、機能的に、画像記憶部21、地図記憶部22、深度データ記憶部23、可動物体存在方向記憶部24を含む。ROMには制御部10のCPUが実行するプログラムや、プログラムを実行する上で予め必要なデータが記憶されている。RAMには、プログラム実行中に作成されたり変更されたりするデータが記憶される。
The
画像記憶部21には、撮像部41が撮影した画像が記憶される。ただし、記憶容量を節約するために、撮影した全ての画像を記憶しなくてもよい。自律移動装置100は、画像記憶部21に記憶された複数の画像を用いて、SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)処理により、地図の作成や自機位置の推定を行う。自機位置の推定に用いた画像については、その画像の情報と共に、その画像を撮影した時の自機位置(自機の位置及び向き)の情報も記憶される。
The
地図記憶部22には、SLAM処理や後述するセンサ部30からの情報に基づいて地図作成部12が作成した地図が記憶される。
The
深度データ記憶部23には、角度毎の深度データが記憶される。深度データとは、後述する深度センサ31を用いて、図2に示すように、深度センサ31(自律移動装置100)を中心に水平面内を所定の角度間隔(例えば1°)で、各角度の方向に存在する物体までの距離を計測したデータである。その方向に物体が無ければ、その角度に対する深度データは無しとなる。
The depth
可動物体存在方向記憶部24には、後述する可動物体検出センサ32を用いて可動物体の存在を検出した方向(可動物体存在方向)が記憶される。
The movable object presence
センサ部30は、深度センサ31と可動物体検出センサ32を含む。深度センサ31は、角度を変えながらスキャンして、その角度の方向に存在する物体までの距離を計測可能なセンサである。スキャンする角度の範囲や、角度の分解能は使用する深度センサに応じて様々な値があり得るが、本実施形態においては、スキャンする角度の範囲は−30°〜30°の範囲とし、角度の分解能はΔA(例えば、ΔA=0.1°)とする。
The
可動物体検出センサ32は、人等の可動物体を検出するセンサであり、例えば赤外線カメラ(サーモグラフィー)である。赤外線カメラを用いれば、人だけでなく、ペットや動物も検出可能である。また、後述する撮像部41で取得した画像から人等の可動物体を画像認識することによって、可動物体を検出しても良い。撮像部41で取得した画像から可動物体を画像認識する場合は独立した可動物体検出センサ32は不要であり、撮像部41が可動物体検出センサ32を兼ねることになる。この場合、画像認識によって、人やペットだけでなく、車や電車等の動くおもちゃ、ロボット、他の自律移動装置100等を検出することも可能になる。以下、これら、可動物体検出センサ32で検出することが可能な人、ペット、動くおもちゃ、ロボット、他の自律移動装置100等を総称して可動物体と呼ぶ。また、センサ部30は、これら以外のセンサ、例えば、他の物体に衝突したことを検知するバンパーセンサー(図示せず)、自機の動きを検出する角速度センサや加速度センサ(いずれも図示せず)等を備えても良い。
The movable
撮像部41は、単眼の撮像装置(カメラ)を備える。撮像部41は、例えば、30fpsで画像(フレーム)を取得する。自律移動装置100は、撮像部41が逐次取得した画像に基づいて、SLAM処理により、自機位置と周囲環境とをリアルタイムに認識しながら、自律移動を行う。
The
駆動部42は、独立2輪駆動型であって、車輪とモータとを備える移動手段である。自律移動装置100は、2つの車輪の同一方向駆動により前後の平行移動(並進移動)を、2つの車輪の逆方向駆動によりその場での回転(向き変更)を、2つの車輪のそれぞれ速度を変えた駆動により旋回移動(並進+回転(向き変更)移動)を、行うことができる。また、各々の車輪にはロータリエンコーダが備えられており、ロータリエンコーダで車輪の回転数を計測し、車輪の直径や車輪間の距離等の幾何学的関係を利用することで並進移動量及び回転量を計算できる。
The
例えば、車輪の直径をD、回転数をR(ロータリエンコーダにより測定)とすると、その車輪の接地部分での並進移動量はπ・D・Rとなる。また、車輪の直径をD、車輪間の距離をI、右車輪の回転数をRR、左車輪の回転数をRLとすると、向き変更の回転量は(右回転を正とすると)360°×D×(RL−RR)/(2×I)となる。この並進移動量や回転量を逐次足し合わせていくことで、駆動部42は、いわゆるオドメトリとして機能し、自機位置(移動開始時の位置及び向きを基準とした位置及び向き)を計測することができる。なお、本明細書では、自機の「向き」のことを自機の「姿勢」ともいう。
For example, if the wheel diameter is D and the rotation speed is R (measured by a rotary encoder), the translational movement amount at the ground contact portion of the wheel is π · D · R. Further, if the wheel diameter is D, the distance between the wheels is I, the rotation speed of the right wheel is R R , and the rotation speed of the left wheel is RL , the rotation amount of the direction change is 360 (when the right rotation is positive). ° × D × (R L −R R ) / (2 × I). By sequentially adding the translational movement amount and the rotation amount, the
なお、車輪の代わりにクローラを備えるようにしても良いし、複数(例えば二本)の足を備えて足で歩行することによって移動を行うようにしても良い。これらの場合も、二つのクローラの動きや、足の動きに基づいて、車輪の場合と同様に自機の位置や向き(姿勢)の計測が可能である。 In addition, you may make it provide a crawler instead of a wheel, and you may make it move by providing a plurality (for example, two) leg | foot and walking with a leg | foot. Also in these cases, the position and orientation (posture) of the own device can be measured based on the movements of the two crawlers and the movements of the feet, as in the case of the wheels.
通信部43は、外部装置と通信するためのモジュールであり、外部装置と無線通信する場合にはアンテナを含む無線モジュールである。例えば、通信部43は、Bluetooth(登録商標)に基づく近距離無線通信を行うための無線モジュールである。通信部43を用いることにより、自律移動装置100は、外部とデータの受け渡し等を行うことができる。例えば、自律移動装置100に目的地を指示する際には、この通信部43を介して目的地の情報を伝える。
The
次に、制御部10の機能について説明する。制御部10は、位置姿勢推定部11、地図作成部12、可動物体領域地図変更部13、経路計画部14、移動制御部15、深度データ取得部16、可動物体存在方向取得部17を含み、自律移動装置100の移動制御等を行う。また、制御部10は、マルチスレッド機能に対応しており、複数のスレッド(異なる処理の流れ)を並行して実行することができる。
Next, functions of the
位置姿勢推定部11は、撮像部41が撮影し画像記憶部21に記憶された画像を複数用いて、SLAM処理により自機の位置や姿勢を推定する。また、この位置や姿勢の推定の際には、駆動部42から取得できるオドメトリの情報も用いることができる。
The position /
地図作成部12は、深度センサ31や、可動物体検出センサ32からの情報を用いて障害物(物体)の位置を記録した占有格子地図を作成し、地図記憶部22に記憶する。この占有格子地図は、平面を格子点に分割し、各格子点に「観測回数」、「検出回数」、「物体の有無」を記録したものである。「観測回数」はその格子点を深度センサ31で観測した回数であり、「検出回数」は、その格子点の位置に物体が存在することを深度センサ31で検出した回数である。つまり地図には、「検出関数」÷「観測回数」で求まる、その格子点における物体の存在確率を記録していると考えることができる。また、「物体の有無」は、「物体有り」、「物体無し」、「未観測」の3通りの値を取る。
The
可動物体領域地図変更部13は、地図作成部12が作成した地図の中に存在していた可動物体が移動等でいなくなった場合に、すぐに地図からその可動物体の存在を消去できるように、可動物体の存在している領域に対応する地図データを変更する。
The movable object area
経路計画部14は、地図作成部12が作成した地図に基づき、自機の現在位置から目的地までの経路を計画する。
The
移動制御部15は、地図作成部12が作成した地図と、経路計画部14が計画した経路に基づき、自機の移動方向や移動速度を決定し、駆動部42を制御する。
The
深度データ取得部16は、深度センサ31から所定の方向(角度)毎に、深度データ(物体までの距離)を取得する。その方向に物体が存在しない場合は、深度データは無しとなって、取得されない。
The depth
可動物体存在方向取得部17は、可動物体検出センサ32の検出情報に基づき、検出された可動物体が存在する方向(可動物体存在方向)を取得する。可動物体が検出されなければ、可動物体の存在方向の情報は無しとなる。
The movable object presence
以上、自律移動装置100の機能構成について説明した。次に、自律移動装置100のソフトウェアモジュールの全体構成について、図3を参照して説明する。図3中、位置姿勢推定モジュール51は上記機能構成で説明した位置姿勢推定部11に対応し、地図作成モジュール52は地図作成部12に対応し、経路計画モジュール53は経路計画部14に対応し、移動制御モジュール54は移動制御部15に対応する。
The functional configuration of the autonomous
これらのソフトウェアモジュールは、自律移動装置100の電源が入ると、それぞれ別スレッドとして起動し、並行して実行が開始される。位置姿勢推定モジュール51は、撮像部41から取得する画像情報を用いてSLAM処理を行い、駆動部42から取得するオドメトリ情報も用いて、自機の位置及び姿勢を推定する。地図作成モジュール52は、位置姿勢推定モジュール51が推定した位置及び姿勢と、深度センサ31から取得した深度データと、可動物体検出センサ32から取得した可動物体の存在方向の情報と、に基づき、地図を作成する。
When the autonomous
経路計画モジュール53は、位置姿勢推定モジュール51が推定した位置及び姿勢と、地図作成モジュール52が作成した地図と、に基づき、経路を計画する。移動制御モジュール54は、位置姿勢推定モジュール51が推定した位置及び姿勢と、地図作成モジュール52が作成した地図と、経路計画モジュール53が計画した経路と、に基づき、駆動部42を制御する移動制御情報(主に速度情報)を生成する。そして、駆動部42は、移動制御モジュール54が生成した移動制御情報に基づいて駆動され、目的地への移動が行われる。
The
では、可動物体の移動をすぐに反映できる地図を作成するための地図作成モジュール52の処理内容について、図4を参照して説明する。
Now, the processing contents of the
まず、地図作成部12は、地図記憶部22に記憶されている地図を初期化する(ステップS101)。地図の初期化は、占有格子地図の全ての格子点における「観測回数」及び「検出回数」を0にし、「物体の有無」を「未観測」にすることにより行われる。次に制御部10は、自律移動装置100が動作を終了するか否かを判定する(ステップS102)。ユーザが自律移動装置100の電源を落とした場合や、バッテリーの残量が所定量(例えば残り3%等)を下回った場合等に、自律移動装置100は動作を終了する。自律移動装置100が動作を終了するなら(ステップS102;Yes)、処理を終了する。動作を終了しないなら(ステップS102;No)、深度データ取得部16は、深度センサ31の角度を−30°から+30°まで変えながら深度データを取得し、深度データ記憶部23に記憶する(ステップS103)。
First, the
次に制御部10は、位置姿勢推定部11がその時点で推定している自機の位置及び姿勢を取得する(ステップS104)。そして、可動物体存在方向取得部17は、可動物体検出センサ32を用いて可動物体が存在する方向(角度の範囲)を取得し、可動物体存在方向記憶部24に記憶する(ステップS105)。次に、各角度での深度データに基づいて地図を作成するために、制御部10は、角度の初期値としてA=−30°を設定する(ステップS106)。そして、制御部10は角度Aにおける深度データが存在するか否かを判定する(ステップS107)。
Next, the
角度Aにおける深度データが存在しなければ(ステップS107;No)、地図作成部12は、地図上で角度Aに対応する全ての格子点の「観測回数」に1を加算する(ステップS108)。この処理について、図5に示す占有格子地図60を参照して、具体例で説明する。図5のL1で示す線が、深度センサ31からの角度Aに対応する線だとすると、ステップS108の処理は、図5のL1が通る灰色で示す全ての格子点の「観測回数」に1を加算する。そして、ステップS112に進む。なお、角度Aに対応する線上の格子点は、ステップS104で取得した自律移動装置100の位置及び姿勢の値と、深度センサ31を原点とする極座標の値と、から求めることができる。
If there is no depth data at the angle A (step S107; No), the
角度Aにおける深度データが存在するなら(ステップS107;Yes)、地図作成部12は、角度Aにおける深度データ(深度センサ31を原点とする極座標での位置)を、ステップS104で取得した自機の位置及び姿勢の値を用いて、格子点の座標に変換し、物体の存在する格子点を取得する(ステップS109)。そして、地図作成部12は、物体の存在する格子点の「検出回数」に1を加算する(ステップS110)。次に、地図作成部12は、深度センサ31から物体までの全ての格子点の「観測回数」に1を加算する(ステップS111)。
If there is depth data at the angle A (step S107; Yes), the
この処理について再度図5を参照して説明する。図5のL2で示す線が、角度Aにおける深度データが存在する線だとすると、ステップS110の処理は、図5の障害物の左にある濃い灰色で示す格子点の「検出回数」に1を加算する。そして、ステップS111の処理は、図5のL2で示す線が通る灰色及び濃い灰色で示す全ての格子点の「観測回数」に1を加算する。そして、ステップS112に進む。なお、角度Aに対応する深度センサ31から物体までの全ての格子点は、ステップS104で取得した自機の位置及び姿勢の値と、深度センサ31を原点とする極座標の値と、ステップS109で取得した物体の存在する格子点と、から求めることができる。
This process will be described again with reference to FIG. If the line indicated by L2 in FIG. 5 is a line having depth data at the angle A, the process of step S110 adds 1 to the “detection count” of the grid point indicated by the dark gray on the left of the obstacle in FIG. To do. Then, in the process of step S111, 1 is added to the “number of observations” of all grid points indicated by gray and dark gray through which the line indicated by L2 in FIG. 5 passes. Then, the process proceeds to step S112. Note that all the lattice points from the
そして、制御部10は、Aの値にΔA(深度センサの分解能。例えば0.1°)を加算し(ステップS112)、Aが30°以下であるかを判定する(ステップS113)。Aが30°以下であるなら(ステップS113;Yes)、ステップS107に戻る。
Then, the
Aが30°を超えているなら(ステップS113;No)、全ての格子点について「物体の有無」を設定するために、地図作成部12は、「物体の有無」を設定する格子点の位置を初期化する(ステップS114)。ここでは、格子点を(X,Y)で表すことにし、初期値としてXもYも0に設定する。次に、地図作成部12は、格子点(X,Y)の「観測回数」が0より大きいか否かを判定する(ステップS115)。
If A exceeds 30 ° (step S113; No), in order to set “presence / absence of object” for all lattice points, the
格子点(X,Y)の「観測回数」が0なら(ステップS115;No)、地図作成部12は、その格子点の「物体の有無」を「未観測」に設定し(ステップS116)、ステップS122に進む。なお、ステップS101での地図の初期化処理によって、全ての格子点の「物体の有無」は「未観測」に設定済なので、ステップS116の処理無しでステップS122に進んでも良い。
If the “number of observations” of the grid point (X, Y) is 0 (step S115; No), the
格子点(X,Y)の「観測回数」が0より大きいなら(ステップS115;Yes)、地図作成部12は、その格子点の「検出回数」÷「観測回数」が閾値以上であるか否かを判定する(ステップS117)。ここで、閾値は、地図にヒステリシスを持たせるためのもので、通常は0.5〜0.8位の値(例えば0.6)を設定する。
If the “observation count” of the grid point (X, Y) is greater than 0 (step S115; Yes), the
「検出回数」÷「観測回数」が閾値未満なら(ステップS117;No)、地図作成部12は、その格子点の「物体の有無」を「物体無し」に設定し(ステップS118)、ステップS122に進む。
If “the number of detections” ÷ “the number of observations” is less than the threshold value (step S117; No), the
「検出回数」÷「観測回数」が閾値以上なら(ステップS117;Yes)、地図作成部12は、その格子点の「物体の有無」を「物体有り」に設定する(ステップS119)。そして、可動物体領域地図変更部13は、格子点(X,Y)が可動物体の存在する領域か否かを判定する(ステップS120)。この判定は、自律移動装置100の位置及び姿勢を基準(極座標の原点)として、格子点(X,Y)を極座標(動径r,角度θ)に変換したときの角度θが、ステップS105で取得した可動物体の存在する角度の範囲に入っているか否かで判定することができる。
If “the number of detections” ÷ “the number of observations” is equal to or greater than the threshold (step S117; Yes), the
格子点(X,Y)が可動物体の存在する領域でなければ(ステップS120;No)、ステップS122に進む。一方、格子点(X,Y)が可動物体の存在する領域なら(ステップS120;Yes)、可動物体領域地図変更部13は、格子点(X,Y)の「検出回数」を、その点の「観測回数」×閾値に設定する(ステップS121)。もし、「観測回数」×閾値が整数にならず、「検出回数」として整数値しか設定できない場合は、「観測回数」×閾値の小数部分を切り上げた値を、その点の「検出回数」に設定する。
If the lattice point (X, Y) is not an area where a movable object exists (step S120; No), the process proceeds to step S122. On the other hand, if the grid point (X, Y) is an area where a movable object exists (step S120; Yes), the movable object area
そして、地図作成部12は、「物体の有無」の設定対象の格子点を次に進める(ステップS122)。この処理は、例えば、Xに1を加算し、Xが規定範囲を超えたらXを0に戻してYに1を加算する。そして、地図作成部12は、全ての格子点(X,Y)の「物体の有無」を設定したか否かを判定する(ステップS123)。これは、先に説明したようにステップS122でXやYに1を加算している場合なら、Yの値が規定範囲を超えたか否かを判定すればよい。
Then, the
まだ全ての格子点の「物体の有無」を設定していないなら(ステップS123;No)、ステップS115に戻り、全ての格子点の「物体の有無」を設定しているなら(ステップS123;Yes)、ステップS102に戻る。 If “presence / absence of object” for all grid points has not been set yet (step S123; No), the process returns to step S115, and if “presence / absence of object” for all grid points has been set (step S123; Yes). ), The process returns to step S102.
以上の処理により、深度センサ31で観測した全ての格子点の「物体の有無」に、実際に観測された物体の有無が設定される。また、可動物体検出センサ32で観測した可動物体の存在する格子点の「検出回数」は、ステップS117の判定においてぎりぎり閾値を上回るように設定されるので、可動物体が移動していなくなると、ステップS117での判定ですぐに閾値を下回るようになり、ステップS118において、その格子点は「物体無し」に設定されるようになる。したがって、可動物体が移動したことをすぐに地図に反映することができる。
With the above processing, the presence / absence of an actually observed object is set in the “presence / absence of object” of all lattice points observed by the
次に、地図作成モジュール52で作成された地図を用いて目的地までの経路を計画する経路計画モジュール53の処理内容について、図6を参照して説明する。
Next, processing contents of the
まず、制御部10は、自律移動装置100が動作を終了するか否かを判定する(ステップS201)。動作を終了するなら(ステップS201;Yes)、処理を終了する。動作を終了しないなら(ステップS201;No)、経路計画部14は、目的地が設定されたか否かを判定する(ステップS202)。目的地は、自律移動装置100のユーザが通信部43を介して設定することもあるし、自律移動装置100が必要に応じて(例えば、バッテリー残量が所定量(例えば10%)を下回った場合に、充電ステーションを目的地に設定する等)自律的に設定することもある。
First, the
目的地が設定されているなら(ステップS202;Yes)、地図を取得するためにステップS204へ進む。目的地が設定されていないなら(ステップS202;No)、経路計画部14は、移動制御モジュール54からエラーが通知されたか否かを判定する(ステップS203)。エラーが通知されていないなら(ステップS203;No)、ステップS201に戻る。エラーが通知されたなら(ステップS203;Yes)、再度地図を取得するためにステップS204に進む。
If the destination has been set (step S202; Yes), the process proceeds to step S204 to obtain a map. If the destination is not set (step S202; No), the
そして、経路計画部14は、地図作成モジュール52が作成した、その時点で最新の地図を取得する(ステップS204)。次に、経路計画部14は、位置姿勢推定モジュール51が推定した自機の現在の位置及び姿勢を取得する(ステップS205)。そして、経路計画部14は、取得した地図並びに位置及び姿勢と設定された目的地とに基づき、現在位置から目的地までの経路を計画する(ステップS206)。
Then, the
そして、経路計画部14は、経路が計画できたか否か(経路が存在するか否か)を判定する(ステップS207)。経路が存在しないなら(ステップS207;No)、ユーザにその旨を通知する等のエラー処理を行い(ステップS208)、ステップS201に戻る。経路が存在するなら(ステップS207;Yes)、経路計画部14は、計画した経路を移動制御モジュール54に通知し(ステップS209)、ステップS201に戻る。
Then, the
以上の経路計画モジュール53の処理により、目的地までの経路が得られる。次に、この経路を用いて目的地まで移動制御を行う移動制御モジュール54の処理内容について、図7を参照して説明する。
The route to the destination is obtained by the processing of the
まず、制御部10は、自律移動装置100が動作を終了するか否かを判定する(ステップS301)。動作を終了するなら(ステップS301;Yes)、処理を終了する。動作を終了しないなら(ステップS301;No)、移動制御部15は、経路計画モジュール53により経路が設定されたか否か(経路計画モジュール53が計画した経路が通知されたか否か)を判定する(ステップS302)。経路が通知されていないなら(ステップS302;No)、経路がまだ設定されていないということなので、ステップS301に戻る。
First, the
経路が通知されたなら(ステップS302;Yes)、経路が設定されたということなので、移動制御部15は、経路計画モジュール53が計画したその経路を取得する(ステップS303)。次に、移動制御部15は、位置姿勢推定モジュール51が推定した自機の現在の位置及び姿勢を取得する(ステップS304)。そして、移動制御部15は、自機が目的地に到着したか否かを判定する(ステップS305)。なお、経路の情報には、目的地の情報も含まれるため、移動制御部15は、現在の位置が経路に含まれる目的地と一致するか否かを判定することにより、目的地に到着したか否かを判定することができる。
If the route is notified (step S302; Yes), it means that the route has been set, and the
目的地に到着したなら(ステップS305;Yes)、ステップS301に戻る。目的地に到着していないなら(ステップS305;No)、移動制御部15は、地図作成モジュール52が作成した、その時点で最新の地図を取得する(ステップS306)。そして、移動制御部15は、取得した地図及び経路に基づき、経路に沿って移動可能か否かを判定する(ステップS307)。
If the destination has been reached (step S305; Yes), the process returns to step S301. If the destination has not been reached (step S305; No), the
経路に沿って移動が可能でないなら(ステップS307:No)、経路計画モジュール53にエラーを通知し(ステップS308)、ステップS301に戻る。経路に沿って移動可能なら(ステップS307;Yes)、経路に沿って移動するように駆動部42を制御し(ステップS309)、ステップS304に戻る。
If movement along the route is not possible (step S307: No), an error is notified to the route planning module 53 (step S308), and the process returns to step S301. If it can move along the route (step S307; Yes), the
以上の移動制御モジュール54の処理により、自律移動装置100は、目的地まで移動することができる。そして、地図作成モジュール52が作成する地図は、可動物体が移動したことがすぐに反映される地図になっているため、過去に人等の可動物体が存在しても、現在その可動物体が存在しない場所であれば、経路計画モジュール53は、そのような場所を回避しない経路を計画することができ、自律移動装置100が本来必要のない回避動作をすることを防ぐことができる。
Through the processing of the
(実施形態1の変形例1)
実施形態1の地図作成モジュール52の処理において、図4のステップS121では、「観測回数」×閾値を「検出回数」に設定することにより、「検出回数」÷「観測回数」が閾値と一致するようにしているが、「検出回数」÷「観測回数」が閾値よりも若干大きくなるように「検出回数」を設定しても良い。このようにすると、可動物体の存在に対しても小さなヒステリシスを生じさせることができる。つまり、その後、可動物体の存在した場所での深度センサ31による物体の検出が1〜2回行われなかったとしても、「検出回数」÷「観測回数」を閾値以上に保つことができる。深度センサ31は物体が存在しているにもかかわらず、その物体の存在を検出できないことがまれにあるが、このような処理によって、小さなヒステリシスを生じさせれば、深度センサ31での検出漏れがあった場合でも、可動物体の存在を見失わずに地図を作成することができる。
(Modification 1 of Embodiment 1)
In the processing of the
(実施形態1の変形例2)
実施形態1では、可動物体の存在する場所に対応する格子点の「検出回数」を、ステップS117の判定においてぎりぎり閾値を上回るように変更する。しかし、各格子点では、「検出回数」÷「観測回数」に基づいて、その格子点での物体の正しい存在確率が得られている。したがって、「検出回数」を変更せずに、正しい存在確率をそのまま保ちたい場合もあると考えられる。このような場合には、地図の情報として、「観測回数」、「検出回数」、「物体の有無」に加えて「閾値」も含めるようにし、可動物体が検出された格子点の「閾値」を通常の閾値(例えば0.6)よりも大きな値(例えば0.9)の「可動物体用閾値」に設定するようにしても良い。この場合、地図の初期化の際には各格子点の「閾値」には通常の閾値を設定しておく。
(
In the first embodiment, the “number of detections” of the lattice point corresponding to the place where the movable object exists is changed so as to exceed the threshold value in the determination in step S117. However, at each grid point, the correct existence probability of the object at that grid point is obtained based on “number of detections” ÷ “number of observations”. Therefore, it is considered that there is a case where it is desired to keep the correct existence probability as it is without changing the “number of detections”. In such a case, the map information includes “threshold” in addition to “observation count”, “detection count”, “presence / absence of object”, and “threshold value” of the grid point where the movable object is detected. May be set to a “threshold for movable object” having a larger value (eg, 0.9) than a normal threshold value (eg, 0.6). In this case, when the map is initialized, a normal threshold is set as the “threshold” for each grid point.
このようにすることにより、「観測回数」や「検出回数」を変更しなくても、実施形態1と同じく、可動物体が移動していなくなると、ステップS117での判定で「検出回数」÷「観測回数」はすぐに「閾値」(可動物体用閾値)を下回るようになる。したがって、可動物体が移動したことをすぐに地図に反映することができる。しかも、各格子点では、「検出回数」÷「観測回数」に基づいて、その格子点での物体の正しい存在確率を得ることができる。なお、「閾値」を「可動物体用閾値」に変更した格子点については、その後その格子点の「検出回数」÷「観測回数」が通常の閾値(例えば0.6)を下回ったら、「閾値」の値を可動物体用閾値から通常の閾値の値に戻す。 By doing this, even if the “observation count” and “detection count” are not changed, as in the first embodiment, if the movable object is not moved, the determination in step S117 is “detection count” ÷ “ The “number of observations” immediately falls below the “threshold” (threshold for movable objects). Therefore, it is possible to immediately reflect on the map that the movable object has moved. Moreover, at each grid point, the correct existence probability of the object at that grid point can be obtained based on “number of detections” ÷ “number of observations”. For a grid point whose “threshold value” is changed to “threshold value for movable object”, if the “number of detections” ÷ “number of observations” of the grid point thereafter falls below a normal threshold value (for example, 0.6), “threshold value” Is returned from the movable object threshold value to the normal threshold value.
(実施形態2)
実施形態1に係る自律移動装置100において、地図作成モジュール52が作成する地図は、可動物体が移動したことがすぐに反映される地図ではあるが、可動物体と他の静止物体とは区別されずに記憶されている。したがって、経路計画モジュール53は、地図を取得するタイミングによっては、直後に移動して存在しなくなる可動物体を回避する経路を計画することになる。この場合、自律移動装置100は本来不要な回避のための移動を行うことになる。このようなことを避けるためには、可動物体以外の静止物体だけに基づいて経路を計画することが考えられる。静止物体だけに基づく経路に沿って移動すると、可動物体に衝突する可能性があるが、衝突を防ぐには、自律移動装置は、移動する最中に可動物体を回避する移動制御を行えば良い。このような考え方に基づく実施形態2について説明する。
(Embodiment 2)
In the autonomous
本発明の実施形態2に係る自律移動装置101の機能構成は、図8に示すように、実施形態1に係る自律移動装置100の機能構成に、可動物体無し地図作成部18と可動物体無し地図記憶部25を追加した構成になっている。その他の構成については実施形態1に係る自律移動装置100と同じである。ただし、地図記憶部22が各格子点に記録する「物体の有無」は、「物体有り」、「物体無し」、「未観測」に加え「可動物体有り」の値も取るので、合計4通りの値を取る。
As shown in FIG. 8, the functional configuration of the autonomous
可動物体無し地図作成部18は、深度センサ31や可動物体検出センサ32からの情報を用いて、可動物体の存在を無視して、障害物(物体)の位置を記録した占有格子地図を作成し、可動物体無し地図記憶部25に記憶する。つまり深度センサ31が物体を検出しても、可動物体検出センサ32によりその物体が可動物体であることが検出された場合は、その物体は存在しないものとして占有格子地図を作成する。この占有格子地図も、地図作成部12が作成する占有格子地図と同様に、平面を格子点に分割し、各格子点に「観測回数」、「検出回数」、「物体の有無」を記録したものである。
The movable object-free
可動物体無し地図記憶部25には、可動物体無し地図作成部18が作成した地図が記憶される。
The map created by the movable object-free
実施形態2に係る自律移動装置101のソフトウェアモジュールの全体構成は、図3に示す実施形態1に係る自律移動装置100のソフトウェアモジュールの全体構成と同じなので、説明は省略する。
The overall configuration of the software module of the autonomous
では、実施形態2に係る地図作成モジュール52の処理内容について、図9を参照して説明する。ただし、この処理内容は、図4を参照して説明した実施形態1に係る地図作成モジュール52の処理内容と重複する部分がかなりあるため、適宜省略しながら説明する。
Now, the processing content of the
まず、ステップS401〜ステップS409は、図4のステップS101〜S109と同じ処理なので、説明を省略する。 First, steps S401 to S409 are the same as steps S101 to S109 in FIG.
ステップS410では、可動物体無し地図作成部18は、ステップS409で取得した物体の存在する格子点が可動物体の存在する領域か否かを判定する。この判定は、角度Aが、ステップS405で取得した可動物体の存在する角度の範囲に入っているか否かで判定することができる。
In step S410, the movable object-free
物体の存在する格子点が可動物体の存在する領域なら(ステップS410;Yes)、ステップS413に進む。物体の存在する格子点が可動物体の存在する領域でないなら(ステップS410;No)、地図作成部12は、物体の存在する格子点の「検出回数」に1を加算する(ステップS411)。次に、地図作成部12は、深度センサ31から物体までの全ての格子点の「観測回数」に1を加算する(ステップS412)。
If the lattice point where the object exists is an area where the movable object exists (step S410; Yes), the process proceeds to step S413. If the grid point where the object exists is not the area where the movable object exists (step S410; No), the
ステップS413〜ステップS420は、図4のステップS112〜S119と同じ処理なので、説明を省略する。また、ステップS421は図4のステップS122と同じ処理なので、説明を省略する。 Steps S413 to S420 are the same as steps S112 to S119 in FIG. Step S421 is the same as step S122 in FIG.
ステップS422では、地図作成部12は、全ての格子点(X,Y)の「物体の有無」を設定したか否かを判定する。まだ全ての格子点の「物体の有無」を設定していないなら(ステップS422;No)、ステップS416に戻り、全ての格子点の「物体の有無」を設定しているなら(ステップS422;Yes)、可動物体無し地図作成部18は、それまでに地図作成部12が作成した地図を可動物体無し地図記憶部25に保存する(ステップS423)。
In step S422, the
次に、各角度での深度データに基づいて、可動物体を含めた地図を作成するために、制御部10は、角度の初期値としてA=−30°を設定する(ステップS424)。そして、制御部10は角度Aにおける深度データが存在するか否かを判定する(ステップS425)。角度Aにおける深度データが存在しなければ(ステップS425;No)、ステップS429に進む。
Next, in order to create a map including a movable object based on the depth data at each angle, the
角度Aにおける深度データが存在するなら(ステップS425;Yes)、地図作成部12は、角度Aにおける深度データ(深度センサ31を原点とする極座標での位置)を、ステップS404で取得した自機の位置及び姿勢の値を用いて、格子点の座標に変換し、物体の存在する格子点を取得する(ステップS426)。そして、この物体の存在する格子点が可動物体の存在する領域か否かを判定する(ステップS427)。この判定は、角度Aが、ステップS405で取得した可動物体の存在する角度の範囲に入っているか否かで判定することができる。
If there is depth data at the angle A (step S425; Yes), the
この物体の存在する格子点が可動物体の存在する領域でないなら(ステップS427;No)、ステップS429に進む。この格子点が可動物体の存在する領域なら(ステップS427;Yes)、その格子点の「物体の有無」を「可動物体有り」に設定する(ステップS428)。 If the lattice point where this object exists is not the area where the movable object exists (step S427; No), the process proceeds to step S429. If this lattice point is an area where a movable object exists (step S427; Yes), the “presence / absence of object” of the lattice point is set to “movable object present” (step S428).
ステップS429では、制御部10は、Aの値にΔA(深度センサの分解能。例えば0.1°)を加算する。そして、制御部10は、加算後のAが30°以下であるかを判定する(ステップS430)。Aが30°以下であるなら(ステップS430;Yes)、ステップS425に戻る。Aが30°を超えているなら(ステップS430;No)、地図作成部12は、地図記憶部22に記憶されている占有格子地図を可動物体有り地図として保存し(ステップS431)、ステップS402に戻る。
In step S429, the
以上の処理により、可動物体の存在を無視した可動物体無し地図と、可動物体も含めた全ての障害物(物体)が記録された可動物体有り地図の、2つの地図が作成される。次に、実施形態2に係る経路計画モジュール53の処理内容について、図10を参照して説明する。ただし、この処理内容は、図6を参照して説明した実施形態1に係る経路計画モジュール53の処理内容と重複する部分がかなりあるため、適宜省略しながら説明する。
Through the above processing, two maps are created: a map without moving object that ignores the presence of the moving object, and a map with moving object in which all obstacles (objects) including the moving object are recorded. Next, processing contents of the
まず、ステップS501は、図6のステップS201と同じ処理である。次に、経路計画部14は、目的地が設定されたか否かを判定する(ステップS502)。目的地が設定されているなら(ステップS502;Yes)、経路計画部14は、地図作成モジュール52が作成した、可動物体無し地図を取得し(ステップS505)、ステップS506に進む。
First, step S501 is the same process as step S201 of FIG. Next, the
目的地が設定されていないなら(ステップS502;No)、経路計画部14は、移動制御モジュール54からエラーが通知されたか否かを判定する(ステップS503)。エラーが通知されていないなら(ステップS503;No)、ステップS501に戻る。エラーが通知されたなら(ステップS503;Yes)、経路計画部14は、地図作成モジュール52が作成した、その時点で最新の可動物体有り地図を取得し(ステップS504)、ステップS506に進む。
If the destination is not set (step S502; No), the
ステップS506〜ステップS510は、図6のステップS205〜S209と同じ処理である。 Steps S506 to S510 are the same processes as steps S205 to S209 in FIG.
以上の経路計画モジュール53の処理により、最初は可動物体無し地図により、可動物体の存在を無視した効率的な経路を計画することができる。そして、もし可動物体の存在により経路に沿って移動できない場合には、移動制御モジュール54からエラーが通知されるので、その時点での可動物体有り地図により、可動物体を回避した経路を計画できる。次に、この経路を用いて目的地まで移動制御を行う移動制御モジュール54の処理内容について、図11を参照して説明する。
Through the processing of the
ただし、実施形態2に係る移動制御モジュール54の処理内容は、図7を参照して説明した実施形態1に係る移動制御モジュール54の処理内容と、ステップS606以外は同じであるので、異なる点のみを説明する。実施形態1に係る移動制御モジュール54では、1つの占有格子地図しか使用していなかったので、ステップS306では、その1つの占有格子地図を取得する。実施形態2に係る移動制御モジュール54では、可動物体無し地図と可動物体有り地図の2種類の占有格子地図が存在するが、ステップS606では、可動物体有り地図を取得する。ステップS606以外は、図11に示す実施形態2に係る移動制御モジュール54の処理は、図7に示す実施形態1に係る移動制御モジュール54の処理と同じである。
However, the processing content of the
以上の処理により、移動制御の際は、常に可動物体の存在も考慮して駆動部42を制御し、可動物体にぶつからないように移動することができる。しかも、経路は最初、可動物体無し地図を用いて計画されるので、可動物体の存在を無視した効率的な経路を計画できる。
With the above processing, in the case of movement control, it is possible to control the
(変形例1)
上述した実施形態では、角度Aにおける深度データが存在しない場合は、角度Aに対応する全ての点(図5のL1で示す線が通る灰色の点)の観測回数に1を加算している。しかし、深度センサ31によっては測定可能な距離範囲があり、物体(障害物)がその範囲より近くにあるのか遠くにあるのか区別できない場合には、深度データが存在せず、物体(障害物)の位置を地図に記録する事ができない。このような場合、図4の実施形態1の地図作成モジュール52のステップS108や、図9の実施形態2の地図作成モジュール52のステップS408は省略してよい。ステップS108やステップS408の処理は、地図が大きい場合にはかなり処理時間がかかるので、この処理を省略することにより、地図作成モジュール52の処理の高速化を図ることができる。
(Modification 1)
In the embodiment described above, when there is no depth data at the angle A, 1 is added to the number of observations of all points corresponding to the angle A (gray points through which a line indicated by L1 in FIG. 5 passes). However, depending on the
(変形例2)
また、上述した実施形態は、いずれも、物体(障害物)の存在確率pを「検出回数」÷「観測回数」で計算し、pが閾値以上であるか否かにより、物体の有無を判定している。この場合、存在確率pの計算には割り算を行う必要があるが、割り算は加算や減算に比較して計算時間がより多く必要である。そこで、対数オッズの考え方を用いることにより、割り算を不要とする処理にすることもできる。対数オッズlは、log(p/(1−p))で求められ、存在確率pの値の範囲は0〜1であるが、これに対応する対数オッズlの値の範囲は−∞〜∞となる。このため、存在確率pやその閾値は小数の値として扱う必要があるが、これに対応する対数オッズlやその閾値は整数の値を用いることができ、この観点でも処理をかなり高速化できることになる。また、対数オッズを使うことにより、速度の効果だけでなく存在確率を0や1付近で更新した時に、桁落ちの発生を防ぐという効果もある。
(Modification 2)
In any of the embodiments described above, the existence probability p of an object (obstacle) is calculated by “number of detections” ÷ “number of observations”, and whether or not an object is present is determined based on whether p is equal to or greater than a threshold value. doing. In this case, division needs to be performed to calculate the existence probability p, but division requires more calculation time than addition and subtraction. Therefore, by using the concept of log odds, it is also possible to make the processing unnecessary division. Logarithmic odds l is obtained by log (p / (1-p)), and the range of the value of existence probability p is 0 to 1, but the range of values of logarithmic odds l corresponding to this is −∞ to ∞. It becomes. For this reason, the existence probability p and its threshold value need to be treated as decimal values, but the logarithmic odds l and its threshold value corresponding to this can use integer values, and from this point of view, the processing can be considerably speeded up. Become. In addition, by using log odds, not only the speed effect but also the effect of preventing the occurrence of a digit loss when the existence probability is updated near 0 or 1 is obtained.
対数オッズの考え方を用いる場合の処理について、実施形態1の地図作成モジュール52(図4)の処理における相違点を中心に説明する。なお、高速化に貢献するので、変形例1の説明で述べたステップS108の処理の省略も同時に行うこととする。対数オッズの考え方を用いる場合は、地図記憶部22に記憶する占有格子地図60の各格子点には「観測回数」及び「検出回数」の代わりに「対数オッズ」を記録する。そして、ステップS101では、「対数オッズ」を初期値0に、「物体の有無」を「未観測」に設定する。
Processing in the case of using the logarithmic odds concept will be described focusing on differences in processing of the map creation module 52 (FIG. 4) of the first embodiment. In addition, since it contributes to speeding up, the process of step S108 described in the description of the modification 1 is omitted at the same time. When the logarithmic odds concept is used, “logarithmic odds” are recorded instead of “observation count” and “detection count” at each grid point of the occupied
そして、物体を検出したら、ステップS110では、「検出回数」に1を加算する代わりに、「対数オッズ」に2を加算する。そして、ステップS111では、深度センサ31から物体までの格子点の「観測回数」に1を加算する代わりに、深度センサ31から物体の手前までの格子点の「対数オッズ」から2を減算する。つまり、図5のL2で示す線が通る格子点のうち、灰色の格子点の「対数オッズ」から2を減算し、濃い灰色の格子点の「対数オッズ」に2を加算する。なお、ここで加減算している値の2は例であって、他の値でも良い。また加算する値と減算する値とは異なっていても良い。
When an object is detected, in step S110, 2 is added to "logarithmic odds" instead of adding 1 to "number of detections". In step S111, instead of adding 1 to the “number of observations” of the grid point from the
そして、物体の有無の判定には、物体有り判定用閾値(例えば1)と、物体無し判定用閾値(例えば−1)の二つの閾値を用意する。ステップS115の判定では、「対数オッズ」が物体無し判定用閾値以上、かつ、物体有り判定用閾値未満なら「未観測領域」と判定して、ステップS116に進む。また、ステップS117では、「対数オッズ」が物体無し判定用閾値未満なら、「物体無し領域」と判定して、ステップS118に進む。そして、「対数オッズ」が物体有り判定用閾値以上なら、「物体有り領域」と判定して、ステップS119に進む。そして、ステップS121では、「対数オッズ」に、物体有り判定用閾値を設定する。これ以外の処理は、図4に示す実施形態1の地図作成モジュール52の処理と同じである。このように、対数オッズの考え方を導入することにより、整数の加減算だけで物体の有無を判定できるようになり、地図作成モジュール52の処理を高速化することができる。
For the determination of the presence / absence of an object, two thresholds are prepared: an object presence determination threshold (for example, 1) and an object absence determination threshold (for example, -1). In the determination in step S115, if “log odds” is equal to or greater than the object absence determination threshold and less than the object presence determination threshold, it is determined as an “unobserved region” and the process proceeds to step S116. In step S117, if “logarithmic odds” is less than the object absence determination threshold, it is determined as “object absence region”, and the process proceeds to step S118. If “logarithmic odds” is equal to or larger than the object presence determination threshold, it is determined as “object presence region”, and the process proceeds to step S119. In step S121, an object presence determination threshold is set in “logarithmic odds”. The other processes are the same as those of the
上記の変形例2では、実施形態1に基づいて対数オッズの考え方を導入する方法を説明したが、実施形態2においても、物体有無判定について、上記と同様に処理することにより、対数オッズの考え方を導入することができる。 In the second modification, the method of introducing the logarithmic odds concept based on the first embodiment has been described, but in the second embodiment, the logarithmic odds concept can be obtained by processing the object presence / absence determination in the same manner as described above. Can be introduced.
なお、本発明における「存在確率」は、各格子点における物体の存否を判定するための基準となる値として便宜上「存在確率」と呼んでいるものであり、物体の正確な存在確率である必要はない。したがって、上記全ての実施形態及び全ての変形例において、各格子点に記録している「検出回数」と「観測回数」の組や、「対数オッズ」のことも存在確率と呼ぶ。 The “existence probability” in the present invention is referred to as “existence probability” for convenience as a reference value for determining the presence / absence of an object at each lattice point, and must be an accurate existence probability of an object. There is no. Therefore, in all of the above-described embodiments and all of the modifications, a combination of “number of detections” and “number of observations” recorded at each grid point and “log odds” are also referred to as existence probabilities.
なお、上述した実施形態では、深度センサ31のスキャンする角度の範囲は、−30°〜30°としたが、これに限定されない。全方位360°スキャンできる深度センサ31を使用する場合は、スキャン範囲を−180°〜180°として処理してもよい。
In the above-described embodiment, the range of the angle scanned by the
また、上述した実施形態は、いずれも、撮像部41が撮像した画像を画像記憶部21に記憶し、画像記憶部21に記憶された複数の画像を用いてSLAM処理により、地図の作成や自機位置の推定を行うこととしている。しかし、SLAM処理を行わなくても、駆動部42によるオドメトリの情報と深度センサ31による角度毎の深度データとを用いれば、位置推定や地図作成を行うことができる。したがって、SLAM処理を行わない場合は、自律移動装置100,101は、撮像部41や画像記憶部21を備えなくても良い。
In each of the above-described embodiments, the image captured by the
なお、この発明の自律移動装置100,101の各機能は、通常のPC(Personal Computer)等のコンピュータによっても実施することができる。具体的には、上記実施形態では、自律移動装置100,101が行う自律移動制御処理のプログラムが、記憶部20のROMに予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)及びMO(Magneto−Optical Disc)等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。
Note that the functions of the autonomous
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲が含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。 As mentioned above, although preferable embodiment of this invention was described, this invention is not limited to the specific embodiment which concerns, This invention includes the invention described in the claim, and its equivalent range It is. Hereinafter, the invention described in the scope of claims of the present application will be appended.
(付記1)
地図を作成し、前記地図に基づいて移動する自律移動装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、
可動物体及びそれ以外の静止物体の存否を繰り返し確認し、
前記地図の所定の領域毎に、前記可動物体の存在確率及び前記静止物体の存在確率を記録するとともに、前記可動物体の存在確率と前記静止物体の存在確率とを異ならせることを特徴とする自律移動装置。
(Appendix 1)
An autonomous mobile device that creates a map and moves based on the map,
With a control unit,
The controller is
Repeatedly confirm the existence of movable objects and other stationary objects,
Autonomy characterized by recording the existence probability of the movable object and the existence probability of the stationary object for each predetermined area of the map, and making the existence probability of the movable object different from the existence probability of the stationary object Mobile equipment.
(付記2)
前記可動物体は人、生物、又は可動物であることを特徴とする、
付記1に記載の自律移動装置。
(Appendix 2)
The movable object is a person, a living thing, or a movable object,
The autonomous mobile device according to attachment 1.
(付記3)
地図を作成し、前記地図に基づいて移動する自律移動装置であって、
物体までの距離である深度データを取得する深度センサと、
可動物体を検出する可動物体検出センサと、
制御部とを備え、
前記制御部は、
前記深度センサが取得した深度データに基づいて、所定の領域毎に、前記物体の存在確率を記録する地図を作成し、
前記可動物体検出センサが前記可動物体を検出すると、前記可動物体が検出された前記所定の領域における前記存在確率を変更する、
自律移動装置。
(Appendix 3)
An autonomous mobile device that creates a map and moves based on the map,
A depth sensor that acquires depth data that is the distance to the object;
A movable object detection sensor for detecting a movable object;
A control unit,
The controller is
Based on the depth data acquired by the depth sensor, for each predetermined area, create a map that records the existence probability of the object,
When the movable object detection sensor detects the movable object, the existence probability in the predetermined region where the movable object is detected is changed.
Autonomous mobile device.
(付記4)
前記制御部は、
前記深度センサに、所定の方向毎に物体の存否を確認させ、物体が存在する場合には該物体までの距離である深度データを取得させ、
前記可動物体検出センサに、可動物体を検出させ、該可動物体検出センサが検出した情報に基づき、検出された可動物体が存在する方向を取得し、
前記深度センサに取得させた深度データによって定まる前記所定の領域での、前記物体の該深度データに基づく存在確率を記録する地図を作成し、
前記取得した方向に存在する可動物体に対応する前記所定の領域における前記存在確率を変更する、
付記3に記載の自律移動装置。
(Appendix 4)
The controller is
Let the depth sensor check the presence or absence of an object for each predetermined direction, if there is an object, to obtain depth data that is the distance to the object,
Causing the movable object detection sensor to detect a movable object, and based on information detected by the movable object detection sensor, obtaining a direction in which the detected movable object exists;
Creating a map for recording the existence probability based on the depth data of the object in the predetermined area determined by the depth data acquired by the depth sensor;
Changing the existence probability in the predetermined area corresponding to the movable object existing in the acquired direction;
The autonomous mobile device according to
(付記5)
前記制御部が作成する地図は、前記存在確率が所定の閾値以上であるか否かにより前記物体の前記所定の領域における存否を表し、
前記制御部は、前記取得した方向に存在する可動物体に対応する前記所定の領域における前記存在確率を、前記所定の閾値に変更する、
付記4に記載の自律移動装置。
(Appendix 5)
The map created by the control unit represents whether or not the object is present in the predetermined region depending on whether the existence probability is equal to or higher than a predetermined threshold.
The control unit changes the existence probability in the predetermined region corresponding to the movable object existing in the acquired direction to the predetermined threshold.
The autonomous mobile device according to attachment 4.
(付記6)
前記制御部が作成する地図は、前記存在確率が所定の閾値以上であるか否かにより前記物体の前記所定の領域における存否を表し、
前記制御部は、前記取得した方向に存在する可動物体に対応する前記所定の領域における前記存在確率を、前記所定の閾値よりも所定の値だけ大きな値に変更する、
付記4に記載の自律移動装置。
(Appendix 6)
The map created by the control unit represents whether or not the object is present in the predetermined region depending on whether the existence probability is equal to or higher than a predetermined threshold.
The control unit changes the existence probability in the predetermined area corresponding to the movable object existing in the acquired direction to a value larger than the predetermined threshold by a predetermined value;
The autonomous mobile device according to attachment 4.
(付記7)
前記制御部が作成する地図は、前記存在確率が所定の閾値以上であるか否かにより前記物体の前記所定の領域における存否を表し、
前記制御部は、前記取得した方向に存在する可動物体に対応する前記所定の領域における前記閾値を、所定の可動物体用閾値に変更する、
付記4に記載の自律移動装置。
(Appendix 7)
The map created by the control unit represents whether or not the object is present in the predetermined region depending on whether the existence probability is equal to or higher than a predetermined threshold.
The control unit changes the threshold value in the predetermined region corresponding to the movable object existing in the acquired direction to a predetermined movable object threshold value.
The autonomous mobile device according to attachment 4.
(付記8)
前記制御部は、
前記取得した方向以外の方向において、前記深度センサに取得させた深度データによって定まる前記所定の領域での前記存在確率により、前記可動物体以外の物体の該領域における存否を表す可動物体無し地図を作成し、
前記可動物体無し地図により、前記取得した方向に存在する前記可動物体に対応する前記所定の領域の前記存在確率を変更する、
付記4に記載の自律移動装置。
(Appendix 8)
The controller is
In a direction other than the acquired direction, a movable object-free map that represents the presence or absence of an object other than the movable object in the region is created based on the existence probability in the predetermined region determined by the depth data acquired by the depth sensor. And
The presence probability of the predetermined area corresponding to the movable object existing in the acquired direction is changed by the movable object-free map.
The autonomous mobile device according to attachment 4.
(付記9)
前記制御部は、
前記地図及び前記可動物体無し地図に基づいて目的地までの経路を計画し、
前記経路に基づいて自機の移動を制御し、
目的地が設定された直後は前記可動物体無し地図に基づいて前記目的地までの経路を計画する、
付記8に記載の自律移動装置。
(Appendix 9)
The controller is
Plan a route to the destination based on the map and the moving object-free map,
Control the movement of the aircraft based on the route,
Immediately after the destination is set, the route to the destination is planned based on the movable object-free map.
The autonomous mobile device according to appendix 8.
(付記10)
前記制御部は、前記可動物体無し地図に基づいて計画した経路では自機の移動を制御できない場合は、前記地図に基づいて経路を計画する、
付記9に記載の自律移動装置。
(Appendix 10)
The control unit, when it is not possible to control the movement of its own device in the route planned based on the map without moving objects, plans a route based on the map,
The autonomous mobile device according to attachment 9.
(付記11)
前記制御部は、
前記存在確率を前記物体の存否の確認回数に対する前記深度データの取得回数の割合として地図に記録する、
付記4から10のいずれか1つに記載の自律移動装置。
(Appendix 11)
The controller is
Recording the existence probability on a map as a ratio of the number of times the depth data is acquired to the number of times the object is confirmed
The autonomous mobile device according to any one of appendices 4 to 10.
(付記12)
前記制御部は、
前記存在確率を対数オッズにより地図に記録する、
付記3から10のいずれか1つに記載の自律移動装置。
(Appendix 12)
The controller is
Recording the probability of existence on a map with logarithmic odds;
The autonomous mobile device according to any one of
(付記13)
地図を作成して、前記作成した地図に基づいて移動するための自律移動方法であって、
可動物体を検出すると、可動物体が検出された領域の前記地図を変更する、
自律移動方法。
(Appendix 13)
An autonomous movement method for creating a map and moving based on the created map,
When the movable object is detected, the map of the area where the movable object is detected is changed.
Autonomous movement method.
(付記14)
所定の方向毎に物体の存否を確認し、物体が存在する場合には該物体までの距離である深度データを取得する深度データ取得ステップと、
可動物体を検出し、検出した前記可動物体の存在する方向を取得する可動物体存在方向取得ステップと、
前記深度データ取得ステップで取得した深度データによって定まる所定の領域での、前記物体の該深度データに基づく存在確率により、前記物体の前記所定の領域における存否を表す地図を作成する地図作成ステップと、
前記可動物体存在方向取得ステップで取得した方向に存在する前記可動物体に対応する前記所定の領域の前記地図を変更する可動物体領域地図変更ステップと、
を備える自律移動方法。
(Appendix 14)
A depth data acquisition step of confirming the presence or absence of an object for each predetermined direction and acquiring depth data that is a distance to the object when the object exists;
A movable object presence direction acquisition step of detecting a movable object and acquiring a direction in which the detected movable object exists;
A map creation step of creating a map indicating the presence or absence of the object in the predetermined region based on the existence probability based on the depth data of the object in the predetermined region determined by the depth data acquired in the depth data acquisition step;
A movable object region map changing step of changing the map of the predetermined region corresponding to the movable object existing in the direction acquired in the movable object presence direction acquiring step;
An autonomous movement method comprising:
(付記15)
コンピュータに、
所定の方向毎に物体の存否を確認し、物体が存在する場合には該物体までの距離である深度データを取得する深度データ取得ステップ、
可動物体を検出し、検出した前記可動物体の存在する方向を取得する可動物体存在方向取得ステップ、
前記深度データ取得ステップで取得した深度データによって定まる所定の領域での、前記物体の該深度データに基づく存在確率により、前記物体の前記所定の領域における存否を表す地図を作成する地図作成ステップ、
前記可動物体存在方向取得ステップで取得した方向に存在する前記可動物体に対応する前記所定の領域の前記地図を変更する可動物体領域地図変更ステップ、
を実行させるためのプログラム。
(Appendix 15)
On the computer,
A depth data acquisition step of confirming the presence or absence of an object for each predetermined direction and acquiring depth data that is a distance to the object if the object exists;
A movable object presence direction acquisition step of detecting a movable object and acquiring a direction in which the detected movable object exists;
A map creating step for creating a map representing the presence or absence of the object in the predetermined region based on the existence probability based on the depth data of the object in the predetermined region determined by the depth data acquired in the depth data acquiring step;
A movable object region map change step for changing the map of the predetermined region corresponding to the movable object existing in the direction acquired in the movable object presence direction acquisition step;
A program for running
100,101…自律移動装置、10…制御部、11…位置姿勢推定部、12…地図作成部、13…可動物体領域地図変更部、14…経路計画部、15…移動制御部、16…深度データ取得部、17…可動物体存在方向取得部、18…可動物体無し地図作成部、20…記憶部、21…画像記憶部、22…地図記憶部、23…深度データ記憶部、24…可動物体存在方向記憶部、25…可動物体無し地図記憶部、30…センサ部、31…深度センサ、32…可動物体検出センサ、41…撮像部、42…駆動部、43…通信部、51…位置姿勢推定モジュール、52…地図作成モジュール、53…経路計画モジュール、54…移動制御モジュール、60…占有格子地図
DESCRIPTION OF
Claims (15)
制御部を備え、
前記制御部は、
可動物体及びそれ以外の静止物体の存否を繰り返し確認し、
前記地図の所定の領域毎に、前記可動物体の存在確率及び前記静止物体の存在確率を記録するとともに、前記可動物体の存在確率と前記静止物体の存在確率とを異ならせることを特徴とする自律移動装置。 An autonomous mobile device that creates a map and moves based on the map,
With a control unit,
The controller is
Repeatedly confirm the existence of movable objects and other stationary objects,
Autonomy characterized by recording the existence probability of the movable object and the existence probability of the stationary object for each predetermined area of the map, and making the existence probability of the movable object different from the existence probability of the stationary object Mobile equipment.
請求項1に記載の自律移動装置。 The movable object is a person, a living thing, or a movable object,
The autonomous mobile device according to claim 1.
物体までの距離である深度データを取得する深度センサと、
可動物体を検出する可動物体検出センサと、
制御部とを備え、
前記制御部は、
前記深度センサが取得した深度データに基づいて、所定の領域毎に、前記物体の存在確率を記録する地図を作成し、
前記可動物体検出センサが前記可動物体を検出すると、前記可動物体が検出された前記所定の領域における前記存在確率を変更する、
自律移動装置。 An autonomous mobile device that creates a map and moves based on the map,
A depth sensor that acquires depth data that is the distance to the object;
A movable object detection sensor for detecting a movable object;
A control unit,
The controller is
Based on the depth data acquired by the depth sensor, for each predetermined area, create a map that records the existence probability of the object,
When the movable object detection sensor detects the movable object, the existence probability in the predetermined region where the movable object is detected is changed.
Autonomous mobile device.
前記深度センサに、所定の方向毎に物体の存否を確認させ、物体が存在する場合には該物体までの距離である深度データを取得させ、
前記可動物体検出センサに、可動物体を検出させ、該可動物体検出センサが検出した情報に基づき、検出された可動物体が存在する方向を取得し、
前記深度センサに取得させた深度データによって定まる前記所定の領域での、前記物体の該深度データに基づく存在確率を記録する地図を作成し、
前記取得した方向に存在する可動物体に対応する前記所定の領域における前記存在確率を変更する、
請求項3に記載の自律移動装置。 The controller is
Let the depth sensor check the presence or absence of an object for each predetermined direction, if there is an object, to obtain depth data that is the distance to the object,
Causing the movable object detection sensor to detect a movable object, and based on information detected by the movable object detection sensor, obtaining a direction in which the detected movable object exists;
Creating a map for recording the existence probability based on the depth data of the object in the predetermined area determined by the depth data acquired by the depth sensor;
Changing the existence probability in the predetermined area corresponding to the movable object existing in the acquired direction;
The autonomous mobile device according to claim 3.
前記制御部は、前記取得した方向に存在する可動物体に対応する前記所定の領域における前記存在確率を、前記所定の閾値に変更する、
請求項4に記載の自律移動装置。 The map created by the control unit represents whether or not the object is present in the predetermined region depending on whether the existence probability is equal to or higher than a predetermined threshold.
The control unit changes the existence probability in the predetermined region corresponding to the movable object existing in the acquired direction to the predetermined threshold.
The autonomous mobile device according to claim 4.
前記制御部は、前記取得した方向に存在する可動物体に対応する前記所定の領域における前記存在確率を、前記所定の閾値よりも所定の値だけ大きな値に変更する、
請求項4に記載の自律移動装置。 The map created by the control unit represents whether or not the object is present in the predetermined region depending on whether the existence probability is equal to or higher than a predetermined threshold.
The control unit changes the existence probability in the predetermined area corresponding to the movable object existing in the acquired direction to a value larger than the predetermined threshold by a predetermined value;
The autonomous mobile device according to claim 4.
前記制御部は、前記取得した方向に存在する可動物体に対応する前記所定の領域における前記閾値を、所定の可動物体用閾値に変更する、
請求項4に記載の自律移動装置。 The map created by the control unit represents whether or not the object is present in the predetermined region depending on whether the existence probability is equal to or higher than a predetermined threshold.
The control unit changes the threshold value in the predetermined region corresponding to the movable object existing in the acquired direction to a predetermined movable object threshold value.
The autonomous mobile device according to claim 4.
前記取得した方向以外の方向において、前記深度センサに取得させた深度データによって定まる前記所定の領域での前記存在確率により、前記可動物体以外の物体の該領域における存否を表す可動物体無し地図を作成し、
前記可動物体無し地図により、前記取得した方向に存在する前記可動物体に対応する前記所定の領域の前記存在確率を変更する、
請求項4に記載の自律移動装置。 The controller is
In a direction other than the acquired direction, a movable object-free map that represents the presence or absence of an object other than the movable object in the region is created based on the existence probability in the predetermined region determined by the depth data acquired by the depth sensor. And
The presence probability of the predetermined area corresponding to the movable object existing in the acquired direction is changed by the movable object-free map.
The autonomous mobile device according to claim 4.
前記地図及び前記可動物体無し地図に基づいて目的地までの経路を計画し、
前記経路に基づいて自機の移動を制御し、
目的地が設定された直後は前記可動物体無し地図に基づいて前記目的地までの経路を計画する、
請求項8に記載の自律移動装置。 The controller is
Plan a route to the destination based on the map and the moving object-free map,
Control the movement of the aircraft based on the route,
Immediately after the destination is set, the route to the destination is planned based on the movable object-free map.
The autonomous mobile device according to claim 8.
請求項9に記載の自律移動装置。 The control unit, when it is not possible to control the movement of its own device in the route planned based on the map without moving objects, plans a route based on the map,
The autonomous mobile device according to claim 9.
前記存在確率を前記物体の存否の確認回数に対する前記深度データの取得回数の割合として地図に記録する、
請求項4から10のいずれか1項に記載の自律移動装置。 The controller is
Recording the existence probability on a map as a ratio of the number of times the depth data is acquired to the number of times the object is confirmed
The autonomous mobile device according to any one of claims 4 to 10.
前記存在確率を対数オッズにより地図に記録する、
請求項3から10のいずれか1項に記載の自律移動装置。 The controller is
Recording the probability of existence on a map with logarithmic odds;
The autonomous mobile device according to any one of claims 3 to 10.
可動物体を検出すると、可動物体が検出された領域の前記地図を変更する、
自律移動方法。 An autonomous movement method for creating a map and moving based on the created map,
When the movable object is detected, the map of the area where the movable object is detected is changed.
Autonomous movement method.
可動物体を検出し、検出した前記可動物体の存在する方向を取得する可動物体存在方向取得ステップと、
前記深度データ取得ステップで取得した深度データによって定まる所定の領域での、前記物体の該深度データに基づく存在確率により、前記物体の前記所定の領域における存否を表す地図を作成する地図作成ステップと、
前記可動物体存在方向取得ステップで取得した方向に存在する前記可動物体に対応する前記所定の領域の前記地図を変更する可動物体領域地図変更ステップと、
を備える自律移動方法。 A depth data acquisition step of confirming the presence or absence of an object for each predetermined direction and acquiring depth data that is a distance to the object when the object exists;
A movable object presence direction acquisition step of detecting a movable object and acquiring a direction in which the detected movable object exists;
A map creation step of creating a map indicating the presence or absence of the object in the predetermined region based on the existence probability based on the depth data of the object in the predetermined region determined by the depth data acquired in the depth data acquisition step;
A movable object region map changing step of changing the map of the predetermined region corresponding to the movable object existing in the direction acquired in the movable object presence direction acquiring step;
An autonomous movement method comprising:
所定の方向毎に物体の存否を確認し、物体が存在する場合には該物体までの距離である深度データを取得する深度データ取得ステップ、
可動物体を検出し、検出した前記可動物体の存在する方向を取得する可動物体存在方向取得ステップ、
前記深度データ取得ステップで取得した深度データによって定まる所定の領域での、前記物体の該深度データに基づく存在確率により、前記物体の前記所定の領域における存否を表す地図を作成する地図作成ステップ、
前記可動物体存在方向取得ステップで取得した方向に存在する前記可動物体に対応する前記所定の領域の前記地図を変更する可動物体領域地図変更ステップ、
を実行させるためのプログラム。 On the computer,
A depth data acquisition step of confirming the presence or absence of an object for each predetermined direction and acquiring depth data that is a distance to the object if the object exists;
A movable object presence direction acquisition step of detecting a movable object and acquiring a direction in which the detected movable object exists;
A map creating step for creating a map representing the presence or absence of the object in the predetermined region based on the existence probability based on the depth data of the object in the predetermined region determined by the depth data acquired in the depth data acquiring step;
A movable object region map change step for changing the map of the predetermined region corresponding to the movable object existing in the direction acquired in the movable object presence direction acquisition step;
A program for running
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
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Publication Number | Publication Date |
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