JP2018063679A - 位置推定システム及び方法 - Google Patents
位置推定システム及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018063679A JP2018063679A JP2016203117A JP2016203117A JP2018063679A JP 2018063679 A JP2018063679 A JP 2018063679A JP 2016203117 A JP2016203117 A JP 2016203117A JP 2016203117 A JP2016203117 A JP 2016203117A JP 2018063679 A JP2018063679 A JP 2018063679A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- moving body
- learning
- moving
- unit
- geomagnetism
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 52
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 38
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 22
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims 6
- 230000005358 geomagnetic field Effects 0.000 claims 1
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 abstract description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 9
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
【課題】測位誤差の増大を抑制し、精度良くロボット装置の位置推定を行い得る位置推定システム及び方法を提案する。【解決手段】現在位置における地磁気の磁力密度を計測する地磁気センサ23と、移動体3に着脱自在に装着され当該移動体3の位置を計測する位置計測ユニット16とを有する移動体3が、その移動範囲内を移動しながら、地磁気センサ23の計測結果と位置計測ユニット16の計測結果とに基づいて、移動体3の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を事前に学習する事前学習を実行し、移動体3が、事前学習の終了後、移動範囲内を移動する際に事前学習の学習結果と自己の移動時における地磁気センサ23の計測結果とに基づいて自己の位置を推定し、移動体3が、移動範囲内における地磁気の磁力密度の変動を検出し、移動体3が、地磁気の磁力密度の変動を検出した場合に、その移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を再学習するようにした。【選択図】図7
Description
本発明は位置推定システム及び方法に関し、特に、移動型ロボット装置を備えるロボットシステムに適用して好適なものである。
従来、移動型ロボット装置の現在位置を推定する方法として、レーザレンジファインダを利用した方法がある。かかる位置推定方法では、ロボット装置にレーザレンジファインダを搭載し、そのレーザレンジファインダを用いてロボット装置から壁、机などの水平方向の障害物までの距離を計測し、計測結果と事前学習等により得られた屋内の地図情報との比較によりリアルタイムにロボット装置の位置を推定する。
しかしながら、レーザレンジファインダを利用した位置推定方法によると、ロボット装置の周辺に多数の人間等が存在する場合に障害物までの距離を正確に測定することができず、測位誤差が大きくなる問題があった。またレーザレンジファインダは、数十万円もする高価な部品であるため、ロボット装置自体の製造コストが高くなる問題もあった。
このような問題を解決するための方法として、近年、建屋を構成する鉄骨及び鉄筋や、建屋内に設置される装置、家具、電器製品等の構成要素である鉄部材の残留磁気を利用してロボット装置の位置を推定する位置推定方法が提案されている(特許文献1)。
ところで、かかる特許文献1に開示された従来の位置推定方法によると、屋内の鉄部材の残留磁気強度が変化した場合に測位誤差が大きくなるという問題があった。また、かかる位置推定方法によると、ロボット装置を移動させながらそのロボット装置によって屋内の各地点における残留磁気強度を事前に測定する必要があるが、より精度の高い測位を求める場合には、その際、ロボット装置の正確な位置を逐次メジャー等で測定しなければならないなど、ロボット装置の位置の把握が煩雑となる問題があった。
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、測位誤差の増大を抑制し、精度良く位置推定を行い得る位置推定装置及び方法を提案しようとするものである。
かかる課題を解決するため本発明においては、移動体の位置を推定する位置推定システムにおいて、前記移動体に搭載され、当該移動体の現在位置における地磁気の磁力密度を計測する地磁気センサと、前記移動体に着脱自在に装着され、当該移動体の位置を計測する位置計測ユニットと、前記移動体を移動させるアクチュエータと、前記アクチュエータを駆動制御することにより前記移動体を当該移動体の移動範囲内を移動させながら、前記地磁気センサの計測結果と、前記位置計測ユニットの計測結果とに基づいて、前記移動体の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を事前に学習する事前学習を実行する学習部と、前記移動体が前記移動範囲内を移動する際、前記事前学習の学習結果と、前記移動体の移動時における前記地磁気センサの計測結果とに基づいて、当該移動体の位置を推定する位置推定部と、前記移動体の移動範囲内における地磁気の磁力密度の変動を検出する変動検出部とを有し、前記学習部は、前記変動検出部により前記地磁気の磁力密度の変動が検出された場合に、前記移動体の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を再学習するようにした。
また本発明においては、移動体の位置を推定する位置推定システムにおいて実行される位置推定方法であって、前記移動体は、当該移動体の現在位置における地磁気の磁力密度を計測する地磁気センサと、当該移動体に着脱自在に装着され、当該移動体の位置を計測する位置計測ユニットとを有し、前記移動体が、当該移動体の移動範囲内を移動しながら、前記地磁気センサの計測結果と、前記位置計測ユニットの計測結果とに基づいて、前記移動体の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を事前に学習する事前学習を実行する第1のステップと、前記移動体が、前記事前学習の終了後、前記移動範囲内を移動する際に、前記事前学習の学習結果と、自己の移動時における前記地磁気センサの計測結果とに基づいて、自己の位置を推定する第2のステップと、前記移動体が、移動範囲内における地磁気の磁力密度の変動を検出する第3のステップとを設け、前記移動体が、前記地磁気の磁力密度の変動を検出した場合に、当該移動体の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を再学習するようにした。
本発明の位置推定システム及び方法によれば、ロボット装置の移動範囲内において地磁気の磁力密度が変化した場合においてもロボット装置における測位誤差の増大を抑制することができる。
本発明によれば、測位誤差の増大を抑制し、精度良くロボット装置3の位置推定を行い得る位置推定システム及び方法を実現できる。
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
(1)本実施の形態によるロボットシステムのハードウェア構成
図1において、1は全体として本実施の形態によるロボットシステムを示す。このロボットシステム1では、複数のサイト2(2A,2B,……2n)にそれぞれロボット装置3と、1又は複数の地磁気定点計測装置4と、複数の通信装置5とが配置されている。また各サイト2の通信装置5は、ネットワーク6を介して運用管理サーバ7と接続されると共に、ネットワーク6にはロボット制御サーバ8が接続されている。
図1において、1は全体として本実施の形態によるロボットシステムを示す。このロボットシステム1では、複数のサイト2(2A,2B,……2n)にそれぞれロボット装置3と、1又は複数の地磁気定点計測装置4と、複数の通信装置5とが配置されている。また各サイト2の通信装置5は、ネットワーク6を介して運用管理サーバ7と接続されると共に、ネットワーク6にはロボット制御サーバ8が接続されている。
ロボット装置3は、図2に示すように、人間の外観を模したヒューマノイドタイプの移動型ロボットであり、胴体部ユニット10の上部に首部ユニット11を介して頭部ユニット12が取り付けられている。また胴体部ユニット10の左右両側上端部に、それぞれ腕部ユニット13A,13Bが取り付けられ、胴体部ユニット10の左右両側下端部には、それぞれ脚部ユニット14A,14Bが取り付けられている。
そして、各脚部ユニット14A,14Bの下端部には、それぞれ車輪15A,15Bが取り付けられており、これらの車輪15A,15Bを回転駆動することによりロボット装置3を移動させることができ、その際の各車輪15A,15Bの回転速度や回転方向を異ならせることでロボット装置3の移動方向や向きを変えることができるようになされている。
またロボット装置3の首部ユニット11の正面側には、ロボット装置3とは別個に形成された位置計測ユニット16を着脱自在に装着可能な位置計測ユニット用スロット17(図3)が設けられている。位置計測ユニット16は、レーザレンジファインダを備え、当該レーザレンジファインダにより周囲の障害物までの距離を計測可能なユニットである。
図3に示すように、ロボット装置3の内部には、CPU20、メモリ21、通信部22、地磁気センサ23及びアクチュエータ24が収納されている。CPU20は、ロボット装置3全体の動作制御を司るプロセッサである。またメモリ21は、半導体メモリなどから構成され、各種プログラムや各種情報を記憶保持するために利用される。後述する事前学習プログラム30、エリア推定プログラム31、位置推定プログラム32、移動経路生成プログラム33、機構制御プログラム34、変動検出プログラム35、事前学習地磁気情報データベース36、事前学習RSS情報データベース37、時系列地磁気情報データベース38、目的地情報39及び地図情報40もこのメモリに格納されて保持される。
通信部22は、例えば、無線LAN(Local Area Network)規格に従ってそのロボット装置3が存在するサイト2(図1)内に設置された各通信装置5(図1)との間で無線通信を行う通信デバイスである。また地磁気センサ23は、ロボット装置3が位置する地点における地磁気の3軸(x軸、y軸及びz軸)方向の磁力密度をそれぞれ計測するセンサである。なお、x軸はロボット装置3の正面方向と平行な軸であり、y軸は床面に平行でx軸と直交する軸であり、z軸はx軸及びy軸と直交する軸である。
アクチュエータ24は、首部ユニット11や各腕部ユニット13A,13B、各脚部ユニット14A,14B及び各車輪15A,15Bなどの可動部を駆動するための動力源である。ただし、以下においては、アクチュエータ24は、車輪15A,15Bを回転駆動するための動力源(通常はモータ)であるものとして説明を進める。
地磁気定点計測装置4は、ロボット装置3の移動範囲(以下、室内とする)内に設置され、その設置地点における地磁気の3軸方向の磁力密度をそれぞれ計測する計測装置である。この地磁気定点計測装置4は、図4に示すように、CPU50、メモリ51、通信部52及び地磁気センサ53を備えて構成される。
CPU50は、地磁気定点計測装置4全体の動作制御を司るプロセッサである。またメモリ51は、半導体メモリなどから構成され、各種プログラムや各種情報を記憶保持するために利用される。後述する変動検出プログラム54及び時系列地磁気情報データベース55もこのメモリ51に格納されて保持される。通信部52及び地磁気センサ53は、ロボット装置3の通信部22(図3)及び地磁気センサ23(図3)と同様のものであるため、ここでの説明は省略する。
通信装置5(図1)は、そのサイト2における無線LANのアクセスポイントとして機能し、当該無線LANとネットワーク6(図1)とを接続する中継装置(ルータ装置)から構成される。通信装置5は、ロボット装置3や地磁気定点計測装置4から無線LAN回線を介して送信される通信信号をネットワーク6に応じた通信フォーマットの信号形式に変更してネットワーク6を介して運用管理サーバ7に転送し、運用管理サーバ7からネットワーク6を介して送信されてきた通信信号を無線LAN回線に応じた通信フォーマットの信号形式に変更して無線LANを介してロボット装置3に転送する。本実施の形態の場合、通信装置5は、図5に示すように、ロボット装置3の移動範囲56内に少なくとも3つ設置される。
運用管理サーバ7(図1)は、本ロボットシステム1全体の管理者(以下、これをシステム管理者と呼ぶ)が当該ロボットシステム1を運用管理するために使用する汎用のサーバ装置であり、図6に示すように、CPU60、メモリ61、記憶装置62及び通信部63と、入力装置64及び表示装置65となどを備えて構成される。
CPU60は、運用管理サーバ7全体の動作制御を司るプロセッサである。またメモリ61は、揮発性の半導体メモリなどから構成され、主として各種プログラムやデータを一時的に保持するために利用される。後述する一覧表示及び再学習要否判定プログラム66もこのメモリ61に格納されて保持される。
記憶装置62は、例えばハードディスク装置などの大容量の不揮発性の記憶デバイスから構成され、プログラムやデータを長期間保持するために利用される。後述する変動情報データベース67は、この記憶装置62に格納されて保持される。
通信部63は、例えば、NIC(Network Interface Card)などから構成され、ネットワーク6を介した外部機器との通信時におけるプロトコル制御を行う。また入力装置64は、システム管理者が必要な情報を入力するためのキーボード及びマウスなどから構成される。表示装置65は、GUI(Graphical User Interface)や必要な情報を表示するために利用され、例えば、液晶表示デバイスなどから構成される。
ロボット制御サーバ8(図8)は、システム管理者や、各サイトの管理者(以下、これをサイト管理者と呼ぶ)により登録された、各サイトにおけるロボット装置3の移動範囲の地図情報やロボット装置3が移動する際の目的地などを管理するために利用されるサーバ装置である。ロボット制御サーバ8のハードウェア構成は運用管理サーバ7と同様であるため、ここでの説明は省略する。
(2)本実施の形態によるロボットシステムの論理構成
図7は、本実施の形態によるロボット装置3の論理構成を示す。この図7に示すように、ロボット装置3は、上述の通信部22、地磁気センサ23及びメモリ21に加えて、事前学習部70、エリア推定部71、位置推定部72、移動経路生成部73、機構制御部74及び変動検出部75を備えて構成される。
図7は、本実施の形態によるロボット装置3の論理構成を示す。この図7に示すように、ロボット装置3は、上述の通信部22、地磁気センサ23及びメモリ21に加えて、事前学習部70、エリア推定部71、位置推定部72、移動経路生成部73、機構制御部74及び変動検出部75を備えて構成される。
事前学習部70は、ロボット装置3のCPU20(図3)がメモリ21に格納された事前学習プログラム30(図3)を実行することにより具現化される機能部であり、ロボット装置3の移動範囲の各地点における地磁気の3軸方向の磁力密度及び各通信装置5(図1)からの電波の電波強度をそれぞれ学習する事前学習をロボット装置3に実行させる機能を有する。
実際上、事前学習部70は、サイト管理者又は運用管理サーバ7からの指示により動作モードが上述の事前学習を実行する動作モード(以下、これを事前学習モードと呼ぶ)に設定されると共に、サイト管理者により位置計測ユニット用スロット17に位置計測ユニット16が装填されると、後述する移動経路生成部73を制御することにより、例えば図8に示すように、ロボット装置をその移動範囲(以下、室内とする)56内を隈なく移動(例えばジグザグ状に移動)させながら、そのとき地磁気センサ23により計測された地磁気の3軸方向の磁力密度を一定間隔(例えば、x軸方向及びy軸方向共に数cm間隔)で順次取得する。
この際、事前学習部70は、地磁気の磁力密度を取得した地点(以下、これを磁気強度取得地点と呼ぶ)の座標を位置計測ユニット16の出力と、地図情報40とに基づいて推定する。なお地図情報40は、そのロボット装置3が存在する室内の形状や障害物等の位置を表す地図の情報であり、ロボット制御サーバ8から事前に与えられたものである。
そして事前学習部70は、このようにして得られた各磁気強度取得地点の座標と、その磁気強度取得地点で取得した地磁気の3軸方向の磁力密度とをそれぞれ対応付けて事前学習地磁気情報データベース36に順次格納する。
このとき通信部22は、各通信装置5から送信される電波の電波強度を例えば数ms周期で計測しており、計測結果をRSS(Received Signal Strength)情報76としてメモリ21に順次上書きしながら格納している。かくして、事前学習部70は、各磁気強度取得地点において地磁気の3軸方向の磁力密度を取得した際、これと併せてその時点でのRSS情報76をメモリ21から取得し、これをその磁力密度取得地点の座標と対応付けて事前学習RSS情報データベース37にRSS情報として格納する。
一方、エリア推定部71は、ロボット装置3のCPU20(図3)がメモリ21に格納されたエリア推定プログラム31(図3)を実行することにより具現化される機能部である。
上述した事前学習の終了後、ロボット装置3の動作モードは人手又は自動的に事前学習モードから通常モードに設定変更される。そして動作モードが通常モードに設定されたロボット装置3は、この後、ロボット制御サーバ8から目的地及び移動命令が与えられると、その目的地への移動を開始する。エリア推定部71は、このようにロボット装置3が目的地への移動を開始した後に、ロボット装置3がその移動範囲内のどのエリアに位置しているかを周期的に推定し、推定結果を位置推定部72に通知する機能を有する。
なお、ロボット制御サーバ8から指定される目的地は、システム管理者又はサイト管理者により予めロボット制御サーバ8に登録されたロボット装置3の移動範囲内の一地点であり、その目的地の座標がロボット制御サーバ8からネットワーク6を介してそのロボット装置3に通知されて目的地情報39としてメモリ21に格納される。
実際上、エリア推定部71は、例えば図9に示すように、ロボット装置3の移動範囲56を予めサイト管理者等により設定された複数のエリアAR(図9の例ではエリアAR1〜AR6の6つ)に区分して管理している。そしてエリア推定部71は、周期的に、そのとき通信部22によりメモリ21に格納されたRSS情報76と、事前学習RSS情報データベース37に格納されている各磁力密度取得地点におけるRSS情報とに基づいて、そのときロボット装置3が位置するエリアARを推定する。
具体的に、エリア推定部71は、事前学習RSS情報データベース37上で、そのときメモリ21に格納されているRSS情報76の値とRSS情報の値が最も近い磁力密度取得地点を例えば最尤推定法により検出する。またエリア推定部71は、検出した磁力密度取得地点がロボット装置3の現在位置であると推定し、そのロボット装置3の現在位置(検出した磁力密度取得地点)が移動範囲内のどのエリアARに属するかを判定する。そしてエリア推定部71は、このようにして得られたロボット装置3の現在位置が属するエリアARをエリア情報として位置推定部72に通知する。
位置推定部72は、ロボット装置3のCPU20(図3)がメモリ21に格納された位置推定プログラム32(図3)を実行することにより具現化される機能部であり、ロボット装置3がロボット制御サーバ8から指定された目的地に移動する際、周期的にロボット装置3の位置を推定し、推定結果を移動経路生成部73に通知する機能を有する。
実際上、本ロボット装置3では、地磁気センサ23から所定周期(例えば数ms周期)で出力される地磁気の3軸方向の磁力密度の計測結果がCPU20の制御のもとに時系列地磁気情報データベース38に順次登録される。
そして位置推定部72は、ロボット装置3が上述の目的地に移動する際、時系列地磁気情報データベース38に最後に格納された地磁気の3軸方向の磁力密度(ロボット装置3の現在位置における地磁気の3軸方向の磁力密度に相当)と、事前学習地磁気情報データベース36に蓄積されているロボット装置3の移動範囲内の各磁力密度取得地点における地磁気の3軸方向の磁力密度と、エリア推定部71から通知されるエリア情報とに基づいて、ロボット装置3の現在位置を周期的に推定する。
具体的に、位置推定部72は、事前学習地磁気情報データベース36上で、エリア推定部71からエリア情報として通知されたエリアAR(ロボット装置3が現在位置すると推定されるエリアAR)に属する磁力密度取得地点のうち、ロボット装置3の現在位置での地磁気の3軸方向の磁力密度と地磁気の3軸方向の磁力密度が最も近い磁力密度取得地点を例えば最尤推定法により検出し、検出した磁力密度取得地点がロボット装置3の現在位置であると推定する。
そして位置推定部72は、上述のような方法によりロボット装置3の現在位置を周期的に推定し、推定したロボット装置3の現在位置の座標を現在位置情報として順次移動経路生成部73に通知する。
移動経路生成部73は、ロボット装置3のCPU20(図3)がメモリ21に格納された移動経路生成プログラム33(図3)を実行することにより具現化される機能部である。移動経路生成部73は、上述のように位置推定部72から周期的に与えられる現在位置情報と、メモリ21に格納された地図情報40及び目的地情報39とに基づいて、ロボット装置3の現在位置からロボット制御サーバ8により指定された目的地までのロボット装置3の移動経路を生成する。
具体的に、移動経路生成部73は、位置推定部72から現在位置情報が与えられるごとに、その現在位置情報に基づき認識されるロボット装置3の現在位置の座標と、目的地の座標とを結ぶ直線をそのロボット装置3の移動経路として生成する。ただし移動経路生成部73は、地図情報40に基づいて、ロボット装置3の現在位置の座標と、目的地の座標とを結ぶ直線上に障害物が存在すると判断した場合には、その障害物を避けてロボット装置3の現在位置及び目的地を最短で結ぶ屈曲線又は曲線をロボット装置3の移動経路として生成する。そして移動経路生成部73は、このようにして生成したロボット装置3の移動経路を移動経路情報として機構制御部74に通知する。
機構制御部74は、ロボット装置3のCPU20(図3)がメモリ21に格納された機構制御プログラム34(図3)を実行することにより具現化される機能部である。機構制御部74は、移動経路生成部73から通知される移動経路情報に基づいて、その移動経路情報に基づき認識される移動経路上をロボット装置3が移動するようにアクチュエータ24を駆動制御する。また機構制御部74は、これと併せて、そのときのロボット装置3の動作状態(移動中又は静止中)を動作情報として変動検出部75に通知する。
変動検出部75は、ロボット装置のCPU20(図3)がメモリ21に格納された変動検出プログラム35(図3)を実行することにより具現化される機能部であり、ロボット装置3の静止時に、その静止位置における地磁気の磁力密度の変動の有無を検出する機能を有する。
実際上、変動検出部75は、時系列地磁気情報データベース38に蓄積された時系列の地磁気情報(地磁気の3軸方向の磁力密度)に基づいて、各軸方向について、図10(A)に示すように、それぞれ例えば数秒間の地磁気のその軸方向の磁力密度の計測値の移動平均を算出し、算出した移動平均(図10(A)の特性曲線K1)と、現在のその静止位置における地磁気のその軸方向の磁力密度(最後に時系列地磁気情報データベース38に登録された地磁気のその軸方向の磁力密度の値であり、図10(A)の特性曲線K2)との差分(以下、これを磁力密度誤差と呼ぶ)を順次算出する。
ここで、かかる磁力密度誤差の絶対値が大きい場合、その位置における地磁気のその軸方向の磁力密度が変動していることを意味する。そこで、変動検出部75は、かかる磁力密度誤差を、当該磁力密度誤差について予め設定された閾値(以下、これを磁力密度誤差閾値と呼ぶ)と比較することによりその位置における地磁気の磁力密度の変動の有無を判定する。具体的に、変動検出部75は、磁力密度誤差が磁力密度誤差閾値よりも大きい場合にはその位置における地磁気のその軸方向の磁力密度が変動していると判定し、磁力密度誤差が磁力密度誤差閾値以下の場合にはその位置における地磁気のその軸方向の磁力密度が変動していないと判定する。
ただし、ロボット装置3が移動している間は、かかる磁力密度誤差が大きくなると考えられる。このため変動検出部75は、機構制御部74から与えられる動作情報に基づいて、ロボット装置3が移動している移動期間中は、地磁気の磁力密度の変動の有無を判定しない。
そして変動検出部75は、以上のような変動検出処理の検出結果として、図10(B)に示すように、磁力密度誤差が磁力密度誤差閾値を超えていない期間は論理レベルが「0」、磁力密度誤差が磁力密度誤差閾値を超えた期間は論理レベルが「1」に立ち上がり、ロボット装置が移動している期間は論理レベルが「2」に立ち上がる変動情報77を所定周期(例えば、地磁気センサが地磁気の磁力密度を計測する周期と同じ周期)で生成する。なお、この変動情報77には、その検出処理を行った場所(地磁気の磁力密度の変動の有無を検出したロボット装置の静止位置)の座標が含まれる。また変動検出部75は、このようにして生成した変動情報を、メモリ21を介して通信部22に与え、当該通信部22から通信装置5(図1)及びネットワーク6(図1)を経由して運用管理サーバ7に送信する。
一方、図11は、地磁気定点計測装置4の論理構成を示す。この図11に示すように、地磁気定点計測装置4は、上述した通信部52、地磁気センサ53及びメモリ51等に加えて変動検出部80を備えて構成される。変動検出部80は、地磁気定点計測装置4のCPU50(図4)がメモリ51に格納された変動検出プログラム54(図4)を実行することにより具現化される機能部である。
また地磁気定点計測装置4では、地磁気センサ53から所定周期(例えば、ロボット装置3の地磁気センサ23から地磁気の3軸方向の磁力密度の計測結果が出力される周期と同じ数ms周期)で出力される地磁気の3軸方向の磁力密度の計測結果が、CPU50の制御のもとに、メモリ51に保持された時系列地磁気情報データベース55に順次登録される。
そして変動検出部80は、時系列地磁気情報データベース55に蓄積された地磁気センサ53の時系列の計測結果(地磁気情報)に基づいて、ロボット装置3の変動検出部75(図7)と同様にして、地磁気定点計測装置4の設置位置における地磁気の3軸方向の磁力密度の変動を検出する。
実際上、変動検出部80は、時系列地磁気情報データベース55に蓄積された時系列の地磁気情報(地磁気の3軸方向の磁力密度)に基づいて、各軸について、図12(A)に示すように、それぞれ例えば一定期間の地磁気の磁力密度の計測値の平均値(図12(A)の特性曲線K10)を算出し、算出した平均値と、地磁気定点計測装置4の設置位置における現在の地磁気の3軸方向の磁力密度(最後に時系列地磁気情報データベース55に登録されたその軸方向の地磁気の磁力密度の値であり、図12(A)の特性曲線K11)との差分を磁力密度誤差として順次算出する。
また変動検出部80は、算出した磁力密度誤差を、当該磁力密度誤差について予め設定された閾値(以下、これを磁力密度誤差閾値と呼ぶ)と順次比較することによりその位置における地磁気の磁力密度の変動の有無を判定する。
そして変動検出部80は、かかる変動検出処理の検出結果として、図12(B)に示すように、磁力密度誤差が磁力密度誤差閾値を超えていない期間は論理レベルが「0」、磁力密度誤差が磁力密度誤差閾値を超えた期間は論理レベルが「1」に立ち上がる変動情報を所定周期(例えば、地磁気センサ53が地磁気の磁力密度を計測する周期と同じ周期)で生成する。なお、この変動情報には、その検出を行った場所(地磁気定点計測装置4の設置場所)の座標が含まれる。そして変動検出部80は、このようにして生成した変動情報81をメモリ51を介して通信部52に与え、当該通信部52から通信装置5(図1)及びネットワーク6(図1)を介して運用管理サーバ7(図1)に送信する。
図13は、運用管理サーバ7の論理構成を示す。この図13に示すように、運用管理サーバ7は、図6について上述した記憶装置62、通信部63及び表示装置65等に加えて、一覧表示及び再学習要否判定部90を備えて構成される。
一覧表示及び再学習要否判定部90は、運用管理サーバ7のCPU60(図6)がメモリ61(図6)に格納された一覧表示及び再学習要否判定プログラム66(図6)を実行することにより具現化される機能部である。
本実施の形態の場合、各サイト2から運用管理サーバ7にそれぞれ送信されてきたそのサイト2のロボット装置からの変動情報77(図7)と、そのサイト2の地磁気定点計測装置4からの変動情報81(11)とが、通信部63を介して、記憶装置62に保持された変動情報データベース67に順次登録される。そして一覧表示及び再学習要否判定部90は、システム管理者の所定操作に応じて、変動情報データベース67に蓄積されたサイト2ごとの変動情報77,81に基づいて、これらの変動情報77,81を集約した例えば図14に示すような地磁気変動情報一覧91を表示装置65に表示させる。
この地磁気変動情報一覧91は、各サイト2にそれぞれ対応させて設けられたレコード(行)ごとに、それぞれロボット装置座標欄91A、地磁気定点計測装置座標欄91B及び地磁気定点計測装置発報頻度欄91Cが設けられている。
そしてロボット装置座標欄91Aには、対応するサイト2に配置されたロボット装置3から出力された変動情報77に基づき認識される、当該サイト2において直近の一定期間内にロボット装置3が地磁気の変動を検出した(変動情報77の論理レベルが「1」となった)すべての地点の座標が列記され、これと併せて「変動あり」という文字列が表示される。なお、そのサイト2において、一定期間内にロボット装置3がいずれの場所においても地磁気の変動を検出しなかった場合には、「変動なし」という文字列がロボット装置座標欄91Aに表示される。
また地磁気定点計測装置座標欄91Bには、対応するサイト2に設置された地磁気定点計測装置4から出力された変動情報81に基づき認識される、当該地磁気定点計測装置4が直近の一定期間内に地磁気の変動を検出したか否かの情報が表示される。具体的に、地磁気定点計測装置4が直近の一定期間内に地磁気の変動を検出した場合には、「変動あり」という文字列と、その地磁気定点計測装置4の設置位置の座標とが地磁気定点計測装置座標欄91Bに表示される。また地磁気定点計測装置4が直近の一定期間内に地磁気の変動を検出しなかった場合には、「変動なし」という文字列が地磁気定点計測装置座標欄91Bに表示される。
さらに地磁気定点計測装置発報頻度欄91Cには、その地磁気定点計測装置4が直近の一定期間内に地磁気の変動を検出した回数(以下、これを発報頻度と呼ぶ)が表示される。
そして地磁気変動情報一覧91では、ロボット装置3からの変動情報77に基づき認識される地磁気の磁束密度の変動が検出された地点の数が所定の第1の閾値数以上、又は、地磁気定点計測装置4により地磁気の変動が検出された回数が所定の第2の閾値以上のサイト2に対応するレコード(行)が着色されて強調表示される(例えば、図14の「1」というサイトの行)。
かくして、システム管理者は、地磁気変動情報一覧91において強調表示されたレコード(行)が存在する場合には、そのレコードに対応するサイト2のサイト管理者に対して、位置計測ユニット16(図3)を宅配便や郵便等で送付する。そして、この位置計測ユニット16を受領したそのサイト2のサイト管理者は、ロボット装置3の位置計測ユニット用スロット17(図3)にその位置計測ユニット16を装填するようにする。
また一覧表示及び再学習要否判定部90は、ロボット装置3からの変動情報77に基づき認識される地磁気の磁束密度の変動が検出された地点の数が第1の閾値数以上、又は、地磁気定点計測装置4により地磁気の変動が検出された回数が第2の閾値以上のサイト2が存在する場合には、ネットワーク6(図1)を介してそのサイト2のロボット装置3に時間を指定した再学習の実行指示(以下、これを再学習実行指示と呼ぶ)を与える。
かくして、かかる再学習実行指示を受信したロボット装置3の事前学習部70(図7)は、その後、サイト管理者により位置計測ユニット用スロット17にその位置計測ユニット16が装填されると、再学習実行指示において指定された時間(基本的には計測の障害となる人がいない夜間の時間)に、上述した事前学習と同様にして、そのサイト2のロボット装置3の移動範囲内の各地点における地磁気の3軸方向の磁力密度を再計測(再学習)する。
そして、事前学習部70は、このとき再計測した各地点の地磁気の3軸方向の磁力密度を事前学習地磁気情報データベース36(図7)に上書きする。かくして、この後、ロボット装置3の通常モード時における位置推定部72によるロボット装置3の位置の推定は、このようにして更新された事前学習地磁気情報データベース36に格納された情報に基づいて実行される。
なお、サイト管理者は、地磁気の3軸方向の磁力密度の再学習が完了した後、かかる位置計測ユニット16をシステム管理者に返送する。これにより高価な位置計測ユニット16を各サイト2間で併用することができる。
(3)本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態のロボットシステム1では、各サイト2において、ロボット装置3の移動範囲内における地磁気の変動をロボット装置3や地磁気定点計測装置4により監視し、かかる地磁気の変動を検出した場合に、必要に応じてロボット装置3がその移動範囲内における複数地点の地磁気の磁力密度を再学習する。従って、本ロボットシステム1では、ロボット装置3の移動範囲内において地磁気の磁力密度が変化した場合においてもロボット装置3における測位誤差の増大を抑制することができる。よって、本ロボットシステム1によれば、測位誤差の増大を抑制し、精度良くロボット装置3の位置推定を行うことができる。
以上のように本実施の形態のロボットシステム1では、各サイト2において、ロボット装置3の移動範囲内における地磁気の変動をロボット装置3や地磁気定点計測装置4により監視し、かかる地磁気の変動を検出した場合に、必要に応じてロボット装置3がその移動範囲内における複数地点の地磁気の磁力密度を再学習する。従って、本ロボットシステム1では、ロボット装置3の移動範囲内において地磁気の磁力密度が変化した場合においてもロボット装置3における測位誤差の増大を抑制することができる。よって、本ロボットシステム1によれば、測位誤差の増大を抑制し、精度良くロボット装置3の位置推定を行うことができる。
また本ロボットシステム1では、事前学習時や再学習時にレーザレンジファインダを利用した位置計測を行うため、例えば、事前学習時や再学習時にサイト管理者が数cmごとにロボット装置3の位置をメジャー等を用いて計測する必要がなく、その分、事前学習や再学習を容易化させることができる。
さらに本ロボットシステム1では、位置計測ユニット16をロボット装置3に着脱自在とし、事前学習時や再学習時などの必要なときにのみシステム管理者からサイト管理者に位置計測ユニット16を送付するようしているため、複数のロボット装置3間で位置計測ユニット16を併用することができ、その分、ロボット装置3の製造コストを抑制することもできる。
(4)他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、本発明を移動型のロボット装置に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他、自動運転車両等の種々の移動体に広く適用することができる。
なお上述の実施の形態においては、本発明を移動型のロボット装置に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他、自動運転車両等の種々の移動体に広く適用することができる。
また上述の実施の形態においては、位置計測ユニット16に実装する位置計測デバイスとしてレーザレンジファインダを適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要は、ロボット装置3から壁等の障害物までの距離を計測できるデバイスであれば、レーザレンジファインダ以外の位置計測デバイスを広く適用することができる。
さらに上述の実施の形態においては、ロボット装置3が、サイト2内に設置された各通信装置5からの電波の電波強度に基づいて自己が位置する移動範囲内のエリアを推定するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、図15に示すように、ロボット装置3の移動範囲を撮像する監視カメラ等の撮像装置100を当該移動範囲内の1又は複数個所にそれぞれ設置し、これら撮像装置100からの映像信号を例えばそのサイト2内に設置されたサーバ装置等のコンピュータ装置からなるエリア推定装置101において画像解析することによりロボット装置3の移動範囲内における当該ロボット装置3が位置するエリアを推定し、推定結果をそのエリア推定装置101から直接又は通信装置5を介してロボット装置3に通知するようにしても良い。このようにすることにより、かかるエリアの推定に関するロボット装置3の処理負荷を軽減させることができる。
さらに上述の実施の形態においては、さらに上述の実施の形態においては、移動時におけるロボット装置3により計測した地磁気の3軸方向の磁力密度と、各通信装置5からの電波の電波強度とに基づいてロボット装置3の位置を推定するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ロボット装置3により計測した地磁気の3軸方向の磁力密度と、各通信装置5からの電波の電波強度以外の例えばGPS(Global Positioning System)を利用した位置推定方式とを組み合わせてロボット装置3の位置を推定するようにしても良い。
さらに上述の実施の形態においては、ロボット装置3から出力された変動情報77や、地磁気定点計測装置4から出力された変動情報81に基づいて再学習の要否を判定する再学習要否判定部を運用管理サーバ7に実装(一覧表示及び再学習要否判定部90として実装)するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、かかる再学習要否判定部をロボット装置3に実装するようにしても良い。この場合、かかる再学習要否判定部は、自己のロボット装置3についてのみ、再学習の要否を判定することになる。
さらに上述の実施の形態においては、本発明をロボット制御サーバ8により指定された目的地に向けて移動するロボット装置3に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、外部からの目的地の指定などがなく、自律的に移動範囲内を移動する自律移動型のロボット装置にも本発明を適用することができる。
本発明は、移動型ロボット装置を備える種々の構成のロボットシステムに広く適用することができる。
1……ロボットシステム、2,2A〜2n……サイト、3……ロボット装置、4……地磁気定点計測装置、5……通信装置、7……運用管理サーバ、16……位置計測装置、17……位置計測ユニット、20,50,60……CPU、24……アクチュエータ、36……事前学習地磁気情報データベース、37……事前学習RSS情報データベース、38,55……時系列地磁気情報データベース、39……目的地情報、40……地図情報、70……事前学習部、71……エリア推定部、72……位置推定部、73……移動経路生成部、74……機構制御部、75,80……変動検出部、76……RSS情報、77,81……変動情報、90……一覧表示及び再学習要否判定部、91……地磁気変動情報一覧、AR,AR1〜AR6……エリア。
Claims (10)
- 移動体の位置を推定する位置推定システムにおいて、
前記移動体に搭載され、当該移動体の現在位置における地磁気の磁力密度を計測する地磁気センサと、
前記移動体に着脱自在に装着され、当該移動体の位置を計測する位置計測ユニットと、
前記移動体を移動させるアクチュエータと、
前記アクチュエータを駆動制御することにより前記移動体を当該移動体の移動範囲内を移動させながら、前記地磁気センサの計測結果と、前記位置計測ユニットの計測結果とに基づいて、前記移動体の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を事前に学習する事前学習を実行する学習部と、
前記移動体が前記移動範囲内を移動する際、前記事前学習の学習結果と、前記移動体の移動時における前記地磁気センサの計測結果とに基づいて、当該移動体の位置を推定する位置推定部と、
前記移動体の移動範囲内における地磁気の磁力密度の変動を検出する変動検出部と
を備え、
前記学習部は、
前記変動検出部により前記地磁気の磁力密度の変動が検出された場合に、前記移動体の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を再学習する
ことを特徴とする位置推定システム。 - 前記変動検出部の検出結果に基づいて、前記再学習の要否を判定する再学習要否判定部を備え、
前記再学習要否判定部は、
前記再学習が必要と判定した場合に、前記再学習の実行を前記事前学習部に指示し、
前記学習部は、
前記再学習要否判定部から前記再学習の実行を指示された場合に、当該再学習を実行する
ことを特徴とする請求項1に記載の位置推定システム。 - それぞれ異なる場所に設置され、それぞれ電波を発信する複数の電波発信装置と、
前移動体に設けられ、各前記電波発信装置からそれぞれ発信された電波を受信し、受信した各電波の電波強度をそれぞれ検出する通信部と
をさらに備え、
前記学習部は、
前記移動体の移動範囲内の前記複数地点において、各前記電波発信装置からそれぞれ発信された電波の電波強度をそれぞれ学習し、
前記位置推定部は、
前記学習部による前記事前学習の学習結果と、前記移動体の移動時における前記地磁気センサの計測結果と、前記通信部により検出された各前記電波発信装置からそれぞれ発信された電波の電波強度とに基づいて当該移動体の位置を推定する
ことを特徴とする請求項2に記載の位置推定システム。 - 前記電波発信装置は、
無線通信のアクセスポイントとして機能する通信装置であり、
前記移動体の前記通信部は、
前記通信装置と無線通信を行う通信装置である
ことを特徴とする請求項3に記載の位置推定システム。 - 前記変動検出部は、
前記移動体に設けられており、当該移動体の静止時における前記地磁気センサにより計測される地磁気の磁力密度と、当該磁力密度の移動平均との差分に基づいて前記移動体の移動範囲内における地磁気の磁力密度の変動を検出する
ことを特徴とする請求項1に記載の位置推定システム。 - 移動体の位置を推定する位置推定システムにおいて実行される位置推定方法であって、
前記移動体は、
当該移動体の現在位置における地磁気の磁力密度を計測する地磁気センサと、
当該移動体に着脱自在に装着され、当該移動体の位置を計測する位置計測ユニットと
を有し、
前記移動体が、当該移動体の移動範囲内を移動しながら、前記地磁気センサの計測結果と、前記位置計測ユニットの計測結果とに基づいて、前記移動体の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を事前に学習する事前学習を実行する第1のステップと、
前記移動体が、前記事前学習の終了後、前記移動範囲内を移動する際に、前記事前学習の学習結果と、自己の移動時における前記地磁気センサの計測結果とに基づいて、自己の位置を推定する第2のステップと、
前記移動体が、移動範囲内における地磁気の磁力密度の変動を検出する第3のステップと
を備え、
前記移動体が、前記地磁気の磁力密度の変動を検出した場合に、当該移動体の移動範囲内の複数地点の地磁気の磁力密度を再学習する
ことを特徴とする位置推定方法。 - 前記移動体又は当該移動体とは別個に設けられたコンピュータ装置が、前記地磁気の磁力密度の変動の検出結果に基づいて、前記再学習の要否を判定する第4のステップを備え、
前記移動体は、前記移動体又は前記コンピュータ装置が、前記再学習が必要と判定した場合に、当該再学習を実行する
ことを特徴とする請求項6に記載の位置推定方法。 - 前記位置推定システムは、
それぞれ異なる場所に設置され、それぞれ電波を発信する複数の電波発信装置と、
前移動体に設けられ、各前記電波発信装置からそれぞれ発信された電波を受信し、受信した各電波の電波強度をそれぞれ検出する通信部と
をさらに備え、
前記第1のステップにおいて、前記移動体は、
前記移動体の移動範囲内の前記複数地点において、各前記電波発信装置からそれぞれ発信された電波の電波強度をそれぞれ学習し、
前記第2のステップにおいて、前記移動体は、
前記事前学習の学習結果と、前記移動体の移動時における前記地磁気センサの計測結果と、各前記電波発信装置からそれぞれ発信された電波の電波強度とに基づいて当該移動体の位置を推定する
ことを特徴とする請求項7に記載の位置推定方法。 - 前記電波発信装置は、
無線通信のアクセスポイントとして機能する通信装置であり、
前記移動体は、
前記通信装置と無線通信を行う
ことを特徴とする請求項8に記載の位置推定方法。 - 前記移動体は、
前記移動体の静止時における前記地磁気センサにより計測される地磁気の磁力密度と、当該磁力密度の移動平均との差分に基づいて当該移動体の移動範囲内における地磁気の磁力密度の変動を検出する
ことを特徴とする請求項6に記載の位置推定方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016203117A JP2018063679A (ja) | 2016-10-14 | 2016-10-14 | 位置推定システム及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016203117A JP2018063679A (ja) | 2016-10-14 | 2016-10-14 | 位置推定システム及び方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018063679A true JP2018063679A (ja) | 2018-04-19 |
Family
ID=61967778
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016203117A Pending JP2018063679A (ja) | 2016-10-14 | 2016-10-14 | 位置推定システム及び方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2018063679A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021031236A (ja) * | 2019-08-26 | 2021-03-01 | 株式会社日立ビルシステム | 作業管理システム |
CN113632029A (zh) * | 2019-03-28 | 2021-11-09 | 索尼集团公司 | 信息处理装置、程序及信息处理方法 |
-
2016
- 2016-10-14 JP JP2016203117A patent/JP2018063679A/ja active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113632029A (zh) * | 2019-03-28 | 2021-11-09 | 索尼集团公司 | 信息处理装置、程序及信息处理方法 |
DE112020001559T5 (de) | 2019-03-28 | 2022-01-13 | Sony Group Corporation | Informationsverarbeitungseinrichtung, programm und informationsverarbeitungsverfahren |
CN113632029B (zh) * | 2019-03-28 | 2024-02-27 | 索尼集团公司 | 信息处理装置、程序及信息处理方法 |
JP2021031236A (ja) * | 2019-08-26 | 2021-03-01 | 株式会社日立ビルシステム | 作業管理システム |
JP7073317B2 (ja) | 2019-08-26 | 2022-05-23 | 株式会社日立ビルシステム | 作業管理システム |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11914400B2 (en) | Dynamic drone navigation | |
EP3738009B1 (en) | System and methods for robotic autonomous motion planning and navigation | |
US20170003131A1 (en) | Method and apparatus for relocation of mobile robot in indoor environment | |
US20200306989A1 (en) | Magnetometer for robot navigation | |
JP2020509500A (ja) | 自律移動ロボットの制御方法 | |
US20200174544A1 (en) | Location Tracking Device Configured for Low-Power Operation | |
EP2526729B1 (en) | Methods and apparatuses for determining if access to a region is feasible or infeasible for a user of a mobile device | |
JP2011209203A (ja) | 自己位置推定装置および自己位置推定方法 | |
CN109551476A (zh) | 结合云服务系统的机器人系统 | |
KR102075844B1 (ko) | 다종 센서 기반의 위치인식 결과들을 혼합한 위치 측위 시스템 및 방법 | |
US10748362B2 (en) | Monitoring system for monitoring unattended services | |
EP4088884A1 (en) | Method of acquiring sensor data on a construction site, construction robot system, computer program product, and training method | |
CN111949027A (zh) | 自适应的机器人导航方法和装置 | |
CN115932886A (zh) | 一种臂架防撞检测方法、电子设备及多臂架设备 | |
JP2018063679A (ja) | 位置推定システム及び方法 | |
Magnago et al. | Optimal landmark placement for indoor positioning using context information and multi-sensor data | |
US11328614B1 (en) | System and method for returning a drone to a dock after flight | |
Pradeep et al. | Follow me robot using bluetooth-based position estimation | |
US11677912B2 (en) | Robot sensor installation | |
Meger et al. | Heuristic search planning to reduce exploration uncertainty | |
Carvalho et al. | Indoor wireless sensor localization using mobile robot and RSSI | |
Sotelo et al. | Low level controller for a POMDP based on WiFi observations | |
JP2010197194A (ja) | 動線情報取得システム及び動線情報取得方法 | |
Turnip et al. | An Exploration of Autonomous Medical Robot Navigation Accuracy and Trajectory Precision with ROS Integrated Sensors | |
CN114791284B (zh) | 机器人之中电子罗盘的标定方法、装置及机器人 |