JP2020135619A - 無人搬送システム及び無人搬送車の自己位置推定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
特許文献1と特許文献2には、2以上の反射板で前記自己位置を算出することが記載されている。
そのため、その検出を確実にするために、建物内の走行経路に沿って配置する反射板の数が多くなる。反射板の数が多くなると建物内でその設置場所の確保は容易ではない。また、反射板の数が多くなると自己位置を算出するために行われる検出結果の演算処理の負荷も大となる。
以上まとめると、従来のように2以上の反射板で前記自己位置を算出する構成では、上記諸々の問題があり、実用化しにくい問題がある。
上記課題を解決するための本発明の第1の態様の無人搬送システムは、無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システムであって、前記無人搬送車は、エンコーダとジャイロセンサとを備え自己位置についての情報を取得する内界センサと、前記建物に配置された反射板に光を照射し前記反射板からの反射光を受光して自己位置についての情報を取得する外界センサと、前記内界センサに基づく自己位置を前記外界センサで得られる前記情報に基づいて補正する制御部と、を備え、前記内界センサによる自己位置の誤差は、10m走行に対して±1%未満であり、前記制御部は、前記外界センサによる自己位置補正を1の前記反射板を用いて行う、ことを特徴とする。
従って、本態様に係る前記内界センサと前記外界センサの組み合わせによって、1の反射板を用いた補正で十分な自己位置補正が可能である。また、当該補正を頻繁に行う必要もないという効果も得られる。また、1の反射板でよいので、検出結果の演算処理の負荷も小さくなり、更に建物内に設置する反射板の数を抑えることができ、以って設備導入のコストを抑えることができる。
以上により、従来のように2以上の反射板で前記自己位置を算出する構成において生じる上記問題を軽減でき、無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システムを実用化しやすくなる。
これにより、前記第2工程を経て反射板を検出し、前記比較工程において、前記第2工程で検出した前記反射板に対応する前記地図上反射板の1以上を特定する際に、第2の所定範囲は第1の所定範囲より小さいので、建物内に配置された前記反射板の周囲の光沢物によるノイズの影響を抑制することができる。
また、前記第2の所定範囲に対して前記補正工程が実行されて前記無人搬送車が軌道修正されれば、自己位置精度が一層改善されている状態になる。その後、更に第2の所定範囲より更に小さい第3の所定範囲に変えていくことを行ってもよい。
本態様によれば、このような場合には、前記第2の所定範囲あるいは前記第3の所定範囲を元の第1の所定範囲まで変えて実行するので、反射板を検出しやすくなり、無人搬送車の自己位置補正をできる状態に復帰しやすくなる。
本態様によれば、前記第2工程における前記反射板の中心位置から前記第1の所定範囲内に地図上反射板が2以上検出された場合、前記反射板との距離が最も短い地図上反射板を前記反射板に対応する反射板と判断する。これにより、反射板が小さい間隔で配置されている場合でも対応する地図上反射板の1つの特定を容易に行うことができる。
本態様によれば、前記反射板からの反射光から反射板の法線方向を推定し、投光した光の入射角との角度差が閾値、則ち限界角度値を超えたものはノイズとして認定する。このように検出した反射板の傾きに着目したノイズ判定処理を加える事で、より厳密な反射板の判定が可能になり、精度良く自己位置推定状態での無人搬送車の移動を長く続けることが可能になる。
<無人搬送車及び無人搬送システム>
図1及び図2に基づいて実施形態1に係る無人搬送システム1の構成を説明する。無人搬送システム1は、無人搬送車(AGV:Automatic Guided Vehicles)2が工場等の建物内を自律移動するシステムのことである。
無人搬送車2は、エンコーダ3とジャイロセンサ4を備え自己位置についての情報を取得する内界センサ5と、前記建物に配置された複数の反射板6に光を照射し反射板6からの反射光を受光して自己位置についての情報を取得するレーザーレンジファインダ(LRF)等の外界センサ7と、内界センサ5に基づく自己位置を外界センサ7で得られる前記情報に基づいて補正する制御部8と、とを備える。
ここで、「反射板6」における「板」は、板状のものが用いられることが多いことからこの「板」の表現を使っているが、板状のものに限定されるものではなく、本願明細書では板状に限定されない反射部と同じ意味で使われている。
本実施形態の内界センサ4は、自己位置補正の誤差が従来のものより小さくて走行精度の高いものが採用されている。具体的には、内界センサ4による自己位置の誤差は、無人搬送車2の10m走行に対して±1%未満である。即ち、内界センサ4による自己位置の誤差は一定期間の走行に支障が無い精度である。
ここでは、ジャイロセンサ4として、セイコーエプソン株式会社製の慣性計測ユニット(IMU)が使われており、前記高い走行精度を実現している。
図2に基づいて、無人搬送システムの電気的構成を説明する。
制御部8は、無人搬送車2の全体の制御を司るCPU13を備えている。CPU13は、システムバス14を介してCPU13が実行する各種制御プログラムや演算プログラムを格納したROM15と接続されている。更に、データを一時的に格納可能で、本実施形態では建物内の地図21及び地図上反射板22の位置のデータ等が格納されるRAM16とも接続されている。また、CPU13は、システムバス14を介して、走行部9を成す車輪10,11を駆動する走行駆動部17と接続されている。更に、CPU13は、外界センサ7による検出情報に基づく演算処理等を行う演算部18とシステムバス14を介して接続されている。
更に、CPU13は、システムバス14を介して、入出力部19と接続されている。入出力部19は、建物内の地図21及び地図上反射板22の位置のデータ及び送受信を行うためのコンピュータであるPC20と接続可能に構成されている。更に、入出力部19は、内界センサ5及び外界センサ7と接続されている。
図3と図4に基づいて、無人搬送車の自己位置推定の仕方を説明する。
事前処理として、建物内の地図及び地図上反射板の位置のデータをPC等記憶装置20から制御部8のRAM16に格納する。これにより、建物内の地図21及び複数の地図上反射板22の位置のデータが無人搬送車2に予め登録された状態になる。そして、走行開始の初期値として無人搬送車の置かれた位置及び方向の情報を更新前の位置として人が位置を入力する(ステップS101)。
無人搬送車2は、建物内の所定の位置、則ち前記置かれた位置から走行を開始する。走行開始後、内界センサ5から無人搬送車2の第1位置情報を取得する。則ち、無人搬送車2は、走行中における現時点の自己位置を第1位置情報(距離と方向)として把握しつつ移動する(第1工程:ステップS102)。
第2位置情報を取得した段階で、予め登録されている前記建物内の複数の地図上反射板22の位置、則ち地図位置情報(距離と方向)を抽出する(第3工程:ステップS104)。この抽出は、第1位置情報に基づいて行われる。これにより、第1位置情報のその位置にある無人搬送車2の外界センサ7によって検出されるであろう地図上反射板22は、複数個の全ての地図上の反射板22の内の一部に限られるので、その一部の地図上反射板22が抽出されることになる。更に、反射板6以外の建物内の光沢物からのノイズの影響による誤認識を低減することもできる。
この比較工程において、ステップS103(第2工程)で実際に検出された反射板6の中心位置から第1の所定範囲23内(図4の左側の図)に含まれる、前記複数の地図上反射板22の内の1以上を特定する。ここで、「第1の所定範囲23」は、内界センサ5と外界センサ7のそれぞれの限界誤差や環境によって許容される反射板の設置間隔に基づいて設定される。その適切な範囲は反射板の1が確実に同定できる範囲である。本実施形態では、設置環境の制限から第1の所定範囲23は半径3mの円で囲われる範囲として設定されている。
この図4において、外界センサ7で検出する反射板6との距離が、その反射板6に対応する地図上反射板22との距離より近い場合は、当然前記と逆の位置関係になる。この場合は補正の方向も当然に逆になる。
ステップS107では、ステップS101で取得された更新前の位置をステップS106で補正された位置情報に更新し、終了となる。これにより、無人搬送車2は現時点の自己位置推定がより正確となる方向に更新される。
従って、本態様に係る内界センサ5と外界センサ7の組み合わせによって、1の反射板を用いた補正で十分な自己位置補正が可能である。また、当該補正を頻繁に行う必要もないという効果も得られる。また、1枚の反射板でよいので、検出結果の演算処理の負荷も小さくなり、更に建物内に設置する反射板6の数を抑えることができ、以って設備導入のコストを抑えることができる。
以上により、従来のように2以上の反射板で前記自己位置を算出する構成において生じる上記問題を軽減でき、無人搬送車2が建物内を自律移動する無人搬送システム1を実用化しやすくなる。
図4に表したように、本実施形態では、更に、第1の所定の範囲23に対してステップS106の補正工程が実行されて無人搬送車2が軌道修正して移動した後、第1の所定範囲23を該第1の所定範囲23より小さい第2の所定範囲24(図4の右側の図)に変え、前記同様の各工程を実行するよう に構成されている。
ここで、「各工程」とは、前記第1工程、前記第2工程、前記第3工程、前記比較工程、前記補正工程である。
これにより、第2工程を経て反射板6を検出し、比較工程において、第2工程で検出した反射板6に対応する地図上反射板22の1以上を特定する際に、第2の所定範囲24は第1の所定範囲23より小さいので、建物内に配置された反射板6の周囲の光沢物によるノイズの影響を抑制することができる。
その後、更に第2の所定範囲24より更に小さい第3の所定範囲(図示せず)に変えることを行ってもよい。
更に本実施形態では、ステップS105の前記比較工程において、前記第2工程における反射板6の中心位置26から第2の所定範囲24内に前記第3工程における前記複数の地図上反射板22のいずれも含まれない場合はステップS106とステップS107を省略し、第2の所定範囲24を広げた後にステップS101から再度実行するように構成されている。ここでは第1の所定範囲を上限として、地図上反射板22が検出できるまで広げられていく。
本実施形態によれば、このような場合には、第2の所定範囲24を元の第1の所定範囲23に変えて実行するので、地図上反射板22に対応する反射板6を検出しやすくなり、無人搬送車2の自己位置補正をできる状態に復帰しやすくなる。
更に本実施形態では、前記第2工程において、無人搬送車2から反射板6までの距離を複数取得し(図5の符号25)、第2の所定範囲24は、前記第1工程および前記第2工程における推定誤差モデルから計算される標準偏差を基に算出した範囲であるように構成されている。前記推定誤差モデルとは、前記第1工程および前記第2工程を合わせた自己位置推定の計算で生じうる自己位置推定の誤差量の分布である。
図5は、外界センサ7が反射板6の位置を正しく認識する場合と誤認識する場合を説明する図である。
反射板6が作業者や物27に遮られて一部しか見えない場合には、反射板6の位置が誤認識され、自己位置推定がずれることになる。図5の上側の図は、反射板6の全部が外界センサ7から見える場合を表し、図5の下側の図は、反射板6の一部が外界センサ7に対して遮られている場合を表している。
外界センサ7は、反射板6までの距離の計測を、複数の箇所25に対して行う。具体的には、反射板6の一端側から他端側に一定間隔で複数の箇所25に対して距離のデータを取得する。そして、複数の箇所25に対する複数の距離のデータから最小二乗法等による直線化処理を行い、その求めた直線からその反射板6の中心位置26を求める。そして、その中心位置26を反射板6の位置として反射板6までの距離を求める。
図6の上側の図は、反射板6の全部が外界センサ7から見える場合で、前記自己位置推定のずれの問題が生じないことを示している。一方、図6の下側の図は、反射板6の一部が外界センサ7から遮られている場合(図5の下側の図に対応)で、前記自己位置推定のずれの問題が生じることを示している。図6の下側の図で、符号28は前記自己位置推定のずれが生じた状態を模式的に表している。
建物内に配置される複数の反射板6には、図5の上側の状態のものと下側の状態のものとが、予測できずに発生する。そこで、本実施形態では、建物内に配置した全ての反射板6に対して、外界センサ7によってその位置情報(第2位置情報)を求めるに際して、一様に誤差があるものとして処理するように構成されている。即ち、図5の上側の状態のものも下側の状態のものも一様に誤差があるものとし、その位置情報を求めて補正量を決める際に、その補正量を一律に小さくする処理がなされている。図7において、符号29は一様に誤差があるものとして処理することを模式的に表している。更に符号30は前記自己位置推定のずれが小さくできることを模式的に表している。
図8に表したように、本実施形態では、更に、前記登録される地図21は、所定の単位で且つインデックスAij(iはX座標における0及び1以上の整数、jはY座標における0を含む1以上の整数)付きで、XY座標の2次元において区画され、地図21に登録された地図上反射板22は区画された各インデックスAijと関係付けられている。そして、前記比較工程は、反射板6の第2位置情報に対応する地図上反射板22を、インデックスAijを用いて特定するように構成されている。
ここで、前記所定の単位(区画のサイズ)は、建物内に実際に配置されている反射板6及び対応する地図上反射板22の位置と隣同士の間隔に基いて、前記特定する検索処理が容易になるように設定される。
本実施形態によれば、前記比較工程において、反射板6の前記第2位置情報に対応する地図上反射板22を、インデックスAijを用いて特定するので、その特定に要する時間を短縮することができる。
本実施形態では、更に、以下のように構成されている。則ち、前記比較工程において、インデックスAijを用いて特定するに際して、前記第2工程における検出された反射板6の中心位置26から第1の所定範囲23内に地図上反射板22が2以上検出されうる場合、反射板6との距離が最も短い地図上反射板22を反射板6に対応する反射板と判断するように構成されている。
具体的には、図9に表したように、インデックスAijに加えて、別のインデックスBij(iはX座標における1以上の整数、jはY座標における1以上の整数)でも区画されている。インデックスBijはインデックスAijに対して、X方向及びY方向の両方向に1/2だけずれている。インデックスBijには地図上反射板22が配置されているインデックスAijの情報が格納されている。図9において、ドット付き線がインデックスBijの区画を示し、単なる実線がインデックスAijの区画を示す。
しかし、本態様によれば、この反射板6は隣り合うインデックスA11とインデックスA22の中間に位置する別のインデックスB22の区画に位置することが解る。そこで、反射板6と2つの地図上反射板22との各距離を演算して求めることで、その距離の小さい方を対応する地図上反射板22であると判定することが可能となる。
本実施形態によれば、反射板6が小さい間隔で配置されている場合でも、その反射板6に対応する地図上反射板22の1つを特定を容易に行うことができる。
また、インデックスBによる比較処理を主として行なう事により、インデックスA単体で比較処理を行なうよりもさらに高速に比較処理を行なう事ができる。
本発明に係る無人搬送システム及び無人搬送車の自己位置推定方法は、以上述べたような構成を有することを基本とするものであるが、本願発明の要旨を逸脱しない範囲内での部分的構成の変更や省略等を行うことも勿論可能である。
また、上記実施形態では、反射板6は認識部が無いものが使われている。即ち、反射板6は光を反射するだけの機能を有するものであり、自己情報を意味するマーカ等の認識部を有していない。
5…内界センサ、6…反射板、7…外界センサ、8…制御部、9…走行部、
10,11…車輪、12…上面、13…CPU、14…システムバス、
15…ROM、16…RAM、17…走行駆動部、18…演算部、19…入出力部、
20…PC、21…地図、22…地図上反射板、23…第1の所定範囲、
24…第2の所定範囲、25…複数の距離測定箇所、26…中心位置、27…荷物
Claims (12)
- 無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システムであって、
前記無人搬送車は、
エンコーダとジャイロセンサとを備え自己位置についての情報を取得する内界センサと、
前記建物に配置された反射板に光を照射し前記反射板からの反射光を受光して自己位置についての情報を取得する外界センサと、
前記内界センサに基づく自己位置を前記外界センサで得られる前記情報に基づいて補正する制御部と、を備え、
前記内界センサによる自己位置の誤差は、10m走行に対して±1%未満であり、
前記制御部は、前記外界センサによる自己位置補正を1の前記反射板を用いて行う、ことを特徴とする無人搬送システム。 - 建物内を自律移動する無人搬送車の自己位置推定方法であって、
エンコーダとジャイロセンサを備える内界センサから前記無人搬送車の第1位置情報を取得する第1工程と、
前記無人搬送車から前記建物に配置された反射板に光を照射し、前記反射板からの反射光を受光する外界センサから前記無人搬送車の前記反射板に対する第2位置情報を取得する第2工程と、
予め登録されている前記建物内の地図における複数の地図上反射板の地図位置情報を抽出する第3工程と、
前記第2工程で取得される前記無人搬送車の第2位置情報と、前記第3工程で抽出される前記地図上反射板の地図位置情報と、を比較して前記反射板に対応する前記地図上反射板を特定する比較工程と、を有し、
前記比較工程を経て特定された前記地図上反射板に基づいて演算される前記無人搬送車の演算位置情報を用いて前記第1位置情報を補正する補正工程と、を有し、
前記比較工程において、前記第2工程における前記反射板の中心位置から第1の所定範囲内に含まれる、前記第3工程における前記複数の地図上反射板の内の1以上を特定する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項2に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記第1工程は、自己位置の誤差が10m走行に対して±1%未満を示す内界センサから前記無人搬送車の第1位置情報を取得する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項2又は3に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記第1の所定の範囲に対して前記補正工程が実行されて前記無人搬送車が軌道修正して移動した後、前記第1の所定範囲を該第1の所定範囲より小さい第2の所定範囲に変え、
前記同様の各工程を実行する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項4に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記比較工程において、前記第2工程における前記反射板の中心位置から第2の所定の範囲内に前記第3工程における前記複数の地図上反射板のいずれも含まれない場合は、前記第2の所定の範囲を前記第1の所定範囲に変えて実行する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項4又は5に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記第1の所定範囲は、前記第2工程における前記反射板の中心位置から前記外界センサの測定限界距離以内である、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項4から6のいずれか一項に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記第2の所定範囲は、前記第1工程および前記第2工程における推定誤差モデルから計算される標準偏差を基に算出した範囲である、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項7に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記第2の所定範囲は、前記推定誤差モデルから想定し得る自己位置推定の誤差の標準偏差の3倍以上6倍以下の範囲である、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項2から8のいずれか一項に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記地図は所定の単位で且つインデックス付きで区画され、
前記地図に登録された前記地図上反射板は前記インデックスと関係付けられており、
前記比較工程は、前記反射板の第2位置情報に対応する前記地図上反射板を、前記インデックスを用いて特定する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項9に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記比較工程において、前記第2工程における前記反射板の中心位置から前記第1の所定範囲内に地図上反射板が2以上検出された場合、前記反射板との距離が最も短い地図上反射板を前記反射板に対応する反射板と判断する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項2から10のいずれか一項に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記反射板に認識部が無い、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。 - 請求項2から11のいずれか一項に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
前記第2工程は前記反射板の傾き情報を含み、前記反射板の傾き情報に基づいて、前記推定した反射板の位置情報を自己位置推定計算に用いるか否かを決定する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
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