JP2022051191A - 自己位置推定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】移動体の自己位置の推定精度を向上させることができる自己位置推定装置を提供する。
【解決手段】自己位置推定装置15は、移動体2から移動体2の周囲に存在する物体6までの距離を検出するレーザセンサ3と、レーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データと移動体2の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体2の自己位置を推定する自己位置推定部13と、地図情報に登録されていない障害物7を検知する障害物検知部11とを備え、自己位置推定部13は、障害物検知部11により障害物7が検知されたときは、移動体2から物体6までの距離データのうち障害物7を除いた物体6までの距離データと地図情報とに基づいて、移動体2の自己位置を推定する。
【選択図】図1
【解決手段】自己位置推定装置15は、移動体2から移動体2の周囲に存在する物体6までの距離を検出するレーザセンサ3と、レーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データと移動体2の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体2の自己位置を推定する自己位置推定部13と、地図情報に登録されていない障害物7を検知する障害物検知部11とを備え、自己位置推定部13は、障害物検知部11により障害物7が検知されたときは、移動体2から物体6までの距離データのうち障害物7を除いた物体6までの距離データと地図情報とに基づいて、移動体2の自己位置を推定する。
【選択図】図1
Description
本発明は、自己位置推定装置に関する。
従来の自己位置推定装置としては、例えば特許文献1に記載されているような技術が知られている。特許文献1に記載の自己位置推定装置は、ロボットと周囲にある物体との距離を計測する距離センサであるレーザ測長器と、このレーザ測長器により計測された距離データとコントローラの地図データ記憶部に記憶された地図データとを照合することで、ロボットの位置を同定する同定装置とを備えている。
しかしながら、上記従来技術においては、以下の問題点が存在する。即ち、ロボット等の移動体を使用して作業を行う環境では、移動体と作業者とが共存する。そのような環境下において、移動体の自己位置の推定を行いながら移動体を走行させる際、移動体の周辺に存在する作業者は地図データには無い障害物である。このとき、作業者は地図データ上の特徴物と誤認識されるため、移動体の自己位置の推定精度が低下してしまう。
本発明の目的は、移動体の自己位置の推定精度を向上させることができる自己位置推定装置を提供することである。
本発明の一態様に係る自己位置推定装置は、移動体から移動体の周囲に存在する物体までの距離を検出する距離検出部と、距離検出部により検出された移動体から物体までの距離データと移動体の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体の自己位置を推定する自己位置推定部と、地図情報に登録されていない障害物を検知する障害物検知部とを備え、自己位置推定部は、障害物検知部により障害物が検知されたときは、移動体から物体までの距離データのうち障害物を除いた物体までの距離データと地図情報とに基づいて、移動体の自己位置を推定する。
このような自己位置推定装置においては、距離検出部により移動体から移動体の周囲に存在する物体までの距離が検出され、移動体から物体までの距離データと移動体の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体の自己位置が推定される。このとき、地図情報に登録されていない障害物が検知されると、移動体から物体までの距離データのうち障害物を除いた物体までの距離データと地図情報とに基づいて、移動体の自己位置が推定される。従って、移動体の自己位置の推定処理において、移動体から障害物までの距離データは使用されないため、自己位置の推定精度の悪化要因が除去されることになる。これにより、移動体の自己位置の推定精度が向上する。
障害物検知部は、距離検出部により検出された移動体から物体までの距離データに基づいて、障害物を検知してもよい。このような構成では、移動体の自己位置を推定するための距離検出部が障害物の検知処理にも利用されることになる。従って、障害物を検知するための専用のセンサ等が不要となる。これにより、低コスト化が図られる。
自己位置推定装置は、障害物検知部により障害物が検知されたときに、移動体に対する障害物の位置を算出する位置算出部を更に備え、自己位置推定部は、障害物検知部により障害物が検知されたときは、移動体から物体までの距離データのうち位置算出部により算出された障害物の位置に相当する距離データを削除して、移動体の自己位置を推定してもよい。このような構成では、移動体に対する障害物の位置が算出され、移動体から物体までの距離データのうち障害物の位置に相当する距離データが削除されるため、移動体から障害物までの距離データが容易に除かれる。
本発明によれば、移動体の自己位置の推定精度を向上させることができる。
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る自己位置推定装置を備えた走行制御装置の概略構成を示すブロック図である。図1において、走行制御装置1は、例えば倉庫内においてフォークリフト等の移動体2(図2参照)を自動的に走行させるように制御する装置である。
走行制御装置1は、移動体2に搭載されている。走行制御装置1は、レーザセンサ3と、コントローラ4と、駆動部5とを備えている。
レーザセンサ3は、図2に示されるように、移動体2から移動体2の周囲に位置する物体6までの距離を検出する距離センサ(距離検出部)である。物体6は、壁6A(図2参照)または柱6B(図7参照)等の特徴物であり、地図情報(後述)として登録されている。
レーザセンサ3としては、例えばレーザレンジファインダ等が使用される。レーザセンサ3は、移動体2の周囲にレーザLを照射し、物体6で反射されるレーザLを受光することにより、移動体2から物体6までの距離を検出する。
レーザセンサ3は、例えば移動体2の前方直進を中心とした所定の角度範囲(例えば270度)でレーザLを照射する。レーザセンサ3のタイプとしては、例えばレーザLを2次元に照射する2Dタイプでもよいし、レーザLを3次元に照射する3Dタイプでもよい。
コントローラ4は、CPU、RAM、ROM及び入出力インターフェース等により構成されている。コントローラ4は、レーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データを入力し、所定の処理を実行し、移動体2を自動走行させるように駆動部5を制御する。駆動部5は、例えば移動体2を走行させる走行モータと、移動体2を操舵させる操舵モータとを有している。
コントローラ4は、地図情報記憶部10と、障害物検知部11と、位置算出部12と、自己位置推定部13と、駆動制御部14とを有している。地図情報記憶部10は、移動体2の周囲環境の地図情報を記憶する。
障害物検知部11は、レーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データに基づいて、地図情報記憶部10に記憶された地図情報に登録されていない障害物7(図7参照)を検知する。障害物7は、物体6の一つである。代表的な障害物7としては、作業者が挙げられる。
位置算出部12は、障害物検知部11により障害物7が検知されたときに、移動体2に対する障害物7の位置を算出する。
自己位置推定部13は、レーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データと地図情報記憶部10に記憶された移動体2の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体2の自己位置を推定する。自己位置推定部13は、障害物検知部11により障害物7が検知されたときは、移動体2から物体6までの距離データのうち障害物7を除いた物体6までの距離データと地図情報とに基づいて、移動体2の自己位置を推定する。
駆動制御部14は、自己位置推定部13により推定された移動体2の自己位置に基づいて、移動体2を目的地まで走行させるように駆動部5を制御する。
ここで、レーザセンサ3、コントローラ4の地図情報記憶部10、障害物検知部11、位置算出部12及び自己位置推定部13は、本実施形態の自己位置推定装置15を構成している。
図3は、障害物検知部11により実行される障害物検知処理の手順を示すフローチャートである。図3において、障害物検知部11は、まず障害物フラグを0にセットする(手順S101)。続いて、障害物検知部11は、レーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データを取得する(手順S102)。
続いて、障害物検知部11は、移動体2から物体6までの距離データに基づいて、移動体2の周囲に地図情報に登録されていない障害物7が存在するかどうかを判断する(手順S103)。このとき、障害物検知部11は、例えば物体6における複数のレーザLの反射点(レーザ点)の位置に基づいて、物体6の形状及び寸法と物体6が移動しているか否かとを推定し、物体6が障害物7であるかどうかを判定する。
障害物検知部11は、移動体2の周囲に障害物7が存在すると判断したときは、障害物フラグを1にセットする(手順S104)。障害物検知部11は、移動体2の周囲に障害物7が存在しないと判断したときは、手順104を実行しない。そして、障害物検知部11は、障害物フラグデータを位置算出部12及び自己位置推定部13に出力し(手順S105)、上記の手順S101を再度実行する。
図4は、位置算出部12により実行される位置算出処理の手順を示すフローチャートである。図4において、位置算出部12は、障害物検知部11により設定された障害物フラグが1であるかどうかを判断する(手順S111)。
位置算出部12は、障害物フラグが1であると判断したときは、移動体2に対する障害物7の位置を算出する(手順S112)。移動体2に対する障害物7の位置は、2次元座標(XY座標)及び向き(角度)で表される。そして、位置算出部12は、移動体2に対する障害物7の位置データを自己位置推定部13に出力し(手順S113)、上記の手順S111を再度実行する。
位置算出部12は、障害物フラグが1でなく0であると判断したときは、手順S112,S113を実行せずに、上記の手順S111を再度実行する。
図5は、自己位置推定部13により実行される自己位置推定処理の手順を示すフローチャートである。図5において、自己位置推定部13は、まずレーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データを取得する(手順S121)。
続いて、自己位置推定部13は、障害物検知部11により設定された障害物フラグが1であるかどうかを判断する(手順S122)。自己位置推定部13は、障害物フラグが1であると判断したときは、移動体2から物体6までの距離データのうち位置算出部12により算出された障害物7の位置に相当する距離データを削除する(手順S123)。自己位置推定部13は、障害物フラグが1でなく0であると判断したときは、手順S123を実行しない。
自己位置推定部13は、地図情報記憶部10に記憶された移動体2の周囲環境の地図情報を取得する(手順S124)。そして、自己位置推定部13は、移動体2から物体6までの距離データと移動体2の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体2の現在の自己位置の推定演算を行う(手順S125)。
このとき、自己位置推定部13は、レーザSLAM(simultaneous localization andmapping)手法を用いて、移動体2の自己位置の推定演算を行う。SLAMは、センサデータ及び地図データを用いて自己位置推定を行う自己位置推定技術である。自己位置推定部13は、移動体2から物体6までの距離と移動体2の周囲環境の地図とをマッチングさせて、移動体2の自己位置の推定演算を行う。移動体2の自己位置は、移動体2の2次元座標(XY座標)及び向き(角度)で表される。
続いて、自己位置推定部13は、移動体2の自己位置データを駆動制御部14に出力し(手順S126)、上記の手順S121を再度実行する。
ところで、図6(a)に示されるように、移動体2の周辺に作業者Hが存在する場合には、以下の不具合が発生する。即ち、作業者Hは、地図情報記憶部10に記憶された地図情報に無い障害物7である。このため、作業者Hでのレーザ点が自己位置の推定処理に反映されると、作業者Hが地図上の特徴物である壁6Aと誤認識される(2点鎖線P参照)。その結果、図6(b)に示されるように、移動体2の自己位置推定値は実際の位置(1点鎖線S参照)から大きくずれてしまう。
そのような課題に対し、本実施形態では、図7(a)に示されるように、レーザセンサ3により検出された移動体2からの距離データに基づいて、作業者H(障害物7)が検知される。そして、移動体2に対する作業者Hの位置が算出される。そして、図7(b)に示されるように、レーザセンサ3により検出された移動体2からの距離データのうち作業者Hの位置に相当する距離データが削除された残りの距離データを使用して、移動体2の自己位置が推定される。
以上のように本実施形態によれば、レーザセンサ3により移動体2から移動体2の周囲に存在する物体6までの距離が検出され、移動体2から物体6までの距離データと移動体2の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体2の自己位置が推定される。このとき、地図情報に登録されていない障害物7が検知されると、移動体2から物体6までの距離データのうち障害物7を除いた物体6までの距離データと地図情報とに基づいて、移動体2の自己位置が推定される。従って、移動体2の自己位置の推定処理において、移動体2から障害物7までの距離データは使用されないため、自己位置の推定精度の悪化要因が除去されることになる。これにより、移動体2の自己位置の推定精度が向上する。その結果、移動体2の自己位置推定値と移動体2の実際の位置(真値)とのずれを低減することができる。
また、本実施形態では、レーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データに基づいて、障害物7が検知される。よって、移動体2の自己位置を推定するためのレーザセンサ3が障害物7の検知処理にも利用されることになる。従って、障害物7を検知するための専用のセンサ等が不要となる。これにより、低コスト化が図られる。
また、本実施形態では、移動体2に対する障害物7の位置が算出され、移動体2から物体6までの距離データのうち障害物7の位置に相当する距離データが削除されるため、移動体2から障害物7までの距離データが容易に除かれる。
なお、本発明は、上記実施形態には限定されない。例えば上記実施形態では、レーザセンサ3により検出された移動体2から物体6までの距離データに基づいて、障害物7が検知されているが、特にその形態には限られず、例えばカメラの撮像画像データに基づいて、障害物7を検知してもよい。
また、上記実施形態では、レーザセンサ3の受光データを利用したレーザSLAM手法を用いて、移動体2の自己位置が推定されているが、特にその形態には限られず、カメラの撮像画像データを利用したVisual SLAM手法等を用いて、移動体2の自己位置を推定してもよい。この場合には、同じカメラの撮像画像データに基づいて障害物7を検知してもよいし、或いはレーザセンサの受光データに基づいて障害物7を検知してもよい。
また、障害物7を検知するためのセンサとしては、レーザセンサ及びカメラ以外にも、超音波センサや赤外線センサ等であってもよい。
また、上記実施形態の自己位置推定装置15は、移動体2としてのフォークリフトの自己位置を推定しているが、本発明は、特にフォークリフト以外の車両や移動ロボット等の自己位置の推定にも適用可能である。
2…移動体、3…レーザセンサ(距離検出部)、6…物体、7…障害物、11…障害物検知部、12…位置算出部、13…自己位置推定部、15…自己位置推定装置。
Claims (3)
- 移動体から前記移動体の周囲に存在する物体までの距離を検出する距離検出部と、
前記距離検出部により検出された前記移動体から前記物体までの距離データと前記移動体の周囲環境の地図情報とに基づいて、前記移動体の自己位置を推定する自己位置推定部と、
前記地図情報に登録されていない障害物を検知する障害物検知部とを備え、
前記自己位置推定部は、前記障害物検知部により前記障害物が検知されたときは、前記移動体から前記物体までの距離データのうち前記障害物を除いた物体までの距離データと前記地図情報とに基づいて、前記移動体の自己位置を推定する自己位置推定装置。 - 前記障害物検知部は、前記距離検出部により検出された前記移動体から前記物体までの距離データに基づいて、前記障害物を検知する請求項1記載の自己位置推定装置。
- 前記障害物検知部により前記障害物が検知されたときに、前記移動体に対する前記障害物の位置を算出する位置算出部を更に備え、
前記自己位置推定部は、前記障害物検知部により前記障害物が検知されたときは、前記移動体から前記物体までの距離データのうち前記位置算出部により算出された前記障害物の位置に相当する距離データを削除して、前記移動体の自己位置を推定する請求項1または2記載の自己位置推定装置。
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2020
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