JP2022101274A - 移動体、制御方法および制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】周囲環境の変化が少なくても、自己位置の推定精度を向上させること。【解決手段】例えば、移動体は、レーザ光線を照射して反射した反射光に基づいて距離を測定するセンサ１２４と、センサ１２４を用いて移動体の自己位置及び周囲地図を推定する推定部１２８ｄと、レーザ光線の照射方向を変更可能なようにセンサ１２４を支持する支持部１２５と、推定部１２８ｄの推定精度の低下を抑える方向へレーザ光線の照射方向を能動的に傾けるように、支持部１２５を制御する支持制御部１２８ｇと、を備える。【選択図】図３

Description

本出願は、移動体、制御方法および制御プログラムに関する。

移動体には、例えば、移動体の自己位置を推定し、自己位置に基づいて自律移動するものがある。例えば、特許文献１には、フレーム毎に取得された点群から、平面を形成する点群を平面点群としてフレーム毎に抽出し、平面点群により形成される平面の位置をフレーム毎に特定し、所定のフレームにおいて特定された平面の位置と、次のフレームにおいて特定された平面の位置との関係からフレーム間の移動体の並進ベクトル及び回転行列を算出し、フレーム間の移動体の並進ベクトル及び回転行列をフレーム毎に順次算出して、移動体の軌跡を推定することが開示されている。

特開２０１７－３３６３号公報

例えば、移動している周囲環境が変化しない場合、従来の移動体は、センサの測定結果に基づいて推定する自己位置の精度が低下する。このため、従来の移動体は、周囲環境の変化が少なくても、自己位置の推定精度を向上させることに改善の余地があった。

態様の１つに係る移動体は、レーザ光線を照射して反射した反射光に基づいて距離を測定するセンサと、前記センサを用いて移動体の自己位置及び周囲地図を推定する推定部と、前記レーザ光線の照射方向を変更可能なように前記センサを支持する支持部と、前記推定部の推定精度の低下を抑える方向へ前記レーザ光線の前記照射方向を能動的に傾けるように、前記支持部を制御する支持制御部と、を備える。

態様の１つに係る制御方法は、レーザ光線を照射して反射した反射光に基づいて距離を測定するセンサと、前記レーザ光線の照射方向を変更可能なように前記センサを支持する支持部と、を備える移動体の制御方法であって、前記センサを用いて前記移動体の自己位置及び周囲地図を推定すること、前記自己位置及び前記周囲地図の推定精度の低下を抑える方向へ前記レーザ光線の前記照射方向を能動的に傾けるように、前記支持部を制御すること、を含む。

態様の１つに係る制御プログラムは、レーザ光線を照射して反射した反射光に基づいて距離を測定するセンサと、前記レーザ光線の照射方向を変更可能なように前記センサを支持する支持部と、を備える移動体の制御プログラムであって、コンピュータに、前記センサを用いて前記移動体の自己位置及び周囲地図を推定させ、前記自己位置及び前記周囲地図の推定精度の低下を抑える方向へ前記レーザ光線の前記照射方向を能動的に傾けるように、前記支持部を制御させることを含む。

図１は、実施形態に係る移動体の概要を説明するための図である。 図２は、実施形態に係る移動体が有する構成の一例を示す図である。 図３は、図２に示す制御ユニットの機能構成の一例を示す図である。 図４は、自己位置の確からしさを示す誤差楕円の一例を説明するための図である。 図５は、実施形態に係る移動体が照射方向を傾ける一例を説明するための図である。 図６は、実施形態に係る移動体１００が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。

本出願に係る移動体等を実施するための複数の実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下の説明により本発明が限定されるものではない。また、以下の説明における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。以下の説明において、同様の構成要素について同一の符号を付すことがある。さらに、重複する説明は省略することがある。なお、以下の実施形態に係る移動体の説明は、本発明にかかる制御方法および制御プログラムの一実施形態の説明を兼ねる。

図１は、実施形態に係る移動体の概要を説明するための図である。図１に示す移動体１００は、例えば、自律して飛行可能な飛翔体である。飛翔体は、例えば、ドローン、飛行機等を含む。本開示では、移動体１００は、飛翔体である場合について説明するが、これに限定されない。例えば、移動体１００は、自律移動可能な車両、ロボット等を含む。

移動体１００は、本体１１０と、複数の回転翼１５０と、複数の脚部１７０と、カメラ１９０と、を備える。図１に示す一例では、複数の回転翼１５０は、４つである場合について説明するが、これに限定されない。移動体１００は、飛行中ではないとき、脚部１７０を接地させた状態で待機する。

移動体１００は、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）１２４を備える。ＬｉＤＡＲ１２４は、例えば、パルス状に発光するレーザ光を照射し、該レーザ光の反射光を測定して対象の距離、方向等を測定する。移動体１００は、ＬｉＤＡＲ１２４のレーザ光を水平方向へ照射させ、対象で反射した反射光を測定し、対象の距離、方向等を測定する。

移動体１００は、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）の手法により、ＬｉＤＡＲ１２４の測定結果を用いて、移動体１００の自己位置及び周囲地図を推定する。周囲地図は、例えば、点群データで周辺の地図が表現できる。点群データは、３次元座標と色との情報を有する。移動体１００は、推定した周囲地図と移動体１００の移動量とに基づいて、推定した自己位置の尤度を推定する。自己位置の尤度は、移動体１００が移動するほど小さくなる特性を有する。つまり、自己位置の尤度が大きいということは、自己位置が良く推定できていることに対応し、自己位置の尤度が小さくなるということは、誤差楕円（分散）が大きくなるということとしてよい。

図１に示す一例では、移動体１００は、建物１０００の内部を飛行している。建物１０００は、床１０１０と、床１０１０に設けられた壁１０２０と、床１０１０に対向する天井１０３０と、を有する。建物１０００は、床１０１０と壁１０２０と天井１０３０とで、移動体１００が飛行可能な空間２０００を形成している。

場面ＳＴ１では、移動体１００は、空間２０００における高度Ｈ１を飛行している状態で、ＬｉＤＡＲ１２４がレーザ光を照射方向Ｌ１へ照射し、該レーザ光が壁１０２０で反射した反射光を測定して対象の距離、方向等を測定する。照射方向Ｌ１は、例えば、床１０１０に対して水平な水平方向である。その後、移動体１００は、高度Ｈ２に上昇した状態で、ＬｉＤＡＲ１２４によって照射方向Ｌ１にレーザ光を照射し、該レーザ光が壁１０２０で反射した反射光を測定して対象の距離、方向等を測定する。この場合、移動体１００は、高度Ｈ１及び高度Ｈ２で、類似した壁１０２０を示す点群データをＬｉＤＡＲ１２４によって計測する。このため、移動体１００は、高度Ｈ１及び高度Ｈ２の点群データに変化がないため、高度の変化を推定することができない。これにより、移動体１００は、移動方向Ｍの自己位置及び周囲地図の推定精度が低下する可能性がある。

本開示では、場面ＳＴ２に示すように、移動体１００は、ＬｉＤＡＲ１２４を照射方向Ｌ１から照射方向Ｌ２へ変更している。移動体１００は、空間２０００における高度Ｈ１を飛行している状態で、ＬｉＤＡＲ１２４がレーザ光を照射方向Ｌ２に照射している。照射方向Ｌ２は、例えば、照射方向Ｌ１と交わり、床１０１０と壁１０２０との角付近の特徴的な領域へ移動体１００から向かう方向となっている。ＬｉＤＡＲ１２４が照射したレーザ光は、床１０１０から床１０１０と壁１０２０との間の角付近までの特徴領域を照射している。移動体１００は、反射した反射光を測定して対象の距離、方向等を測定する。この場合、移動体１００は、高度Ｈ１及び高度Ｈ２で、床１０１０から壁１０２０へ変化した点群データを得ることができる。これにより、移動体１００は、周囲環境の変化が少ない場所を移動する場合に、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向を変更することで、点群データの変化量に基づいて移動体１００の高度の変化を推定することができる。その結果、移動体１００は、周囲環境の影響を抑制し、推定した高度の変化と実施に移動した結果とに基づく自己位置の推定精度を向上させることができる。

図２は、実施形態に係る移動体１００が有する構成の一例を示す図である。図２に示すように、移動体１００の本体１１０は、通信部１２１と、撮影制御部１２２と、動力制御部１２３と、ＬｉＤＡＲ１２４と、ジンバル１２５と、ＩＭＵ（Ｉｎｔｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）１２６と、記憶部１２７と、制御ユニット１２８と、を備える。制御ユニット１２８は、通信部１２１、撮影制御部１２２、動力制御部１２３、ＬｉＤＡＲ１２４、ジンバル１２５、ＩＭＵ１２６、記憶部１２７等と電気的に接続されている。

通信部１２１は、移動体１００の外部の通信装置との間で各種データのやり取りに関する通信を実行できる。通信部１２１は、ＧＰＳ衛星からの所定の周波数帯の電波信号を受信できる。通信部１２１は、受信した電波信号の復調処理を行って、処理後の信号を制御ユニット１２８に送出できる。

撮影制御部１２２は、カメラ１９０を用いた画像の撮影を制御する。撮影制御部１２２による制御は、カメラ１９０の撮影方向の制御を含む。カメラ１９０は、例えば、単眼カメラ、赤外線カメラ、Ｄｅｐｔｈカメラ等を用いることができる。カメラ１９０は、撮影の方向を変更可能なように、ジンバル等を介して本体１１０に設けられている。撮影制御部１２２は、カメラ１９０から取得した画像情報を制御ユニット１２８に提供できる。

動力制御部１２３は、複数のモータ１４０の駆動力を制御する。複数のモータ１４０は、移動体１００ｂの回転翼１５０を回転させる。複数のモータ１４０は、複数の回転翼１５０の回転数を制御する。動力制御部１２３は、制御ユニット１２８の制御により、モータ１４０を回転させることで、移動体１００の上昇、下降、飛行等を実現する。本実施形態では、移動体１００は、４つの回転翼１５０を４つのモータ１４０で駆動させる場合について説明するが、これに限定されない。

ＬｉＤＡＲ１２４は、上述したように、パルス状に発光するレーザ光を照射し、該レーザ光の反射光を測定して対象の距離、方向等を測定する。ＬｉＤＡＲ１２４は、例えば、移動体１００の機首が向く方向へレーザ光線を照射可能なように、本体１１０に設けられている。ＬｉＤＡＲ１２４は、測定した結果を制御ユニット１２８に供給する。

ジンバル１２５は、本体１１０に設けられ、レーザ光線の照射方向を変更可能なようにＬｉＤＡＲ１２４を支持する支持機構である。ジンバル１２５は、図示しないモータの回転により、水平方向に沿った軸を中心に円弧運動させることで、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向を本体１１０の上下方向における所望の方向へ向かせた状態で支持できる。ジンバル１２５は、本体１１０の水平方向を基準の照射方向となるように、ＬｉＤＡＲ１２４を支持できる。ジンバル１２５は、制御ユニット１２８が要求した照射方向となるように、ＬｉＤＡＲ１２４の支持角度を変更できる。ジンバル１２５は、ＬｉＤＡＲ１２４を本体１１０の上下方向及び左右方向に円弧運動可能な構成について説明するが、これに限定されない。

本実施形態では、移動体１００は、ジンバル１２５を支持部として備える場合について説明するが、これに限定されない。例えば、支持部は、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１の角度が調整可能であれば、本体１１０に形成した回転支持機構等であってもよい。

ＩＭＵ１２６は、移動体１００の動きをセンシングする。ＩＭＵ１２６は、例えば、３軸ジャイロセンサ、３軸加速度センサ等を有し、検出した３次元の角速度、加速度等を示す慣性情報を制御ユニット１２８に供給する。

記憶部１２７は、プログラム及びデータを記憶できる。記憶部１２７は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的な記憶媒体を含んでよい。記憶部１２７は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部１２７は、ＲＡＭなどの一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。

記憶部１２７は、制御プログラム１２７ａ、制御用データ１２７ｂ、自己位置データ１２７ｃ及び点群データ１２７ｄを記憶できる。制御プログラム１２７ａは、移動体１００の各種動作に関する処理を実現するための機能をそれぞれ提供できる。制御プログラム１２７ａは、移動体１００の飛行制御に関する各種機能を提供できる。飛行制御に関する機能は、ＬｉＤＡＲ１２４の測定結果に基づいてモータ１４０の駆動力を制御するための機能を含む。制御プログラム１２７ａは、例えば、ＬｉＤＡＲ１２４、ＩＭＵ１２６等の測定結果に基づいて、移動体１００の自己位置及び周囲地図を推定するための機能を提供できる。

制御用データ１２７ｂは、移動体１００の各種動作に関する処理を実行するために参照されるデータを含む。制御用データ１２７ｂは、例えば、移動体１００の移動予定ルート、推定した自己位置等のデータを含む。自己位置データ１２７ｃは、例えば、移動体１００の自己位置を時系列順に示したデータを含む。点群データ１２７ｄは、ＬｉＤＡＲ１２４の測定結果とＳＬＡＭの手法とを用いて推定した周囲地図を示す点群のデータを含む。点群データ１２７ｄは、例えば、複数の点により移動体１００の周囲地図を示している。

制御ユニット１２８は、１又は複数の演算装置を含む。演算装置は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－Ｃｈｉｐ）、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、およびコプロセッサを含むが、これらに限定されない。制御ユニット１２８は、制御プログラム１２７ａを演算装置（コンピュータ）に実行させることにより、移動体１００の各種動作に関する処理を実現する。制御ユニット１２８は、制御プログラム１２７ａにより提供される機能の少なくとも１部を専用のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）により実現してもよい。

制御ユニット１２８は、制御プログラム１２７ａを実行することで、推定した自己位置に基づく移動体１００の飛行（移動）を制御する。制御ユニット１２８は、動力制御部１２３を制御することで、移動体１００の飛行を実現する。

図３は、図２に示す制御ユニット１２８の機能構成の一例を示す図である。図３に示すように、移動体１００の制御ユニット１２８は、姿勢取得部１２８ａ、点群取得部１２８ｂ、慣性取得部１２８ｃ、推定部１２８ｄ、尤度特定部１２８ｅ、決定部１２８ｆ及び支持制御部１２８ｇを有する。制御ユニット１２８は、制御プログラム１２７ａを実行することで、姿勢取得部１２８ａ、点群取得部１２８ｂ、慣性取得部１２８ｃ、推定部１２８ｄ、尤度特定部１２８ｅ、決定部１２８ｆ、支持制御部１２８ｇ等の機能部として機能する。

姿勢取得部１２８ａは、ジンバル１２５の姿勢を示す姿勢情報を取得する。姿勢取得部１２８ａは、例えば、ジンバル１２５を回転させるモータのエンコーダ、制御結果等に基づいて、ジンバルの姿勢、すなわちジンバルが支持している状態を示す生成情報を取得する。姿勢取得部１２８ａは、取得した姿勢情報を推定部１２８ｄに供給する。

点群取得部１２８ｂは、ＬｉＤＡＲ１２４が測定した３次元座標値、色等の情報を有する点群データ１２７ｄを取得する。点群取得部１２８ｂは、取得した点群データ１２７ｄを時系列順に記憶部１２７に記憶する。点群取得部１２８Ｂは、取得した点群データ１２７ｄを推定部１２８ｄに供給する。

慣性取得部１２８ｃは、ＩＭＵ１２６が測定した３次元の角速度、加速度等を示す慣性情報を取得し、記憶部１２７に記憶する。慣性取得部１２８ｃは、取得した慣性情報を推定部１２８ｄに供給する。

推定部１２８ｄは、点群データ１２７ｄ、慣性情報等に基づいて、移動体１００の最新の自己位置及び周囲地図を推定する。例えば、推定部１２８ｄは、ＳＬＡＭの手法を用いて、移動体１００の自己位置及び周囲地図を推定する。推定部１２８ｄは、推定した結果を決定部１２８ｆに供給する。

尤度特定部１２８ｅは、推定部１２８ｄが推定した自己位置と過去の自己位置データ１２７Ｃ、移動計画等とを比較して、自己位置推定の尤度を特定する。尤度特定部１２８ｅは、例えば、公知のカルマンフィルタ等を用いて、移動体１００が所定の確率で存在する領域を計算した誤差楕円３００を特定する。

図４は、自己位置の確からしさを示す誤差楕円３００の一例を説明するための図である。図４に示すように、移動体１００は、高度Ｈ１及び高度Ｈ２で、類似した壁１０２０を示す点群データ１２７ｄをＬｉＤＡＲ１２４によって計測するため、高度Ｈ１及び高度Ｈ２の点群データ１２７ｄの変化が十分に得られない。この場合、尤度特定部１２８ｅは、自己位置の確からしさを示す誤差楕円３００が高度Ｈ１の場合よりも高度Ｈ２の場合の方が大きくなり、移動方向Ｍが長い誤差楕円３００を含む尤度を特定する。尤度特定部１２８ｅは、特定した尤度を決定部１２８ｆに供給する。

決定部１２８ｆは、自己位置推定の尤度に基づいて、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を傾ける方向を決定する。決定部１２８ｆは、誤差楕円３００が閾値よりも大きくなると、照射方向Ｌ１を傾ける方向及び角度を決定する。決定部１２８ｆは、例えば、基準となる照射方向Ｌ１から照射方向Ｌ２へ傾ける方向及び角度を決定する。決定部１２８ｆは、自己位置推定の誤差方向に基づいて、照射方向Ｌ１を傾ける方向及び角度を決定する。決定部１２８ｆは、決定した照射方向Ｌ１を傾ける方向及び角度を支持制御部１２８ｇに供給する。

図５は、実施形態に係る移動体１００が照射方向Ｌ１を傾ける一例を説明するための図である。図５に示すように、場面ＳＴ１１では、移動体１００は、高度Ｈ１から高度Ｈ２までの移動方向Ｍに移動（上昇）している。この場合、自己位置推定の尤度は、自己位置及び周囲地図の推定に必要な点群データ１２７ｄの変化が十分に得られないため、自己位置の確からしさを示す誤差楕円３００が移動量に応じて小さくなる。すなわち、自己位置推定の尤度は、誤差方向が移動方向Ｍに長い誤差楕円３００を有する。これにより、決定部１２８ｆは、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を、移動方向Ｍである上下方向４１０において、傾ける方向を決定する。図５に示す一例では、決定部１２８ｆは、建物１０００の特徴である床１０１０、天井１０３０等に向かう方向及び角度を、自己位置、点群データ１２７ｄ等に基づいて決定する。決定部１２８ｆは、移動体１００の自己位置に基づいて、点群データ１２７ｄから自己位置の周囲の特徴領域を特定し、自己位置から該特徴領域に向かう方向及び角度を計算し、計算結果に基づいて傾ける方向を決定する。

場面ＳＴ１２では、移動体１００は、高度Ｈ３を一定とし、位置Ｐ１から位置Ｐ２までの移動方向ＭＨに水平移動している。この場合、自己位置推定の尤度は、自己位置及び周囲地図の推定に必要な点群データ１２７ｄの変化が十分に得られないため、自己位置の確からしさを示す誤差楕円３００が、水平方向における移動量に応じて小さくなる。すなわち、自己位置推定の尤度は、誤差方向が移動方向ＭＨに長い誤差楕円３００を有する。これにより、決定部１２８ｆは、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を、移動方向ＭＨである水平方向４２０において、傾ける方向を決定する。図５に示す一例では、決定部１２８ｆは、建物１０００の特徴である壁１０２０、床１０１０上の特徴物等に向かう方向及び角度を、自己位置、点群データ１２７ｄ等に基づいて決定する。

なお、図５に示す一例では、決定部１２８ｆは、上下方向４１０または水平方向４２０において照射方向Ｌ１を傾ける方向を決定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、決定部１２８ｆは、移動体１００が斜め上方向または斜め下方向へ移動している場合、上下方向４１０及び水平方向４２０において、照射方向Ｌ１を傾ける方向を決定してもよい。

図３に戻り、支持制御部１２８ｇは、推定部１２８ｄの推定精度の低下を抑える方向へ、レーザ光線の照射方向Ｌ１を能動的に傾けるように、ジンバル１２５を制御する。支持制御部１２８ｇは、決定部１２８ｆが決定した照射方向Ｌ１を傾ける方向及び角度に基づいて、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１が傾ける方向となるように、ジンバル１２５を制御する。支持制御部１２８ｇは、ＬｉＤＡＲ１２４を支持しているジンバル１２５の角度が傾ける方向となるように、ジンバル１２５を回転させることで、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を変更する。

以上、本実施形態に係る移動体１００の機能構成例について説明した。なお、図２及び図３を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る移動体１００の機能構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る移動体１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

図６は、実施形態に係る移動体１００が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図６に示す処理手順は、移動体１００の制御ユニット１２８が制御プログラム１２７ａを実行することによって実現される。図６に示す処理手順は、制御ユニット１２８によって繰り返し実行される。

図６に示すように、移動体１００の制御ユニット１２８は、ジンバル１２５の姿勢情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、制御ユニット１２８は、ジンバル１２５のエンコーダ、制御結果等を用いて、現在のジンバル１２５が支持しているＬｉＤＡＲ１２４の角度を識別可能な姿勢情報を取得する。制御ユニット１２８は、取得した姿勢情報を記憶部１２７に記憶すると、処理をステップＳ１０２に進める。

制御ユニット１２８は、ＩＭＵ１２６から慣性情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、制御ユニット１２８は、ＩＭＵ１２６が計測した移動体１００の３次元の角速度、加速度等を示す慣性情報を取得する。制御ユニット１２８は、取得した慣性情報を記憶部１２７に記憶すると、処理をステップＳ１０３に進める。

制御ユニット１２８は、ＬｉＤＡＲ１２４の測定結果に基づいて、自己位置及び周囲地図を推定する（ステップＳ１０３）。例えば、制御ユニット１２８は、ＳＬＡＭの手法を用いて、ＬｉＤＡＲ１２４の測定結果に基づく移動体１００の自己位置及び周囲地図を推定する。制御ユニット１２８は、推定した自己位置を記憶部１２７の自己位置データ１２７ｅに反映する。制御ユニット１２８は、推定した周囲地図を記憶部１２７の点群データ１２７ｄに反映する。制御ユニット１２８は、ステップＳ１０３の処理が終了すると、処理をステップＳ１０４に進める。

制御ユニット１２８は、自己位置推定の尤度を特定する（ステップＳ１０４）。例えば、制御ユニット１２８は、推定した自己位置と過去の自己位置データ１２７Ｃ、移動計画等とを比較して、自己位置推定の尤度を特定する。制御ユニット１２８は、上述したように、公知のカルマンフィルタ等を用いて、移動体１００が所定の確率で存在する領域を計算した誤差楕円３００を特定する。制御ユニット１２８は、特定した自己位置推定の尤度を記憶部１２７に記憶すると、処理をステップＳ１０５に進める。

制御ユニット１２８は、誤差楕円３００が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。例えば、制御ユニット１２８は、誤差楕円３００の大きさを求め、該大きさが予め設定された判定用の閾値を超えている場合に、誤差楕円３００が閾値を超えたと判定する。制御ユニット１２８は、誤差楕円３００が閾値を超えたと判定した場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、処理をステップＳ１０６に進める。

制御ユニット１２８は、自己位置推定の尤度に基づいて、推定精度の低下を抑制するように照射方向Ｌ１を傾ける方向を決定する（ステップＳ１０６）。例えば、制御ユニット１２８は、自己位置推定の尤度の誤差楕円３００が示す誤差方向に、照射方向Ｌ１を傾ける方向及び角度を決定する。制御ユニット１２８は、決定した傾ける方向及び角度を記憶部１２７に記憶すると、処理をステップＳ１０７に進める。

制御ユニット１２８は、傾ける方向に対応したジンバル１２５の角度を計算する（ステップＳ１０７）。例えば、制御ユニット１２８は、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１が傾ける方向となるように、ＬｉＤＡＲ１２４を支持するジンバル１２５の角度をテーブル、算出プログラム等を用いて計算する。制御ユニット１２８は、計算したジンバル１２５の角度を記憶部１２７に記憶すると、処理をステップＳ１０８に進める。

制御ユニット１２８は、傾ける方向となるようにジンバル１２５の角度を制御する（ステップＳ１０８）。例えば、制御ユニット１２８は、計算した角度となるようにジンバル１２５を回転させることで、ジンバル１２５の角度を変更する。これにより、ＬｉＤＡＲ１２４は、照射方向Ｌ１を傾ける方向に変更される。制御ユニット１２８は、ステップＳ１０８の処理が終了すると、図６に示す処理手順を終了させる。

また、制御ユニット１２８は、誤差楕円３００が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、処理をステップＳ１０９に進める。制御ユニット１２８は、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を変更しているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。例えば、制御ユニット１２８は、ジンバル１２５が照射方向Ｌ１とは異なる方向を向くようにＬｉＤＡＲ１２４を支持している場合に、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を変更していると判定する。制御ユニット１２８は、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を変更していないと判定した場合（ステップＳ１０９でＮｏ）、図６に示す処理手順を終了させる。

また、制御ユニット１２８は、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を変更していると判定した場合（ステップＳ１０９でＹｅｓ）、処理をステップＳ１１０に進める。制御ユニット１２８は、傾ける方向から照射方向Ｌ１へ戻すように、ジンバル１２５の角度を制御する（ステップＳ１１０）。例えば、制御ユニット１２８は、基準の照射方向Ｌ１へ戻すようにジンバル１２５を回転させることで、ジンバル１２５の角度を変更する。これにより、ＬｉＤＡＲ１２４は、傾ける方向から照射方向Ｌ１へ変更される。制御ユニット１２８は、ステップＳ１１０の処理が終了すると、図６に示す処理手順を終了させる。

以上により、上述した移動体１００は、推定部１２８ｄの推定精度の低下を抑える方向へレーザ光線の照射方向Ｌ１を能動的に傾けるように、ジンバル１２５を制御することができる。これにより、移動体１００は、周囲環境の変化が少なくても、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を推定精度の低下を抑える方向へ変更するので、ＬｉＤＡＲ１２４を用いた自己位置及び周囲地図を推定精度の低下を抑制することができる。その結果、移動体１００は、自己位置及び周囲地図の推定精度の低下を抑制することで、移動体１００の安全性の低下を抑制することができる。

移動体１００は、自己位置推定の尤度に基づいて、照射方向Ｌ１を傾ける方向を決定し、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１が傾ける方向となるようにジンバル１２５を制御することができる。これにより、移動体１００は、自己位置推定の尤度に応じてＬｉＤＡＲ１２４を傾けることができるので、ＬｉＤＡＲ１２４を用いた自己位置及び周囲地図を推定精度の低下を抑制することができる。その結果、移動体１００は、自己位置推定の尤度に応じた方向に対して自己位置推定の結果が退化しにくくなるため、移動体にとって重要な自己位置推定を向上させることができる。

移動体１００は、自己位置推定の誤差方向に基づいて、照射方向Ｌ１を傾ける方向を決定することができる。これにより、移動体１００は、自己位置推定の誤差方向、すなわち移動体１００の移動方向に照射方向Ｌ１を傾けることができるので、ＬｉＤＡＲ１２４が照射するレーザ光線の方向を変化させることができる。その結果、移動体１００は、自己位置推定の誤差方向に対して自己位置推定の結果が退化しにくくなるため、移動体にとって重要な自己位置推定を向上させることができる。

移動体１００は、周囲地図が示す特徴領域の方向に基づいて、照射方向Ｌ１を傾ける方向を決定することができる。これにより、移動体１００は、ＬｉＤＡＲ１２４によって周囲環境の特徴領域を測定できるので、ＬｉＤＡＲ１２４を用いた自己位置及び周囲地図を推定精度の低下を抑制することができる。その結果、移動体１００は、自己位置及び周囲地図の推定精度を向上させることができるので、移動体１００の安全性の向上に貢献することができる。

例えば、移動体１００が飛翔体である場合、ビル街などにおいては垂直方向に同じ地形が現れるため、ＬｉＤＡＲ１２４からの情報では高度の推定結果が低下すると、高度推定の精度が著しく低下する。また、移動体１００は、周囲地図の推定に対しても、高度方向に歪んだ周囲地図となり、精度が低下する。これに対し、実施形態に係る移動体１００は、ＬｉＤＡＲ１２４の照射方向Ｌ１を移動方向へ変更可能なので、ＬｉＤＡＲ１２４を用いた自己位置及び周囲地図を推定精度の低下を抑制することができる。その結果、移動体１００は、自己位置及び周囲地図の推定精度を向上させることができるので、飛翔体の安全性の向上に貢献することができる。このような効果は、自律移動可能な車両、ロボット等でも同様に得ることができる。

添付の請求項に係る技術を完全かつ明瞭に開示するために特徴的な実施形態に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。

１００ 移動体
１１０ 本体
１２１ 通信部
１２２ 撮影制御部
１２３ 動力制御部
１２４ ＬｉＤＡＲ（センサ）
１２５ ジンバル（支持部）
１２６ ＩＭＵ
１２７ 記憶部
１２７ａ 制御プログラム
１２７ｂ 制御用データ
１２７ｃ 自己位置データ
１２７ｄ 点群データ
１２８ 制御ユニット
１２８ａ 姿勢取得部
１２８ｂ 点群取得部
１２８ｃ 慣性取得部
１２８ｄ 推定部
１２８ｅ 尤度特定部
１２８ｆ 決定部
１２８ｇ 支持制御部

Claims (7)

1. レーザ光線を照射して反射した反射光に基づいて距離を測定するセンサと、
   前記センサを用いて移動体の自己位置及び周囲地図を推定する推定部と、
   前記レーザ光線の照射方向を変更可能なように前記センサを支持する支持部と、
   前記推定部の推定精度の低下を抑える方向へ前記レーザ光線の前記照射方向を能動的に傾けるように、前記支持部を制御する支持制御部と、
   を備える移動体。
2. 請求項１に記載の移動体において、
   自己位置推定の尤度に基づいて、前記照射方向を傾ける方向を決定する決定部をさらに備え、
   前記支持制御部は、前記センサの前記照射方向が前記傾ける方向となるように前記支持部を制御する、移動体。
3. 請求項２に記載の移動体において、
   前記決定部は、前記自己位置推定の誤差方向に基づいて、前記傾ける方向を決定する、移動体。
4. 請求項３に記載の移動体において、
   前記決定部は、前記周囲地図が示す特徴領域の方向に基づいて前記傾ける方向を決定する、移動体。
5. 請求項４に記載の移動体において、
   前記移動体は、飛翔体である、移動体。
6. レーザ光線を照射して反射した反射光に基づいて距離を測定するセンサと、前記レーザ光線の照射方向を変更可能なように前記センサを支持する支持部と、を備える移動体の制御方法であって、
   前記センサを用いて前記移動体の自己位置及び周囲地図を推定すること、
   前記自己位置及び前記周囲地図の推定精度の低下を抑える方向へ前記レーザ光線の前記照射方向を能動的に傾けるように、前記支持部を制御すること、
   を含む制御方法。
7. レーザ光線を照射して反射した反射光に基づいて距離を測定するセンサと、前記レーザ光線の照射方向を変更可能なように前記センサを支持する支持部と、を備える移動体の制御プログラムであって、
   コンピュータに、
   前記センサを用いて前記移動体の自己位置及び周囲地図を推定させ、
   前記自己位置及び前記周囲地図の推定精度の低下を抑える方向へ前記レーザ光線の前記照射方向を能動的に傾けるように、前記支持部を制御させる、制御プログラム。

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