JP2023061692A - Map creation vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自律走行するロボットにより利用される地図データを作成するための技術に関する。 The present invention relates to a technique for creating map data used by autonomously traveling robots.
近年、製造や物流の現場において、自律走行するロボットを導入する例が増えている。この種のロボットは、AMR(Autonomous Mobile Robot)もしくは単にモバイルロボッ
トと呼ばれ、周辺環境を測定するセンサによって地図上の自己位置を推定することにより、適切な経路を自動的に選択し自律走行することが可能である。従来人が行っていた作業をモバイルロボットで代替することにより、生産性及び安全性の向上や省人化などを図ることができると期待される。
In recent years, the introduction of autonomous robots has been increasing in manufacturing and logistics sites. This type of robot is called an AMR (Autonomous Mobile Robot) or simply a mobile robot, and automatically selects an appropriate route and travels autonomously by estimating its own position on a map using a sensor that measures the surrounding environment. Is possible. It is expected that productivity and safety can be improved and manpower saving can be achieved by replacing the work that has been done by humans with mobile robots.
モバイルロボットを新規に導入する際には、まず初めに、モバイルロボットを走行させる環境の地図データを作成する作業が必須である。通常は、訓練者がモバイルロボットを手で押しながら環境内の走行可能場所を網羅するように歩き廻り、モバイルロボット自身に周辺環境を学習させる(すなわち、センサによる周辺環境の測定と、その測定結果に基づく環境地図の作成を実施する)のが一般的である。 When introducing a new mobile robot, first of all, it is essential to create map data of the environment in which the mobile robot runs. Normally, a trainee pushes the mobile robot by hand and walks around to cover all possible locations in the environment, and the mobile robot learns the surrounding environment by itself (i.e., the measurement of the surrounding environment by sensors and the measurement results). It is common to create an environmental map based on
モバイルロボットの実機を用いて未知環境の学習を実施する方法は、実運用と同一条件で地図データを作成できるという点では有利である反面、次のような課題がある。 The method of learning an unknown environment using an actual mobile robot is advantageous in that map data can be created under the same conditions as in actual operation, but it has the following problems.
モバイルロボットが1台は必要となることから、ユーザは実機を実際に入手するまで地図データの作成に着手することができない。これは、モバイルロボット導入時の立ち上げのタイムロスを招く可能性がある。また最近は、コンピュータシミュレーションによりモバイルロボットの挙動や運用を検証できるツールも登場しているが、実機が無い状態では地図データを用意できず、実環境に即したシミュレーションを実施することができない。また、運用環境の一部のレイアウトを変更した場合などは、地図の更新のために、稼働中のモバイルロボット1台を地図データ作成用途に割り当てなければならず、稼働率の低下を招いてしまう。 Since one mobile robot is required, the user cannot start creating map data until he actually obtains the actual robot. This may lead to time loss during startup when mobile robots are introduced. Recently, tools that can verify the behavior and operation of mobile robots by computer simulation have appeared, but map data cannot be prepared in the absence of actual robots, making it impossible to conduct simulations that match the actual environment. Also, if the layout of a part of the operating environment is changed, one mobile robot in operation must be assigned to create map data in order to update the map, which leads to a decrease in the operating rate. .
なお、インドア向けマッピングの分野では、三次元レーザースキャナやカメラを搭載した台車を利用して、周辺環境の三次元測定を行い、三次元情報の点群データ(三次元地図とも呼ばれる)を作成することが行われる(特許文献1参照)。しかしながら、この種のシステムで作成された三次元地図データをモバイルロボットの地図データにそのまま利用することはできない。仮に三次元地図データをモバイルロボット用の地図データに変換できたとしても、十分な精度が得られる保証はない。 In the field of indoor mapping, a cart equipped with a 3D laser scanner and camera is used to perform 3D measurement of the surrounding environment and create 3D information point cloud data (also called a 3D map). is performed (see Patent Document 1). However, the 3D map data created by this type of system cannot be used as it is for mobile robot map data. Even if 3D map data can be converted into map data for mobile robots, there is no guarantee that sufficient accuracy will be obtained.
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、モバイルロボットの実機が無くても、モバイルロボット用の高精度な地図データを簡単に作成することを可能とする技術を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above circumstances, and its object is to make it possible to easily create high-precision map data for a mobile robot without using the actual mobile robot. It is to provide technology.
本開示は、周辺環境を測定するセンサを利用して地図上の自己位置を推定することにより自律走行するロボットのために、地図データを作成する地図作成車両であって、人が手押し又は手引きで走行させる車両本体と、周辺環境を測定するための地図作成用センサと、前記車両本体を走行させながら前記地図作成用センサで測定されたデータを用いて、周辺環境の地図データを作成する処理ユニットと、を有し、前記地図作成用センサは、前記ロボットに搭載された前記センサと同等の測定視野が得られるような配置で、前記車両本体に設置されていることを特徴とする地図作成車両を含む。 The present disclosure is a map creation vehicle that creates map data for an autonomously traveling robot by estimating its own position on a map using a sensor that measures the surrounding environment, and is manually pushed or guided by a person. A vehicle body to be driven, a map creation sensor for measuring the surrounding environment, and a processing unit for creating map data of the surrounding environment using data measured by the map creation sensor while the vehicle body is running. and wherein the map creation sensor is installed on the vehicle body in such a manner that a measurement field of view equivalent to that of the sensor mounted on the robot can be obtained. including.
前記ロボットの前記センサは、床面から所定の高さの水平面をスキャンするレーザースキャナであり、前記地図作成用センサは、前記ロボットの前記センサと同じ高さの水平面をスキャンするように設置されたレーザースキャナであってもよい。 The sensor of the robot was a laser scanner scanning a horizontal plane at a predetermined height from the floor, and the mapping sensor was mounted to scan a horizontal plane at the same height as the sensor of the robot. It may be a laser scanner.
前記ロボットは、一対の差動駆動ホイールと、各差動駆動ホイールに設けられたエンコーダとを有し、前記エンコーダの出力を自己位置の推定に利用するものであり、前記車両本体は、一対の差動ホイールと、各差動ホイールに設けられた地図作成用エンコーダとを有し、前記処理ユニットは、前記地図作成用エンコーダの出力を前記地図データの作成に利用するものであり、前記差動ホイールの径は、前記ロボットの前記差動駆動ホイールの径に等しくてもよい。 The robot has a pair of differential drive wheels and an encoder provided on each differential drive wheel, and uses the output of the encoder to estimate its own position. a differential wheel and a cartographic encoder provided on each differential wheel, wherein the processing unit uses the output of the cartographic encoder to generate the map data; The diameter of the wheels may be equal to the diameter of the differential drive wheels of the robot.
前記一対の差動ホイールのホイール間距離は、前記ロボットの前記一対の差動駆動ホイールのホイール間距離に等しくてもよい。 The wheel-to-wheel distance of the pair of differential wheels may be equal to the wheel-to-wheel distance of the pair of differential drive wheels of the robot.
前記地図作成用エンコーダの角度分解能は、前記ロボットの前記エンコーダの角度分解能に等しくてもよい。 The angular resolution of the cartographic encoder may be equal to the angular resolution of the encoder of the robot.
前記地図作成用エンコーダのゼロ点の位置関係は、前記ロボットの前記エンコーダのゼロ点の位置関係に等しくてもよい。 The positional relationship of the zero point of the cartographic encoder may be equal to the positional relationship of the zero point of the encoder of the robot.
前記ロボットは、慣性計測装置を有し、前記慣性計測装置の出力を自己位置の推定に利用するものであり、前記車両本体は、地図作成用慣性計測装置を有し、前記処理ユニットは、前記地図作成用慣性計測装置の出力を前記地図データの作成に利用するものであり、前記地図作成用慣性計測装置は、前記地図作成用慣性計測装置と前記一対の差動ホイールとの相対位置関係が、前記ロボットにおける前記慣性計測装置と前記一対の差動駆動ホイールとの相対位置関係と等しくなるような配置で、前記車両本体に設置されていてもよい。 The robot has an inertial measurement device and uses the output of the inertial measurement device to estimate its own position, the vehicle body has an inertial measurement device for map creation, and the processing unit includes the The output of the cartographic inertial measurement device is used to generate the map data, and the cartographic inertial measurement device has a relative positional relationship between the cartographic inertial measurement device and the pair of differential wheels. , the inertial measurement device and the pair of differential drive wheels may be installed on the vehicle body in an arrangement that is the same as the relative positional relationship between the inertial measurement device and the pair of differential drive wheels in the robot.
前記差動ホイールの回転により発電する発電装置と、前記発電装置で発電された電力を蓄積する蓄電装置と、を有し、前記地図作成用センサと前記処理ユニットの少なくともいずれかは、前記蓄電装置から電力が供給されていてもよい。 and a power storage device that stores power generated by the power generation device, wherein at least one of the map creation sensor and the processing unit is connected to the power storage device. power may be supplied from
周辺環境の照度を測定する照度センサを有し、前記処理ユニットは、前記照度センサの出力に基づいて、照度が適正条件から外れる位置を判定してもよい。 An illuminance sensor that measures illuminance of a surrounding environment may be provided, and the processing unit may determine a position where the illuminance deviates from an appropriate condition based on the output of the illuminance sensor.
前記処理ユニットは、照度が適正条件から外れる位置の情報を前記地図データに埋め込んでもよい。 The processing unit may embed information of positions where the illuminance is out of proper conditions into the map data.
前記地図作成用センサは、物体で反射した反射光をとらえ前記物体までの距離を測定するセンサであり、前記処理ユニットは、前記地図作成用センサによる前記反射光の受光強度に基づいて、反射率が適正条件から外れる物体を検知してもよい。 The mapping sensor is a sensor that captures reflected light reflected by an object and measures the distance to the object. The processing unit calculates the reflectance based on the intensity of the reflected light received by the mapping sensor. may detect objects that are out of the proper conditions.
前記処理ユニットは、反射率が適正条件から外れる物体の存在位置の情報を前記地図データに埋め込んでもよい。 The processing unit may embed, in the map data, information on the existing position of an object whose reflectance is out of the appropriate condition.
前記処理ユニットは、前記ロボットが走行困難な箇所の情報を前記地図データに埋め込んでもよい。 The processing unit may embed information of locations where the robot has difficulty traveling in the map data.
前記処理ユニットは、床面の不陸の情報を前記地図データに埋め込んでもよい。 The processing unit may embed information about unevenness of the floor in the map data.
前記処理ユニットは、床面の傾斜の情報を前記地図データに埋め込んでもよい。 The processing unit may embed the information of the slope of the floor into the map data.
前記ロボットの位置決めに利用される磁気テープが床面に敷設されており、前記処理ユニットは、前記磁気テープが敷設されている位置の情報を前記地図データに埋め込んでもよい。 A magnetic tape used for positioning the robot may be laid on the floor surface, and the processing unit may embed information on the position where the magnetic tape is laid in the map data.
前記処理ユニットは、前記ロボットの停止ゴールの位置の情報を前記地図データに埋め込んでもよい。 The processing unit may embed the information of the position of the stopping goal of the robot in the map data.
前記処理ユニットは、前記ロボットの充電ドックの位置の情報を前記地図データに埋め込んでもよい。 The processing unit may embed information of the location of the charging dock of the robot into the map data.
本発明は、上記手段の少なくとも一部を有する地図作成車両として捉えてもよいし、地図作成車両とロボットを有するシステムとして捉えてもよい。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む地図作成方法や地図作成車両の制御方法として捉えたり、かかる方法を実現するためのプログラムやそのプログラムを記録した記録媒体として捉えることもできる。なお、上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。 The present invention may be viewed as a cartographic vehicle comprising at least some of the means described above, or as a system comprising a cartographic vehicle and a robot. The present invention can also be regarded as a map creation method and a map creation vehicle control method including at least part of the above processing, or as a program for realizing such a method and a recording medium recording the program. It should be noted that each of the means and processes described above can be combined with each other as much as possible to constitute the present invention.
本発明によれば、モバイルロボットの実機が無くても、モバイルロボット用の高精度な地図データを簡単に作成することが可能である。 According to the present invention, it is possible to easily create high-precision map data for a mobile robot without the actual mobile robot.
<適用例>
図1を参照して、本発明の一適用例としての地図作成方法を説明する。
<Application example>
Referring to FIG. 1, a map creation method as one application example of the present invention will be described.
モバイルロボット2は、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と呼ば
れる技術を利用して自律走行可能なロボットである。SLAMでは、モバイルロボット2が予め保持している『地図データ』とセンサによりリアルタイムに測定された『周辺環境の情報』とから、モバイルロボット2の地図上の位置(自己位置)を推定し、自己位置から目的地(ゴール)までの最適な経路を決定する処理が行われる。したがって、モバイルロボット2の運用を開始する前の事前準備として、自己位置推定で利用するための地図データを作成し、モバイルロボット2に与える必要がある。従来は、モバイルロボット2の実機を利用して地図データの作成を行うのが一般的な方法であったが、現実的な問題として、地図データ作成用にモバイルロボット2の実機を用意するのが困難な場合も多い。そのような問題を解決するための装置が地図作成車両1である。
The
地図作成車両1は、モバイルロボット2で利用される地図データを作成するための専用車両である。すなわち、地図作成車両1は、モバイルロボット2の実機を使わずとも、モバイルロボット2が作成するものと同等の地図データを作成可能な装置である。地図作成車両1は、地図データの作成に必要な機能及び装備を備えていれば十分であるため、モバイルロボット2に比べて簡易な構成でよい。それゆえ、地図データの作成が必要なユーザに対し、安価に提供することができる。
The
図1に示すように、地図作成車両1は、フレーム構造の車両本体10に、地図作成用センサ11や処理ユニット12などの各種装置が搭載された、シンプルな構成でよい。地図作成車両1自体は駆動力を有している必要はなく、人が車両本体10のハンドルを持ち、手押し又は手引きで地図作成車両1を走行させればよい。
As shown in FIG. 1, the
地図作成用センサ11は、周辺環境を測定するためのセンサである。この地図作成用センサ11は、モバイルロボット2に搭載されているSLAM(自己位置推定及び地図作成)用のセンサに対応するものであり、典型的には、モバイルロボット2に搭載されているセンサと同じものが地図作成車両1にも搭載される。ただし、完全に同じ機種であることは必須ではなく、少なくとも測定能力が実質的に同じセンサであればよい。例えば、産業用のモバイルロボットに搭載されるセンサは、要求される安全規格(ISO13849-1、IEC61508など)を満たすための特別な構成や性能を有する、所謂セーフティ機器であるが、地図作成車両1に搭載するセンサは非セーフティ機器でも構わない。
The
周辺環境を測定するためのセンサは、周辺環境に存在する物体までの距離を高精度かつ高分解能で測定するためのセンサであれば、測定原理はどのようなものでもよいし、2次元センサでも3次元センサでも構わない。例えば、ToF方式のLiDAR(Light Detection And Ranging)、FMCW方式のLiDAR、ToFカメラなどを用いることがで
きる。
The sensor for measuring the surrounding environment can be of any measurement principle, even a two-dimensional sensor, as long as it measures the distance to an object in the surrounding environment with high precision and high resolution. A three-dimensional sensor may also be used. For example, a ToF system LiDAR (Light Detection And Ranging), an FMCW system LiDAR, a ToF camera, or the like can be used.
ここで、地図作成用センサ11は、モバイルロボット2に搭載されたセンサと同等の測定視野が得られるような配置で、車両本体10に設置される。このような設計により、モバイルロボット2が周辺環境を見たときに得られる情報と実質的に等価な情報を地図作成用センサ11にて取得することができる。したがって、地図作成用センサ11で測定されたデータから地図データを作成することにより、モバイルロボット2の実機を使って作成したものと同等の高精度な地図データを作成することが可能である。
Here, the
以下、モバイルロボット2の具体的な構成例を説明した後、そのモバイルロボット2用の地図作成車両1の具体的な実施形態をいくつか例示的に説明する。
Hereinafter, after describing a specific configuration example of the
<モバイルロボットの構成例>
図2Aは、モバイルロボット2の正面図であり、図2Bは、モバイルロボット2の側面図である。また、図3は、モバイルロボット2の構成を示すブロック図である。
<Configuration example of mobile robot>
2A is a front view of the
モバイルロボット2は、車両型のロボットであり、走行に関わる構成として、左右一対の差動駆動ホイール200L,200Rと、差動駆動ホイール200L,200Rを駆動するためのモータ201L,201R及び減速機202L,202Rと、モータ201L,201Rを制御するためのモータドライバ203L,203Rと、複数の補助輪204と、走行制御部205とを備える。走行制御部205から発せられるモータ制御信号に基づいて各モータドライバ203L,203Rからモータ駆動信号が出力される。このモータ駆動信号を受けてモータ201L,201Rが差動駆動ホイール200L,200Rを回転させることで、モバイルロボット2が走行する。このとき、左右の差動駆動ホイール200L,200Rの回転速度(回転量)や回転方向を独立に制御することで、前進、後退、左折、右折、超信地旋回が可能である。
The
また、モバイルロボット2は、SLAMに関わる構成として、2次元レーザースキャナ210と、慣性計測装置(IMU:Inertial Measurement Unit)211と、差動駆動ホ
イール200L,200Rにそれぞれ設けられた角度エンコーダ212L,212Rと、SLAMユニット213とを備える。2次元レーザースキャナ210は、周辺環境に存在する物体までの距離を測定するためのセンサであり、床面から所定の高さh(例えば、h=150~300mm程度)の水平面をスキャンするような配置でモバイルロボット2に搭載されている。スキャン範囲(測定範囲)は、例えば、前方を中心とする約270度の範囲である。2次元レーザースキャナ210は、測定結果を2次元点群データで出力する。慣性計測装置211は、例えば、3軸加速度センサと3軸ジャイロとを有しており、慣性計測値として、3次元の加速度及び角速度を出力する。角度エンコーダ212L,212Rは、それぞれ、差動駆動ホイール200L,200Rの回転の情報(角度、回転量、速度など)を測定する。2次元レーザースキャナ210、慣性計測装置211、角度エンコーダ212L,212Rの測定結果は、SLAMユニット213に取り込まれ、自己位置推定や地図作成などの処理に利用される。
In addition, the
その他にも、モバイルロボット2は、大容量バッテリ220、操作UI部221、有線通信装置222、無線通信装置223、非常停止入力装置224、周辺障害物探知装置225などを具備する。大容量バッテリ220は、モバイルロボット2の各部に電力を供給する。操作UI部221は、ユーザが操作を入力するための入力部、情報を表示するための表示部などを有している。有線通信装置222は、例えば、ティーチングペンダントやジョイスティックなどが接続される有線インターフェイスである。無線通信装置223は、外部のコンピュータや上位システムとのあいだで無線通信を行うための無線インターフェイスである。非常停止入力装置224は、モバイルロボット2を非常停止させるためのUIであり、例えば、非常停止スイッチやバンパースイッチなどが用いられる。周辺障害
物探知装置225は、モバイルロボット2の進行方向に存在する障害物を検出し衝突を回避するためのセンサであり、例えば、超音波センサ(ソナー)やレーザーセンサなどが用いられる。
In addition, the
<第1実施形態>
図4Aは、第1実施形態に係る地図作成車両1の正面図であり、図4Bは、第1実施形態に係る地図作成車両1の側面図である。また、図5は、第1実施形態に係る地図作成車両1の構成を示すブロック図である。
<First embodiment>
4A is a front view of the
地図作成車両1は、手押しカート又は手引きカートのような構造の車両である。その車両本体10は、金属や樹脂などで形成されたフレーム構造体からなる。車両本体10の下部には、走行に関わる構成として、左右一対の差動ホイール100L,100Rと、補助輪104とを備える。差動ホイール100L,100Rは独立に回転可能な一対の車輪である。補助輪104は、車両本体10が傾くことを防止し、車両本体10の姿勢を安定させるために設けられている。補助輪104の数は1つでも複数でもよい。地図作成車両1にはモータのような駆動装置は設けられていない。ユーザが車両本体10のハンドル101を持ち、手押し又は手引きで地図作成車両1を前進、後退、左折、右折、もしくは超信地旋回させる。
The
また、地図作成車両1は、地図作成に関わる構成として、地図作成用センサ110と、地図作成用慣性計測装置(IMU)111と、差動ホイール100L,100Rにそれぞれ設けられた地図作成用エンコーダ112L,112Rと、処理ユニット113とを備える。
The
地図作成用センサ110は、周辺環境を測定するためのセンサであり、モバイルロボット2の2次元レーザースキャナ210と同じ測定能力をもつ2次元レーザースキャナが用いられる。ここで、地図作成用センサ110は、モバイルロボット2の2次元レーザースキャナ210と同等の測定視野が得られるような配置で、車両本体10に設置される。具体的には、図2B及び図4Bに示すように、モバイルロボット2の2次元レーザースキャナ210が床面から高さhの水平面をスキャンするような配置で搭載されているならば、地図作成車両1の地図作成用センサ110も床面から高さhの水平面をスキャンするような配置で搭載される。このような設計により、地図作成車両1は、モバイルロボット2が周辺環境から取得する2次元点群データと実質的に等価な2次元点群データを取得可能となる。
The
地図作成用慣性計測装置111は、3次元の加速度及び角速度を測定するための装置である。これも、モバイルロボット2の慣性計測装置211と同じ測定能力をもつものが搭載される。ここで、地図作成用慣性計測装置111と差動ホイール100L,100Rとの相対位置関係が、モバイルロボット2における慣性計測装置211と差動駆動ホイール200L,200Rとの相対位置関係と等しくなるように設計されている。このような設計により、地図作成車両1は、モバイルロボット2と実質的に等価な慣性計測値を取得可能となる。
The cartographic
地図作成用エンコーダ112L,112Rは、差動ホイール100L,100Rの回転の情報(角度、回転量、速度など)を測定するための装置である。ここで、図2B及び4Bに示すように、地図作成車両1の差動ホイール100L,100Rは、そのホイール径Dがモバイルロボット2の差動駆動ホイール200L,200Rの径と等しくなるように設計されている。また、図2A及び図4Aに示すように、差動ホイール100L,100Rのホイール間距離Lも、モバイルロボット2の差動駆動ホイール200L,200Rのホイール間距離と等しくなるように設計されている。さらには、地図作成用エンコーダ1
12L,112Rとして、モバイルロボット2の角度エンコーダ212L,212Rと同じ角度分解能をもつエンコーダが搭載されてもよいし、地図作成用エンコーダ112L,112Rのゼロ点の位置関係がモバイルロボット2の角度エンコーダ212L,212Rのゼロ点の位置関係と等しくなるように設定されてもよい。このような設計により、地図作成車両1は、モバイルロボット2と実質的に等価なホイール回転情報を取得可能となる。
The
As 12L and 112R, encoders having the same angular resolution as the
処理ユニット113は、地図作成用センサ110、地図作成用慣性計測装置111、地図作成用エンコーダ112L,112Rなどで測定されたデータを用いて、周辺環境の地図データを作成する装置である。処理ユニット113は、例えば、CPU(プロセッサ)、RAM(ランダムアクセスメモリ)、非一時的な記憶装置(不揮発性メモリやストレージなど)を備えるコンピュータにより構成してもよい。その場合、地図作成機能は、非一時的な記憶装置に格納されたプログラムをRAMにロードし、CPUによって実行することで実現される。あるいは、処理ユニット113は、FPGA(Field Programmable Gate Array)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)などの回路で構成してもよい。ここで、処理ユニット113の地図作成機能は、モバイルロボット2のSLAMユニット213の地図作成機能と等価なもの(地図作成のアルゴリズムやロジックが同じか又は互換性を有するもの)であるとよい。典型的には、SLAMユニット213のプログラムモジュールをそっくり処理ユニット113に実装すればよい。このような設計により、地図作成車両1は、モバイルロボット2と実質的に等価な地図データ作成が可能となる。
The
その他の構成として、地図作成車両1は、バッテリ120、操作UI部121、地図データ出力装置122などを具備する。バッテリ120は、地図作成車両1の各部に電力供給する。地図作成車両1はモータやその制御部などを有していないため、モバイルロボット2に比べて消費電力がはるかに少ない。したがって、バッテリ120は、モバイルロボット2の大容量バッテリ220に比べて小型で容量の小さいものでよい。操作UI部121は、例えば、電源のON/OFF、計測の開始/終了などの操作を入力するためのUIである。地図データ出力装置122は、処理ユニット113で生成された地図データを外部に出力するためのインターフェイスであり、例えば、USBやRS-232などの有線インターフェイスでもよいし、Wi-FiやBluetoothなどの無線インターフェイスでもよいし、フラッシュメモリやSDメモリーカードのような記憶媒体のリーダでもよい。
As other configurations, the
図6を参照して、地図データを作成するときの手順を説明する。図6は、作業者が行う操作の流れと地図作成車両1の動作の流れを示している。
A procedure for creating map data will be described with reference to FIG. FIG. 6 shows the flow of operations performed by the operator and the flow of operations of the
作業者が、操作UI部121により、地図作成車両1の電源投入操作を行うと(ステップS60)、地図作成車両1の電源がONになる(ステップS61)。続いて、作業者が、操作UI部121にて地図の計測開始を指示した後(ステップS62)、車両本体10のハンドル101を押し又は引いて地図作成車両1を移動させる(ステップS63)。すると、地図作成用センサ110、地図作成用慣性計測装置111、地図作成用エンコーダ112L,112Rから、測定データが処理ユニット113に逐次取り込まれ、記憶装置に蓄積されていく(ステップS64)。必要な計測範囲(すなわち、モバイルロボット2を走行させる予定の範囲)を網羅した後、作業者が、操作UI部121にて計測終了を指示すると(ステップS65、S66)、地図作成車両1の処理ユニット113が、記憶装置に蓄積されたデータを基に地図データを生成する(ステップS67)。図7は、地図作成車両1で生成される地図データの一例を示している。壁や障害物が点群で表現された2次元の地図である。生成された地図データは、地図データ出力装置122を介して外部に出力される(ステップS68)。このようにして得られた地図データは、モバイルロボッ
ト2やコンピュータシミュレーションにて利用される(ステップS69)。
When the operator turns on the
本実施形態の地図作成車両1を利用することにより、モバイルロボット2により作成されるものと同等の高精度な地図データを簡単に作成することができる。したがって、モバイルロボット2の実機を用意することができない状況でも地図データの作成が可能となるため、例えば、モバイルロボットを新規導入する場合や、運用環境の一部の地図を更新する場合などに有用である。
By using the
しかも、図3と図5の比較からも明らかなように、地図作成車両1は簡易な構成でよいため、モバイルロボット2に比べて非常に安価に提供することができる。
Moreover, as is clear from the comparison between FIGS. 3 and 5, the
なお、上記実施形態の構成はあくまで一例にすぎない。例えば、周辺環境を測定するためのセンサとして2次元レーザースキャナ以外のセンサを用いてもよい。また、周辺環境を測定するためのセンサを複数個搭載したり、複数種類のセンサを組合せてもよい。また、周辺環境を測定するためのセンサの測定視野は床面と平行な水平面でなく、所定の仰角又は俯角をつけてもよい。また、測定視野は2次元ではなく3次元でもよい。いずれの場合でも、モバイルロボット2側のセンサと地図作成車両1側のセンサとが、同等の測定能力を有し、且つ、同等の測定視野をもつように設置されていればよい。
Note that the configuration of the above embodiment is merely an example. For example, a sensor other than the two-dimensional laser scanner may be used as the sensor for measuring the surrounding environment. Also, a plurality of sensors for measuring the surrounding environment may be mounted, or a plurality of types of sensors may be combined. Moreover, the measurement field of view of the sensor for measuring the surrounding environment may be set at a predetermined angle of elevation or depression instead of the horizontal plane parallel to the floor surface. Also, the field of view for measurement may be three-dimensional instead of two-dimensional. In either case, the sensor on the
また、上記実施形態では、慣性計測装置、ホイール径、ホイール間距離、エンコーダについても、モバイルロボット2側の構成と地図作成車両1側の構成を同じに揃えたが、これは必須ではない。例えば、慣性計測装置の配置をモバイルロボット2と地図作成車両1とで違えた場合には、処理ユニット113が慣性計測値を利用する際に、慣性計測装置の配置の違いをキャンセルするための補正を行えばよい。ホイール径、ホイール間距離、エンコーダの角度分解能の違いについても、同じように、処理ユニット113で補正を行えばよい。
In addition, in the above embodiment, the configuration of the
また、軽い力で地図作成車両1を走行させることができように、差動ホイールにアシストモータを設けてもよい。
The differential wheels may also be provided with assist motors so that the
<第2実施形態>
図8は、第2実施形態に係る地図作成車両1の構成を示すブロック図である。第2実施形態の地図作成車両1は、差動ホイールの回転により発電する発電装置を有している点が特徴である。
<Second embodiment>
FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of the
具体的には、地図作成車両1の差動ホイール100L,100Rのそれぞれに発電装置(ダイナモ)130L,130Rが設けられている。作業者が地図作成のために地図作成車両1を走行させると、発電装置130L,130Rで発電された電力が充電装置131によってバッテリ(蓄電装置)120に蓄積される。このような仕組みにより、地図作成用センサ110、地図作成用慣性計測装置111、地図作成用エンコーダ112L,112R、処理ユニット113などに必要な電力の少なくとも一部を自家発電によりまかなうことができる。したがって、バッテリ120の電力消費を抑えることができ、バッテリ120の充電頻度の低減並びに長寿命化を図ることができる。
Specifically, the
なお、本実施形態では、差動ホイール100L,100Rの両方に発電装置を設けたが、いずれか一方のホイールだけに発電装置を設ける構成でも構わない。
In this embodiment, both the
<第3実施形態>
図9は、第3実施形態に係る地図作成車両1の構成を示すブロック図である。第3実施形態の地図作成車両1は、照度が適正条件から外れる位置、及び、反射率が適正条件から
外れる物体を検知し、それらの情報を地図データに埋め込む機能を有している点が特徴である。
<Third Embodiment>
FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of the
具体的には、地図作成車両1に、周辺環境の照度を測定する照度センサ140を搭載する。地図作成のための計測が開始されると、照度センサ140から出力される照度情報が処理ユニット113に逐次取り込まれる。このとき、照度情報を、他のセンサから同じタイミングで取り込まれた測定データと関連付けておくことにより、地図データの作成処理の段階で、照度情報を地図上の座標に紐付けることが可能である。
Specifically, the
また、本実施形態の地図作成用センサ110は、2次元点群値とともに受光強度の情報も出力する。受光強度は、周辺環境に存在する物体(壁や障害物など)で反射し地図作成用センサ110に戻ってきた反射光の強度である。
In addition, the
処理ユニット113は、地図データの作成処理において、照度情報に基づいて、照度が適正条件から外れる位置を判定する。例えば、窓から外光が差し込んでいる場所や、強い照明光が直接当たる場所などでは、外光や照明光が外乱となり、レーザースキャナなどの光学センサによる測距の精度を著しく低下させるおそれがある。測距精度の低下は、モバイルロボット2の自己位置推定精度の低下を招き、例えば、経路や停止位置の誤差が増大したり、運行に支障が生じたりする可能性がある。そこで処理ユニット113は、照度センサ140で測定された照度が所定の閾値より大きい位置を「高照度区域」と判定し、高照度区域の情報を地図データに埋め込む。
In the process of creating map data, the
また、処理ユニット113は、地図データの作成処理において、反射光の受光強度の情報に基づいて、反射率が適正条件から外れる物体を検知する。例えば、周辺環境のなかに低反射率な物体が存在した場合、反射光の受光強度が小さくなり、レーザースキャナなどの光学センサによる測距の精度を著しく低下させるおそれがある。前述のように、測距精度の低下は、モバイルロボット2の自己位置推定精度の低下を招く。そこで処理ユニット113は、受光強度から推定した反射率が所定の閾値より小さい物体を「低反射率な構造物」と判定し、低反射率な構造物の情報を地図データに埋め込む。
In addition, in the process of creating map data, the
図10は、本実施形態で生成される地図データの例である。2次元点群からなる地図データの上に、高照度区域と低反射率な構造物の表示が重畳されている。このような地図データをユーザに提供することにより、モバイルロボットの運用開始前に、周辺環境に含まれる高照度区域や低反射率な構造物に対する対策を講じることが可能となる。例えば、高照度区域への対策としては、カーテンやブラインドを窓に取り付けて外光が差し込むのを防いだり、照明器具の変更あるいは移動したり、といった対策を講じることができる。低反射率な構造物への対策としては、構造物を移動ないし除去したり、構造物の表面に高反射率な素材(反射テープ、白色板など)を設置したり、といった対策を講じることができる。 FIG. 10 is an example of map data generated in this embodiment. Display of high-illuminance areas and low-reflectance structures is superimposed on map data consisting of two-dimensional point clouds. By providing such map data to the user, it is possible to take countermeasures against high-illuminance areas and low-reflectance structures included in the surrounding environment before starting operation of the mobile robot. For example, measures for high-light areas may include installing curtains or blinds on windows to block outside light, or changing or moving lighting fixtures. Countermeasures against structures with low reflectance include moving or removing structures, and installing highly reflective materials (reflective tape, white plates, etc.) on the surfaces of structures. can.
<第4実施形態>
図11は、第4実施形態に係る地図作成車両1の構成を示すブロック図である。第4実施形態の地図作成車両1は、モバイルロボットが走行困難な箇所の情報を地図データに埋め込む機能を有している点が特徴である。
<Fourth Embodiment>
FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the
本実施形態の地図作成車両1は、モバイルロボット2が走行可能な通路幅の下限値を規定する最小走行通路幅データを記憶する通路幅データ記憶部150を有している。処理ユニット113は、地図データの作成処理において、通路幅データ記憶部150から最小走行通路幅を読み込み、周辺環境のなかに最小走行通路幅より狭い箇所がないかを検査する。もし、最小走行通路幅より狭い箇所が存在した場合には、処理ユニット113は、当該
箇所を「進入禁止エリア」に設定し、その情報を地図データに埋め込む。
The
図12は、本実施形態で生成される地図データの例である。2次元点群からなる地図データの上に、進入禁止エリアが重畳されている。このような地図データをユーザに提供することにより、モバイルロボットの運用開始前に、通路を拡幅するなどの対策を講じることが可能となる。あるいは、このような地図データをモバイルロボット2に与え、モバイルロボット2自身が経路選択の際に進入禁止エリアを回避する制御を行ってもよい。
FIG. 12 is an example of map data generated in this embodiment. A no-entry area is superimposed on the map data consisting of the two-dimensional point cloud. By providing such map data to the user, it is possible to take measures such as widening the aisles before starting the operation of the mobile robot. Alternatively, such map data may be provided to the
なお、モバイルロボット2に搭載される装備によって、モバイルロボット2が走行可能な通路幅は変化するため、通路幅データ記憶部150の最小走行通路幅データの設定値はユーザにより変更可能であるとよい。
Since the width of the passage through which the
また、モバイルロボットが走行困難な箇所の情報としては、進入禁止エリアの情報の他にも、動作速度が制限されるエリアの情報を地図データに埋め込んでもよい。例えば、処理ユニット113が、地図データの作成処理において、通路の曲がり角の角度が所定の閾値よりも小さい箇所(すなわち、通常速度では曲がることが困難な鋭角の曲がり角)がないかを検査する。もし、鋭角の曲がり角が存在した場合には、処理ユニット113は、当該曲がり角を「動作速度制限エリア」に設定し、その情報を地図データに埋め込む。
In addition to the information on prohibited areas, information on areas where the movement speed is restricted may be embedded in the map data as the information on places where it is difficult for the mobile robot to travel. For example, the
このような地図データをユーザに提供することにより、モバイルロボットの運用開始前に、曲がり角を拡幅するなどの対策を講じることができる。あるいは、このような地図データをモバイルロボット2に与え、モバイルロボット2が動作速度制限エリアでは低速走行に切り替える制御を行ってもよい。
By providing such map data to the user, it is possible to take countermeasures such as widening a corner before starting operation of the mobile robot. Alternatively, such map data may be given to the
<第5実施形態>
図13は、第5実施形態に係る地図作成車両1の構成を示すブロック図である。第5実施形態の地図作成車両1は、モバイルロボットが走行する床面の不陸の情報や傾斜の情報を地図データに埋め込む機能を有している点が特徴である。
<Fifth Embodiment>
FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the
本実施形態の地図作成車両1は、モバイルロボット2が走行可能な不陸の許容値を規定する許容不陸データを記憶する許容不陸データ記憶部160と、モバイルロボット2が走行可能な傾斜量の許容値を規定する許容傾斜量を記憶する許容傾斜量記憶部161とを有している。不陸とは、床面(走行面)が平らでない状態をいい、例えば、凹凸・段差・溝などが存在していることをさす。車両が不陸な面を走行すると、慣性計測装置により計測される加速度に急峻なピークが現れたり、凹凸に応じた振幅の変化が現れる。したがって、例えば、加速度のピークの大きさや周波数などの指標によって、不陸の度合いを評価することができる。許容不陸データは、加速度のピークの最大値や、周波数の最大値などで規定すればよい。他方、許容傾斜量は、例えば、モバイルロボット2が安定走行可能な勾配の最大値などで規定される。なお、モバイルロボット2の装備や積載荷重などの条件に依存して許容値が変わる場合には、条件ごとに許容不陸データや許容傾斜量が設定されてもよい。また、許容不陸データや許容傾斜量の設定値がユーザにより変更可能であるとよい。
The
処理ユニット113は、地図データの作成処理において、地図作成用慣性計測装置111から逐次取り込まれる慣性計測値の時系列データを分析し、不陸の度合いを数値化し、地図上の各位置の不陸の情報を地図データに埋め込む。さらに、処理ユニット113は、許容不陸データ記憶部160から許容不陸データを読み込み、不陸の度合いが許容値を超える箇所がないかを検査してもよい。もし、許容値を超える不陸箇所が存在した場合には、処理ユニット113は、当該箇所を「進入禁止エリア」に設定し、その情報を地図データに埋め込んでもよい。
In the process of creating map data, the
傾斜量についても、地図作成用慣性計測装置111の加速度センサを利用して測定することができる。ただし、動加速度の影響を排除するために、地図作成車両1が静止した状態で静加速度を測定することが好ましい。例えば、作業者が、傾斜量を測定したい位置で地図作成車両1を停止し、操作UI部121から傾斜量評価開始指示を入力すると、地図作成用慣性計測装置111から静加速度の値が取り込まれ、処理ユニット113が傾斜量を計算する、という仕組みにより傾斜量を精度良く測定することが可能となる。なお、地図作成用慣性計測装置111の測定値から動加速度成分と静加速度成分を分離することが可能であれば、地図作成車両1を停止したり、作業者が開始指示を入力したりする必要はなく、走行中に逐次取り込まれる慣性計測値のデータから傾斜量を計算すればよい。
The amount of inclination can also be measured using the acceleration sensor of the
処理ユニット113は、地図上の各位置の傾斜量の情報を地図データに埋め込む。さらに、処理ユニット113は、許容傾斜量記憶部161から許容傾斜量を読み込み、傾斜量が許容値を超える箇所がないかを検査してもよい。もし、許容値を超える傾斜箇所が存在した場合には、処理ユニット113は、当該箇所を「進入禁止エリア」に設定し、その情報を地図データに埋め込んでもよい。
The
図14は、本実施形態で生成される地図データの例である。不陸の情報や傾斜量の情報が埋め込まれた地図データをユーザに提供することにより、モバイルロボットの運用開始前に、床面をフラットにするなどの対策を講じることが可能となる。あるいは、このような地図データをモバイルロボット2に与え、モバイルロボット2自身が経路選択の際に進入禁止エリアを回避する制御を行ったり、不陸の度合いや傾斜量に応じて速度やトルクを変更する制御を行ったりしてもよい。
FIG. 14 is an example of map data generated in this embodiment. By providing the user with map data embedded with information on unevenness and information on the amount of inclination, it is possible to take measures such as flattening the floor before starting operation of the mobile robot. Alternatively, such map data is given to the
<第6実施形態>
図15は、第6実施形態に係る地図作成車両1の構成を示すブロック図である。第6実施形態の地図作成車両1は、モバイルロボットの位置決めに利用される磁気テープが敷設されている位置の情報を地図データに埋め込む機能を有している点が特徴である。
<Sixth embodiment>
FIG. 15 is a block diagram showing the configuration of the
モバイルロボット2の位置決め用に床面(走行面)に磁気テープが敷設されている場合がある。モバイルロボット2が、磁気誘導センサによって磁気テープを検出し、磁気テープを基準に自己位置を修正することで、高精度な位置決めが実現される。
A magnetic tape may be laid on the floor surface (running surface) for positioning the
本実施形態の地図作成車両1は、磁気テープを検出するための磁気誘導センサ170を有している。磁気誘導センサ170により磁気テープが検出されると、その情報が処理ユニット113に取り込まれる。処理ユニット113は、磁気テープが検出された位置の情報を地図データに埋め込む。このような地図データをモバイルロボット2に与えることで、モバイルロボット2が、磁気テープの位置情報を自己位置推定や経路選択の処理に利用することができるようになる。
The
<第7実施形態>
第7実施形態の地図作成車両1は、モバイルロボットの停止ゴールや充電ドックの位置の情報を地図データに埋め込む機能を有している点が特徴である。
<Seventh Embodiment>
The
停止ゴールとは、モバイルロボット2が停止する地図上の場所であり、例えば、モバイルロボット2が待機する場所、モバイルロボット2が作業者あるいは他の装置とのあいだで物品の受け渡しを行うために停止する場所などが該当する。充電ドックは、モバイルロボット2の充電を行うための装置である。停止ゴールや充電ドックの位置情報は、モバイルロボット2の運用を行うために必要な情報であるが、これらの情報を手作業で地図データに書き込むのは煩雑にすぎる。そこで、本実施形態の地図作成車両1は、停止ゴールや
充電ドックの位置情報を含む地図データを簡単に作成可能な機能を提供する。
A stop goal is a place on the map where the
具体的には、操作UI部121に、停止ゴールの位置を教示するためのUIと充電ドックの位置を教示するためのUIを設ける。例えば、停止ゴールボタンや充電ドックボタンなどが設けられてもよい。停止ゴールを教示する際には、作業者が、地図作成車両1を移動させ停止ゴールの位置で停止させた後、操作UI部121の停止ゴールボタンを押下する。これにより、処理ユニット113が、停止ゴールの位置を認識し、地図上の現在の位置座標に停止ゴールを設定する。なお、停止ゴールの位置座標だけでなく、アプローチ方向(モバイルロボット2の向き)も教示する場合には、例えば、停止ゴールへの進入動作を開始する位置(例えば手前1メートル程度の位置)で停止ゴールボタンを1回押下し、続いて地図作成車両1を停止ゴール位置まで移動させて停止ゴールボタンをもう1回押下する、というような方法を採用してもよい。充電ドックの教示も同じ要領で行うことができる。
Specifically, the
図16は、本実施形態で生成される地図データの例である。停止ゴールの位置と停止ゴールへの進入開始位置(三角の突起がモバイルロボットの前方を表している)の情報、及び、充電ドックの位置と充電ドックへの進入開始位置の情報が含まれている。 FIG. 16 is an example of map data generated in this embodiment. It contains information on the position of the stopping goal and the starting position of entering the stopping goal (the triangular protrusion indicates the front of the mobile robot), and information on the position of the charging dock and the starting position of entering the charging dock. .
<第8実施形態>
図17は、第8実施形態に係る地図作成車両1を示している。第8実施形態の地図作成車両1は、モバイルロボット2のフットプリントを投影する機能を有している点が特徴である。
<Eighth Embodiment>
FIG. 17 shows a
地図作成車両1は、投影装置180を有している。投影装置180は、モバイルロボット2のフットプリントを示す光像181を床面に投影する。このようなガイド機能を設けることによって、作業者は、モバイルロボット2の外形のサイズを認識することができる。したがって、地図作成車両1を用いて地図データを作成する際に、モバイルロボット2が通行困難な場所を目視で確認することが可能となり、作業効率の向上を図ることができる。また、第7実施形態のように、地図作成車両1を停止ゴールや充電ドックの位置に止める場合に、モバイルロボット2のサイズを想定した位置決めが可能となる。
The
なお、モバイルロボット2の装備や機種によってフットプリントの形状やサイズが異なる場合がある。したがって、フットプリントの形状やサイズの設定値がユーザにより変更可能であり、その設定値に応じて投影装置180から任意の形状やサイズの光像181を投影できることが好ましい。
Note that the shape and size of the footprint may differ depending on the equipment and model of the
<その他>
上記実施形態は、本発明の構成例を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。例えば、モバイルロボットやカートの構造は図示したものに限られずどのような形状、構造のものでもよい。上記実施形態では、処理ユニット113を車両本体10に搭載したが、処理ユニット113の機能のうちの一部又は全部を車両本体10とは別体の装置で実行してもよい。例えば、地図作成用センサ110等による計測と計測データを記憶装置に蓄積する処理(図6のステップS60~S66)は車両本体10側の処理ユニットで実行し、地図データの作成及び出力の処理(図6のステップS67~S68)は車両本体10とは別体の処理ユニットで実行する、というような構成を採ってもよい。車両本体10とは別体の処理ユニットとしては、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、クラウドサーバなどのコンピュータ資源を利用することができる。
<Others>
The above-described embodiment is merely an example of the configuration of the present invention. The present invention is not limited to the specific forms described above, and various modifications are possible within the technical scope of the present invention. For example, the structure of the mobile robot or cart is not limited to those shown in the drawings, and may be of any shape and structure. In the above embodiment, the
<付記>
1.周辺環境を測定するセンサ(210)を利用して地図上の自己位置を推定することにより自律走行するロボット(2)のために、地図データを作成する地図作成車両(1)であって、
人が手押し又は手引きで走行させる車両本体(10)と、
周辺環境を測定するための地図作成用センサ(110)と、
前記車両本体(10)を走行させながら前記地図作成用センサ(110)で測定されたデータを用いて、周辺環境の地図データを作成する処理ユニット(113)と、
を有し、
前記地図作成用センサ(110)は、前記ロボット(29に搭載された前記センサ(210)と同等の測定視野が得られるような配置で、前記車両本体(10)に設置されている
ことを特徴とする地図作成車両(1)。
<Appendix>
1. A mapping vehicle (1) that creates map data for an autonomously traveling robot (2) by estimating its own position on a map using a sensor (210) that measures the surrounding environment,
A vehicle body (10) that is pushed or pulled by a person,
mapping sensors (110) for measuring the surrounding environment;
a processing unit (113) for creating map data of the surrounding environment using data measured by the map creation sensor (110) while the vehicle body (10) is running;
has
The map creation sensor (110) is installed on the vehicle body (10) in such a manner that a measurement field of view equivalent to that of the sensor (210) mounted on the robot (29) can be obtained. cartography vehicle (1).
1:地図作成車両
2:モバイルロボット
1: Mapping vehicle 2: Mobile robot
Claims (18)
人が手押し又は手引きで走行させる車両本体と、
周辺環境を測定するための地図作成用センサと、
前記車両本体を走行させながら前記地図作成用センサで測定されたデータを用いて、周辺環境の地図データを作成する処理ユニットと、
を有し、
前記地図作成用センサは、前記ロボットに搭載された前記センサと同等の測定視野が得られるような配置で、前記車両本体に設置されている
ことを特徴とする地図作成車両。 A map creation vehicle that creates map data for an autonomously traveling robot by estimating its own position on a map using a sensor that measures the surrounding environment,
A vehicle body that is manually pushed or pulled by a person,
mapping sensors for measuring the surrounding environment;
a processing unit that creates map data of the surrounding environment using the data measured by the map creation sensor while the vehicle body is running;
has
The map creation vehicle, wherein the map creation sensor is installed on the vehicle body in such a manner that a measurement field of view equivalent to that of the sensor mounted on the robot can be obtained.
前記地図作成用センサは、前記ロボットの前記センサと同じ高さの水平面をスキャンするように設置されたレーザースキャナである
ことを特徴とする請求項1に記載の地図作成車両。 the sensor of the robot is a laser scanner that scans a horizontal plane at a predetermined height from the floor;
2. The mapping vehicle of claim 1, wherein said mapping sensor is a laser scanner mounted to scan a horizontal plane at the same height as said sensor of said robot.
前記車両本体は、一対の差動ホイールと、各差動ホイールに設けられた地図作成用エンコーダとを有し、
前記処理ユニットは、前記地図作成用エンコーダの出力を前記地図データの作成に利用するものであり、
前記差動ホイールの径は、前記ロボットの前記差動駆動ホイールの径に等しい
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の地図作成車両。 The robot has a pair of differential drive wheels and an encoder provided on each differential drive wheel, and uses the output of the encoder to estimate its own position,
The vehicle body has a pair of differential wheels and a mapping encoder provided on each differential wheel,
The processing unit uses the output of the map creation encoder to create the map data,
3. A mapping vehicle according to claim 1 or 2, wherein the diameter of the differential wheel is equal to the diameter of the differential drive wheel of the robot.
ことを特徴とする請求項3に記載の地図作成車両。 4. The mapping vehicle of claim 3, wherein the wheel-to-wheel distance of said pair of differential wheels is equal to the wheel-to-wheel distance of said pair of differential drive wheels of said robot.
ことを特徴とする請求項3又は4に記載の地図作成車両。 5. A cartographic vehicle according to claim 3 or 4, wherein the angular resolution of the cartographic encoder is equal to the angular resolution of the encoder of the robot.
ことを特徴とする請求項3~5のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 The cartographic vehicle according to any one of claims 3 to 5, wherein the positional relationship of the zero points of the cartographic encoders is equal to the positional relationship of the zero points of the encoders of the robot.
前記車両本体は、地図作成用慣性計測装置を有し、
前記処理ユニットは、前記地図作成用慣性計測装置の出力を前記地図データの作成に利用するものであり、
前記地図作成用慣性計測装置は、前記地図作成用慣性計測装置と前記一対の差動ホイールとの相対位置関係が、前記ロボットにおける前記慣性計測装置と前記一対の差動駆動ホイールとの相対位置関係と等しくなるような配置で、前記車両本体に設置されている
ことを特徴とする請求項3~6のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 The robot has an inertial measurement device, and uses the output of the inertial measurement device to estimate its own position,
The vehicle body has an inertial measurement device for map creation,
The processing unit uses the output of the inertial measurement device for map creation to create the map data,
In the inertial measurement device for mapping, the relative positional relationship between the inertial measurement device for mapping and the pair of differential wheels corresponds to the relative positional relationship between the inertial measurement device and the pair of differential drive wheels in the robot. A mapping vehicle according to any one of claims 3 to 6, wherein the mapping vehicle is mounted on the vehicle body in an arrangement equal to .
前記地図作成用センサと前記処理ユニットの少なくともいずれかは、前記蓄電装置から電力が供給される
ことを特徴とする請求項3~7のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 a power generator that generates power by rotating the differential wheel; and a power storage device that stores the power generated by the power generator,
The mapping vehicle according to any one of claims 3 to 7, wherein at least one of the mapping sensor and the processing unit is supplied with electric power from the power storage device.
前記処理ユニットは、前記照度センサの出力に基づいて、照度が適正条件から外れる位置を判定する
ことを特徴とする請求項1~8のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 having an illuminance sensor that measures the illuminance of the surrounding environment,
The mapping vehicle according to any one of claims 1 to 8, wherein the processing unit determines a position where the illuminance deviates from an appropriate condition based on the output of the illuminance sensor.
ことを特徴とする請求項9に記載の地図作成車両。 10. The cartographic vehicle of claim 9, wherein the processing unit embeds information of locations where illuminance deviates from proper conditions into the map data.
前記処理ユニットは、前記地図作成用センサによる前記反射光の受光強度に基づいて、反射率が適正条件から外れる物体を検知する
ことを特徴とする請求項1~10のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 The mapping sensor is a sensor that captures reflected light reflected by an object and measures the distance to the object,
11. The processing unit according to any one of claims 1 to 10, wherein the processing unit detects an object whose reflectance deviates from an appropriate condition based on the intensity of the reflected light received by the mapping sensor. cartography vehicle.
ことを特徴とする請求項11に記載の地図作成車両。 12. The cartographic vehicle of claim 11, wherein the processing unit embeds in the map data location information of objects whose reflectance is out of proper conditions.
ことを特徴とする請求項1~12のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 The mapping vehicle according to any one of claims 1 to 12, characterized in that said processing unit embeds information of locations where said robot has difficulty traveling in said map data.
ことを特徴とする請求項1~13のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 The mapping vehicle according to any one of claims 1 to 13, wherein the processing unit embeds floor unevenness information in the map data.
ことを特徴とする請求項1~14のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 A cartographic vehicle according to any preceding claim, wherein the processing unit embeds floor slope information into the map data.
前記処理ユニットは、前記磁気テープが敷設されている位置の情報を前記地図データに埋め込む
ことを特徴とする請求項1~15のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 A magnetic tape used for positioning the robot is laid on the floor,
The mapping vehicle according to any one of claims 1 to 15, characterized in that said processing unit embeds information of the position where said magnetic tape is laid in said map data.
ことを特徴とする請求項1~16のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 A cartographic vehicle according to any one of the preceding claims, wherein the processing unit embeds information of the position of the stopping goal of the robot into the map data.
ことを特徴とする請求項1~17のうちいずれか1項に記載の地図作成車両。 A mapping vehicle according to any one of the preceding claims, wherein the processing unit embeds information of the location of charging docks for the robot into the map data.
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