JP2024038433A - 自走式ロボット及びその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本体が床面上を大きく旋回していなくても、横滑りを抑制する。【解決手段】自走式ロボットは、本体の直進時に、左駆動輪及び右駆動輪に作用する左駆動輪及び右駆動輪の車輪軸方向の力である横力を検出する力センサと、左駆動輪及び右駆動輪のそれぞれに対する左目標速度及び右目標速度を取得する取得部と、力検出部が検出した横力に基づいて左目標速度及び右目標速度のそれぞれに対する左補正量及び右補正量を算出する補正量算出部と、左補正量及び右補正量に基づいて左目標速度及び右目標速度のそれぞれを補正する補正部と、補正部により補正された左目標速度及び右目標速度に基づいて左駆動輪及び右駆動輪を駆動させる駆動部とを備える。【選択図】図１

Description

本開示は自走式ロボットに関するものである。

近年、カーペットなどの床面を自律的に走行し、床面を掃除する自走式ロボットが知られている。このような自走式ロボットでは、目標軌道が直進の場合、絨毯の毛並みの影響により、横方向に滑りながら直進することがあり、これを抑制することが要求される。

例えば、特許文献１には、車輪の回転を感知する第１のセンサセットによって感知された駆動特性と、本体の回転を感知する第２のセンサによって感知された運動特性とに基づいて、カーペットドリフトを推定するロボット装置が開示されている。

特表２０１５－５２１７６０号公報

しかしながら、特許文献１に示す従来のロボット装置は、ジャイロスコープセンサーにより構成されているため、本体がカーペット上を大きく旋回しなければ、横滑りを検出できず、さらなる改善が要求されている。

本開示は、このような課題を解決するためになされたものであり、本体が床面上を旋回していなくても、横滑りを抑制する自走式ロボットを提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る自走式ロボットは、本体と、前記本体を床面上で走行させる左駆動輪及び右駆動輪と、前記本体の直進時に、前記左駆動輪及び前記右駆動輪に作用する前記左駆動輪及び前記右駆動輪の車輪軸方向の力である横力を検出する力センサと、前記左駆動輪及び前記右駆動輪のそれぞれに対する左目標速度及び右目標速度を取得する取得部と、前記力センサが検出した横力に基づいて前記左目標速度及び前記右目標速度のそれぞれに対する左補正量及び右補正量を算出する補正量算出部と、前記左補正量及び前記右補正量に基づいて前記左目標速度及び前記右目標速度のそれぞれを補正する補正部と、前記補正部により補正された前記左目標速度及び前記右目標速度に基づいて前記左駆動輪及び前記右駆動輪を駆動させる駆動部とを備える。

本開示によれば、本体が床面上を旋回していなくても、横滑りを抑制できる。

実施の形態１に係る自走式ロボットの構成の一例を示す図である。 キャスターが本体に対して旋回している状態を示した図である。 実施の形態１に係る自走式ロボットの制御構成を示すブロック図である。 進行方向算出部の処理の詳細を説明する図である。 自走式ロボットに作用する横力を示す図である。 補正データの特性を示すグラフである。 補正データの特性を示すグラフである。 実施の形態１に係る自走式ロボットの処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る自走式ロボットの構成の一例を示す図である。 実施の形態２に係る自走式ロボットの制御構成を示すブロック図である。 実施の形態２において、横力の算出方法の一例を示す図である。 補正データの特性を示すグラフである。 実施の形態２に係る自走式ロボットの処理の一例を示すフローチャートである。

（本開示に至る経緯）
自走式ロボットは、目標軌道が直進の場合、絨毯の毛並みによって横方向に滑りながら直進する横滑りが生じることがある。この場合、自走式ロボットは、目標軌道に沿って直進しているつもりであるが、実際の軌道が目標軌道に対して傾斜するため、目標軌道上の目標地点に到達することができなくなる。そのため、自走式ロボットでは、横滑りを抑制することが要求されている。

横滑りは、自走式ロボットが横方向に滑りながら直進する動作であるため、必ずしも旋回速度が発生する訳ではない。したがって、特許文献１のようにジャイロスコープセンサーを用いて、横滑り時に生じる旋回速度を検出しても、横滑りを十分に抑制することはできない。

そこで、本発明者は、自走式ロボットを構成する一対の駆動輪に作用する横力を検出或いは推定すれば、横滑りを正確に検出できるという知見を得て、本開示の下記に示す各態様を想到するに至った。

本開示の一態様に係る自走式ロボットは、本体と、前記本体を床面上で走行させる左駆動輪及び右駆動輪と、前記本体の直進時に、前記左駆動輪及び前記右駆動輪に作用する前記左駆動輪及び前記右駆動輪の車輪軸方向の力である横力を検出する力センサと、前記左駆動輪及び前記右駆動輪のそれぞれに対する左目標速度及び右目標速度を取得する取得部と、前記力センサが検出した横力に基づいて前記左目標速度及び前記右目標速度のそれぞれに対する左補正量及び右補正量を算出する補正量算出部と、前記左補正量及び前記右補正量に基づいて前記左目標速度及び前記右目標速度のそれぞれを補正する補正部と、前記補正部により補正された前記左目標速度及び前記右目標速度に基づいて前記左駆動輪及び前記右駆動輪を駆動させる駆動部とを備える。

本構成によれば、本体の直進時に、左駆動輪及び右駆動輪に作用する左駆動輪及び右駆動輪の車輪軸方向の力である横力が検出され、検出した横力に基づいて左補正量及び右補正量が算出され、左補正量及び右補正量に基づいて左目標速度及び右目標速度が補正され、補正された左目標速度及び右目標速度に基づいて、左駆動輪及び右駆動輪が駆動される。

ここで、横力は本体が旋回していなくても、本体が横滑りしていれば発生する。したがって、本構成は、本体が床面上を旋回していない場合であっても、横滑りを抑制できる。

上記態様において、前記左駆動輪及び前記右駆動輪のそれぞれに対する左回転速度及び右回転速度を検出する速度検出部と、前記左回転速度及び前記右回転速度に基づいて前記本体の進行方向を算出する進行方向算出部とをさらに備え、前記補正量算出部は、前記進行方向算出部により算出された前記進行方向が前記本体が直進していることを示す所定の条件を満たす場合にのみ、前記左補正量及び前記右補正量をそれぞれ算出してもよい。

横滑りは、自走式ロボットが直進しているつもりで走行している場合に発生するものであり、本体が明示的に旋回しているような場合に発生するものではない。本構成によれば、左駆動輪及び右駆動輪の左回転速度及び右回転速度に基づいて本体の進行方向が算出され、その進行方向が本体の直進を示す所定の条件を満たす場合にのみ、左補正量及び右補正量が算出されている。そのため、横滑りが発生している可能性が高い状況下において、左回転速度及び右回転速度を補正することができ、横滑りを確実に抑制できる。

上記態様において、前記力センサは、少なくとも一軸の検出方向を持つ力センサであってもよい。

加速度センサを用いると、横滑りを検出することは可能であるが、加速度センサは高価であり、自走式ロボットのコストが嵩んでしまう。本構成は、加速度センサに比べて一般的に安価な一軸の力センサで構成されているため、自走式ロボットを低コストに構成できる。

本開示の別の一態様に係る自走式ロボットは、本体と、前記本体を床面上で走行させる左駆動輪及び右駆動輪と、前記本体に対して旋回可能に設けられた従動キャスターと、前記従動キャスターの前記本体に対する旋回角度を検出する角度センサと、前記左駆動輪及び前記右駆動輪のそれぞれの状態を検出する状態センサと、前記左駆動輪及び前記右駆動輪のそれぞれに対する左目標速度及び右目標速度を取得する取得部と、前記状態センサが検出した前記左駆動輪及び前記右駆動輪のそれぞれの状態に基づいて、前記左駆動輪及び前記右駆動輪のそれぞれの回転方向に発生する左外乱及び右外乱を推定する外乱推定部と、前記角度センサにより検出された前記旋回角度と、前記外乱推定部により推定された前記左外乱及び前記右外乱とに基づいて、前記左駆動輪及び前記右駆動輪に作用する前記左駆動輪及び前記右駆動輪の車輪軸方向の力である横力を推定する横力推定部と、前記横力推定部が推定した横力に基づいて前記左目標速度及び前記右目標速度のそれぞれに対する左補正量及び右補正量を算出する補正量算出部と、前記左補正量及び前記右補正量に基づいて前記左目標速度及び前記右目標速度のそれぞれを補正する補正部と、前記補正部により補正された前記左目標速度及び前記右目標速度に基づいて前記左駆動輪及び前記右駆動輪を回転させる駆動部とを備える。

本構成によれば、状態センサが検出した左駆動輪及び右駆動輪のそれぞれの状態に基づいて、左駆動輪及び右駆動輪のそれぞれに対して回転方向に発生している左外乱及び右外乱の大きさが推定される。そして、角度センサにより検出された旋回角度と、外乱推定部により推定された左外乱及び右外乱とに基づいて、左駆動輪及び右駆動輪に作用する横力が推定される。そして、推定された横力に基づいて左補正量及び右補正量が算出され、左補正量及び右補正量に基づいて左目標速度及び右目標速度が補正され、補正された左目標速度及び右目標速度に基づいて、左駆動輪及び右駆動輪が駆動される。ここで、左駆動輪及び右駆動輪に作用する横力は本体が旋回していなくても、本体が横滑りしていれば発生する力である。したがって、本構成は、本体が床面上を旋回していない場合であっても、横滑りを抑制できる。また、本構成では、横力が推定されているため、力センサを用いなくても、横滑りを抑制できる。

上記態様において、前記駆動部は、前記左駆動輪を駆動する左モータと、前記右駆動輪を駆動する右モータとを含み、前記状態センサは、前記左モータ及び前記右モータのそれぞれの駆動電流を前記状態として検出する電流センサと、前記左モータ及び前記右モータのそれぞれの回転速度を前記状態として検出するエンコーダとを含んでもよい。

本構成によれば、左モータ及び右モータのそれぞれの駆動電流と、左モータ及び右モータのそれぞれの回転速度が状態として用いられるため、左外乱及び右外乱を正確に求めることができる。

上記態様において、前記横力推定部は、前記左外乱及び前記右外乱の差を、前記自走式ロボットに対して前記旋回角度の方向に発生している走行外乱として算出し、前記走行外乱の前記車輪軸方向の成分を前記横力として推定してもよい。

本構成によれば、横力を正確に推定できる。

上記態様において、前記補正量算出部は、前記本体が直進している場合のみ補正量を算出してもよい。

本構成によれば、本体が直進している場合のみ補正量が算出されているため、横滑りが発生する可能性の高い状況下においてのみ、横滑りを抑制できる。

上記態様において、車輪軸の左方向の前記横力が増大するにつれて、前記左補正量が前記右補正量に比べて増大するように前記横力と前記左補正量及び前記右補正量とが対応付けられ、且つ前記車輪軸の右方向の前記横力が増大するにつれて、前記右補正量が前記左補正量に比べて増大するように前記横力と前記右補正量及び前記左補正量とが対応付けられた補正データを記憶するメモリをさらに備え、前記補正量算出部は、検出又は推定された前記横力に対応する前記左補正量及び前記右補正量を前記補正データから取得することにより、前記左補正量及び前記右補正量を算出してもよい。

本構成によれば、左方向への横滑りが生じている場合、左方向の横力が増大するにつれて左補正量が右補正量よりも増大されるため、左駆動輪の駆動力が右駆動輪の駆動力よりも大きくなる結果、左方向への横滑りを抑制できる。また、右方向への横滑りが生じている場合、右方向の横力が増大するにつれて右補正量が左補正量よりも増大されるため、右駆動輪の駆動力が左駆動輪の駆動力よりも大きくなる結果、右方向への横滑りを抑制できる。

本開示は、このような自走式ロボットに含まれる特徴的な各構成をコンピュータに実行させる制御プログラム、或いはこの制御プログラムによって動作するシステムとして実現することもできる。また、このようなコンピュータプログラムを、ＣＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る自走式ロボット１の構成の一例を示す図である。以下、本明細書において、自走式ロボット１の上方向を＋Ｚ方向、下方向を－Ｚ方向とおく。自走式ロボット１の正面方向を＋Ｙ方向、正面方向とは反対の方向を－Ｙ方向とおく。正面方向を向いて自走式ロボット１の左方向を＋Ｘ方向、正面方向を向いて自走式ロボット１の右方向を－Ｘ方向とおく。自走式ロボット１は、例えば、屋内を自律的に移動することで、屋内の床を掃除するロボットである。図１において、説明の便宜上、吸引機構の図示は省略されている。Ｚ方向は、＋Ｚ方向と－Ｚ方向とを総称した方向である。Ｙ方向は、＋Ｙ方向と－Ｙ方向とを総称した方向である。Ｘ方向は、＋Ｘ方向と－Ｘ方向とを総称した方向である。図１において、上図は自走式ロボット１を＋Ｘ方向に見た図であり、下図は自走式ロボット１を－Ｚ方向、すなわち、本体１０を上側から見た図である。

図１に示す自走式ロボット１は、本体１０、駆動輪１１、キャスター１２、モータ１３、及び力センサ１４を含む。駆動輪１１は、左右一対の左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂを含む。モータ１３は、左駆動輪１１ａを駆動させる左モータ１３ａと、右駆動輪１１ｂを駆動させる右モータ１３ｂとを含む。力センサ１４は、左駆動輪１１ａに作用する横力を検出する力センサ１４ａと、右駆動輪１１ｂに作用する横力を検出する力センサ１４ｂとを含む。

左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂは、それぞれ、本体１０の裏面１０１に一部が露出して設けられている。左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂは、それぞれ、図略の車輪軸を含む。左駆動輪１１ａは、左モータ１３ａからの動力により車輪軸周りに回転する。右駆動輪１１ｂは、右モータ１３ｂからの動力により車輪軸周りに回転する。車輪軸は、Ｘ方向と平行である。したがって、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂが同一の回転速度で前転することで本体１０は前進する。左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂが同一の回転速度で後転することで本体１０は後進する。左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂの回転速度に差を設けることで、本体１０は旋回する。具体的には、前転する左駆動輪１１ａの回転速度が、右駆動輪１１ｂの回転速度よりも大きい場合、本体１０は右前方に旋回する。一方、前転する右駆動輪１１ｂの回転速度が、左駆動輪１１ａの回転速度よりも大きい場合、本体１０は左前方に旋回する。なお、自走式ロボット１は、後方旋回も可能である。

左モータ１３ａ及び右モータ１３ｂのそれぞれは本体１０内に内蔵されたマイクロコントローラ（図略）によって速度制御が行われる。左モータ１３ａにはエンコーダ１５ａ（図３参照）が内蔵され、右モータ１３ｂにはエンコーダ１５ｂ（図３参照）が内蔵されている。エンコーダ１５ａは、左モータ１３ａの回転速度である左回転速度を検出する。エンコーダ１５ｂは、右モータ１３ｂの回転速度である右回転速度を検出する。エンコーダ１５ａは、左駆動輪１１ａの左回転速度を検出する速度検出部の一例であり、エンコーダ１５ｂは、右駆動輪１１ｂの右回転速度を検出する速度検出部の一例である。

キャスター１２は、本体１０の前後の倒れ込みを防ぎ、本体１０の裏面１０１を床面９０とほぼ平行に保つ役割を果たす。キャスター１２は、車輪１２１と、車輪１２１を回転可能に保持するホルダー（図略）とを含む。ホルダー（図略）は、裏面１０１においてＺ方向と平行な軸周りに旋回可能に取り付けられている。これにより、キャスター１２は、本体１０に対して旋回する。キャスター１２の車輪１２１は、駆動力を持たず、本体１０の移動速度に応じて受動的に回転する。キャスター１２のホルダー（図略）は、駆動力を持たず、本体１０の旋回に応じて受動的に旋回する。

力センサ１４ａは、左駆動輪１１ａと左駆動輪１１ａの車輪軸（図略）との間に発生する車輪軸方向の力である横力を検出する。力センサ１４ａは、例えば一軸の力センサで構成されている。力センサ１４ｂは、右駆動輪１１ｂと右駆動輪１１ｂの車輪軸（図略）との間に発生する車輪軸方向の力である横力を検出する。力センサ１４ｂは、例えば一軸の力センサで構成されている。力センサ１４ａ，１４ｂは、それぞれ例えば圧電式又は歪みゲージ式の力センサで構成できる。

図２は、キャスター１２が本体１０に対して旋回している状態を示した図である。図２に示すように、キャスター１２は、本体１０に対して旋回することが可能である。これにより、本体１０の進行方向が、Ｙ方向ではなく、Ｙ方向に対して左斜め前方又は右斜め前方に向いている場合、車輪１２１を進行方向に向けて旋回させることができる。その結果、自走式ロボット１は、車輪１２１を引き摺ること無く、旋回することができる。

図３は、実施の形態１に係る自走式ロボット１の制御構成を示すブロック図である。自走式ロボット１は、上述した、左モータ１３ａ、右モータ１３ｂ、力センサ１４、エンコーダ１５ａ、及びエンコーダ１５ｂの他、目標軌道出力部２０、取得部２１、進行方向算出部２２、補正量算出部２３、駆動部２４、補正部２５、及びメモリ２６を含む。図３において、目標軌道出力部２０～補正部２５は、マイクロコントローラにより構成されている。メモリ２６は、例えば不揮発性の半導体メモリで構成されている。

目標軌道出力部２０は自走式ロボット１の目的軌道を示す目標軌道データを出力する。
目標軌道データは、例えば、地点Ａ１から地点Ａ２まで目標速度Ｖ１で直進し、次に、地点Ａ２で旋回半径ｒ１で角速度ω１で旋回し、次に、地点Ａ２から地点Ａ３まで目標速度Ｖ２で走行するというように、自走式ロボット１を目標軌道に沿って走行させるための動作シーケンスを定義するデータである。目標軌道データは、例えば事前に作成され、メモリ２６に記憶されている。したがって、目標軌道出力部２０は、メモリ２６から目標軌道データを読み出し、シーケンス番号にしたがって順次に目標軌道データを取得部２１に出力すればよい。

取得部２１は、目標軌道出力部２０から目標軌道データを取得することによって目標速度を取得し、取得した目標軌道データに基づき、左モータ１３ａの目標速度である左目標速度Ｖｏｌと、右モータ１３ｂの目標速度である右目標速度Ｖｏｒとを計算し、補正部２５に出力する。

進行方向算出部２２は、エンコーダ１５ａから入力された左モータ１３ａの左回転速度θｌと、エンコーダ１５ｂから入力された右モータ１３ｂの右回転速度θｒとに基づいて本体１０の進行方向を算出する。左回転速度θｌは、左モータ１３ａの１秒間の回転量、すなわち、角速度である。右回転速度θｒは、右モータ１３ｂの１秒間の回転量、すなわち、角速度である。

進行方向算出部２２の処理の詳細について、図４を用いて以下説明する。図４は、進行方向算出部２２の処理の詳細を説明する図である。左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂの半径は、それぞれｒとする。この場合、１秒間の左駆動輪１１ａの移動距離はｒ・θｌとなる。同様に、右駆動輪１１ｂの１秒間の移動距離はｒ・θｒとなる。右回転速度θｒ＞左回転速度θｌの場合、すなわち、本体１０が左に旋回する場合、左駆動輪１１ａと右駆動輪１１ｂとの移動距離の差は、ｒ・（θｒ－θｌ）である。左駆動輪１１ａと右駆動輪１１ｂとの車輪軸方向（Ｘ方向）の長さを２ｔとする。この場合、本体１０の進行方向ωは、三角関数を用いて下記の式（１）で計算される。進行方向ωは本体１０のヨー軸（Ｚ軸）周りの１秒あたり旋回角度である。

ω＝ｔａｎ^－１（ｒ・（θｒ－θｌ）／２ｔ） （１）
このことは、θｒ＜θｌの場合、すなわち、本体１０が右に旋回する場合も同様である。進行方向算出部２２は、式（１）を用いて計算した本体１０の進行方向ωを補正量算出部２３に出力する。

補正量算出部２３は、力センサ１４が検出した横力Ｆｌ，Ｆｒに基づいて、左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒのそれぞれに対する左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒを算出し、補正部２５に出力する。

具体的には、補正量算出部２３は、進行方向算出部２２から出力された進行方向ωが本体１０が直進しているとみなせる所定の条件を満たしているか否かを判定し、進行方向ωが所定の条件を満たしていると判定した場合にのみ、左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒを算出する。所定の条件は、例えば、進行方向ωが事前に設定された角度εに対して、｜ω｜≦εであるという条件である。この条件は、進行方向ωがほぼ前進もしくは後進であることを示し、本体１０に旋回が起きていないことを意味する。本体１０に旋回が起きていない場合、自走式ロボット１に働くコーナリングフォースはほぼ０のため、横力Ｆｌ，Ｆｒは無いのが正常な状態である。しかし、カーペット上を走行する時にはカーペットの毛並みにより、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂには、横力Ｆｌ，Ｆｒが発生することがある。これにより、自走式ロボット１は、目標軌道が直進であるにも拘わらず、横方向に滑りながら直進する横滑りが発生するのである。

図５は、自走式ロボット１に作用する横力を示す図である。図５に示すように、横滑りが発生すると、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂのそれぞれに対して横力Ｆｌ，Ｆｒが生じる。図５の例では、＋Ｘ方向（左方向）への横滑りが発生しているため、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂのそれぞれに対して＋Ｘ方向（左方向）の横力Ｆｌ，Ｆｒが発生している。この場合、力センサ１４により、一定値以上の横力Ｆｌ，Ｆｒが検出される。そのため、補正量算出部２３は、横滑りが発生していると推定できる。

本実施の形態では、メモリ２６は、事前実験によって得られた、横力Ｆｌ及び横力Ｆｒの和である横力Ｆｔと、横力Ｆｔの対応する左補正量ΔＶｏｌとの関係を示す補正データ２６１を記憶する。また、メモリ２６は、事前実験によって得られた横力Ｆｔと、横力Ｆｔに対応する右補正量ΔＶｏｒとの関係を示す補正データ２６２を記憶する。補正量算出部２３は、力センサ１４により検出された横力Ｆｌ及び横力Ｆｒから横力Ｆｔを算出し、横力Ｆｔに対応する左補正量ΔＶｏｌを補正データ２６１を参照することによって取得すると共に、横力Ｆｔに対応する右補正量ΔＶｏｒを補正データ２６２を参照することによって取得する。

図６は、補正データ２６１の特性を示すグラフである。図７は、補正データ２６２の特性を示すグラフである。補正データ２６１は、縦軸に左補正量ΔＶｏｌが設定され、横軸に横力Ｆｔが設定されている。補正データ２６１において、横軸は、横力Ｆｔが－Ｘ方向（右方向）を向く、すなわち、右方向への横滑りが発生している場合が正であり、横力Ｆｔが＋Ｘ方向（左方向）を向く、すなわち、左方向への横滑りが発生している場合が負である。

補正データ２６１は、横力Ｆｔが横力Ｆｔ１よりも大きい場合、左補正量ΔＶｏｌは０であるが、横力Ｆｔが横力Ｆｔ１以下の場合、左補正量ΔＶｏｌは横力Ｆｔが負の方向に増大するにつれて例えばリニアに増大する。ここで、横力Ｆｔが０より大きい場合、左補正量ΔＶｏｌが０であるのは、左方向への横滑りが発生していないため、左目標速度Ｖｏｌを補正する必要がないからである。横力Ｆｔが横力Ｆｔ１より大きく０以下の場合、左補正量ΔＶｏｌが０である不感帯が設けられているのは、横力Ｆｔが小さく、横滑りが発生しないと考えられるからである。横力Ｆｔが横力Ｆｔ１以下の場合、横力Ｆｔが負の方向に増大するにつれて左補正量ΔＶｏｌがリニア増大しているのは、左方向への横滑りを抑制するには、左方向に作用する横力Ｆｔが増大するにつれて、左目標速度Ｖｏｌに加算する左補正量ΔＶｏｌを大きくする必要があるからである。

補正データ２６２は、縦軸に右補正量ΔＶｏｒが設定され、横軸に横力Ｆｔが設定されている。補正データ２６２において、横軸は、横力Ｆｔが－Ｘ方向（右方向）を向く、すなわち、右方向への横滑りが発生している場合が正であり、横力Ｆｔが＋Ｘ方向（左方向）を向く、すなわち、左方向への横滑りが発生している場合が負である。

補正データ２６２は、横力Ｆｔが横力Ｆｔ２以下の場合、右補正量ΔＶｏｒは０であるが、横力Ｆｔが横力Ｆｔ２より大きい場合、右補正量ΔＶｏｒは横力Ｆｔが正の方向に増大するにつれて例えばリニアに増大する。ここで、横力Ｆｔが０以下の場合、右補正量ΔＶｏｒが０であるのは、右方向への横滑りが発生していないため、右目標速度Ｖｏｒを補正する必要がないからである。横力Ｆｔが０より大きく横力Ｆｔ２より小さい場合、右補正量ΔＶｏｒが０である不感帯が設けられているのは、横力Ｆｔが小さく、横滑りが発生しないと考えられるからである。横力Ｆｔが横力Ｆｔ２より大きい場合、横力Ｆｔが正の方向に増大するにつれて右補正量ΔＶｏｒがリニア増大しているのは、右方向に作用する横力Ｆｔが増大するにつれて、右目標速度Ｖｏｒに加算する右補正量ΔＶｏｒを大きくして、右方向への横滑りを抑制するためである。図６及び図７の例では、横力Ｆｔ１と横力Ｆｔ２とは正負は異なるが絶対値は同じである。

例えば、力センサ１４により検出された横力ＦｔがＦｔｘであったとすると、補正量算出部２３は、補正データ２６１を参照して、Ｆｔｘに対応する左補正量ΔＶｏｌ（＝ΔＶｏｌｙ）を取得すると共に、補正データ２６２を参照して、Ｆｔｘに対応する右補正量ΔＶｏｒ（＝０）を取得する。そして、補正量算出部２３は、取得した左補正量ΔＶｏｌ（＝ΔＶｏｌｙ）と右補正量ΔＶｏｒ（＝０）とを補正部２５に出力する。これにより、左方向への横滑りが生じている場合において、左補正量ΔＶｏｌ（＝ΔＶｏｌｙ）が左目標速度Ｖｏｌに加算される一方、右目標速度Ｖｏｒには右補正量ΔＶｏｒ（＝０）が加算されるため、左目標速度Ｖｏｌの方が右目標速度Ｖｏｒよりも大きくなる。その結果、左駆動輪１１ａの駆動力が右駆動輪１１ｂの駆動力よりも大きくなり、本体１０の左方向への横滑りが抑制される。

図３に参照を戻す。補正部２５は、左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒに基づいて左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒのそれぞれを補正する。補正部２５は、加算器２５１を含む。加算器２５１は、取得部２１から出力された左目標速度Ｖｏｌに補正量算出部２３から出力された左補正量ΔＶｏｌを加算することで、左目標速度Ｖｏｌを補正する。加算器２５１は、取得部２１から出力された右目標速度Ｖｏｒに補正量算出部２３から出力された右補正量ΔＶｏｒを加算することで、右目標速度Ｖｏｒを補正する。

駆動部２４は、補正部２５により補正された左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒに基づいて左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂを駆動させる。駆動部２４は、図１で説明した左モータ１３ａ、右モータ１３ｂ、エンコーダ１５ａ、及びエンコーダ１５ｂを含む。
補正部２５によって補正された左目標速度Ｖｏｌは左モータ１３ａに入力される。これにより、左モータ１３ａは、左目標速度Ｖｏｌで回転するように制御される。また、補正部２５によって補正された右目標速度Ｖｏｒは右モータ１３ｂに入力される。これにより、右モータ１３ｂは、右目標速度Ｖｏｒで回転するように制御される。

図８は、実施の形態１に係る自走式ロボット１の処理の一例を示すフローチャートである。なお、図８のフローは例えば所定の演算周期で繰り返し実行される。ステップＳ１では、取得部２１は、目標軌道出力部２０から取得した目標軌道データから左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒを算出する。

ステップＳ２では、エンコーダ１５ａは左回転速度θｌを検出し、エンコーダ１５ｂは右回転速度θｒを検出する。

ステップＳ３では、進行方向算出部２２は、左駆動輪１１ａの移動距離ｒ・θｌと右駆動輪１１ｂの移動距離ｒ・θｒとを算出する。

ステップＳ４では、進行方向算出部２２は、移動距離ｒ・θｌと移動距離ｒ・θｒとの差ｒ・（θｒ－θｌ）を算出する。

ステップＳ５では、進行方向算出部２２は、ｒ・（θｒ－θｌ）を式（１）に代入して進行方向ωを算出する。

ステップＳ６では、補正量算出部２３は、進行方向ωが角度ε以下であるか否かを判定する。進行方向ωが角度ε以下である場合（ステップＳ６でＹＥＳ）、力センサ１４ａは横力Ｆｌを検出し、力センサ１４ｂは横力Ｆｒを検出する（ステップＳ７）。

ステップＳ８では、補正量算出部２３は、横力Ｆｌ及び横力Ｆｒを加算して横力Ｆｔを算出し、補正データ２６１を参照して横力Ｆｔに対応する左補正量ΔＶｏｌを算出すると共に、補正データ２６２を参照して横力Ｆｔに対応する右補正量ΔＶｏｒを算出する。

ステップＳ９では、補正部２５は、左目標速度Ｖｏｌに左補正量ΔＶｏｌを加算して、左目標速度Ｖｏｌを補正すると共に、右目標速度Ｖｏｒに右補正量ΔＶｏｒを加算して、右目標速度Ｖｏｒを補正する。

ステップＳ１０では、駆動部２４は、補正後の左目標速度Ｖｏｌで左モータ１３ａを駆動し、補正後の右目標速度Ｖｏｒで右モータ１３ｂを駆動する。ステップＳ１０が終了すると、処理はステップＳ１に戻る。

ステップＳ６において、進行方向ωが角度εより大きい場合（ステップＳ６でＮＯ）、駆動部２４は、ステップＳ１で算出した左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒで左モータ１３ａ及び右モータ１３ｂを駆動する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１が終了すると処理はステップＳ１に戻る。

このように、本実施の形態によれば、本体１０の直進時に、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂに作用する横力Ｆｔが検出され、検出した横力Ｆｔに基づいて左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒが算出され、左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒに基づいて左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒが補正され、補正された左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒに基づいて、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂが駆動される。

ここで、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂに作用する横力Ｆｔは本体１０が旋回していなくても、本体１０が横滑りしていれば発生する。したがって、本構成は、本体１０が床面上を旋回していない場合であっても、横滑りを抑制できる。

さらに、実施の形態１では横力Ｆｌ，Ｆｒが直接検出されて、左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒが補正されているため、実際に自走式ロボット１が進行方向とは別の方向に滑り出す前に左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒを補正でき、進行方向に沿った直進動作を保つことができる。

さらに、実施の形態１では、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂにかかる横力Ｆｔに基づいて左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒが補正されているため、本体１０に作用する横力Ｆｔが、本体１０の旋回に起因するものであるか、本体１０の横滑りに起因するものであるかに関係なく、本体１０の進行方向に沿った直進動作を保つことができる。

（実施の形態２）
実施の形態２に係る自走式ロボット１Ａは、横力Ｆｌ，Ｆｒを推定するものである。図９は、実施の形態２に係る自走式ロボット１Ａの構成の一例を示す図である。なお、本実施の形態において実施の形態１と共通する構成要素には同一の符号を付して、説明を省略する。自走式ロボット１Ａは、自走式ロボット１に対して更にエンコーダ１５ｃを含む。
エンコーダ１５ｃは、キャスター１２に取り付けられている。エンコーダ１５ｃは、キャスター１２の本体１０に対する旋回角度γを検出する角度センサの一例である。旋回角度γは、キャスター１２のＺ軸（ヨー軸）周りの回転角度である。

図１０は、実施の形態２に係る自走式ロボット１Ａの制御構成を示すブロック図である。自走式ロボット１Ａは、自走式ロボット１の力センサ１４に代えて、電流センサ１６を備える。電流センサ１６は、電流センサ１６ａ，１６ｂを含む。電流センサ１６ａは、例えば左モータ１３ａに設けられている。電流センサ１６ｂは、例えば右モータ１３ｂに設けられている。電流センサ１６ａは、左モータ１３ａの駆動電流の電流値Ｉａを検出し、外乱推定部２７に出力する。電流センサ１６ｂは、右モータ１３ｂの駆動電流の電流値Ｉｂを検出し、外乱推定部２７に出力する。

なお、本実施の形態において、電流センサ１６及びエンコーダ１５ａ，１５ｂは左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂの状態を検出する状態センサの一例である。

自走式ロボット１Ａは、自走式ロボット１に対して、進行方向算出部２２に代えて外乱推定部２７、及び横力推定部２８を備える。なお、図１０において、実施の形態１と機能が相違する同一名称のブロックには符号の末尾にＡが付されている。

外乱推定部２７は、電流センサ１６ａで検出された電流値Ｉａと、エンコーダ１５ａにより検出された左回転速度θｌとに基づいて左モータ１３ａに発生している左負荷外乱Ｔｌを推定する。外乱推定部２７は、電流センサ１６ｂで検出された電流値Ｉｂと、エンコーダ１５ｂにより検出された右回転速度θｒとに基づいて右モータ１３ｂに発生している右負荷外乱Ｔｒを推定する。ここで、外乱推定部２７は、例えば外乱オブザーバを用いて左負荷外乱Ｔｌ及び右負荷外乱Ｔｒを推定すればよい。左モータ１３ａ及び右モータ１３ｂのそれぞれに発生している左負荷外乱Ｔｌ及び右負荷外乱Ｔｒは、それぞれ、左モータ１３ａ及び右モータ１３ｂの回転方向のトルクに対する外乱である。そのため、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂのそれぞれの半径をｒとすると、左駆動輪１１ａの回転方向に発生している左外乱Ｆｆｌは、ｒ・Ｔｌにより算出され、右駆動輪１１ｂの回転方向に発生している右外乱Ｆｆｒは、ｒ・Ｔｒにより算出される。そこで、外乱推定部２７は、ｒ・Ｔｌにより左外乱Ｆｆｌを算出し、ｒ・Ｔｒにより右外乱Ｆｆｒを算出する。

横力推定部２８は、外乱推定部２７から出力された左外乱Ｆｆｌ及び右外乱Ｆｆｒと、エンコーダ１５ｃから出力されたキャスター１２の旋回角度γとに基づき左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂに作用する車輪軸方向の力である横力Ｆｌａｔを推定する。

図１１は、実施の形態２において、横力Ｆｌａｔの算出方法の一例を示す図である。この例では、左駆動輪１１ａで発生している左外乱Ｆｆｌと、右駆動輪１１ｂで発生している右外乱Ｆｆｒとにおいて、差の部分は走行に対する外乱（走行外乱）と考えられ、等しい部分は駆動力に相当すると考えられる。したがって、まず、横力推定部２８は、Ｆｆｒ－Ｆｆｌにより、走行外乱を算出する。また、エンコーダ１５ｃから出力された旋回角度γは、自走式ロボット１Ａに発生している走行外乱の方向に近いと考えられる。すなわち、旋回角度γの方向に走行外乱Ｆａｌｌが発生しているとみなすことができる。そこで、横力推定部２８は、式（２）を用いて、走行外乱Ｆａｌｌを推定する。

Ｆａｌｌ＝ｋ・（（Ｆｆｒ－Ｆｆｌ）／ｃｏｓγ） （２）
ｋは事前の実験で決められた調整係数である。

ここで、自走式ロボット１Ａに発生している走行外乱Ｆａｌｌのうち、車輪軸方向に相当する成分が横力Ｆｌａｔとみなすことができる。そのため、横力Ｆｌａｔは三角関数を用いて式（３）によって表される。

Ｆｌａｔ＝Ｆａｌｌ・ｓｉｎγ （３）
そこで、横力推定部２８は、Ｆｌａｔ・ｓｉｎγにより、横力Ｆｌａｔを推定する。

補正量算出部２３Ａは、横力推定部２８により推定された横力Ｆｌａｔに基づき左補正量ΔＶｏｌと右補正量ΔＶｏｒとを算出する。具体的には、補正量算出部２３Ａは、図１２に示す補正データ２６３を参照して、左補正量ΔＶｏｌと右補正量ΔＶｏｒとを算出し、補正部２５に出力する。図１２は、補正データ２６３の特性を示すグラフである。補正データ２６３は、縦軸に左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒが設定され、横軸に横力Ｆｌａｔが設定されている。補正データ２６３において、横軸は、横力Ｆｌａｔが－Ｘ方向（右方向）を向く、すなわち、右方向への横滑りが発生する場合が正であり、横力Ｆｌａｔが＋Ｘ方向（左方向）を向く、すなわち、左方向への横滑りが発生する場合が負である。

図１２において、実線で示す左補正量ΔＶｏｌは、横力Ｆｌａｔが０より大きい場合、０である。これは、横力Ｆｌａｔが０より大きい場合、左方向への横滑りが発生していないため、左目標速度Ｖｏｌを補正する必要がないからである。また、左補正量ΔＶｏｌは、横力Ｆｌａｔが０以下の場合、横力Ｆｌａｔが負の方向に増大するにつれて、例えばリニアに増大する。これは、左方向への横滑りを抑制するには、左方向に作用する横力Ｆｌａｔが増大するにつれて、左目標速度Ｖｏｌに加算する左補正量ΔＶｏｌを大きくする必要があるからである。

図１２において、点線で示す右補正量ΔＶｏｒは、横力Ｆｌａｔが０以下の場合、０である。これは、横力Ｆｌａｔが０以下の場合、右方向への横滑りが発生していないため、右目標速度Ｖｏｒを補正する必要がないからである。また、右補正量ΔＶｏｒは、横力Ｆｌａｔが０より大きい場合、横力Ｆｌａｔが正の方向に増大するにつれて、例えばリニアに増大する。これは、右方向への横滑りを抑制するには、右方向に作用する横力Ｆｌａｔが増大するにつれて、右目標速度Ｖｏｒに加算する右補正量ΔＶｏｒを大きくする必要があるからである。

なお、図１２では、図６、図７に示すように、不感帯が設けられていないのは、本実施の形態では、式（３）に示すようにキャスター１２が本体１０に対して旋回していることを条件に左補正量ΔＶｏｌ、右補正量ΔＶｏｒが算出されているからである。すなわち、キャスター１２が本体１０に対して旋回しているということは、横滑りが生じるために必要な横力Ｆｌａｔが十分に発生していると考えられるからである。

例えば、力センサ１４により検出された横力Ｆｌａｔが＝Ｆｔｘであったとすると、補正量算出部２３Ａは、補正データ２６３を参照して、Ｆｔｘに対応する左補正量ΔＶｏｌ（＝ΔＶｏｌｙ）を取得すると共に、Ｆｔｘに対応する右補正量ΔＶｏｒ（＝０）を取得して、補正部２５に出力する。これにより、左方向への横滑りが生じている場合において、左補正量ΔＶｏｌ（＝ΔＶｏｌｙ）が左目標速度Ｖｏｌに加算される一方、右目標速度Ｖｏｒには右補正量ΔＶｏｒ（＝０）が加算されるため、左目標速度Ｖｏｌの方が右目標速度Ｖｏｒよりも大きくなる。その結果、左駆動輪１１ａの駆動力が右駆動輪１１ｂの駆動力よりも大きくなり、本体１０の左方向への横滑りが抑制される。

図１０に参照を戻す。目標軌道出力部２０Ａは自走式ロボット１Ａの目標軌道データを取得部２１に出力することに加えて、本実施の形態では、更に目標軌道データから得られる、自走式ロボット１が現在、直進走行中であるか否かを示す直進通知信号を補正量算出部２３Ａに出力する。左モータ１３ａ及び右モータ１３ｂのそれぞれの応答時間等の影響により、目標軌道データが取得部２１に出力された時点から、実際に自走式ロボット１Ａが目標軌道データしたがった動作を開始するまでには遅延が発生する。そこで、目標軌道出力部２０Ａは、事前に遅延時間（例えば１秒）を設定しておき、直進走行を示す目標軌道データを取得部２１に出力した時点から遅延時間が経過した時点で、補正量算出部２３Ａに直進通知信号を出力してもよい。この場合、補正量算出部２３Ａは直進通知信号を受信してから左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒの補正処理を開始すればよい。これにより、補正量算出部２３Ａは、目標軌道データが直進走行中であることを示す場合においてのみ、補正処理を行うことができる。

図１３は、実施の形態２に係る自走式ロボット１Ａの処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１３のフローは例えば所定の演算周期で繰り返し実行される。ステップＳ１０１では、取得部２１は、目標軌道出力部２０から取得した目標軌道データから左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒを算出する。

ステップＳ１０２では、電流センサ１６ａは、左モータ１３ａの電流値Ｉａを検出し、電流センサ１６ｂは、右モータ１３ｂの電流値Ｉｂを検出する。また、ステップＳ１０２では、エンコーダ１５ａは、左モータ１３ａの左回転速度θｌを検出し、エンコーダ１５ｂは、右モータ１３ｂの右回転速度θｒを検出する。また、ステップＳ２では、エンコーダ１５ｃは、キャスター１２の旋回角度γを検出する。

ステップＳ１０３では、外乱推定部２７は、電流値Ｉａと左回転速度θｌとに基づいて左負荷外乱Ｔｌを推定すると共に、電流値Ｉｂと右回転速度θｒとに基づいて右負荷外乱Ｔｒを推定する。

ステップＳ１０４では、外乱推定部２７は、ｒ・Ｔｌにより左外乱Ｆｆｌを算出すると共に、ｒ・Ｔｒにより右外乱Ｆｆｒを算出する。

ステップＳ１０５では、横力推定部２８は、左外乱Ｆｆｌ及び右外乱Ｆｆｒの差（＝Ｆｆｒ－Ｆｆｌ）を算出する。

ステップＳ１０６では、横力推定部２８は、左外乱Ｆｆｌ及び右外乱Ｆｆｒの差（＝Ｆｆｒ－Ｆｆｌ）と、旋回角度γとを式（２）に代入し、走行外乱Ｆａｌｌを算出する。

ステップＳ１０７では、横力推定部２８は、走行外乱Ｆａｌｌと、旋回角度γとを式（３）に代入し、横力Ｆｌａｔを算出する。

ステップＳ１０８では、補正量算出部２３Ａは、補正データ２６３を参照することにより、推定された横力Ｆｌａｔに対する左補正量ΔＶｏｌと右補正量ΔＶｏｒとを算出する。

ステップＳ１０９、Ｓ１１０の処理は、図８に示すステップＳ９、Ｓ１０と同じである。

以上、実施の形態２によれば、横力推定部２８により推定された横力Ｆｌａｔに基づいて、補正量算出部２３Ａにより左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒが算出され、左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒに基づいて左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒが補正されている。そのため、自走式ロボット１Ａは、絨毯のような外乱のある環境下でも目標軌道が直進の時に横滑りすることなく直進動作を実現することができる。

ここで、走行外乱Ｆａｌｌ及びキャスター１２（従動キャスター）の旋回角度γを用いて、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂに作用する横力Ｆｌａｔを推定する意味を説明する。例えば、絨毯の影響により駆動輪１１に対して横滑りまたは旋回が発生していてもそれを補正せず、かつ直進を意図して左右の駆動輪１１に同一の速度指令を与え続けた場合、絨毯の影響により、左右の駆動輪１１の速度差はほとんど発生しない場合がある。つまり、左右の駆動輪１１に速度差のみに基づいて、絨毯による横滑りまたは旋回を検知することが難しい場合がある。一方、本実施形態では、絨毯の影響により駆動輪１１に対して横滑りまたは旋回が発生している場合を、走行外乱Ｆａｌｌを用いることにより検出することができる。特に、本実施形態は、電流値Ｉａ及び左回転速度θｌに基づく左外乱Ｆｆｌと、電流値Ｉｂ及び右回転速度θｒに基づく右外乱Ｆｆｒとが、絨毯の影響により駆動輪１１に対して横滑りまたは旋回が発生していてもそれを補正せず、かつ直進を意図して左右の駆動輪１１に同一の速度指令を与え続ける場合でも、その差異が現れる知見を利用している。一方、この走行外乱Ｆａｌｌは、左右の駆動輪１１の回転方向に加わる走行外乱であり、横滑りを引き起こす力とは、床面において垂直の関係にある。よって、本実施形態は、走行外乱Ｆａｌｌに加えて、横滑りを引き起こす方向の力に影響するキャスター１２（従動キャスター）の旋回角度γを用いることにより、絨毯の影響の検知精度を高め、直進動作を実現している。

さらに、実施の形態２によれば、横力Ｆｌａｔが推定されているため、横力Ｆｌａｔを推定するためのセンサを用いることなく、自走式ロボット１Ａに横滑りのない直進動作を行わせることができる。

さらに、実施の形態２によれば、左駆動輪１１ａ及び右駆動輪１１ｂにかかる横力Ｆｌａｔに基づいて左目標速度Ｖｏｌ及び右目標速度Ｖｏｒが補正されているため、本体１０に作用する横力Ｆｔが、本体１０の旋回に起因するものなのか、或いは本体１０の横滑りに起因するものなのかに関係なく、本体１０の直進動作を保つことができる。

本実施の形態は以下の変形例が採用できる。

（１）実施の形態２において、目標軌道出力部２０Ａは、補正量算出部２３Ａに対して走行通知信号を出力していたが、これは一例であり、走行通知信号を出力しなくてもよい。

（２）実施の形態１では、メモリ２６は補正データ２６１と補正データ２６２とを備えているがこれは一例であり、メモリ２６は補正データ２６１と補正データ２６２とが集約された補正データを記憶してもよい。この場合、メモリ２６は、車輪軸の左方向の横力Ｆｔが増大するにつれて、左補正量ΔＶｏｌが右補正量ΔＶｏｒに比べて増大するように横力Ｆｔと左補正量ΔＶｏｌ及び右補正量ΔＶｏｒとが対応付けられ、且つ車輪軸の右方向の横力Ｆｔが増大するにつれて、右補正量ΔＶｏｒが左補正量ΔＶｏｌに比べて増大するように横力Ｆｔと右補正量ΔＶｏｒ及び左補正量ΔＶｏｌとが対応付けられた補正データを記憶すればよい。

（３）補正データ２６１及び補正データ２６２は、それぞれ不感帯を備えていたが、本開示はこれに限定されず、不感帯を備えていなくてもよい。

（４）実施の形態１では、２つの力センサ１４ａ，１４ｂが用いられているが、これは一例であり、自走式ロボット１は、力センサ１４ａ，１４ｂのうちのいずれか一方の力センサを備えていてもよい。この場合、補正量算出部２３は、１つの力センサが検出した横力を２倍することで横力Ｆｔを算出してもよい。或いは、補正データ２６１，２６２は、それぞれ、１つの力センサが検出した横力と左補正量ΔＶｏｌと右補正量ΔＶｏｒとを対応付けた補正データで構成されればよい。

本開示によれば、横滑りを抑制して自走式ロボットを目標軌道通りに走行させることができるため、掃除ロボットなどの自走式ロボットに有用である。

１ ：自走式ロボット
１Ａ ：自走式ロボット
１０ ：本体
１１ ：駆動輪
１１ａ ：左駆動輪
１１ｂ ：右駆動輪
１２ ：キャスター
１３ ：モータ
１３ａ ：左モータ
１３ｂ ：右モータ
１４ ：力センサ
１４ａ ：力センサ
１４ｂ ：力センサ
１５ａ ：エンコーダ
１５ｂ ：エンコーダ
１５ｃ ：エンコーダ
１６ ：電流センサ
１６ａ ：電流センサ
１６ｂ ：電流センサ
２０ ：目標軌道出力部
２０Ａ ：目標軌道出力部
２１ ：取得部
２２ ：進行方向算出部
２３ ：補正量算出部
２３Ａ ：補正量算出部
２４ ：駆動部
２５ ：補正部
２６ ：メモリ
２７ ：外乱推定部
２８ ：横力推定部
２５１ ：加算器

Claims (5)

1. ２つの駆動輪と、少なくとも１つの従動キャスターと、前記２つの駆動輪をそれぞれ駆動する駆動部と、前記少なくとも１つの従動キャスターに接続されたセンサと、前記駆動部及び前記センサに接続された制御手段と、を備える自走式ロボットであって、
   前記センサは、前記少なくとも１つの従動キャスターの旋回角度を検出し、前記制御手段は、前記少なくとも１つの従動キャスターの前記旋回角度に基づいて前記２つの駆動輪を独立して動作させるように前記駆動部を制御する自走式ロボット。
2. 前記センサは、前記旋回角度を検出する角度センサである、
   請求項１記載の自走式ロボット。
3. 前記２つの駆動輪のそれぞれの状態を検出する状態センサをさらに備え、
   前記制御手段は、
   前記状態センサが検出した前記２つの駆動輪のそれぞれの状態に基づいて、前記２つの駆動輪のそれぞれの回転方向に発生する外乱を推定し、
   前記センサにより検出された前記旋回角度と、推定された前記２つの駆動輪のそれぞれの外乱とに基づいて、前記２つの駆動輪のそれぞれに作用する車輪軸方向の力である横力を推定し、
   推定した前記横力に基づいて前記２つの駆動輪のそれぞれの目標速度に対する補正量を算出し、
   前記２つの駆動輪のそれぞれの補正量に基づいて前記２つの駆動輪のそれぞれの目標速度を補正し、
   補正した前記２つの駆動輪の目標速度に基づいて前記２つの駆動輪を回転させる、
   請求項１又は２記載の自走式ロボット。
4. 前記制御手段は、前記自走式ロボットが直進している場合のみ補正量を算出する、
   請求項３記載の自走式ロボット。
5. ２つの駆動輪と、少なくとも１つの従動キャスターと、前記２つの駆動輪をそれぞれ駆動する駆動手段と、前記少なくとも１つの従動キャスターに接続されたセンサと、前記駆動手段及び前記センサに接続された制御手段と、を備える自走式ロボットの制御方法であって、
   前記センサが、前記少なくとも１つの従動キャスターの旋回角度を検出するステップと、
   前記制御手段が、前記少なくとも１つの従動キャスターの前記旋回角度に基づいて前記２つの駆動輪を独立して動作させるように前記駆動手段を制御するステップと、を備える制御方法。

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