JP4572240B2 - 移動ロボット及び移動ロボットの位置認識方法 - Google Patents

Description

本発明は、移動ロボットの位置認識方法に関するもので、より詳細には、全方位映像を用いて移動ロボットの位置を正確に把握できる移動ロボットの位置認識方法に関するものである。

全方位カメラは、カメラ周囲の３６０゜映像を得られるカメラで、最近、上述した全方位カメラを移動ロボットに装着し、全方位カメラによって撮影された全方位映像を用いて移動ロボットの位置を認識する技術が紹介された。

上記のような技術は、特許文献１に記載されたように、全方位視野を有する全方位視覚センサを移動体に搭載し、移動体を特定の経路上に移動させながら、全方位視覚センサによって移動体周辺の画像を時系列的な標準パターンを用いて取得した。また、移動体が任意の経路上に移動すると、全方位視覚センサの取得画像と標準パターンの画像とを比較し、全方位視覚センサの取得画像が標準パターンの画像と一致すると、標準パターンの画像と関連する位置を検出結果として認定した。
日本公開特許平１０―１６０４６３号公報

しかしながら、上記のような従来の移動体の位置認識方法は、移動体の正確な位置を認識せずに概略的な位置のみを推定するので、移動体の位置認識に限界があった。

また、従来の移動体の位置認識方法は、マッチング法としてダイナミック・プログラミング（ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）を使用したが、このマッチング法は、誤差に敏感であるので、移動体の位置認識の正確性を一層低下させた。

本発明は、上述した問題点を解決するためのもので、その目的は、移動ロボットの位置を正確に把握できる移動ロボットの位置認識方法を提供することにある。

上記の目的を達成するための本発明は、移動ロボットで第１全方位映像を撮影し、前記第１全方位映像と相関関係の高い第２全方位映像が撮影される少なくとも一つのノードを確認し、前記移動ロボットが前記少なくとも一つのノードのうち前記第１全方位映像と相関関係の最も高い第２全方位映像が撮影される第１ノードに到達するとき、前記移動ロボットが前記第１ノードに位置すると認識する。

また、前記第１ノードでの第２全方位映像と前記撮影された第１全方位映像との間の相関係数が基準値より高いとき、前記移動ロボットが前記第１ノードに到達すると判断する。

また、前記現在の第１ノードが以前の第１ノードから変更されず、前記第１ノードでの第２全方位映像と前記撮影された第１全方位映像との間の相関係数が徐々に増加してから減少するとき、前記移動ロボットが前記第１ノードに到達すると判断する。

また、前記第１ノードでの第２全方位映像と前記撮影された第１全方位映像との間の相関係数が徐々に増加してから減少しないとき、前記移動ロボットを前記第１ノードに継続的に移動させる。

また、前記第１ノードが以前の第１ノードから変更されるとき、前記移動ロボットを新しい第１ノードに移動させる。

また、前記移動ロボットは、前記第１ノードに移動するとき、前記少なくとも一つのノードのうち前記第１ノードを除いた残りのノードの有効可否を検査し、移動ロボットの移動方向は、有効なノードの数が０に設定されるときに維持され、前記有効なノードの数が１に設定される場合、移動ロボットを有効なノードから前記第１ノード方向に移動させ、前記有効なノードの数が２に設定される場合、移動ロボットを前記第１ノード及び２個の有効なノードからなる三角形の重心から前記第１ノード方向に移動させる。

また、前記相関関係は、二つの全方位映像の水平面線の間の相関関係である。
また、前記相関関係は、相関係数で表現され、前記相関係数は、下記の式で算出される。

（上記の式において、ρ（τ）は相関係数で、τは回転角で、Ｃｘｙは相互相関値で、Ｃｘｘ及びＣｙｙは自己相関値である。）
前記相互相関値は、高速フーリエ変換を用いて演算される。
また、移動ロボットで第１全方位映像を撮影し、前記第１全方位映像と相関関係の高い第２全方位映像が撮影される少なくとも一つのノードを確認し、前記移動ロボットが前記第１全方位映像と相関関係の最も高い第２全方位映像が撮影される第１ノードに到達するとき、前記移動ロボットが前記第１ノードに位置すると認識し、前記移動ロボットが前記第１ノードに到達しないとき、前記移動ロボットを前記第１ノードに移動させる。

また、前記少なくとも一つのノードのうち前記第１ノードを除いた残りのノードの有効可否を検査し、有効なノードの数によって決定されたヘッディング角に前記移動ロボットを移動させ、前記移動ロボットを前記第１ノードに接近させる。

また、前記少なくとも一つのノードは３個であり、前記有効なノードの数が０個であるとき、移動ロボットの移動方向がヘッディング角に設定され、前記有効なノードの数が１個であるとき、有効なノードから前記第１ノードへの方向がヘッディング角に設定され、前記有効なノードの数が２個であるとき、前記第１ノード及び２個の有効なノードからなる三角形の重心から前記第１ノードへの方向がヘッディング角に設定される。

また、前記相関関係は、二つの全方位映像の水平面線の間の相関関係を示す。
また、前記相関関係は相関係数で表現され、前記相関係数は下記の式で算出される。

（上記の式において、ρ（τ）は相関係数で、τは回転角で、Ｃｘｙは相互相関値で、Ｃｘｘ及びＣｙｙは自己相関値である。）
また、前記相互相関値は、高速フーリエ変換を用いて演算される。
また、前記第１ノードを除いた残りのノードが前記第１ノードの有効範囲内にあるとき、前記ノードが有効であると判断される。

また、本発明に係る移動ロボットは、前記移動ロボットによって全方位映像を撮影する全方位カメラと；前記撮影された全方位映像と、前記移動ロボットの移動可能な場所の少なくとも一つのノード位置として、複数のノード位置のうち最も高い相関係数を有するノード位置で撮影された少なくとも一つの第２全方位映像との間の相関係数を計算する相関係数演算部と；前記相関係数が基準値以下で、前記現在の第１ノード位置が以前の第１ノード位置と同一でないと前記相関係数演算部が演算するとき、前記移動ロボットを前記第１ノード位置に移動させ、前記相関係数が前記基準値以上であるとき、前記移動ロボットが前記第１ノード位置にあると判断する制御部とを含む。

また、前記制御部は、前記現在の第１ノード位置が以前の第１ノード位置と同一でないとき、前記移動ロボットを前記第１ノード位置に移動させる。

また、前記相関係数が前記基準値以下で、前記現在の第１ノード位置が前記以前の第１ノード位置と同一で、前記現在の第１ノード位置の相関係数が前記以前の第１ノード位置の相関係数未満であるとき、前記制御部は、前記移動ロボットが前記第１ノード位置にあると判断し、前記以前の第１ノード位置の相関係数は、前記以前の第１のノード位置より前の他の第１ノード位置の相関係数以上である。

また、前記相関係数が前記基準値以下で、前記現在の第１ノード位置が前記以前の第１ノード位置と同一で、前記現在の第１ノード位置の相関係数が前記以前の第１ノード位置の相関係数未満であるとき、前記制御部は、前記移動ロボットを前記第１ノード位置に移動させる。

本発明は、移動ロボットが任意のノードに到達していない場合、移動ロボットをそのノードに継続的に移動させ、移動ロボットが任意のノードに到達したと認定されるときのみに移動ロボットがそのノードにあると判断するので、移動ロボットの位置を正確に認識することができる。

また、本発明は、移動ロボットを任意のノードに接近させる過程でノードの有効可否を検査し、任意のノードに到達するまで移動ロボットのヘッディング角を複数回修正することで、各種の誤差が発生した場合にも、移動ロボットの位置を正確に把握することができる。

また、本発明は、移動ロボットの以前の位置データなしにも移動ロボットの位置を正確に認識できるので、移動ロボットの初期位置を認識するとき、または、移動ロボットの位置が突然に変わるキッドナップ（ｋｉｄｎａｐ）発生時にも有用に使用される。

以下、本発明の好適な実施例を、図面を参照して詳細に説明する。

図１に示すように、本発明が適用される移動ロボット１０は、ロボット本体１２と、ロボット本体１２に装着された全方位カメラ１１とを含む。全方位カメラ１１は、図２に示すように、全方位レンズ１１ａ及びＣＣＤ素子１１ｂで構成される。

図２に示すように、全方位カメラ１１の前面部に曲面鏡が装着されることで、図３に示すような全方位カメラ周辺の３６０゜映像を得ることができる。すなわち、任意の空間上の点Ｘｍｉｒは、曲面鏡面の点Ｘｍｉｒで反射されてＣＣＤ素子１１ｂに結像され、最終的に映像面の点Ｘｉｍｇで表れる。ここで、上述したＸｍｉｒが全方位に分布するので、全方位カメラは、カメラ周囲の３６０゜映像を獲得することができる。

図４に示すように、本発明が適用される移動ロボット１０は、図１または図２に示した構成要素の他に、ノードデータを保存するメモリ３０と、移動ロボット１０を制御する制御部２０とを含む。

ノードデータは、図５に示すように、移動ロボットが移動可能な場所の各ノード位置を示したノードマップと、該当のノードでの全方位映像と、全方位映像での水平面線とを含む。ノードマップの各ノード位置は、座標値として保存される。また、各ノードでの全方位映像は、移動ロボット１０が移動しながら、各ノードで全方位カメラ１１が全方位映像を撮影することで得られる。ここで、各ノードで全方位映像を撮影するとき、全方位カメラ１１は、同一のキャプチャー方向（ｃａｐｔｕｒｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）を指向することが好ましい。水平面線は、図６に示すように、全方位映像の表面（または底面）と平行な面を表示する線である。

制御部は、映像処理部２２と、相関係数演算部２１とを含む。映像処理部２２は、全方位カメラ１１で撮影した全方位映像の前処理を行うための構成要素で、図３の全方位映像から無意味な部分を切り出し、ドナーツ形態の円形にヒストグラム平滑化を行う方式で映像を処理する。

映像処理部２２で映像処理が完了すると、制御部２０は、上述した水平面線を抽出する。このとき、水平面線は、全方位映像の原点を基準に規定された位置に設定され、水平面線の解像度は、相関係数の演算時に使用される高速フーリエ変換の特性を勘案した上で、２の二乗であることが好ましい。

相関係数演算部２１は、下記の式に基づいて、移動ロボット１０で撮影された全方位映像の第１水平面線と各ノードから得られた全方位映像の第２水平面線との間の相関係数を算出する。

（上記の式において、ρ（τ）は相関係数で、τは回転角で、Ｃｘｙは相互相関値で、Ｃｘｘ及びＣｙｙは自己相関値である。）
上記の式において、相関係数の最高値は１であり、相関係数の絶対値が１に近いほど、比較される全方位映像の水平面線が互いに類似している。そして、Ｃｘｙは、高速フーリエ変換を用いて求める。

フーリエ変換（Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）は、周波数領域と時間領域との間に含まれた数値的連続列の表現を変換するために使用する数学的演算で、一連の時間サンプルを採取し、採取された時間サンプルの周波数要素を測定し、時間サンプル連続列にどれだけ多くのエネルギーが表れるかを多様な周波数を用いて計算する。上記のようなフーリエ変換を高速化したものが高速フーリエ変換である。フーリエ変換は、どの長さの解像度連続列も計算可能であるが、高速フーリエ変換の利点を最大限に活用するためには、上述したように、その水平面線の解像度が２の二乗になることが好ましい。

以下、図７及び図８を参照して、本発明の一実施例に係る移動ロボットの位置認識方法を説明する。移動ロボット１０が空間上の任意の位置に置かれると、移動ロボット１０の全方位カメラ１１は全方位映像を撮影する（４０段階）。撮影された全方位映像は、映像処理部２２を経て相関係数演算部２１に伝達され、相関係数演算部２１は、撮影された全方位映像の水平面線と各ノードでの全方位映像の水平面線との間の相関係数を演算する（４２段階）。

各ノードの相関係数演算が完了すると、制御部２０は、撮影された全方位映像との相関関係が高い（すなわち、相関係数の絶対値が大きい）３個のノードを選択する（４４段階）。次に、制御部２０は、３個のノードのうち相関関係が最も高いノードを第１ノードに決定し、第１ノードの相関係数が基準値より大きいかどうかを判断する（４６段階）。このとき、基準値は、全方位カメラ１１の仕様を考慮して選択することが好ましく、１に近い値に設定する。

第１ノードの相関係数が基準値を越える場合、制御部２０は、移動ロボット１０が第１ノードに位置し、移動ロボット１０で得た全方位映像と第１ノードの全方位映像との間の水平面線の相関関係が高いと見なし、移動ロボット１０が第１ノードに位置すると認識する（５２段階）。

その反対に、第１ノードの相関係数が基準値を越えない場合、制御部２０は、現在の第１ノードが以前の第１ノードと同一であるかどうかを判断する。この段階は、移動ロボットが特定のノードと同一のノードに位置しなくても、特定のノードの周囲で継続的に移動するかどうかを判断するためのステップである。

現在の第１ノードが以前の第１ノードと同一である場合（４８段階）、制御部２０は、現在の第１ノードの相関係数（Ｃ［０］）が以前の第１ノードの相関係数（Ｃ［１］）より小さいかどうか、この第１ノードの相関係数（Ｃ［１］）がそれより以前の第１ノードの相関係数（Ｃ［２］）より大きいかどうか、この第１ノードの相関係数（Ｃ［２］）がそれより以前の相関係数（Ｃ［３］）より大きいかどうかを判断する（５０段階）。ここで、Ｃ［ｎ−１］（ただし、ｎは自然数）は、現在または以前に演算された第１ノードの相関係数であり、後述する５４段階で削除される前までメモリ３０に保存されている。

上述した条件を満足すると、制御部２０は、移動ロボット１０が第１ノードに漸次接近しながら第１ノードから遠ざかると判断し、移動ロボット１０が第１ノードに位置すると認識する（５２段階）。しかし、メモリ３０に保存されたＣ［ｎ−１］（ただし、ｎは自然数）の個数が４個未満であるか、Ｃ［ｎ−１］（ただし、ｎは自然数）が継続的に増加するなどのように、上述した条件を満足していない場合、制御部２０は、移動ロボット１０が第１ノードに到達していないと見なし、移動ロボットを第１ノードに継続的に移動させる（５６段階）。

一方、４８段階で現在の第１ノードが以前の第１ノードと異なる場合（４８段階）、制御部２０は、移動ロボット１０が以前の第１ノードでない現在の第１ノードに移動すると見なし、以前の第１ノードへの接近可否を判断するために、メモリ３０に保存されていたＣ［ｎ−１］（ただし、ｎは自然数）を削除する（５４段階）。そして、移動ロボット１０は、新しい第１ノードに移動する（５６段階）。

図８に示すように、移動ロボット１０は、第１ノードに移動するために、まず、先に選択された３個のノードのうち第１ノードを除いた残りの２個のノードの有効可否を検査する（５６−１段階）。有効条件は、多様な方式で設定可能であるが、本発明では、第１ノードを基準にして３個以内のノードであると、有効なノードと判断する。例えば、図５の３３番ノードが第１ノードであると、有効範囲は、図５の点線区域である。また、相関係数の大きい残りの２個のノードが４１番及び４２番であると、４１番及び４２番ノードは、全て有効範囲に含まれるので、有効なノードと認定される。

ノードの有効可否検査が終了すると、移動ロボット１０の回転角を検出する（５６−２段階）。移動ロボット１０の回転角は、キャプチャー方向（例えば、図５の下部から上部方向）と移動ロボット１０の進行方向との間角である。次に、移動ロボットのヘッディング角を決定する（５６−３段階）。移動ロボット１０のヘッディング角は、移動ロボット１０が第１ノードに一層接近するように移動ロボット１０が進行すべき方向とキャプチャー方向との間角である。

移動ロボット１０のヘッディング角は、有効ノードの数によって異なる方式で設定される。すなわち、４４段階で選択された３個のノードのうち第１ノードを除いた残りの２個のノードが全て有効でない場合、既存の移動ロボット進行方向をヘッディング角に設定する。また、残りの２個のノードのうち１個のノードのみが有効である場合、移動ロボット１０が第１ノードと有効ノードとの間に位置すると見なし、移動ロボット１０を第１ノード方向に移動させるために、移動ロボット１０のヘッディング角を有効ノード方向の代わりに第１ノード方向に設定する。

最後に、残りの２個のノードが全て有効である場合、制御部２０は、移動ロボット１０が第１ノード及び２個の有効ノードからなる三角形の内部に位置すると見なし、移動ロボット１０を第１ノードに接近させるために、三角形の重心から第１ノードに向かう方向を移動ロボット１０のヘッディング角に設定する。

移動ロボット１０のヘッディング角が抽出されると、制御部２０は、移動ロボット１０の進行方向を回転角からヘッディング角に変更し、移動ロボット１０を移動させる（５６−４段階）。そして、４０段階にリターンし、図７のサイクルを再び行う。

本発明が適用される移動ロボットの外形図である。 図１の移動ロボットに設置された全方位カメラの断面図である。 図２の全方位カメラによって撮影された全方位映像を例示した図である。 本発明が適用される移動ロボットのブロック図である。 移動ロボットが移動可能な空間のノードを例示した図である。 図３の全方位映像での水平面線を例示した図である。 本発明の一実施例に係る移動ロボットの位置認識方法を示したフローチャートである。 図７の５６段階を詳細に示したフローチャートである。

符号の説明

１０ 移動ロボット
１１ 全方位カメラ
２０ 制御部
２１ 相関係数演算部
２２ 映像処理部
３０ メモリ

Claims (17)

1. 移動ロボットで第１全方位映像を撮影し、
   前記第１全方位映像と相関関係の高い第２全方位映像が撮影される少なくとも一つのノードを確認し、
   前記移動ロボットが前記少なくとも一つのノードのうち前記第１全方位映像と相関関係の最も高い第２全方位映像が撮影される第１ノードに到達するとき、前記移動ロボットが前記第１ノードに位置すると認識し、
   前記第１ノードでの第２全方位映像と前記撮影された第１全方位映像との間の相関係数が徐々に増加してから減少しないとき、前記移動ロボットを前記第１ノードに継続的に移動させ、
   前記移動ロボットは、前記第１ノードに移動するとき、前記少なくとも一つのノードのうち前記第１ノードを除いた残りのノードの有効可否を検査し、
   移動ロボットの移動方向は、有効なノードの数が０に設定されるときに維持され、前記有効なノードの数が１に設定される場合、移動ロボットを有効なノードから前記第１ノード方向に移動させ、前記有効なノードの数が２に設定される場合、移動ロボットを前記第１ノード及び２個の有効なノードからなる三角形の重心から前記第１ノード方向に移動させることを特徴とする、
   移動ロボットの位置認識方法。
2. 前記第１ノードでの第２全方位映像と前記撮影された第１全方位映像との間の相関係数が基準値より高いとき、前記移動ロボットが前記第１ノードに到達すると判断することを特徴とする請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
3. 前記現在の第１ノードが以前の第１ノードと異ならず、前記第１ノードでの第２全方位映像と前記撮影された第１全方位映像との間の相関係数が徐々に増加してから減少するとき、前記移動ロボットが前記第１ノードに到達すると判断することを特徴とする、請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
4. 前記第１ノードが以前の第１ノードと異なるとき、前記移動ロボットを新しい第１ノードに移動させることを特徴とする、請求項３に記載の移動ロボットの位置認識方法。
5. 前記相関関係は、二つの全方位映像の水平面線の間の相関関係であることを特徴とする、請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
6. 前記相関関係は、相関係数で表現され、前記相関係数は、下記の式で算出され、
   ここで、ρ（τ）は、相関係数であり、τは、回転角であり、Ｃｘｙは、相互相関値であり、Ｃｘｘ及びＣｙｙは、自己相関値であることを特徴とする、
   請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
7. 前記相互相関値は、高速フーリエ変換を用いて演算されることを特徴とする、請求項６に記載の移動ロボットの位置認識方法。
8. 移動ロボットで第１全方位映像を撮影し、
   前記第１全方位映像と相関関係の高い第２全方位映像が撮影される少なくとも一つのノードを確認し、
   前記移動ロボットが前記第１全方位映像と相関関係の最も高い第２全方位映像が撮影される第１ノードに到達するとき、前記移動ロボットが前記第１ノードに位置すると認識し、前記移動ロボットが前記第１ノードに到達しないとき、前記移動ロボットを前記第１ノードに移動させ、
   前記少なくとも一つのノードのうち前記第１ノードを除いた残りのノードの有効可否を検査し、
   有効なノードの数によって決定されたヘッディング角に前記移動ロボットを移動させ、前記移動ロボットを前記第１ノードに接近させ、
   前記少なくとも一つのノードは３個であり、前記有効なノードの数が０個であるとき、移動ロボットの移動方向がヘッディング角に設定され、前記有効なノードの数が１個であるとき、有効なノードから前記第１ノードへの方向がヘッディング角に設定され、前記有効なノードの数が２個であるとき、前記第１ノード及び２個の有効なノードからなる三角形の重心から前記第１ノードへの方向がヘッディング角に設定されることを特徴とする、
   移動ロボットの位置認識方法。
9. 前記相関関係は、二つの全方位映像の水平面線の間の相関関係を示すことを特徴とする、請求項８に記載の移動ロボットの位置認識方法。
10. 前記相関関係は相関係数で表現され、前記相関係数は下記の式で算出され、
    ここで、ρ（τ）は、相関係数であり、τは、回転角であり、Ｃｘｙは、相互相関値であり、Ｃｘｘ及びＣｙｙは、自己相関値であることを特徴とする、
    請求項８に記載の移動ロボットの位置認識方法。
11. 前記相互相関値は、高速フーリエ変換を用いて演算されることを特徴とする、請求項１０に記載の移動ロボットの位置認識方法。
12. 前記移動ロボットは、前記新しい第１ノードに移動するとき、前記少なくとも一つのノードのうち前記新しい第１ノードを除いた残りのノードの有効可否を検査し、
    前記移動ロボットの移動方向は、有効なノードの数が０に設定されるときに維持され、前記有効なノードの数が１に設定されるとき、移動ロボットを有効なノードから前記新しい第１ノード方向に移動させ、前記有効なノードの数が２に設定されるとき、移動ロボットを前記新しい第１ノード及び２個の有効なノードからなる三角形の重心から前記新しい第１ノード方向に移動させることを特徴とする、
    請求項１１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
13. 前記第１ノードを除いた残りのノードが前記第１ノードの有効範囲内にあるとき、前記ノードが有効であると判断されることを特徴とする、請求項１０に記載の移動ロボットの位置認識方法。
14. 当該移動ロボットによって全方位映像を撮影する全方位カメラと、
    前記撮影された全方位映像と、当該移動ロボットの移動可能な場所の少なくとも一つのノード位置として、複数のノード位置のうち最も高い相関係数を有するノード位置で撮影された少なくとも一つの第２全方位映像との間の相関係数を演算する相関係数演算部と、
    前記相関係数が基準値以下で、前記現在の第１ノード位置が以前の第１ノード位置と同一でないと前記相関係数演算部が演算するとき、当該移動ロボットを前記第１ノード位置に移動させ、前記相関係数が前記基準値以上であるとき、当該移動ロボットが前記第１ノード位置にあると判断する制御部とを含み、
    前記少なくとも一つのノードのうち前記第１ノードを除いた残りのノードの有効可否を検査し、
    有効なノードの数によって決定されたヘッディング角に当該移動ロボットを移動させ、当該移動ロボットを前記第１ノードに接近させ、
    前記少なくとも一つのノードは３個であり、前記有効なノードの数が０個であるとき、当該移動ロボットの移動方向がヘッディング角に設定され、前記有効なノードの数が１個であるとき、有効なノードから前記第１ノードへの方向がヘッディング角に設定され、前記有効なノードの数が２個であるとき、前記第１ノード及び２個の有効なノードからなる三角形の重心から前記第１ノードへの方向がヘッディング角に設定されることを特徴とする、
    移動ロボット。
15. 前記制御部は、前記現在の第１ノード位置が以前の第１ノード位置と同一でないとき、当該移動ロボットを前記第１ノード位置に移動させることを特徴とする、請求項１４に記載の移動ロボット。
16. 前記相関係数が前記基準値以下で、前記現在の第１ノード位置が前記以前の第１ノード位置と同一で、前記現在の第１ノード位置の相関係数が前記以前の第１ノード位置の相関係数未満であるとき、前記制御部は、当該移動ロボットが前記第１ノード位置にあると判断し、前記以前の第１ノード位置の相関係数は、前記以前の第１のノード位置より前の他の第１ノード位置の相関係数以上であることを特徴とする、請求項１４に記載の移動ロボット。
17. 前記相関係数が前記基準値以下で、前記現在の第１ノード位置が前記以前の第１ノード位置と同一で、前記現在の第１ノード位置の相関係数が前記以前の第１ノード位置の相関係数未満であるとき、前記制御部は、当該移動ロボットを前記第１ノード位置に移動させることを特徴とする、請求項１４に記載の移動ロボット。