JP4745149B2 - 移動ロボット - Google Patents
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Description
t+2では、移動ロボットRがt+1時点より更に近づき、レーザ光Lが障害物Hの中間的な高さに当たった状態である。この場合、計測される距離データは、左欄に示すように走行路面Sからの反射光による距離と障害物Hからの反射光による距離の差がt+1時点より大きく生じる。
t+3では、移動ロボットRがt+2時点より更に近づき、レーザ光Lが障害物Hの上方部に当たった状態である。この場合、計測される距離データは、左欄に示すように走行路面Sからの反射光による距離と障害物Hからの反射光による距離の差がt+2時点より更に大きくなる。
なお、通常では、移動ロボットRが障害物に衝突するのを防ぐために、障害物Hを検出した時点で停止または回避動作を行うので、t+4まで移動させないように制御されるが、今回は説明のために記載している。
したがって、5cm 高の障害物を発見するにはセンシング結果が3.4cm <h ≦5cm の範囲内である必要があり、すなわち5cm のものを確実に見つけるには閾値を3.4cm として設定する必要がある。
また、移動ロボットの走行速度が速いと、レーザセンサのサンプリング周期の限界により、走行距離に対する計測できる距離データのサンプル数が少なくなる。すなわち、速度が遅ければ、t〜t+4までの5周期分の距離データを取得できるが、速度が倍程度速くなるとt、t+2、t+4の3周期分の距離データしか取得できない。また、走行路面が濡れてくると、レーザ光の受光数が少なくなるので、計測できる距離データの数が少なくなる。したがって、移動ロボットの走行速度が速いこと、及び走行路面が濡れていることに起因して、計測できる距離データのサンプル数がかなり少なくなるので、結果的に障害物の検出精度の低下を招いてしまうという問題があった。
前記路面に対して一定周期ごとに距離計測用の検知波を送波するとともに反射波を受波して移動ロボットまでの距離を測定する測距センサと、
前記路面の濡れ状態を検知する路面状態判定手段と、
前記測距センサにて計測した前記周期ごとの距離データの差を所定閾値と比較することにより、前記所定閾値を越える大きさの前記路面上に存在する障害物を検出する障害物判定手段と、
前記移動ロボットの走行速度を制御する制御手段を具備し、
前記制御手段は、前記路面状態判定手段にて路面の濡れ状態を検出すると、前記走行速度を前記路面が乾いた状態のときよりも前記測距センサの走行距離に対するデータ取得間隔が短くなるような速度に制限することを特徴としている。
前記障害物判定手段は、前記路面状態判定手段にて路面の濡れ状態を検知すると、前記所定閾値を前記路面の濡れ状態を検出していないときの閾値よりも前記障害物を検出しにくい値とすることを特徴としている。
前記所定閾値は、移動ロボットの走行に支障を与える障害物の前記路面からの高さに相当する値に基づいて定めることを特徴としている。
前記路面状態判定手段は、前記測距センサにて計測した距離データを前記路面の距離データに基づいて設定された一定値と比較した結果に基づき前記路面の濡れ状態を検知することを特徴としている。
図1は、本発明の一実施形態に係る移動ロボット1が利用される環境である監視区域の平面図と、同移動ロボット1の外観を示す斜視図である。
この移動ロボット1は、例えば警備目的のために使用される自律移動型のロボットであり、監視区域内の所定経路を巡回しながら図示しない異常判定用のセンサや撮像ユニット7、レーザセンサ2にて監視区域内の異常の検出を行うものである。
図2は、本例の移動ロボット1の具体的な構成を示す機能ブロック図である。
この移動ロボット1は、移動手段6,8、ガイド検出部10、移動制御部9、自己位置検出部13、測距センサ16、記憶部17、処理部18、撮像ユニット7、通信部20及びこれら各部を制御する制御部21、各部に電力を供給する電源部22を有している。以下に各部ごとに説明する。
移動ロボット1は図1(b)に示すように4つの車輪6を有しており、それらのうち右前輪6、左前輪6の2つが駆動輪として機能する。移動手段は、右前輪6,左前輪6と左右各前輪6を独立に駆動する2つのモータ8で構成されており、左右各前輪6の回転速度により直進走行速度、旋回走行速度が制御され、旋回方向も制御される。この左右各前輪6の回転速度は移動制御部9により制御される。なお、左右前輪6を独立に制御する代わりに、舵角を制御して旋回速度を制御する方式でもよいし、車輪駆動でなく、左右のクローラを独立に制御する方式でもよい。
ガイド検出部10は、移動経路上のガイド手段である前述した白線テープ3を検出する。
ガイド検出部10は、白線検出カメラ11と路面情報抽出部12とから成る。白線検出カメラ11は、走行路面を撮影可能な様に移動ロボット1の底面に設置されている。路面情報抽出部12は、エッジ抽出やハフ変換などの処理により、白線検出カメラ11の撮影画像から、移動ロボット1の経路を誘導すべき白線テープ3及び指示マーカ4を検出して制御部21に出力する。
移動制御部9は、移動手段の車輪6を駆動するモータ8を制御するための手段である。移動制御部9は、ガイド検出部10による白線テープ3の検知出力に応じて、例えば周知のPID制御などにより、移動ロボット1が白線テープ3に沿って移動するようモータ8を制御する。また、移動制御部9は、後述する自己位置検出部13の位置算出部15による走行区間の検出に応じて、予め設定された経路情報に基づき移動速度を制御し、位置算出部15による特定地点の検出に応じて走行停止する。
自己位置検出部13は、前記移動手段の各モータ8にそれぞれ設置された回転量検出部としてのレゾルバ14と、各レゾルバ14にそれぞれ接続された位置算出部15からなる。レゾルバ14はモータ8の回転軸の絶対位置をそれぞれ検出する。位置算出部15はレゾルバ14の出力から得られるモータ8の回転軸の回転量から左右各前輪輪6それぞれの回転量を算出し、左右各前輪6それぞれの回転量と車輪半径から算出された左右各前輪6の走行距離の平均から移動ロボット1の走行距離を算出する。
測距センサ16は、移動ロボット1の前方を走査して走行路面の状態、走行路面上の異物その他の被検出対象を検出するための手段である。
測距センサ16は、図3に示すように移動ロボット1の本体の前面側に、進行方向の前方下方に向けて設置されたレーザセンサ2からなり、レーザ発振器より照射されるレーザ光が光路上にある物体にて反射した際の反射光を受光する。測距センサ16は、走査鏡とこの走査鏡を回転駆動する手段とによりレーザ発振器から発射されるレーザ光の照射方向を制御して、移動ロボット1の前方を含む所定の範囲を所定周期(例えば33ms)で空間走査している。
記憶部17は、移動ロボット1の各種処理に使用される情報を記憶している。記憶部17が記憶する情報には、以下1)〜4)のものが含まれる。
1)移動経路の情報を示した経路情報
2)障害物マップ
3)位置算出部により算出された移動ロボット1の位置情報
4)障害物判定用の閾値
4)の障害物判定用の閾値は、移動ロボット1が乗り越えられないような走行に支障を与える高さの物体を障害物として検出するために物体の高さに相当する値と比較される閾値である。閾値として設定される値として、相対的に大きな値thH(障害物ありと判定するための閾値として厳しい値)と相対的に低い値thL(障害物ありと判定するための閾値として緩い値)の2つの値が予め記憶されており、この内何れかが、後述する障害物検知に係る制御で障害物判定用閾値として設定される。
処理部18は路面状態判定部23と障害物判定部19を備えている。路面状態判定部23は、レーザセンサ2の出力結果に基づき路面状態が乾燥しているか、濡れているかを判定し、判定結果を制御部21に出力する。この結果、制御部21は路面状態に応じた上限速度(maxH又はmaxL)で走行するよう移動制御部9に信号を出力する。障害物判定部19は、測距センサ16の出力に基づき異常の有無を判定する。障害物判定部19は、測距センサ16の一周期の走査結果として出力されたデータに含まれる距離値の差を閾値(thH又はthL)と比較して、所定以上の高さを持つ障害物が存在するか否かを判定する。前述したように、測距センサ16が路面を走査した結果として出力したデータに含まれる距離値の差(走査鏡の角度毎における距離値の差)は、障害物の高さに相当する値となる。この障害物高さに相当する値を閾値処理することで、移動ロボット1の走行に支障を与える高さの障害物が存在するか否かを判定するのである。そして、移動ロボット1の走行に支障を与える高さの障害物が検出され異常と判定されると、後述する通信部20より異常信号が出力され、また、移動制御部9が移動ロボット1の停止や減速などの予め定められた処理を行う。障害物判定部19は、前記障害物マップを用いて異常を判定する。具体例は後述する。なお、本例では、レーザセンサ2の出力結果から路面の濡れを判定しているが、路面の濡れを判定する手段を別途設けてもよい。この場合、レーザセンサ2の反射波から判定する方法に限られず超音波、赤外線の反射波、或いは画像解析、車輪から発生する走行音の違いを解析するなどにより判定してもよい。
撮像ユニット7は、移動ロボット1の本体上面に搭載されて移動ロボット1の周囲を撮像する手段である。本例では、複数のカメラを周方向に外向きに並べて全周をカバーするようにしている。
通信部20は、遠隔の監視センタと信号を送受信する無線通信手段である。通信部20は、移動ロボット1が監視領域内で異常を検知した場合、遠隔の監視センタに無線等で異常信号を出力する。また、通信部20は、撮像ユニット7が撮像した画像と自己位置検出部13が算出した移動ロボット1の位置を遠隔の監視センタに送信し、監視センタから送信された制御コマンドの信号を受信して後述する制御部21に入力する。
制御部21は、移動ロボット1の各構成部分を統括的に制御する手段であり、CPU等を備えたコンピュータで構成される。
以下、本例の移動ロボット1の走行時における制御動作を説明するが、まず本例の移動ロボット1の走行時における障害物検知の全体的な制御手順を説明し(図5)、次に図5の手順で取得した情報等を用いて行う移動ロボット1の走行制御を説明する(図6)。次に、前記障害物検知時の制御手順における濡れ路面検知制御(図7)と、障害物検知制御(図8)についてそれぞれ詳細に説明する。各フローチャートを用いた以下の説明では、Sで始まる連続番号により制御手順の各ステップを示すものとする。
図5は、本例の移動ロボット1の走行時における障害物検知手順の全体を示すフローであり、この手順において、濡れ路面検知処理(S01)において走行路面の濡れを検知した場合には移動ロボット1の走行速度の上限を下げる速度設定の要求を行うとともに障害物ありと判定するための閾値を上げ、またレーザセンサによる1回の走査結果から障害物検知処理(S07)を行っている。ここで障害物の有無を検出した場合には検出結果に応じた移動ロボット1の停止・減速の要求を行う。なお、本例では、障害物検知制御の一例を図8、図9に示しているが、これに限らず、測距センサ16で前方路面を走査して得られた距離値の差に基づき障害物の有無を判定する処理であればよい。
S02:走行路面に濡れがある場合はS05へ進む。濡れがない場合はS03へ進む。
S04:走行路面状態(濡れなし)に応じて障害物ありと判定するための閾値(障害物高さに相当する値)として、路面が濡れている場合と比較して相対的に低い閾値thLを設定する。すなわち、乾いた走行路面ではレーザセンサ2により検出する距離の誤差が濡れ路面の場合よりも相対的に小さいので、走行速度の上限を相対的に高く(maxH)して、障害物ありと判定する際の閾値は相対的に低いもの(thL)とする。設定された閾値thLは記憶部17に記憶される。
S06;走行路面状態(濡れあり)に応じて障害物ありと判定するための閾値(障害物高さに相当する値)として路面が濡れていない場合と比較して相対的に高い閾値thHを設定する。すなわち、濡れた走行路面ではレーザセンサ2により検出する距離の誤差が乾いている場合よりも相対的に大きいので、走行速度の上限を相対的に低く(maxL)して、障害物ありと判定する際の閾値は相対的に高いもの(thH)とする。設定された閾値thHは記憶部17に記憶される。
図6は本例の移動ロボット1の走行制御において、指示マーカ4と指示マーカ4の間を1走行区間とした場合のフローチャートを示すものであり、初期の設定に従い規定の移動経路を走行しながら、前述した障害物検知処理(図5)において出力された走行速度の設定要求や停止要求、減速要求等に基づいて行う情報処理手順を示すものである。
S52:制御部21は、取得したmaxHとして指定された走行速度で移動ロボット1を走行させる。
S54:制御部21は、処理部18からの走行速度に関する情報中、停止要求があるか否かを判定する。停止要求があれば(S54でYES)、S55で移動ロボット1の走行を停止する。移動ロボット1が停止した場合、制御部21は再び走行開始の指令がくるまで移動ロボット1を停止した状態に維持する。
また、障害物が障害物マップにおいて減速エリアにあるために減速要求がなされた場合は、maxHやmaxLによる走行速度の要求にかかわらず減速を行う。
図7は、図5のS01においてサブルーチン化されているレーザセンサによる濡れ路面検知処理の具体的フローを示す。
S71:路面状態判定部23は、レーザセンサ2からの出力信号によるレーザ光を反射した測定点までの距離値yのデータ(センサデータ)を取得する。レーザセンサは180度に近い中心角度の範囲において約3m先の走行路面にレーザ光を照射し、反射光を得ている(図3参照)。
ここで一定値としては、路面で反射した場合に得られる距離値よりもやや高い数値としており、得られた各センサデータの値(距離値y)が一定値以下である場合とは、レーザ光が走行路面で反射してレーザセンサ2に戻ってきた場合であり、走行路面のレーザ光が当たった部分から反射光が得られたことを意味する。すなわち、ここでのカウント数とは、センサデータN個のうち、走行路面で反射してレーザセンサ2に戻ってきたレーザ光の数を意味する。
なお、走行路面が濡れている場合にはレーザ光が走行路面で全反射してレーザセンサ2には戻ってこない場合があり、この場合レーザセンサ2におけるセンサデータとしては無限遠と評価され、センサデータの値(距離値y)としては一定値以上と判定される。あるいは、走行路面が濡れている場合に走行路面で乱反射したレーザ光がレーザセンサにおいて路面からの距離値とは著しく異なる大きな距離値として出力される場合もある。そこで、本例では、路面で反射した場合に比べて著しく大きな距離値を示すセンサデータは濡れた路面で反射したレーザ光によるものとみなして処理する。
この障害物検知制御は、平坦な走行路面上に存在する何らかの障害物を検知するための方式である。
図9は前述の図11と同様にレーザセンサが1周期の走査によって検出した各位置を示す距離値yのセンサデータをxy座標平面上にプロットしたものであり、X軸は移動ロボット1の正面からの角度、Y軸は移動ロボット1からの距離値を示す。図示上は連続した直線になっているが実際には測定点の集合であって、図中両脇の水平な直線は平坦な走行路面のデータであり、中央の凸部は走行路面上に置かれた障害物までの距離を示すデータであり、両者の連続部分は障害物の側面からの反射によるデータを示している。また、図示していないが、レーザセンサの位置はXY座標の原点となり図中下方にある。
本例による作用効果を図10を参照して詳述する。
同図は、前述した図11、図9と同様に、レーザセンサ2が1周期走査したときの計測対象(障害物又は非障害物(誤報対象))と移動ロボットとの距離値を示すセンサデータをxy座標平面上にプロットして、レーザセンサ2が1周期走査したときの測定点の軌跡と、障害物判定用閾値との関係を示したものである。また、図10(a)では、連続する各時刻毎に得られたセンサデータを重ねてxy座標平面上にプロットしている。図においてX軸は移動ロボット1の正面からの角度、Y軸は移動ロボット1からの距離値を示す。
また、前述したように、レーザセンサ2は、前方路面を所定周期で走査するので、移動ロボット1の走行速度が速くなるほど、一回走査した後に次に走査するまでの走行距離が長くなる。つまり、走行速度が遅いときは、走行距離に対するサンプリング間隔が密になり、走行速度が速いときは走行距離に対するサンプリング間隔が疎になる。
図10(b)は、例えば路面となるアスファルト上に白線が引かれている場合の例を示している。白線は路面が乾燥していると距離が短く計測されることがあり、左図のような計測例となる。そして、路面とともに白線が濡れると右図のように更に距離が短く計測される。すなわち、図10(b)に示す白線のような非障害物(誤報対象)の計測例によれば、走行路面乾燥時には(図10(b)中の左図)、移動ロボット1の走行速度が相対的に速いmaxHであっても、非障害物(誤報対象)の路面との距離差(高さに相当する値)は速度maxHでの相対的に低い閾値thLにはかからず、誤報は発生しないが、走行路面濡れ時には乾燥時よりもデータの誤差が大きくなるため(図10(b)中の右図)、移動ロボット1の走行速度が相対的に速いmaxHであって閾値が相対的に低いthLのままであると、非障害物(誤報対象)からのデータはこの相対的に低い閾値thLにかかってしまい、誤報となってしまう。そこで誤報を避けるためには閾値を相対的に高くする必要がある。
2…測距センサとしてのレーザセンサ
16…測距センサ
19…障害物判定手段としての障害物判定部
21…制御手段としての制御部
Claims (4)
- 走行する路面の濡れ状態を検出可能な移動ロボットであって、
前記路面に対して一定周期ごとに距離計測用の検知波を送波するとともに反射波を受波して移動ロボットまでの距離を測定する測距センサと、
前記路面の濡れ状態を検知する路面状態判定手段と、
前記測距センサにて計測した前記周期ごとの距離データの差を所定閾値と比較することにより、前記所定閾値を越える大きさの前記路面上に存在する障害物を検出する障害物判定手段と、
前記移動ロボットの走行速度を制御する制御手段を具備し、
前記制御手段は、前記路面状態判定手段にて路面の濡れ状態を検出すると、前記走行速度を前記路面が乾いた状態のときよりも前記測距センサの走行距離に対するデータ取得間隔が短くなるような速度に制限することを特徴とした移動ロボット。 - 前記障害物判定手段は、前記路面状態判定手段にて路面の濡れ状態を検知すると、前記所定閾値を前記路面の濡れ状態を検出していないときの閾値よりも前記障害物を検出しにくい値とする請求項1に記載の移動ロボット。
- 前記所定閾値は、移動ロボットの走行に支障を与える障害物の前記路面からの高さに相当する値に基づいて定める請求項1または2に記載の移動ロボット。
- 前記路面状態判定手段は、前記測距センサにて計測した距離データを前記路面の距離データに基づいて設定された一定値と比較した結果に基づき前記路面の濡れ状態を検知する請求項1乃至請求項3のいずれか一つに記載の移動ロボット。
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