JP5130419B2 - Self-position recognition method and self-position recognition device - Google Patents
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Description
本発明は、無人で走行するロボット、車輌等の移動体が、自己位置を認識するのに好適な方法及び装置に関するものである。 The present invention relates to a method and apparatus suitable for a moving body such as a robot or a vehicle that runs unattended to recognize its own position.
近年、様々な場面において、多種多様なロボットが活動している。中でも移動中に自己位置を認識しながら、作業を行うことができるロボットは、工場内やオフィス内、病院内などでの人間の手助けになるものとして期待され、その研究が盛んに行われている。現在、ロボットに対して、様々な自己位置認識法が提案されている。建屋内で一般的に使用されている方法は、車輪の移動量の累積で自己位置を認識する方法である。デッド・レコンニング法の一種であるこの方法は、よく知られているように、累積誤差が大きくなるという問題がある。 In recent years, a wide variety of robots are active in various situations. Above all, robots that can work while recognizing their own position while moving are expected to help humans in factories, offices, hospitals, etc., and their research is actively conducted . Currently, various self-position recognition methods have been proposed for robots. A method generally used in a building is a method of recognizing a self-position by accumulating the amount of movement of wheels. As is well known, this method, which is a type of dead reconning method, has a problem that the accumulated error becomes large.
そこで、環境中に人工的にランドマークを設置し、このランドマークに基づいて自己位置を認識する方法が提案されている(例えば、非特許文献1)。
また、移動経路上に例えば磁気テープからなる磁気マーカを設置し、ロボットに磁気マーカを検出するセンサを設け、センサにより磁気マーカを検知することにより、自己位置を認識する方法が知られている。そして、デッド・レコンニング法と磁気マーカを検知する方法とを組合せた走行制御方法が提案されている(特許文献1)。
Therefore, a method has been proposed in which a landmark is artificially installed in the environment and the self-position is recognized based on the landmark (for example, Non-Patent Document 1).
In addition, a method is known in which a magnetic marker made of, for example, a magnetic tape is installed on the movement path, a sensor for detecting the magnetic marker is provided in the robot, and the self-position is recognized by detecting the magnetic marker by the sensor. And the traveling control method which combined the dead reconning method and the method of detecting a magnetic marker is proposed (patent document 1).
しかし、ランドマークは美観上、その設置に問題がある場合もある。また、ランドマークを設置するには、作業及び費用にかかる負担が大きい。
一方、磁気マーカを設置する方法は、事前に環境の磁場分布を求め、磁気的なノイズの少ないところに磁気マーカを設置しなければならない。したがって、この方法においても、磁気マーカを設置する作業にかかる負担が大きい。この負担は、走行路を変更する際にも生ずる。また、磁気マーカは、一般に床に設置されるが、床面上に磁気マーカを設置することが、美観上好ましくない場合がある。
そこで本発明の目的は、ランドマーク、磁気マーカ等の設置を行なわなくても、自己位置を認識できる方法及び装置を提供することである。
However, there are cases where landmarks have problems in their installation. In addition, the burden of work and cost is great for installing landmarks.
On the other hand, in the method of installing a magnetic marker, the magnetic field distribution of the environment must be obtained in advance and the magnetic marker must be installed in a place where there is little magnetic noise. Therefore, also in this method, the burden concerning the operation | work which installs a magnetic marker is large. This burden also arises when the travel route is changed. Moreover, although a magnetic marker is generally installed on the floor, it may be aesthetically undesirable to install a magnetic marker on the floor surface.
SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a method and apparatus capable of recognizing a self-position without installing a landmark, a magnetic marker or the like.
建屋を構成する鉄骨や鉄節、建屋内に設置される装置、家具、電器製品等の構成要素である鉄部材などの強磁性体は製造及び施工の過程で不可避的に着磁され残留磁気を帯びている。この残留磁気は、時間の経過に対して強さがほとんど変動しない直流磁気である(非特許文献2)。本発明は、磁気を自己位置認識の目印として利用することを前提とするが、環境下に磁気マーカを新たに設置して生ずる磁気を利用するのではなく、以上のように環境に依存して生じている磁気を利用する。 Ferromagnetic materials such as steel members and steel nodes that make up buildings, iron members that are components of furniture, electrical appliances, etc. installed in buildings are inevitably magnetized in the process of manufacturing and construction, causing residual magnetism. I am tinged. This residual magnetism is direct current magnetism whose strength hardly varies with time (Non-Patent Document 2). The present invention is based on the premise that magnetism is used as a marker for self-position recognition, but it does not use magnetism generated by newly installing a magnetic marker in the environment, but depends on the environment as described above. Use the generated magnetism.
本発明は、ロボット等の移動体が移動する環境に依存する磁気とこの磁気が測定された位置とを対応付けて記憶する。そして本発明は、対応付けられた情報である磁気−位置情報と、自己位置を認識する際に測定される磁気とを対比することにより自己位置を認識する。
すなわち移動体が自己の位置を認識するための本発明の方法は、移動体が移動する環境において基準磁気を測定し、基準磁気と基準磁気が測定された位置とが対応付けられた磁気−位置情報を予め記憶するステップ(a)と、前記環境において、移動体が備える磁気センサにより実測磁気を測定するステップ(b)と、ステップ(a)で記憶された磁気−位置情報の基準磁気と、ステップ(b)により測定された実測磁気と、を対比して磁気−位置情報から実測磁気が測定された位置を特定するステップ(c)と、を備え、磁気−位置情報は、各々直交するX軸、Y軸及びZ軸の3つの軸に沿った基準磁気の強度と位置とが対応付けられたものであることを特徴とする。
本発明の自己位置認識方法は、環境に依存する磁気を利用して自己位置を認識できるので、磁気マーカを新たに設置する作業が不要である。
ここで、1つの軸に沿った基準磁気の強度と位置とが対応付けられた磁気−位置情報と実測磁気との対比を行う場合、基準磁気の変化が小さいと、磁気−位置情報から実測磁気が測定された位置を特定することが困難な場合がある。ところが本発明の自己位置認識方法によると、磁気−位置情報が、各々直交するX軸、Y軸及びZ軸の3つの軸に沿った基準磁気の強度と位置とが対応付けられたものであるので、いずれか1つの軸に沿った基準磁気の強度の変化が大きければ、磁気−位置情報から実測磁気が測定された位置を特定し易い、という効果を奏する。
In the present invention, magnetism depending on an environment in which a moving body such as a robot moves and a position where the magnetism is measured are stored in association with each other. And this invention recognizes a self-position by comparing the magnetism-position information which is matched information, and the magnetism measured when recognizing a self-position.
That is, the method of the present invention for the moving body to recognize its own position measures the reference magnetism in the environment in which the moving body moves, and the magnetism-position in which the reference magnetism is associated with the position where the reference magnetism is measured. A step (a) for storing information in advance, a step (b) for measuring the measured magnetism by a magnetic sensor provided in the moving body in the environment, a reference magnetism of the magnetism-position information stored in the step (a), (C) specifying the position where the measured magnetism is measured from the magnetism-position information by comparing the measured magnetism measured in step (b) with the magnetism-position information, and axis, a reference magnetic strength along the three axes of the Y-axis and Z-axis and the position is characterized der Rukoto those associated.
Since the self-position recognition method of the present invention can recognize the self-position by using magnetism that depends on the environment, there is no need to newly install a magnetic marker.
Here, when comparing the magnetic-position information in which the intensity and position of the reference magnetism along one axis are associated with the measured magnetism, if the change in the reference magnetism is small, the measured magnetism is calculated from the magnet-position information. It may be difficult to identify the position where the is measured. However, according to the self-position recognition method of the present invention, the magnetism-position information is obtained by associating the strength and position of the reference magnetism along three orthogonal axes, the X axis, the Y axis, and the Z axis. Therefore, if the change in the intensity of the reference magnetism along any one of the axes is large, there is an effect that it is easy to specify the position where the measured magnetism is measured from the magnetism-position information.
本発明の自己位置認識方法は、移動体が建屋内の環境を移動するものである場合、基準磁気及び実測磁気は、建屋を構成する強磁性体及び建屋に設置されている強磁性体が有する磁気に基づいて測定される。前述したように、建屋を構成する鉄骨や鉄節、建屋内に設置されている装置、家具、電器製品の構成要素である鉄部材などの強磁性体は製造及び施工の過程で不可避的に着磁され残留磁気を帯びている。この残留磁気に基づいて環境内に生じている磁気を測定して、基準磁気及び実測磁気とする。 In the self-position recognition method of the present invention, when the moving body moves in the environment of the building, the reference magnetism and the actually measured magnetism have the ferromagnetic body constituting the building and the ferromagnetic body installed in the building. Measured based on magnetism. As mentioned above, ferromagnetic materials such as steel members and steel nodes that make up buildings, iron members that are components of furniture, appliances, and electrical equipment are inevitably worn during the manufacturing and construction process. It is magnetized and has residual magnetism. Based on this residual magnetism, the magnetism generated in the environment is measured and used as the reference magnetism and the actually measured magnetism.
本発明の自己位置認識方法のステップ(c)において、磁気−位置情報の基準磁気のデータ列と実測磁気のデータ列とを線形マッチングすることにより、磁気−位置情報と実測磁気との対比を行うことが好ましい。磁気−位置情報から実測磁気が測定された位置を精度よく特定できるからである。In step (c) of the self-position recognition method of the present invention, the magnetic-position information and the measured magnetism are compared by linearly matching the reference magnetism data string of the magnet-position information and the measured magnetism data string. It is preferable. This is because the position where the measured magnetism is measured can be accurately identified from the magnetism-position information.
上記の線形マッチングは以下の手順で行うことが好ましい。The linear matching is preferably performed according to the following procedure.
X軸、Y軸及びZ軸に関する磁気−位置情報のデータ列の各々と、X軸、Y軸及びZ軸に関する実測磁気のデータ列の各々とを線形マッチングする。ところが、X軸〜Z軸のいずれについても、磁気−位置情報のデータ列と実測磁気のデータ列との間で一致する部分を特定できない場合がある。その場合には、移動体を移動させながら基準磁気の測定を継続し、新たに測定された基準磁気を含むデータ例を用いて、線形マッチング処理を行う。Each of the magnetic-position information data strings regarding the X axis, the Y axis, and the Z axis is linearly matched with each of the measured magnetic data strings regarding the X axis, the Y axis, and the Z axis. However, in any of the X-axis to Z-axis, there may be a case where a matching portion cannot be specified between the magnetic-position information data string and the measured magnetism data string. In that case, the measurement of the reference magnetism is continued while moving the moving body, and the linear matching process is performed using the data example including the newly measured reference magnetism.
本発明の自己位置認識方法において、磁気−位置情報は、前記環境において設定された所定の経路に沿って測定された基準磁気によるものとすることが好ましい。記憶する磁気−位置情報のデータ数を減らすことにより、基準磁気のデータ列と実測磁気のデータ列との対比に要する時間を短くするためである。一方で、ロボットを移動させる場合、所定の経路に沿って移動できれば、通常はロボットを移動させる目的が達せられるからである。 In the self-position recognition method of the present invention, it is preferable that the magnetism-position information is based on reference magnetism measured along a predetermined path set in the environment. This is because the time required for comparing the reference magnetic data string and the measured magnetic data string is shortened by reducing the number of stored magnetic-position information data. On the other hand, when moving the robot, if the robot can be moved along a predetermined route, the purpose of moving the robot is usually achieved.
本発明による自己位置認識方法を実施する装置として、移動体が移動する環境において測定された基準磁気と基準磁気が測定された位置とが対応付けられた磁気−位置情報を記憶する記憶手段と、前記環境において実測磁気を測定する磁気センサと、記憶手段に記憶された磁気−位置情報の基準磁気と、磁気センサで測定された実測磁気と、を対比して実測磁気が測定された位置を特定する位置特定手段と、を備える自己位置認識装置を本発明は提案する。 As an apparatus for implementing the self-position recognition method according to the present invention, storage means for storing magnetism-position information in which a reference magnetism measured in an environment in which a moving body moves and a position where the reference magnetism is measured are associated with each other; The position where the measured magnetism is measured is identified by comparing the magnetic sensor that measures the measured magnetism in the environment, the reference magnetism of the magnetism-position information stored in the storage means, and the measured magnetism measured by the magnetic sensor. The present invention proposes a self-position recognizing device comprising position specifying means.
本発明によれば、環境依存して元々生じている磁気を利用して自己位置を認識できるので、磁気マーカを新たに設置する作業が不要で、移動経路を変更する際にも磁気マーカを再設置する作業を行なう必要もない。また、床面上に磁気マーカを設置する必要がないので、環境の美観を害することもない。 According to the present invention, since the self-position can be recognized using the magnetism originally generated depending on the environment, there is no need to newly install a magnetic marker, and the magnetic marker is re-applied even when the movement path is changed. There is no need to perform installation work. Moreover, since it is not necessary to install a magnetic marker on the floor, it does not harm the aesthetics of the environment.
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいてこの発明を詳細に説明する。
図1は、本実施の形態における車輪型の移動ロボット(移動体、以下単にロボットという)1の概略構成を示す側面図である。
ロボット1は、箱状の本体2の前後方向中央下部に左右一対の駆動輪3,4を備えると共に、本体2のほぼ四隅下部に夫々補助輪5を備えている。また、本体2の前方(図中右側)側面には磁気・ジャイロセンサ20及びCCDカメラ30が設置されている。磁気・ジャイロセンサ20及びCCDカメラ30は、本体2の内部に設置された制御部10と電気的に接続されている。
磁気・ジャイロセンサ20は、互いに直交する3軸に沿った直流磁気(以下、単に磁気)を測定できる。ここで、3軸は、ロボット1の進行方向に沿ったX軸、床面に平行でX軸に直行するY軸、鉛直方向に平行でX軸に直行する方向をZ軸とからなる。測定される磁気は、後述する磁気−位置情報の作成及び自己位置認識に用いる。磁気・ジャイロセンサ20は、磁気の他に、角速度を測定できる。角速度はロボットの直進走行制御に用いることができる。本実施形態では、磁気センサとジャイロセンサとが一体となった磁気・ジャイロセンサ20を用いた例を示しているが、各々を別体として設けることもできる。
Hereinafter, the present invention will be described in detail based on embodiments shown in the accompanying drawings.
FIG. 1 is a side view showing a schematic configuration of a wheel-type mobile robot (mobile body, hereinafter simply referred to as a robot) 1 according to the present embodiment.
The
The magnetic /
図2は、ロボット1の制御系の構成を示すブロック図である。
図2において、各駆動輪3,4は、夫々駆動モータ6,7により図示しない減速機を介して回転駆動されるようになっている。また、駆動モータ6,7には、駆動輪3,4の回転速度(回転数)を検出するためのエンコーダ8,9が夫々付設されている。さらに、これら駆動モータ6,7は、走行コントローラ11により、モータ駆動回路12を介して夫々独立して駆動制御されるようになっている。走行コントローラ11は、駆動モータ6,7を異なる回転数で回転させることにより、ロボット1の向きを変えることができる。
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the control system of the
In FIG. 2, the
走行コントローラ11は、例えば、CPU、ROM、RAM等及び入出力回路等を備えたコンピュータから構成され、位置特定手段11a、記憶手段11bを有している。
走行コントローラ11は、磁気・ジャイロセンサ20で測定された磁気(基準磁気)と、この磁気が測定された位置とを対応付けて記憶手段11bに記憶する。対応付けられたデータ(磁気−位置情報)は、ロボット1が自己位置を認識するのに先立って、予め記憶手段11bに記憶される。記憶手段11bには、走行コントローラ11が行う種々の制御に関するプログラムが記憶されている。
走行コントローラ11の位置特定手段11aは、ロボット1が自己位置を認識する際に、磁気・ジャイロセンサ20で測定された磁気(実測磁気)を取得する一方、記憶手段11bに記憶されている磁気−位置情報を読み出す。位置特定手段11bは、読み出した基準磁気と、取得した実測磁気と、を対比して実測磁気が測定された位置を特定する。
走行コントローラ11は、エンコーダ8,9で検出した駆動輪3,4の回転数に基づいて、公知のデッド・レコンニング法により自己位置を認識し、また、所定の径路に沿ってロボット1が移動するように駆動モータ6,7を制御するが、この点は公知技術であるから、詳細は省略する。
The
The
The position specifying means 11a of the
The
図3に、磁気−位置情報のデータ構造の一例を示す。
図3に示すように、磁気−位置情報は、二次元座標(x,y)上の任意の位置と、当該位置における磁気(基準磁気)とが対応付けられている。つまり、位置(x1,y1)において測定された基準磁気が、Magx1、Magy1、Magz1であり、また、位置(x2,y2)において測定された基準磁気が、Magx2、Magy2、Magz2であることを図3は示している。なお、Magx1は磁気・ジャイロセンサ20のX軸に沿った磁気の強度、Magy1は磁気・ジャイロセンサ20のY軸に沿った磁気の強度、Magz1は磁気・ジャイロセンサ20のZ軸に沿った磁気の強度を示している。
FIG. 3 shows an example of the data structure of magnetic-position information.
As shown in FIG. 3, in the magnetism-position information, an arbitrary position on the two-dimensional coordinates (x, y) and the magnetism (reference magnetism) at the position are associated with each other. That is, the reference magnetism measured at the position (x 1 , y 1 ) is Magx 1 , Magy 1 , Magz 1 , and the reference magnetism measured at the position (x 2 , y 2 ) is Magx 2 , FIG. 3 shows that it is Magy 2 and Magz 2 . Incidentally, MAGX 1 magnetic strength along the X-axis
磁気−位置情報に基づく自己位置認識法では、ロボット1の移動環境のあらゆる位置において磁気強度と位置座標とを対応付けて記憶し、これに基づいて位置座標がリアルタイムで認識できることが望ましい。しかし、この方法は現在の技術レベルでは現実的ではない。ロボットの移動環境が広いほど記憶するデータ数が多くなり、位置座標を認識する処理(例えば線形マッチング処理)にも相当の時間がかかってしまうからである。そこで、より容易に、そしてより早く自己位置を認識できるようにするために、本実施の形態では、図4に示す手順で、磁気−位置情報を記憶する。すなわち、ロボット1の移動空間においてロボット1の移動経路を決定する(図4 S101)。決定した移動経路の原点から終点まで、ロボット1を一定速度で直進走行(図4 S103)させながら、磁気・ジャイロセンサ20で磁気(直流磁気)を測定する(図4 S105)。同時に、エンコーダ8,9により原点からの移動距離を測定する(図4 S107)。磁気・ジャイロセンサ20からの出力である磁気強度と、エンコーダ8,9からの出力である移動距離により特定される位置座標とを対応付けて、メモリ11bに記憶する(図4 S109)。
In the self-position recognition method based on magnetism-position information, it is desirable that magnetic strength and position coordinates are stored in association with each other at any position in the movement environment of the
以上の手順に従って実際に行った磁気−位置情報の記憶処理の一例について以下説明する。
移動経路は、図5に示すように、y方向において2経路(y1、y2)、x方向においてy方向のスタート地点(S)から1m毎に7経路(x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7)とした。ロボット1を全ての移動経路上を移動させて磁気−位置情報を記憶した。記憶した磁気−位置情報に基づいて作成した磁気マップを図6(磁気・ジャイロセンサ20のX軸で検出)、図7(磁気・ジャイロセンサ20のY軸で検出)及び図8(磁気・ジャイロセンサ20のZ軸で検出)に示す。なお、図6、図7及び図8において、縦軸は直流磁気の強度、x−y平面は位置座標を示している。
An example of magnetic-position information storage processing actually performed according to the above procedure will be described below.
As shown in FIG. 5, there are two routes (y1, y2) in the y direction and seven routes (x1, x2, x3, x4, x5, 1 m from the start point (S) in the y direction in the x direction, as shown in FIG. x6, x7). The
詳しくは後述するが、本実施形態は、磁気−位置情報の基準磁気のデータ列と、磁気・ジャイロセンサ20が検出した実測磁気のデータ列とを線形マッチングし、基準磁気と対応付けられた位置座標を特定することにより、自己位置を認識する。そのため、実測磁気の強度の変化がロボットの移動距離に対して大きいほど位置認識は容易と言える。
このことを念頭に、図6〜図8を参照すると、図6〜図8はいずれもy方向の経路(y1、y2)に沿った基準磁気の変化が大きい。y方向の経路の場合、X軸(図6(a))、Y軸(図7(a))及びZ軸(図8(a))を介して得られた磁気−位置情報のうち、いずれか1つを用いて実測磁気と対比すれば自己位置認識は可能である。もちろん、3つ全ての磁気−位置情報を用いることもできるが、実測磁気と対比(線形マッチング)に時間がかかってしまう。
一方、図6〜図8を参照すると、特に図7、図8においてx方向の経路における基準磁気の変化が小さい。このような場合は、磁気・ジャイロセンサ20の3つの軸(X軸、Y軸、Z軸)に対応する磁気−位置情報の各々について、実測磁気との対比を行なうことが必要である。
As will be described in detail later, the present embodiment linearly matches the reference magnetism data string of magnetism-position information and the measured magnetism data string detected by the magnetism /
With this in mind, referring to FIGS. 6 to 8, all of FIGS. 6 to 8 have large changes in the reference magnetism along the path (y1, y2) in the y direction. In the case of a path in the y direction, any of the magnetic-position information obtained via the X axis (FIG. 6A), the Y axis (FIG. 7A), and the Z axis (FIG. 8A) If one of them is used and compared with the measured magnetism, self-position recognition is possible. Of course, all three magnetism-position information can be used, but it takes time to compare (linear matching) with the measured magnetism.
On the other hand, referring to FIGS. 6 to 8, the change in the reference magnetism in the path in the x direction is particularly small in FIGS. In such a case, it is necessary to compare the magnetism-position information corresponding to the three axes (X axis, Y axis, Z axis) of the magnetic /
次に、磁気−位置情報を用いてロボット1が自己位置を認識する手順を、図9を参照しつつ説明する。なお、この手順は、予め磁気−位置情報が記憶手段11bに記憶されていることを前提としている(図9 S401)。また、図9に示す手順は、両側が壁に囲まれた通路を移動するロボット1が、自己位置を認識することを想定している。
自己位置認識を行なうに際して、通路周囲の画像をCCDカメラ30で撮影する。位置特定手段11aは、撮影された画像を取り込む(図9 S201)。位置特定手段11aは、取り込んだ画像を処理して、Hough変換を用いて、通路の壁と床との境界に対応するエッジ直線を抽出する(図9 S203)。また、位置特定手段11aは、エッジ直線からロボット1(CCDカメラ30)までの距離(ρ)を特定する。この距離は、Hough変換によるエッジ直線の抽出の過程で求められる。
Next, the procedure in which the
When performing self-position recognition, an image around the passage is taken by the
Hough変換は、画像などからパラメトリックモデルを抽出する手法である。Hough変換では各点から、その点が存在する可能性のあるパラメータ投票空間全てに有意に高くなるパラメータを選択することでパラメータを推定する。
Hough変換による直線(エッジ直線)検出の原理は以下の通りである。
直線検出の場合、図10(a)に示すように、直角座標上の点(x,y)を通るすべての直線は、その直線と直交する直線のx軸との角度θと長さ(距離)ρとで表される。図10(b)から、ρを求めると次式(1)になる。
ρ=xcosθ+ysinθ…(1)
式(1)は、直角座標上の点(x,y)を角度θと距離ρの極座標二次元空間に変換したものである。角度θと距離ρごとに、その個数を加算していくと、個数が最大になった組み合わせ(角度θと距離ρ)を元の直角座標に戻したものが最も直線らしい点の集まりとなる。この点の集まりがエッジ直線である。
The Hough transform is a technique for extracting a parametric model from an image or the like. In the Hough transform, a parameter is estimated by selecting a parameter that is significantly higher from each point in all parameter voting spaces in which the point may exist.
The principle of straight line (edge straight line) detection by Hough transform is as follows.
In the case of straight line detection, as shown in FIG. 10A, all straight lines passing through the point (x, y) on the rectangular coordinates are the angle θ and length (distance) between the straight line and the x axis of the straight line. ) Ρ. If (rho) is calculated | required from FIG.10 (b), it will become following Formula (1).
ρ = x cos θ + ysin θ (1)
Expression (1) is obtained by converting a point (x, y) on a rectangular coordinate into a polar coordinate two-dimensional space having an angle θ and a distance ρ. When the number is added for each angle θ and distance ρ, the combination of the largest number (angle θ and distance ρ) is returned to the original rectangular coordinates to form a set of points most likely to be straight. This collection of points is an edge straight line.
次に、測定した距離(ρ)と磁気・ジャイロセンサ20から検出したロボット1の方位を用いて、ロボット1に一番近い移動経路を選択する(図9 S207)。この移動経路は、磁気−位置情報を記憶する際に決定された複数の中から選択される。
次に、線形マッチングを行なう(図9 S209)。線形マッチングは、選択した経路上で測定する実測磁気(図9 S301)と、予め当該経路について記憶された磁気−位置情報(図9 S401)とを対比することにより行なわれる。
Next, using the measured distance (ρ) and the azimuth of the
Next, linear matching is performed (S209 in FIG. 9). Linear matching is performed by comparing the measured magnetism (FIG. 9 S301) measured on the selected path with the magnetic-position information (FIG. 9 S401) stored in advance for the path.
線形マッチングの手法を図11に基づいて説明する。
図11は、選択された経路に対応する磁気−位置情報のデータ列の一例を示すもので、縦軸が磁気強度、横軸が経路上の位置を示している。図11(a)の実線で示される曲線は、磁気・ジャイロセンサ20のX軸の磁気に対応している。同様に、図11(b)の曲線(実線)はY軸の磁気に対応し、また、図11(c)の曲線(実線)はZ軸の磁気に対応している。
図11(a)〜(c)中の、点線で示される曲線が、位置認識を行う際に磁気・ジャイロセンサ20で測定された実測磁気のデータ列を示しているものとする。
A linear matching method will be described with reference to FIG.
FIG. 11 shows an example of a data string of magnetic-position information corresponding to the selected path, where the vertical axis indicates the magnetic intensity and the horizontal axis indicates the position on the path. A curve indicated by a solid line in FIG. 11A corresponds to the X-axis magnetism of the magnetic /
In FIGS. 11A to 11C, it is assumed that a curve indicated by a dotted line indicates a data string of actually measured magnetism measured by the magnetic /
線形マッチングとは、データ列の先頭から末尾に向かって、データ列を一定のステップでずらして行き、データマッチングを行う手法である。図11は1つのステップについて示しており、点線で示される曲線(データ列)の形態が、直線で示される曲線(データ列)の形態に一致(又は近似)する部分を特定する(図9 S211)。図11の場合、X軸及びY軸については一致する部分を特定できるが、Z軸については一致する部分を特定できないおそれがある。これは、Z軸(図11(c))の場合、経路に沿った磁気の変化が小さいために、測定された磁気曲線と一致すると判断される部分が複数存在するためである。
図11に示される例の場合、X軸及びY軸については一致する部分を特定できたので、一致するデータ列の最後のデータに対応付けられた位置座標を読み取り(図9 S213)、この座標をロボット1の現在の位置として特定する(図9 S215)。
X軸〜Z軸のいずれについても一致する部分を特定できない場合には、ロボット1を移動させながら磁気・ジャイロセンサ20による磁気の測定を継続する(図9 S301)。そして、新たに測定された磁気を含むデータ例を用いて、かつステップをずらして上記と同様にマッチング処理を行う。
The linear matching is a method for performing data matching by shifting the data sequence in a certain step from the beginning to the end of the data sequence. FIG. 11 shows one step, and specifies a portion where the form of the curve (data string) indicated by the dotted line matches (or approximates) the form of the curve (data string) indicated by the straight line (S211 in FIG. 9). ). In the case of FIG. 11, the matching part can be specified for the X axis and the Y axis, but the matching part may not be specified for the Z axis. This is because in the case of the Z-axis (FIG. 11C), since the change in magnetism along the path is small, there are a plurality of portions that are determined to coincide with the measured magnetic curve.
In the case of the example shown in FIG. 11, since the matching part can be specified for the X-axis and the Y-axis, the position coordinate associated with the last data in the matching data string is read (S213 in FIG. 9). Is identified as the current position of the robot 1 (S215 in FIG. 9).
When a matching part cannot be specified for any of the X-axis to Z-axis, the magnetism /
本実施の形態によれば、ロボット1に対して位置の初期化を行わなくても、どんな位置にあっても自己位置を認識することが可能である。
また、本実施の形態によれば、磁気・ジャイロセンサ20の3軸で検出された実測磁気の各々について線形マッチングを行っているので、ミスマッチング、つまり一致する部分を特定できないという可能性が極めて小さい。もっとも本発明は、X軸、Y軸及びZ軸の3軸で測定された基準磁気を全て用いて線形マッチングする形態に限らない。
According to the present embodiment, it is possible to recognize the self position regardless of the position without performing the position initialization with respect to the
Further, according to the present embodiment, since linear matching is performed for each of the actually measured magnetism detected by the three axes of the magnetic /
次に、以上説明した位置認識方法に基づいてロボット1を移動させる方法の一例について説明する。
本実施の形態による移動方法は、基本的には公知のデッド・レコンニング法により行なわれるものであるが、以上説明した位置認識方法で認識した位置を用いて補正しながら移動するところに特徴がある。
図12の破線で示される経路(x方向において6通り、y方向において3通り)を、磁気−位置情報が作成された経路とし、ロボット1が点Oから目標地Gに移動するものとする。
ロボット1は、まず、自己の現在位置である点O(自分)から一番近いy方向に延びる真中の経路y2を選択する。経路y2の選択は、前述したように、Hough変換による直線(エッジ直線)検出、距離ρ及びロボット1の向きに基づいて行うことができる。
経路y2を選択した後、ロボット1は、経路y2まで移動する。この移動は、本実施の形態による自己位置を認識方法を用いることなく、エンコーダ8,9で得られた車輪の回転数による従来のデッド・レコンニング法に基づいて行えばよい。
経路y2まで移動したロボット1は、経路y2上を点Aまで移動する。点Aまでの移動も、基本的には従来のデッド・レコンニング法に基づいて行なえばよい。しかし、従来のデッド・レコンニング法は、累積誤差が生じるため、長い距離を移動していると、所定の径路から外れてしまう。したがって、本実施の形態では、累積誤差が許容できる距離ごとに、本実施の形態による自己位置認識を行ってロボット1の位置を補正しながら点Aまで移動する。ロボット1は、経路y2と経路x4の交点である点Aまで移動したならば、向きを変えて経路x4上を点Bに向けて移動する。点Aから点Bまでも、点Aまでの移動と同様にロボット1の位置を適宜補正しながら移動すればよい。
Next, an example of a method for moving the
The movement method according to the present embodiment is basically performed by a known dead reconning method, but has a feature in that the movement is performed while correcting using the position recognized by the position recognition method described above. .
The paths indicated by the broken lines in FIG. 12 (six paths in the x direction and three paths in the y direction) are the paths on which the magnetic-position information is created, and the
First, the
After selecting the route y2, the
The
点Bまで移動したならば、ロボット1は、向きを変えた後に目標地Gまで移動する。この移動は、従来のデッド・レコンニング法に基づいて行うことができる。
従来のデッド・レコンニング法のみを用いた移動では、累積誤差が大きくなる問題がある。しかしながら、本実施の形態による移動方法によれば、磁気−位置情報に基づいて認識した自己位置をデッド・レコンニング法の初期位置として使用できる。このことは、累積誤差がリセットされることを意味しており、したがって、本実施の形態による移動方法によれば、累積誤差が発生しないと言える。
If the
In the movement using only the conventional dead reconning method, there is a problem that the accumulated error becomes large. However, according to the moving method according to the present embodiment, the self-position recognized based on the magnetic-position information can be used as the initial position of the dead reconning method. This means that the accumulated error is reset. Therefore, it can be said that the accumulated error does not occur according to the moving method according to the present embodiment.
次に、実際にロボット1を経路上を移動させる実験を行なった結果について説明する。
この実験は、両側に壁が設けられている幅1.75mの通路に設けられた経路上を、ロボット1を直進移動させて、ロボット1が認識した位置(認識位置)と、実測して得られたロボット1の位置(実測位置)との誤差を求めるものである。
実験は、通路の長手方向(y方向)に沿った2つの経路と、通路の幅方向(x方向)に沿った2つの経路を用いた。結果を図13〜図16に示す。なお、図13、図14は、各々、ロボット1をx=0(壁)から0.5m、1.25m離れた経路上を移動させた実験の結果、図15、図16は、各々、ロボット1をy=0の地点から1m、2m離れた経路上を移動させた実験の結果を示している。
Next, a result of an experiment in which the
This experiment was obtained by actually measuring the position (recognition position) recognized by the
The experiment used two paths along the longitudinal direction (y direction) of the passage and two paths along the width direction (x direction) of the passage. The results are shown in FIGS. FIGS. 13 and 14 show the results of experiments in which the
また、本実験における磁気−位置情報の作成、マッチング処理は、以下の要領で行った。
y方向については、ロボット1の移動速度を0.06m/sとし、6.0mの経路上の5400地点で基準磁気を測定した(データ個数5400個)。また、x方向については、ロボット1の移動速度を0.03m/sとし、0.75mの経路上の1500地点で基準磁気を測定した(データ個数1500個)。そして、本実験では、線形マッチングの処理速度を考慮して、1つのステップでマッチング処理するデータ個数を100個にした。したがって、1ステップのマッチング処理に用いる磁気−位置情報は、y方向において6.0m/54個≒0.11m、x方向において0.75/15≒0.05mの距離分に相当する。
In addition, the creation and matching processing of magnetic-position information in this experiment was performed as follows.
In the y direction, the moving speed of the
図13(a)、図14(a)、図15(a)、図16(a)において、○は認識位置を、また×は実測位置を示している。
図13(b)、図14(b)、図15(b)、図16(b)に、認識位置と実測位置の誤差を示す。認識位置と実測位置の誤差は、図13(b)の結果では最大で6.2cm、図14(b)の結果では最大で8.2cm、図15(b)の結果では最大で6.5cm、図16(b)の結果では最大で7.8cmであることが確認された。この誤差(最大値)は、デッド・レコンニング法で生じる累積誤差に比べて小さい。
In FIG. 13A, FIG. 14A, FIG. 15A, and FIG. 16A, ◯ indicates the recognition position, and X indicates the actual measurement position.
FIG. 13B, FIG. 14B, FIG. 15B, and FIG. 16B show errors between the recognized position and the actually measured position. The error between the recognition position and the actual measurement position is 6.2 cm at the maximum in the result of FIG. 13B, 8.2 cm at the maximum in the result of FIG. 14B, and 6.5 cm at the maximum in the result of FIG. In the result of FIG. 16B, it was confirmed that the maximum was 7.8 cm. This error (maximum value) is smaller than the cumulative error caused by the dead reconning method.
次に、図17に示すように、ロボット1をスタート地点Sから出発させ、y方向に6m、x方向に0.75mの矩形の径路に沿って1周だけ移動させ、ロボット1がスタート地点Sに戻れるか否かの実験を行った。実験は、本実施の形態による位置認識によりデッド・レコンニング法を補正して移動させる場合(実施例)と、エンコーダ8,9で得られる車輪の回転数を用いた従来のデッド・レコンニング法のみにより移動させる場合(従来例)とを行なった。結果を図17に示す。
Next, as shown in FIG. 17, the
図17において、黒実線は移動経路、一点鎖線は実施例の結果、点線は従来例の結果を示している。図17に示すように、従来例では、ロボット1はスタート地点Sに戻ることができない。これは、床のすべりやロボット1の駆動輪3、4の回転ズレが生じ、かつ累積して誤差が大きくなるためである。一方、本実施の形態によれば、ロボットはほぼスタート地点Sに戻ることができる。
In FIG. 17, the solid black line indicates the movement path, the alternate long and short dash line indicates the result of the example, and the dotted line indicates the result of the conventional example. As shown in FIG. 17, in the conventional example, the
従来例において、ロボット1の戻ってくる地点とスタート地点Sのズレは、y方向に3cm、x方向に17cmである。もし、ロボット1が同じ経路を繰り返して移動する場合、このズレはだんだん大きくなる。したがって、従来例によると、ロボット1に長い距離を移動させながら自律的に作業させることは困難である。
一方、本実施形態によると、戻ってくる地点と出発地点との間に誤差は生じるが、磁気−位置情報に基づいて自己位置を逐次認識するため、この誤差は累積されない。本実施の形態に基づいて図17に示す経路を8周移動させる実験を行ったが、8周移動までにロボット1の戻ってくる地点とスタート地点Sのズレは、y方向に最大で8cm、x方向に2cmであった。したがって、本実施の形態による自己位置認識方法を用いることによって、ロボット1に長い距離を移動させながら作業させることが十分に可能である。
In the conventional example, the difference between the return point of the
On the other hand, according to the present embodiment, an error occurs between the return point and the departure point, but since the self-position is sequentially recognized based on the magnetic-position information, this error is not accumulated. Based on the present embodiment, an experiment was performed in which the route shown in FIG. 17 was moved eight laps. It was 2 cm in the x direction. Therefore, by using the self-position recognition method according to the present embodiment, it is possible to make the
以上説明した本実施の形態は、建屋内を移動するロボット1を想定しているが、本発明はこれに限定されない。磁気が発生しており、かつこの磁気の変動がないか又は小さい環境であれば、屋外であっても本発明の自己位置認識方法を実施できる。
以上説明した本実施の形態では、エンコーダ8,9により得られる駆動輪3,4の回転数を用いる従来のデッド・レコンニング法と組み合せてロボット1を移動させる例を示したが、本発明の自己位置認識方法の利用形態はこれに限らない。他の内界センタで得られる情報、外界センタで得られる情報を用いる従来のデッド・レコンニング法と組み合わせることもできるし、本発明の自己位置認識方法のみを用いてロボット1の移動を制御できる。
Although this Embodiment demonstrated above assumes the
In the present embodiment described above, the example in which the
また、本発明では、磁気・ジャイロセンサ20のX軸,Y軸及びZ軸の3軸に対応する磁気−位置情報を組み合せて線形マッチングを行うことができる。例えば、ロボット1が地点Aから地点Dまで移動する際に、地点B、地点Cを経由する場合を考える。この場合、地点Aから地点BまではX軸に対応する磁気−位置情報について線形マッチング処理を行う。また、地点Bから地点Cまでは、Y軸に対応する磁気−位置情報について線形マッチング処理を行う。さらに、地点Cから地点Dまでは、Z軸に対応する磁気−位置情報について線形マッチング処理を行う。
In the present invention, linear matching can be performed by combining magnetic-position information corresponding to the three axes of the X-axis, Y-axis, and Z-axis of the magnetic /
さらに、本発明では、線形マッチングに限らず、動的計画法(Dynamic Programming)によるマッチング手法(DPマッチング)、あるいはより一般的なパターン・マッチング(パターン照合)等の公知の手法によって、磁気−位置情報の基準磁気と実測磁気とを対比して実測磁気が測定された位置を特定することもできる。
さらにまた、本発明では、磁気−位置情報の基準磁気と実測磁気とを対比するものであるから、位置座標を特定する以外に、方位をも特定することができる。したがって本発明における自己位置とは、方位をも含む概念を有している。
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で上述した本実施の形態に構成を加え、又は構成を変更できる。
Furthermore, in the present invention, not only linear matching but also a known method such as a matching method by dynamic programming (Dynamic Programming) (DP matching) or a more general pattern matching (pattern matching). It is also possible to identify the position where the measured magnetism is measured by comparing the reference magnetism of the information with the measured magnetism.
Furthermore, in the present invention, since the reference magnetism of the magnetism-position information and the actually measured magnetism are compared, in addition to specifying the position coordinates, the azimuth can also be specified. Therefore, the self-position in the present invention has a concept including an orientation.
In addition, the configuration can be added to or changed from the above-described embodiment without departing from the spirit of the present invention.
1…移動ロボット、2…本体、3,4…駆動輪、5…補助輪、6,7…駆動モータ、8,9…エンコーダ、10…制御部、11…走行コントローラ、12…モータ駆動回路、20…磁気・ジャイロセンサ、30…CCDカメラ
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記移動体が移動する環境において基準磁気を測定し、前記基準磁気と前記基準磁気が測定された位置とが対応付けられた磁気−位置情報を予め記憶するステップ(a)と、
前記環境において前記移動体が備える磁気センサにより実測磁気を測定するステップ(b)と、
前記ステップ(a)で記憶された前記磁気−位置情報の前記基準磁気と、前記ステップ(b)により測定された前記実測磁気と、を対比して前記実測磁気が測定された位置を特定するステップ(c)と、
を備え、
前記磁気−位置情報は、各々直交するX軸、Y軸及びZ軸の3つの軸に沿った前記基準磁気の強度と前記位置とが対応付けられたものであることを特徴とする自己位置認識方法。 A method for a mobile object to recognize its own position,
(A) preliminarily storing magnetism-position information in which reference magnetism is measured in an environment in which the moving body moves and the reference magnetism and the position where the reference magnetism is measured are associated with each other;
(B) measuring actual magnetism by a magnetic sensor provided in the moving body in the environment;
A step of identifying the position where the measured magnetism is measured by comparing the reference magnetism of the magnetism-position information stored in the step (a) and the measured magnetism measured in the step (b). (C),
Equipped with a,
The magnetic - location information, the self-position to X-axis, Y-axis and wherein der Rukoto what the strength and the location of the reference magnetic is associated along three axes of Z-axis respectively orthogonal Recognition method.
前記基準磁気及び前記実測磁気は、前記建屋を構成する強磁性体及び前記建屋内に設置されている強磁性体が有する磁気に基づくものであることを特徴とする請求項1に記載の自己位置認識方法。 The moving body moves in the environment in a building,
2. The self-position according to claim 1, wherein the reference magnetism and the actually measured magnetism are based on magnetism included in a ferromagnetic body constituting the building and a ferromagnetic body installed in the building. Recognition method.
X軸〜Z軸のいずれについても、前記磁気−位置情報の前記データ列と前記実測磁気のデータ列との間で一致する部分を特定できない場合には、For any of the X-axis to Z-axis, when it is not possible to identify a matching part between the data string of the magnetic-position information and the data string of the measured magnetism,
前記移動体を移動させながら前記基準磁気の測定を継続し、新たに測定された前記基準磁気を含む前記データ例を用いて、前記線形マッチング処理を行うことを特徴とする請求項3に記載の自己位置認識方法。The measurement of the reference magnetism is continued while moving the moving body, and the linear matching process is performed using the data example including the newly measured reference magnetism. Self-position recognition method.
前記移動体が移動する環境において測定された基準磁気と前記基準磁気が測定された位置とが対応付けられた磁気−位置情報を予め記憶する記憶手段と、
前記環境において磁気を測定して実測磁気を測定する磁気センサと、
前記記憶手段に記憶された磁気−位置情報の前記基準磁気と、前記磁気センサで測定された前記実測磁気と、を対比して前記実測磁気が測定された位置を特定する位置特定手段と、
を備え、
前記磁気−位置情報は、各々直交するX軸、Y軸及びZ軸の3つの軸に沿った前記基準磁気の強度と前記位置とが対応付けられたものであることを特徴とする自己位置認識装置。 A device mounted on a mobile body and recognizing the self-position of the mobile body,
Storage means for preliminarily storing magnetism-position information in which a reference magnetism measured in an environment in which the moving body moves and a position where the reference magnetism is measured are associated;
A magnetic sensor that measures magnetism in the environment to measure the measured magnetism;
A position specifying means for specifying the position where the measured magnetism is measured by comparing the reference magnetism of the magnetism-position information stored in the storage means and the measured magnetism measured by the magnetic sensor;
Equipped with a,
The magnetic - location information, the self-position to X-axis, Y-axis and wherein der Rukoto what the strength and the location of the reference magnetic is associated along three axes of Z-axis respectively orthogonal Recognition device.
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