JP5392700B2 - Obstacle detection device and obstacle detection method - Google Patents

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独立行政法人産業技術総合研究所
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Description

本発明は、無人搬送車両などの移動体に備えられた障害物検出装置、及びそれを用いた障害物検出方法に関する。   The present invention relates to an obstacle detection device provided in a moving body such as an automatic guided vehicle, and an obstacle detection method using the obstacle detection device.

従来から、車両の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置が知られている。例えば、特許文献1に記載の障害物検出装置では、車両から道路脇の設置物(ガードレール)までの距離を基準として、障害物を検出しない設定領域(例えば、ガードレールやカーブの外側)を算出し、その設定領域を障害物検出領域から除外することで、非障害物を障害物として検出する誤検出の防止を図っている。
特開平5−205198号公報
2. Description of the Related Art Conventionally, an obstacle detection device that detects an obstacle present on the course of a vehicle is known. For example, in the obstacle detection device described in Patent Document 1, a setting area (for example, outside a guardrail or a curve) where an obstacle is not detected is calculated based on the distance from the vehicle to an installation (guardrail) on the roadside. By excluding the set area from the obstacle detection area, it is possible to prevent erroneous detection in which a non-obstacle is detected as an obstacle.
Japanese Patent Laid-Open No. 5-205198

ところで、トンネル内においては、例えば坑内電話機や消火設備等といった坑内設備が複数存在し、特に構築途中のトンネル内には、建設資材や装置等も配置されている。この場合、資材の運搬等に用いられる無人の搬送車両(移動体)に上記障害物検出装置を適用すると、本来は非障害物である上述の設備を障害物として検出してしまい、誤(過)検出となるおそれがある。また、トンネル内にあっては、上述の設備等によって搬送車両からトンネル内壁(道路脇の設置物)までの距離の正確な検出は困難であるので、上記従来の障害物検出装置によって正確に障害物の検出を行うことは現実的に難しい。   By the way, in the tunnel, there are a plurality of underground facilities such as underground telephones and fire extinguishing facilities, and in particular, construction materials and devices are arranged in the tunnel in the middle of construction. In this case, if the obstacle detection device is applied to an unmanned transport vehicle (moving body) used for transporting materials, the above-mentioned equipment, which is originally a non-obstacle, is detected as an obstacle. ) There is a risk of detection. In addition, in the tunnel, it is difficult to accurately detect the distance from the transport vehicle to the inner wall of the tunnel (installed by the road) using the above-mentioned equipment, etc., so the above-described conventional obstacle detection device can accurately detect the obstacle. It is practically difficult to detect an object.

本発明は、以上の課題を解決することを目的としており、障害物の誤検出を防止し、障害物の検出精度の向上を図ることができる障害物検出装置及び障害物検出方法を提供する。   The present invention aims to solve the above problems, and provides an obstacle detection device and an obstacle detection method capable of preventing erroneous detection of an obstacle and improving the detection accuracy of the obstacle.

本発明は、移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置において、移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算手段と、移動体に搭載され、移動体の周囲環境に関する形状情報を取得するレーザスキャナと、障害物を検出すべき領域に関する移動体の走行路に沿った検出領域情報を記憶する検出領域情報記憶手段と、位置姿勢情報演算手段によって割り出された位置姿勢情報と検出領域情報記憶手段に記憶されている検出領域情報とに基づいて、移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、検出対象領域とレーザスキャナによって取得された形状情報とが重複する領域を、障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算手段と、検出領域演算手段によって割り出された障害物検出領域において、レーザスキャナによって取得された形状情報から障害物を検出する障害物検出手段とを備えることを特徴とする。   The present invention relates to an obstacle detection apparatus for detecting an obstacle present on a path of a moving body, position / orientation information calculation means for calculating position / orientation information of the moving body, and a surrounding environment of the moving body which is mounted on the moving body. Laser scanner for acquiring shape information, detection area information storage means for storing detection area information along the traveling path of the moving body related to the area where the obstacle should be detected, and position and orientation determined by the position and orientation information calculation means Based on the information and the detection area information stored in the detection area information storage means, the detection target area at the current position of the moving body is specified, and the detection target area and the shape information acquired by the laser scanner overlap. In the detection area calculation means for determining the area as an obstacle detection area for detecting an obstacle, and in the obstacle detection area calculated by the detection area calculation means Characterized in that it comprises a obstacle detecting means for detecting an obstacle from the obtained shape information by a laser scanner.

この障害物検出装置では、移動体の位置姿勢情報と障害物を検出すべき検出領域情報とに基づいて検出対象領域を特定し、その検出対象領域と移動体の周囲環境に関する形状情報とが重複する領域を障害物検出領域として割り出す。そして、その障害物検出領域内において障害物の検出を行う。例えば、トンネル内において坑内設備が移動体の走行路に沿って配置されたとしても、その坑内設備が移動体の進路上に配置されていない場合には、検出領域情報記憶手段にその坑内設備が障害物として検出すべき領域から除外された検出領域情報が記憶されている。そのため、その検出領域情報と現在の位置姿勢情報と基づいて現位置での検出対象領域を特定し、更にその検出対象領域と形状情報とが重複する領域を障害物検出領域として割り出すことで、非障害物である坑内設備等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。   In this obstacle detection device, a detection target area is specified based on the position and orientation information of the moving body and the detection area information where the obstacle should be detected, and the detection target area overlaps with the shape information related to the surrounding environment of the moving body. The area to be detected is determined as an obstacle detection area. Then, the obstacle is detected in the obstacle detection area. For example, even if the underground facility is arranged along the traveling path of the mobile body in the tunnel, if the underground facility is not disposed on the course of the mobile body, the underground facility is stored in the detection area information storage means. Detection area information excluded from areas to be detected as obstacles is stored. Therefore, by identifying the detection target area at the current position based on the detection area information and the current position and orientation information, and further determining the area where the detection target area and the shape information overlap as the obstacle detection area, It is possible to prevent erroneous detection of an underground facility that is an obstacle as an obstacle. As a result, the obstacle detection accuracy can be improved.

また、走行路の長手方向に沿った形状情報を含む3次元マップを記憶するマップ記憶手段を更に備え、位置姿勢情報演算手段は、3次元マップから抽出された形状情報とレーザスキャナで取得された形状情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、GPSによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、3次元マップは、走行路に沿った形状情報を含むものであり、既に存在している設備や物体などの配置が記されている。そのため、実際にレーザスキャナで取得された形状情報と3次元マップとを比較することで、位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。   In addition, map storage means for storing a three-dimensional map including shape information along the longitudinal direction of the travel path is further provided, and the position and orientation information calculation means is acquired by the shape information extracted from the three-dimensional map and the laser scanner. Based on the shape information, it is preferable to determine the position and orientation information of the moving body on the traveling road. In a space shielded from the outside world such as in a tunnel or a specific large facility, it is not possible to expect positioning of a moving body with high accuracy by GPS. On the other hand, the three-dimensional map includes shape information along the traveling road, and describes the arrangement of existing facilities and objects. Therefore, the position and orientation information can be accurately determined by comparing the shape information actually acquired by the laser scanner and the three-dimensional map.

また、レーザスキャナは、移動体の位置姿勢情報を割り出すための形状情報を取得する第1レーザスキャナと、障害物に関する形状情報を取得する第2レーザスキャナとから構成されていることが好適である。このようにすれば、それぞれの形状情報をより正確に取得することができるので、障害物検出領域の割り出しが更に正確になると共に、障害物の検出をより正確に行うことができる。   In addition, the laser scanner preferably includes a first laser scanner that acquires shape information for determining position and orientation information of the moving body, and a second laser scanner that acquires shape information related to the obstacle. . In this way, each shape information can be acquired more accurately, so that the obstacle detection area can be determined more accurately and the obstacle can be detected more accurately.

また、移動体の起算位置からの移動距離を検出する移動距離検出手段と、移動距離に対応する移動体の位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶手段とを更に備え、位置姿勢情報演算手段は、移動距離検出手段で検出された起算位置からの移動距離と位置姿勢情報記憶手段に記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、GPSによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、位置姿勢情報記憶手段は、移動体の移動距離に対応する位置姿勢情報を記憶している。そのため、移動体の移動距離を検出することで、移動体の位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。   Further, the apparatus further comprises a moving distance detecting means for detecting a moving distance from the starting position of the moving body, and a position / attitude information storing means for storing position / attitude information of the moving body corresponding to the moving distance, Preferably, the position / orientation information of the moving body on the travel path is determined based on the movement distance from the calculated position detected by the movement distance detecting unit and the position / orientation information stored in the position / orientation information storage unit. is there. In a space shielded from the outside world such as in a tunnel or a specific large facility, it is not possible to expect positioning of a moving body with high accuracy by GPS. On the other hand, the position / orientation information storage means stores position / orientation information corresponding to the moving distance of the moving body. Therefore, it is possible to accurately determine the position and orientation information of the moving body by detecting the moving distance of the moving body.

また、走行路の所定位置に、走行路の周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーと、マーカーを検出するマーカー検出手段と、マーカー検出手段によってマーカーを検出した場合に、移動距離検出手段における移動距離をマーカーに基づいて補正する補正手段とを更に備え、位置姿勢情報演算手段は、補正手段によって補正された移動距離検出手段の移動距離と位置姿勢情報記憶手段に記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。このようにすれば、マーカーを検出する度に移動距離を修正することができ、移動距離の累積誤差を補正することができる。これにより、位置姿勢情報をより正確に割り出すことができるので、信頼性の高い障害物検出領域を割り出すことができる。   In addition, a plurality of markers arranged at predetermined positions on the road so as to be distinguishable from the surrounding environment of the road, marker detection means for detecting the marker, and a movement distance detection means when the marker is detected by the marker detection means Correction means for correcting the movement distance based on the marker, and the position / orientation information calculation means includes the movement distance of the movement distance detection means corrected by the correction means and the position / orientation information stored in the position / orientation information storage means. Based on the information, it is preferable to determine the position and orientation information of the moving body on the traveling road. In this way, the movement distance can be corrected each time a marker is detected, and the accumulated error of the movement distance can be corrected. Thereby, since position and orientation information can be determined more accurately, a highly reliable obstacle detection region can be determined.

また、検出領域演算手段は、移動体の走行状態に基づいて、障害物検出領域を割り出すことが好適である。このようにすれば、例えば移動体の速度が速ければ、走行路の長手方向における障害物検出領域を広域にしたり、逆に遅ければ狭域にすることができる。これにより、好適に障害物の検出を行うことができる。   Further, it is preferable that the detection area calculation means determines the obstacle detection area based on the traveling state of the moving body. In this way, for example, if the speed of the moving body is high, the obstacle detection area in the longitudinal direction of the travel path can be wide, and conversely if it is slow, it can be narrow. Thereby, an obstacle can be detected suitably.

本発明は、移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出方法において、移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算ステップと、レーザスキャナを走査して移動体の周囲環境に関する形状情報を取得する走査ステップと、位置姿勢情報演算ステップにおいて割り出された位置姿勢情報と障害物を検出すべき領域に関する移動体の走行路に沿った検出領域情報とに基づいて、移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、検出対象領域とレーザスキャナによって取得された形状情報とが重複する領域を障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算ステップと、検出領域演算ステップにおいて割り出された障害物検出領域において、レーザスキャナによって取得された形状情報から障害物を検出する障害物検出ステップとを含むことを特徴とする。   The present invention relates to an obstacle detection method for detecting an obstacle present on the path of a moving body, a position and orientation information calculation step for determining position and orientation information of the moving body, and a surrounding environment of the moving body by scanning a laser scanner. Based on the scanning step for acquiring the shape information, the position and orientation information determined in the position and orientation information calculation step, and the detection area information along the traveling path of the moving body regarding the area where the obstacle should be detected, A detection region calculation step for identifying a detection target region at the current position and calculating a region where the detection target region overlaps with shape information acquired by the laser scanner as an obstacle detection region for detecting an obstacle, and detection region calculation In the obstacle detection area determined in the step, an obstacle for detecting the obstacle from the shape information acquired by the laser scanner Characterized in that it comprises a goods detection step.

この障害物検出方法によれば、非障害物である坑内設備等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。   According to this obstacle detection method, it is possible to prevent erroneous detection of underground facilities or the like that are non-obstacles as obstacles. As a result, the obstacle detection accuracy can be improved.

本発明によれば、障害物の誤検出を防止し、障害物の検出精度の向上を図ることができる。   According to the present invention, it is possible to prevent erroneous detection of an obstacle and improve the detection accuracy of the obstacle.

以下、図面を参照して本発明に係る移動体の誘導システム及び誘導方法の好適な実施の形態について説明する。     DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of a moving body guidance system and a guidance method according to the present invention will be described with reference to the drawings.

[第1実施形態]
図1は、トンネルなどの坑道を走行する搬送車両を模式的に示す図である。また、図2は搬送車両の斜視図である。図1または図2に示されるように、トンネル工事に伴う内壁TaのセグメントSeなどの搬送や検査、その他の作業を迅速に行うために、坑道Tに規定された所定の走行ルートRに沿って搬送車両3Aを自動運転させる必要がある。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a transport vehicle that travels in a tunnel such as a tunnel. FIG. 2 is a perspective view of the transport vehicle. As shown in FIG. 1 or FIG. 2, along the predetermined traveling route R defined in the tunnel T, in order to quickly carry and inspect and perform other operations such as the segment Se of the inner wall Ta accompanying tunnel construction. It is necessary to automatically operate the transport vehicle 3A.

ここで、坑道T内には、坑内電話機や消火設備といった坑内設備や、トンネル工事に用いられる建設資材や装置等が複数配置されている。そのため、搬送車両3Aを自動運転させるためには、障害物を検出するために障害物検出装置を設ける必要があるが、坑内設備を検出する度に搬送車両3Aが停止(徐行)するのでは作業効率が低下する。本実施形態に係る誘導システム1Aは、坑道T内において予め配置されていることが知られている坑内設備等は除いて、それ以外の障害物を的確に検出する障害物検出装置を有し、坑道T内の走行ルートRに沿った絶対誘導によって搬送車両3Aを誘導することで、搬送車両3Aの自律運転を実現するシステムである。搬送車両3Aは、移動体に相当する。   Here, a plurality of underground facilities such as underground telephones and fire extinguishing facilities, and construction materials and devices used for tunnel construction are arranged in the tunnel T. For this reason, in order to automatically operate the transport vehicle 3A, it is necessary to provide an obstacle detection device in order to detect an obstacle. However, if the transport vehicle 3A stops (slows down) every time an underground facility is detected, the operation is slow. Efficiency is reduced. The guidance system 1A according to the present embodiment has an obstacle detection device that accurately detects other obstacles, except for underground facilities that are known to be arranged in advance in the tunnel T, and the like. This is a system that realizes autonomous operation of the transport vehicle 3A by guiding the transport vehicle 3A by absolute guidance along the travel route R in the tunnel T. The transport vehicle 3A corresponds to a moving body.

図3または図4に示されるように、搬送車両3Aは、転動する車輪5aが設けられた車体部5と、車体部5の上部に設けられた荷台7と、車体部5の前部に設けられた障害物センサ・バンパースイッチ9と、操向側の車輪5aの舵取り、車輪5aの駆動及び停止を行う駆動装置11(図4参照)と、バッテリ(図示せず)とを備えている。荷台7には、セグメントSeなどの積荷が積載され、駆動装置11によって車輪5aの回転や操舵角の変更が実行される。   As shown in FIG. 3 or FIG. 4, the transport vehicle 3 </ b> A has a vehicle body portion 5 provided with rolling wheels 5 a, a loading platform 7 provided on the upper portion of the vehicle body portion 5, and a front portion of the vehicle body portion 5. An obstacle sensor / bumper switch 9 provided, a steering device 11 for steering the steering wheel 5a, driving and stopping the wheel 5a (see FIG. 4), and a battery (not shown) are provided. . A load such as a segment Se is loaded on the loading platform 7, and the rotation of the wheels 5 a and the change of the steering angle are executed by the drive device 11.

また、搬送車両3Aには、進行方向Dmの前部に取り付けられた第1レーザスキャナ13と、車輪5aに取り付けられた内界センサ14と、第1レーザスキャナ13及び内界センサ14から入力されたデータに基づいて搬送車両3Aの走行を制御する走行制御装置15とが搭載されている。また、搬送車両3Aには、搬送車両3Aの前後部に取り付けられた第2レーザスキャナ16と、第2レーザスキャナ16から入力されたデータに基づいて搬送車両3Aの進行方向Dmの前方の障害物を検出する障害物検出装置17Aとが搭載されている。   In addition, the transport vehicle 3A is input from the first laser scanner 13 attached to the front portion in the traveling direction Dm, the inner world sensor 14 attached to the wheel 5a, the first laser scanner 13, and the inner world sensor 14. And a travel control device 15 that controls the travel of the transport vehicle 3A based on the data. Further, the transport vehicle 3A includes a second laser scanner 16 attached to the front and rear portions of the transport vehicle 3A, and an obstacle in front of the traveling direction Dm of the transport vehicle 3A based on data input from the second laser scanner 16. And an obstacle detection device 17A for detecting.

第1レーザスキャナ13は、搬送車両3Aの進行方向Dmの前方側に向けて円軌道を描くようにレーザビームを照射し、坑道Tの内壁Taに反射して戻ってきたレーザビーム(以下、「反射光」という)を受信するセンサ部を有する。第1レーザスキャナ13は、レーザビームを照射してから反射光を受信するまでの往復時間から測位対象物までの距離を計測し、さらに、その距離とレーザビームの照射方向とから測位対象物の座標データを取得して走行制御装置15に入力する。この座標データは、坑道Tを横断する断面形状としてのデータであり、搬送車両3Aの位置姿勢情報を割り出すための形状情報に相当する。以下、この断面形状としてのデータを観測形状データという。   The first laser scanner 13 irradiates a laser beam so as to draw a circular orbit toward the front side in the traveling direction Dm of the transport vehicle 3A, and reflects the laser beam returned to the inner wall Ta of the tunnel T (hereinafter referred to as “ A sensor unit that receives the reflected light). The first laser scanner 13 measures the distance to the positioning object from the round-trip time from the irradiation of the laser beam to the reception of the reflected light, and further determines the positioning object from the distance and the irradiation direction of the laser beam. The coordinate data is acquired and input to the travel control device 15. This coordinate data is data as a cross-sectional shape that traverses the tunnel T, and corresponds to shape information for determining position and orientation information of the transport vehicle 3A. Hereinafter, the data as the cross-sectional shape is referred to as observation shape data.

第2レーザスキャナ16は、搬送車両3Aの進行方向Dmの前方側に向けて円軌道を描くようにレーザビームを照射し、坑道T内に存在する障害物(坑内設備等を含む)に反射して戻ってきたレーザビーム(以下、「反射光」という)を受信するセンサ部を有する。第2レーザスキャナ16は、レーザビームを照射してから反射光を受信するまでの往復時間から測位対象物までの距離を計測し、さらに、その距離とレーザビームの照射方向とから測位対象物の座標データを取得して障害物検出装置17Aに入力する。この座標データは、障害物に関する形状情報に相当する。以下、このデータを障害物データという。   The second laser scanner 16 irradiates a laser beam so as to draw a circular orbit toward the front side in the traveling direction Dm of the transport vehicle 3A, and reflects it to obstacles (including underground facilities) existing in the tunnel T. And a sensor unit that receives the laser beam returned (hereinafter referred to as “reflected light”). The second laser scanner 16 measures the distance to the positioning object from the round-trip time from irradiation of the laser beam to reception of the reflected light, and further determines the positioning object from the distance and the irradiation direction of the laser beam. The coordinate data is acquired and input to the obstacle detection device 17A. This coordinate data corresponds to shape information regarding the obstacle. Hereinafter, this data is referred to as obstacle data.

内界センサ14は、車輪5aの回転数から移動距離を検出するセンサであり、検出した移動距離に関するデータを走行制御装置15に入力する。   The inner sensor 14 is a sensor that detects a movement distance from the number of rotations of the wheel 5a, and inputs data relating to the detected movement distance to the travel control device 15.

走行制御装置15は、CPU、RAM及びROMなどが実装された制御基板、入出力装置及び外部記憶装置などを備えている。走行制御装置15は、CPUやRAMなどのハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、CPUの制御のもとで入出力装置などが動作して、所定の機能が実現される。まず、走行制御装置15で実行される機能について説明する。   The travel control device 15 includes a control board on which a CPU, a RAM, a ROM, and the like are mounted, an input / output device, an external storage device, and the like. The travel control device 15 reads predetermined software on hardware such as a CPU and a RAM, whereby an input / output device and the like operate under the control of the CPU, thereby realizing a predetermined function. First, functions executed by the travel control device 15 will be described.

図4に示されるように、走行制御装置15は、マップ記憶部(マップ記憶手段)15a、位置姿勢情報演算部(位置姿勢情報演算手段)15b、絶対誘導制御部15cとして機能する。   As shown in FIG. 4, the travel control device 15 functions as a map storage unit (map storage unit) 15a, a position / orientation information calculation unit (position / orientation information calculation unit) 15b, and an absolute guidance control unit 15c.

マップ記憶部15aは、走行ルートRに沿った形状データ(形状情報)を含む3次元マップを記憶している。走行ルートRに沿った形状データとは、坑道Tを横断する断面形状としてのデータである。   The map storage unit 15a stores a three-dimensional map including shape data (shape information) along the travel route R. The shape data along the travel route R is data as a cross-sectional shape that crosses the tunnel T.

位置姿勢情報演算部15bは、マップ記憶部15aに記憶された3次元マップを読み出し、この3次元マップと第1レーザスキャナ13で取得された観測形状データとに基づいて、搬送車両3Aの位置姿勢情報を割り出す。搬送車両3Aの位置姿勢情報とは、走行ルートR上の搬送車両3Aの位置情報(横方向及び長手方向)及び搬送車両3Aの姿勢角情報(ピッチ、ヨー、ロール)である。なお、坑道Tにおける搬送車両3Aの長手方向の位置については、内界センサ14によって検出された搬送車両3Aの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置を採用することもできる。   The position / orientation information calculation unit 15b reads the three-dimensional map stored in the map storage unit 15a, and based on the three-dimensional map and the observation shape data acquired by the first laser scanner 13, the position / orientation of the transport vehicle 3A. Determine information. The position / orientation information of the transport vehicle 3A is position information (lateral direction and longitudinal direction) of the transport vehicle 3A on the travel route R and posture angle information (pitch, yaw, roll) of the transport vehicle 3A. As for the position in the longitudinal direction of the transport vehicle 3A in the tunnel T, the position in the longitudinal direction calculated based on the movement distance from the starting position of the transport vehicle 3A detected by the inner sensor 14 can also be adopted. .

具体的に、位置姿勢情報演算部15bは、3次元マップと観測形状データとに基づいて、マルコフ位置推定手法を利用して搬送車両3Aの位置及び姿勢を推定する。このとき、同一断面の直線、又は同一断面で坑道Tの曲率が一定の曲線区間が続く場合には、周囲の形状特徴だけでは搬送車両3Aの長手方向の位置を一意に特定することができないので、内界センサ14によって検出された搬送車両3Aの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置を採用することもできる。   Specifically, the position / orientation information calculation unit 15b estimates the position and orientation of the transport vehicle 3A using a Markov position estimation method based on the three-dimensional map and the observed shape data. At this time, when a straight line with the same cross section or a curved section with a constant curvature of the tunnel T continues with the same cross section, the position in the longitudinal direction of the transport vehicle 3A cannot be uniquely specified only by the surrounding shape features. The position in the longitudinal direction calculated based on the movement distance from the starting position of the transport vehicle 3A detected by the inner sensor 14 can also be adopted.

以下、マルコフ位置推定手法について簡単に説明する。なお、実際の手法においては3次元・6自由度であるが、以下の説明においては便宜上1.5次元・1自由度の例で説明する。図5は、マルコフ位置推定手法の流れを説明するために、坑道T内に設置された3つの構造物と搬送車両3Aとの位置関係及び存在確率を示す図であり、(a)〜(d)は、時系列に並んでいる。図5(a)は、初期状態を示している。走行ルートRには、搬送車両3Aの進行方向に沿って左から順番に3つの構造物Arが設置されており、各構造物Arは同一の形状である。初期状態の搬送車両3Aは、未だ構造物Arを捕捉していない。図5(b)は、搬送車両3Aが最初の構造物Arを捕捉した初期センシング時を示す図であり、(c)は、搬送車両3Aが最初の構造物Arを通過した後の移動状態を示し、未だ次の構造物Arを捕捉していない状態を示す図である。また、図5(d)は、搬送車両3Aが次の構造物Arを捕捉して位置が特定された状態を示す図である。   The Markov position estimation method will be briefly described below. In the actual method, three dimensions and six degrees of freedom are used. However, in the following description, an example of 1.5 dimensions and one degree of freedom will be described for convenience. FIG. 5 is a diagram showing the positional relationship and the existence probability between three structures installed in the tunnel T and the transport vehicle 3A in order to explain the flow of the Markov position estimation method. ) Are lined up in time series. FIG. 5A shows an initial state. In the traveling route R, three structures Ar are installed in order from the left along the traveling direction of the transport vehicle 3A, and each structure Ar has the same shape. The transport vehicle 3A in the initial state has not yet captured the structure Ar. FIG. 5B is a diagram illustrating the initial sensing time when the transport vehicle 3A captures the first structure Ar, and FIG. 5C illustrates the movement state after the transport vehicle 3A passes through the first structure Ar. It is shown, and it is a figure which shows the state which has not captured the next structure Ar yet. FIG. 5D is a diagram showing a state in which the transport vehicle 3A captures the next structure Ar and the position is specified.

図5(a)に示されるように、初期状態では、存在確率は走行ルートRの全範囲に亘って一様である。搬送車両3Aが移動を開始し、第1レーザスキャナ13がいずれか一つの構造物Arを捕捉したとする(図5(b)参照)。走行ルートR上に並ぶ3つの構造物Arは形状が同一であるため、3次元マップを参照しても搬送車両3Aの位置情報を特定することはできない。そこで、位置姿勢情報演算部15bは、第1レーザスキャナ13で取得された観測形状データから推定される存在確率を各構造物Arの近傍に割り振る。例えば、各構造物Arの近傍での存在予測値をそれぞれ“1/3”に設定し、近傍以外の範囲での存在予測値を、1/3よりも低くなるように設定する。各点での存在確率は、その地点での存在予測値を存在予測値の総和で割った値として与えられる。   As shown in FIG. 5A, in the initial state, the existence probability is uniform over the entire range of the travel route R. Assume that the transport vehicle 3A starts moving, and the first laser scanner 13 captures any one of the structures Ar (see FIG. 5B). Since the three structures Ar arranged on the travel route R have the same shape, the position information of the transport vehicle 3A cannot be specified even with reference to the three-dimensional map. Therefore, the position / orientation information calculation unit 15b allocates the existence probability estimated from the observation shape data acquired by the first laser scanner 13 to the vicinity of each structure Ar. For example, the presence predicted value in the vicinity of each structure Ar is set to “1/3”, and the presence predicted value in a range other than the vicinity is set to be lower than 1/3. The existence probability at each point is given as a value obtained by dividing the existence prediction value at that point by the sum of the existence prediction values.

搬送車両3Aは、最初の構造物Arを通過して移動を続ける(図5(c)参照)。位置姿勢情報演算部15bは、内界センサ14の誤差を考慮した過去から現在までの第1の存在確率と、この時点での第1レーザスキャナ13から推定される第2の存在確率とを割り出し、さらに、第1の存在確率と第2の存在確率とを合成した第3の存在確率を割り出す。   The transport vehicle 3A continues to move through the first structure Ar (see FIG. 5C). The position / orientation information calculation unit 15b calculates the first existence probability from the past to the present in consideration of the error of the internal sensor 14, and the second existence probability estimated from the first laser scanner 13 at this time. Further, a third existence probability obtained by combining the first existence probability and the second existence probability is determined.

図5(d)に示されるように、搬送車両3Aが次の構造物Arを捕捉すると、位置姿勢情報演算部15bは、新たに取得された観測形状データに基づいて第2の存在確率を割り出す。そして、位置姿勢情報演算部15bは、第1の存在確率と第2の存在確率とを合成して第3の存在確率を割り出す。ここで、最初の構造物Arの観測形状データのみでは、第3の存在確率において突出した部分(位置)を特定できなかったが、次の構造物Arの観測形状データを捕捉できれば、第3の存在確率において突出した部分(位置)が生じる。位置姿勢情報演算部15bは、第3の存在確率の最も高い位置を搬送車両3Aの横方向及び長手方向の位置と推定する。   As shown in FIG. 5D, when the transport vehicle 3A captures the next structure Ar, the position / orientation information calculation unit 15b calculates the second existence probability based on the newly acquired observation shape data. . Then, the position / orientation information calculation unit 15b combines the first existence probability and the second existence probability to determine the third existence probability. Here, only the observation shape data of the first structure Ar could not identify the protruding portion (position) in the third existence probability, but if the observation shape data of the next structure Ar can be captured, the third A protruding portion (position) occurs in the existence probability. The position / orientation information calculation unit 15b estimates the position having the highest third existence probability as the position in the lateral direction and the longitudinal direction of the transport vehicle 3A.

位置姿勢情報演算部15bは、マルコフ位置推定手法を離散化し、数値解析的に実現するPF(パーティクルフィルタ)法を用いて位置及び姿勢の推定を行う。理論的には、初期値を与えられなくとも搬送車両3Aが移動するにつれて正しい位置を推定できるが、搬送車両3Aの運用上、常に正しい位置と姿勢が必要であるため、搬送車両3Aの初期の位置と姿勢とを与える。   The position / orientation information calculation unit 15b discretizes the Markov position estimation method and estimates the position and orientation using a PF (particle filter) method that is realized numerically. Theoretically, the correct position can be estimated as the transport vehicle 3A moves even if the initial value is not given. However, since the correct position and posture are always necessary for the operation of the transport vehicle 3A, the initial position of the transport vehicle 3A is required. Give position and posture.

位置姿勢情報演算部15bは、内界センサ14によって検出された搬送車両3Aの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置、第1レーザスキャナ13から得られた観測形状データ、及びマップ記憶部15aの3次元マップから、3次元座標計算により第1レーザスキャナ13から得られると期待される形状データを算出する。推定を行うための位置と姿勢角は、初期値又は前回の推定値と、内界センサ14や第1レーザスキャナ13の計測の間隔の間に搬送車両3Aの運動から起こり得る組合せとにより与えられる。そして、位置姿勢情報演算部15bは、それぞれの位置と姿勢角から得られる多数の形状データと観測形状データとのマッチングを行い、一致度が一番高い形状データと対応する位置と姿勢角とを現時点での搬送車両3Aの位置と姿勢角であると特定する。以上により、位置姿勢情報演算部15bは、搬送車両3Aの位置姿勢情報を割り出す。   The position / orientation information calculation unit 15b includes a position in the longitudinal direction calculated based on the moving distance from the starting position of the transport vehicle 3A detected by the inner sensor 14, observation shape data obtained from the first laser scanner 13, Then, shape data expected to be obtained from the first laser scanner 13 is calculated by a three-dimensional coordinate calculation from the three-dimensional map in the map storage unit 15a. The position and posture angle for performing the estimation are given by an initial value or a previous estimated value and a combination that can occur from the movement of the transport vehicle 3A during the measurement interval of the internal sensor 14 or the first laser scanner 13. . Then, the position / orientation information calculation unit 15b performs matching between a large number of shape data obtained from the respective positions and posture angles and the observed shape data, and obtains the position and posture angle corresponding to the shape data having the highest degree of coincidence. It specifies that it is the position and attitude | position angle of 3 A of conveyance vehicles at the present time. As described above, the position / orientation information calculation unit 15b determines the position / orientation information of the transport vehicle 3A.

図4に示されるように、絶対誘導制御部15cは、位置姿勢情報演算部15bで割り出された位置姿勢情報に基づく絶対誘導によって搬送車両3Aを走行制御する。   As shown in FIG. 4, the absolute guidance control unit 15 c controls traveling of the transport vehicle 3 </ b> A by absolute guidance based on the position and orientation information determined by the position and orientation information calculation unit 15 b.

絶対誘導は相対誘導に対比される概念である。相対誘導は、坑道Tの内壁Taや他の構造物との相対的な位置関係から割り出された位置姿勢情報(相対位置や姿勢角)に基づいて誘導することを意図し、例えば、他の構造物から一定の距離を開けて進行するように搬送車両3Aを誘導する。対して、絶対誘導は、坑道T内の絶対的な情報として割り出された位置情報や姿勢角情報に基づいて搬送車両3Aを誘導することを意図する。   Absolute induction is a concept contrasted with relative induction. Relative guidance is intended to be guided based on position and orientation information (relative position and posture angle) determined from the relative positional relationship with the inner wall Ta of the tunnel T and other structures. The transport vehicle 3A is guided so as to travel at a certain distance from the structure. On the other hand, the absolute guidance is intended to guide the transport vehicle 3A based on position information and posture angle information determined as absolute information in the tunnel T.

また、障害物検出装置17Aは、CPU、RAM及びROMなどが実装された制御基板、入出力装置及び外部記憶装置などを備えている。障害物検出装置17Aは、CPUやRAMなどのハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、CPUの制御のもとで入出力装置などが動作して、所定の機能が実現される。障害物検出装置17Aで実行される機能について説明する。   The obstacle detection device 17A includes a control board on which a CPU, a RAM, a ROM, and the like are mounted, an input / output device, an external storage device, and the like. The obstacle detection device 17A implements a predetermined function by causing the input / output device or the like to operate under the control of the CPU by reading predetermined software on hardware such as the CPU and RAM. Functions executed by the obstacle detection device 17A will be described.

図4に示されるように、障害物検出装置17Aは、検出領域情報記憶部(検出領域情報記憶手段)17a、検出領域演算部(検出領域演算手段)17b、障害物検出部17c(障害物検出手段)、制御部17dとして機能する。   As shown in FIG. 4, the obstacle detection device 17A includes a detection area information storage unit (detection area information storage unit) 17a, a detection area calculation unit (detection area calculation unit) 17b, and an obstacle detection unit 17c (obstacle detection). Means), functioning as the control unit 17d.

検出領域情報記憶部17aは、障害物を検出すべき領域に関する搬送車両3Aの走行ルート(走行路)Rに沿った検出領域情報を記憶している。走行ルートRに沿った検出領域情報とは、搬送車両3Aの走行の障害とならないように予め坑道T内に配置されている坑内設備、建設資材、及び建設に用いる装置等の配置位置(部分)を、走行ルートRにおいて障害物を検出すべき領域から除外した領域部分を示す情報である。検出領域情報は、2次元の領域であってもよいし、3次元的な空間としての領域であってもよい。   The detection area information storage unit 17a stores detection area information along the travel route (travel path) R of the transport vehicle 3A related to an area where an obstacle should be detected. The detection area information along the travel route R is an arrangement position (part) of the underground facilities, construction materials, equipment used for construction, etc., which are previously arranged in the tunnel T so as not to obstruct the travel of the transport vehicle 3A. Is information indicating a region portion excluded from the region where an obstacle should be detected in the travel route R. The detection region information may be a two-dimensional region or a region as a three-dimensional space.

検出領域演算部17bは、搬送車両3Aの位置姿勢情報に基づいて検出領域情報記憶部17aに記憶されている検出領域情報を読み出し、この検出領域情報と第2レーザスキャナ16で取得された障害物データとに基づいて、障害物の検出を行う障害物検出領域を割り出す。具体的には、図6を参照しながら説明する。第2レーザスキャナ16の検出領域C1は、図6(a)に示される範囲となっている。そのため、その検出領域C1内に坑内設備Kが存在する場合には、通常その坑内設備Kを障害物として検出することになる。そこで、検出領域演算部17bは、搬送車両3Aの位置姿勢情報に基づいて、検出領域情報記憶部17aから障害物検出領域を読み出し、図6(b)に示すような搬送車両3Aの現在の位置における検出対象領域C2を特定する。   The detection area calculation unit 17b reads the detection area information stored in the detection area information storage unit 17a based on the position and orientation information of the transport vehicle 3A, and the obstacle acquired by the detection area information and the second laser scanner 16 Based on the data, an obstacle detection area for detecting an obstacle is determined. Specifically, this will be described with reference to FIG. The detection area C1 of the second laser scanner 16 is in the range shown in FIG. Therefore, when the underground facility K exists in the detection area C1, the underground facility K is normally detected as an obstacle. Therefore, the detection area calculation unit 17b reads the obstacle detection area from the detection area information storage unit 17a based on the position and orientation information of the transport vehicle 3A, and the current position of the transport vehicle 3A as shown in FIG. The detection target area C2 is identified.

そして、検出領域演算部17bは、図6(c)に示されるように、検出対象領域C2と第2レーザスキャナ16の検出領域C1とが重複する領域を、障害物の検出を行う障害物検出領域C3として割り出す。これにより、坑内設備Kは、障害物検出領域C3から除外され、障害物の非検出領域C4に存在することになる。   Then, as shown in FIG. 6C, the detection area calculation unit 17b detects an obstacle in an area where the detection target area C2 and the detection area C1 of the second laser scanner 16 overlap. The area C3 is determined. Thereby, the underground facility K is excluded from the obstacle detection area C3 and exists in the non-detection area C4 of the obstacle.

また、検出領域演算部17bは、搬送車両3Aの車速(走行状態)に基づいて、障害物検出領域C3変更する。具体的には、検出領域演算部17bは、搬送車両3Aの車速が速い場合には、障害物検出領域C3を坑道Tの長手方向に拡大したり、或いは、第2レーザスキャナ16の検出領域C1を車両前方方向にのみ拡大する。また、搬送車両3Bの車速が遅い場合には、障害物検出領C3を坑道Tの長手方向に縮小したり、或いは、第2レーザスキャナ16の検出領域C1を車両前方方向にのみ縮小する。このように搬送車両3Aの車速が速い場合に、車速が遅い場合に比べて障害物検出領域C3を拡大するようにすると、障害物を検知してから搬送車両3Aが停止するまので間にタイムラグがあっても、搬送車両3Aを確実に停止されることができる。なお、障害物検出領域C3は、搬送車両3Aの走行モードや外部から送信される制御信号によって変更されてもよい。   Further, the detection area calculation unit 17b changes the obstacle detection area C3 based on the vehicle speed (traveling state) of the transport vehicle 3A. Specifically, the detection area calculation unit 17b expands the obstacle detection area C3 in the longitudinal direction of the tunnel T or the detection area C1 of the second laser scanner 16 when the speed of the transport vehicle 3A is high. Is expanded only in the forward direction of the vehicle. When the speed of the transport vehicle 3B is low, the obstacle detection area C3 is reduced in the longitudinal direction of the tunnel T, or the detection area C1 of the second laser scanner 16 is reduced only in the forward direction of the vehicle. In this way, when the speed of the transport vehicle 3A is high, if the obstacle detection area C3 is enlarged as compared with the case where the vehicle speed is low, there is a time lag between the detection of the obstacle and the stop of the transport vehicle 3A. Even if there is, the transport vehicle 3A can be stopped reliably. The obstacle detection area C3 may be changed according to the traveling mode of the transport vehicle 3A or a control signal transmitted from the outside.

障害物検出部17cは、検出領域演算部17bによって割り出された障害物検出領域C3に基づいて、坑道T内の障害物を検出する。障害物検出部17cは、障害物検出領域C3内において第2レーザスキャナ16の検出領域C1内に存在する障害物を検出すると、障害物検出フラグを設定する。   The obstacle detection unit 17c detects an obstacle in the tunnel T based on the obstacle detection region C3 determined by the detection region calculation unit 17b. When the obstacle detection unit 17c detects an obstacle present in the detection area C1 of the second laser scanner 16 in the obstacle detection area C3, the obstacle detection flag is set.

制御部17dは、障害物検出部17cによって障害物検出フラグが設定されると、駆動装置11に搬送車両3Aを停止、徐行、又は回避させる制御信号を出力する。   When the obstacle detection flag is set by the obstacle detection unit 17c, the control unit 17d outputs a control signal that causes the driving device 11 to stop, slow down, or avoid the conveyance vehicle 3A.

次に、上記誘導システム1を利用した誘導方法及び障害物検出方法について、図7及び図8を参照して説明する。図7は、本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートであり、図8は、障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。   Next, a guidance method and an obstacle detection method using the guidance system 1 will be described with reference to FIGS. FIG. 7 is a flowchart showing the operation procedure of the guidance method and obstacle detection method according to the present embodiment, and FIG. 8 is a flowchart showing the operation procedure of the obstacle detection process.

図7に示されるように、搬送車両3Aの誘導を開始すると、位置姿勢情報演算部15bは、搬送車両3Aの位置がスタート位置にあることを示す初期設定を行い、駆動装置11は搬送車両3Aの移動を開始する(ステップS01)。次に、第1レーザスキャナ13は、走査処理を行って観測形状データを取得する(ステップS02)。ステップS02は、走査ステップに相当する。   As shown in FIG. 7, when guidance of the transport vehicle 3A is started, the position / orientation information calculation unit 15b performs initial setting indicating that the position of the transport vehicle 3A is at the start position, and the drive device 11 performs the transport vehicle 3A. Starts moving (step S01). Next, the first laser scanner 13 performs a scanning process to acquire observation shape data (step S02). Step S02 corresponds to a scanning step.

続いて、位置姿勢情報演算部15bは、観測形状データに基づいて、マルコフ位置推定手法による位置・姿勢推定計算を実行する(ステップS03)。ステップS03は、位置姿勢情報演算ステップに相当する。そして、絶対誘導制御部17cは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、搬送車両3Aの絶対誘導制御を行う(ステップS04)。また、障害物検出装置17Aは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、障害物検出処理を行う(ステップS05)。以上のような処理を行いながら搬送車両3Aの自律運転を続け、停止位置まで到達すると、誘導制御処理を終了し、搬送車両3Aの移動を停止(ステップS06)させて搬送車両3Aの誘導を終了する。   Subsequently, the position / orientation information calculation unit 15b executes position / orientation estimation calculation by a Markov position estimation method based on the observed shape data (step S03). Step S03 corresponds to a position / orientation information calculation step. Then, the absolute guidance control unit 17c performs absolute guidance control of the transport vehicle 3A based on the determined position and orientation information (step S04). Also, the obstacle detection device 17A performs an obstacle detection process based on the determined position and orientation information (step S05). The autonomous operation of the transport vehicle 3A is continued while performing the above processing, and when reaching the stop position, the guidance control process is terminated, the movement of the transport vehicle 3A is stopped (step S06), and the guidance of the transport vehicle 3A is terminated. To do.

また、上述の処理(ステップS05)の動作手順について、図8を参照して詳しく説明する。障害物検出処理を開始すると、障害物検出部17cは、障害物検出フラグをリセットする(ステップS11)。次に、第2レーザスキャナ16は、走査処理を行って障害物データを取得する(ステップS12)。ステップS12は、走査ステップに相当する。続いて、障害物検出領域演算部17bは、障害物データ及び位置姿勢情報に基づいて、障害物検出領域C3の算出を実行する(ステップS13)。ステップS13は、検出領域演算ステップに相当する。   Further, the operation procedure of the above-described process (step S05) will be described in detail with reference to FIG. When the obstacle detection process is started, the obstacle detection unit 17c resets the obstacle detection flag (step S11). Next, the second laser scanner 16 performs a scanning process to acquire obstacle data (step S12). Step S12 corresponds to a scanning step. Subsequently, the obstacle detection area calculation unit 17b calculates the obstacle detection area C3 based on the obstacle data and the position / orientation information (step S13). Step S13 corresponds to a detection area calculation step.

そして、障害物検出部17cは、障害物検出領域C3において障害物を検出したか否かを判定し(ステップS14)、障害物を検出した場合には障害物検出フラグを設定する(ステップS15)。一方、障害物が検出されない場合には、処理を終了する。なお、ステップS14は、障害物検出ステップに相当する。上記ステップS11〜S15の処理は、搬送車両3Aが停止するまで繰り返される。   Then, the obstacle detection unit 17c determines whether an obstacle is detected in the obstacle detection area C3 (step S14), and sets an obstacle detection flag when an obstacle is detected (step S15). . On the other hand, if no obstacle is detected, the process is terminated. Step S14 corresponds to an obstacle detection step. The processes in steps S11 to S15 are repeated until the transport vehicle 3A stops.

以上誘導システム1Aの障害物検出装置17Aよれば、搬送車両3Aの位置姿勢情報と障害物を検出すべき検出領域情報とに基づいて検出対象領域C2を特定し、その検出対象領域C2と障害物データとが重複する領域を障害物検出領域C3として割り出す。そして、その障害物検出領域C3内において障害物の検出を行う。例えば、トンネル内において坑内設備Kが搬送車両3Aの走行ルートRに沿って配置されたとしても、その坑内設備Kが搬送車両3Aの進路上に配置されていない場合には、検出領域情報記憶部17aにその坑内設備Kが障害物として検出すべき領域から除外された検出領域情報が記憶されている。そのため、その検出領域情報と現在の位置姿勢情報と基づいて現位置での検出対象領域C2を特定し、更にその検出対象領域C2と障害物データとが重複する領域を障害物検出領域C3として割り出すことで、非障害物である坑内設備K等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。   As described above, according to the obstacle detection device 17A of the guidance system 1A, the detection target region C2 is specified based on the position and orientation information of the transport vehicle 3A and the detection region information on which the obstacle should be detected, and the detection target region C2 and the obstacle An area where data overlaps is determined as an obstacle detection area C3. Then, the obstacle is detected in the obstacle detection area C3. For example, even if the underground facility K is arranged along the travel route R of the transport vehicle 3A in the tunnel, if the underground facility K is not disposed on the course of the transport vehicle 3A, the detection area information storage unit The detection area | region information excluded from the area | region which the mine equipment K should detect as an obstruction is memorize | stored in 17a. Therefore, the detection target area C2 at the current position is specified based on the detection area information and the current position and orientation information, and an area where the detection target area C2 and the obstacle data overlap is further determined as the obstacle detection area C3. This prevents erroneous detection of a mine facility K or the like that is a non-obstacle as an obstacle. As a result, the obstacle detection accuracy can be improved.

また、走行ルートSの長手方向に沿った形状情報を含む3次元マップを記憶するマップ記憶部15aを更に備えており、位置姿勢情報演算部15bは、3次元マップから抽出された形状情報と第1レーザスキャナ13で取得された観測形状データとに基づいて、走行ルートSでの搬送車両3Aの位置姿勢情報を割り出す。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、GPSによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、3次元マップは、走行ルートRに沿った形状情報を含むものであり、既に存在している設備や物体などの配置が記されている。そのため、実際に第1レーザスキャナ13で取得された観測形状データと3次元マップとを比較することで、位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。   In addition, a map storage unit 15a that stores a three-dimensional map including shape information along the longitudinal direction of the travel route S is further provided, and the position / orientation information calculation unit 15b includes the shape information extracted from the three-dimensional map and the first information. Based on the observation shape data acquired by the 1 laser scanner 13, the position and orientation information of the transport vehicle 3A on the travel route S is determined. In a space shielded from the outside world such as in a tunnel or a specific large facility, it is not possible to expect positioning of a moving body with high accuracy by GPS. On the other hand, the three-dimensional map includes shape information along the travel route R, and describes the arrangement of existing facilities and objects. Therefore, the position and orientation information can be accurately determined by comparing the observation shape data actually acquired by the first laser scanner 13 with the three-dimensional map.

また、主として搬送車両3Aの位置姿勢情報を割り出すための観測形状データを取得する第1レーザスキャナ13と、主として障害物データを取得する第2レーザスキャナ16とを備えているので、観測形状データ及び障害物データを正確に取得することができ、障害物検出領域C3の割り出しが更に正確になると共に、障害物の検出をより正確に行うことができる。   Moreover, since the first laser scanner 13 that mainly obtains observation shape data for determining the position and orientation information of the transport vehicle 3A and the second laser scanner 16 that mainly obtains obstacle data are provided, the observation shape data and Obstacle data can be obtained accurately, the obstacle detection area C3 can be determined more accurately, and obstacles can be detected more accurately.

[第2実施形態]
次に、図9及び図10を参照して、本発明の第2実施形態に係る誘導システムを説明する。なお、本実施形態に係る誘導システム1Bについて、第1実施形態に係る誘導システム1Aと同様の要素については、第1実施形態と同様の符号を付し詳細説明を省略する。
[Second Embodiment]
Next, with reference to FIG.9 and FIG.10, the guidance system which concerns on 2nd Embodiment of this invention is demonstrated. In addition, about the guidance system 1B which concerns on this embodiment, about the element similar to the guidance system 1A which concerns on 1st Embodiment, the code | symbol similar to 1st Embodiment is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.

図9及び図10に示されるように、誘導システム1Bは、第1実施形態の搬送車両3Aと同様に、搬送車両3Bに搭載されたレーザスキャナ18(第2レーザスキャナ)、内界センサ14、走行制御装置19、障害物検出装置17Bを備え、さらに、マーカーセンサ(マーカー検出手段)20を備えている。搬送車両3Bは、走行ルートSに沿って配設されたレールL上を走行するものである。   As shown in FIG. 9 and FIG. 10, the guidance system 1B includes a laser scanner 18 (second laser scanner), an internal sensor 14, and the like mounted on the transport vehicle 3B, like the transport vehicle 3A of the first embodiment. A travel control device 19 and an obstacle detection device 17B are provided, and a marker sensor (marker detection means) 20 is further provided. The transport vehicle 3B travels on the rail L arranged along the travel route S.

マーカーセンサ20は、搬送車両3Bの車体部5の底部に複数(本実施形態では4個)所定の間隔を有して並設されている。マーカーセンサ20は、レールLの内側に配置されたマーカー(リフレクター)M1〜M4を検出する例えば光電スイッチであり、マーカーM1〜M4に光を投光し、その反射光を受光することによってマーカーM1〜M4を検出する。   A plurality of (four in this embodiment) marker sensors 20 are arranged in parallel at the bottom of the vehicle body 5 of the transport vehicle 3B. The marker sensor 20 is, for example, a photoelectric switch that detects the markers (reflectors) M1 to M4 disposed on the inner side of the rail L. The marker M1 projects light on the markers M1 to M4 and receives the reflected light to thereby detect the marker M1. ˜M4 is detected.

上記マーカーM1〜M4は、図11に示されるように、レールLに沿って一定の間隔(例えば、100m)で、搬送車両3の本体部5の底部に並設された各マーカーセンサ20の位置と対応するようにレールLに沿って複数配置されている。マーカーM1〜M4は、周囲環境とは区別することが可能となっている。   As shown in FIG. 11, the markers M <b> 1 to M <b> 4 are positions of the marker sensors 20 arranged in parallel at the bottom of the main body 5 of the transport vehicle 3 at a constant interval (for example, 100 m) along the rail L. Are arranged along the rail L so as to correspond. The markers M1 to M4 can be distinguished from the surrounding environment.

走行制御装置19は、位置姿勢情報記憶部(位置姿勢情報記憶手段)19a、補正部(補正手段)19b、マーカーデータ記憶部19c、位置姿勢情報演算部19d、走行制御部19eとして機能する。   The travel control device 19 functions as a position and orientation information storage unit (position and orientation information storage unit) 19a, a correction unit (correction unit) 19b, a marker data storage unit 19c, a position and orientation information calculation unit 19d, and a travel control unit 19e.

位置姿勢情報記憶部19aは、内界センサ14によって検出される坑道T内における搬送車両3Bの移動距離と、その移動距離における搬送車両3Bの位置姿勢情報とを対応付けたテーブルを記憶している。位置姿勢情報は、搬送車両3Bの位置姿勢情報を得ることで読み出すことができる。   The position / orientation information storage unit 19a stores a table in which the movement distance of the transport vehicle 3B in the mine tunnel T detected by the inner sensor 14 is associated with the position / orientation information of the transport vehicle 3B at the movement distance. . The position and orientation information can be read by obtaining the position and orientation information of the transport vehicle 3B.

補正部19bは、マーカーセンサ20がマーカーM1〜M4を検出した場合に、内界センサ14が検出した移動距離をマーカーM1〜M4に基づいて補正する。具体的には、補正部19bは、マーカーM1〜M4が検出された場合に、マーカーデータ記憶部19cに記憶されているテーブルを参照し、そのマーカーM1〜M4が示す移動距離に基づいて、内界センサ14の移動距離を補正する。   When the marker sensor 20 detects the markers M1 to M4, the correction unit 19b corrects the movement distance detected by the inner world sensor 14 based on the markers M1 to M4. Specifically, when the markers M1 to M4 are detected, the correction unit 19b refers to a table stored in the marker data storage unit 19c, and based on the movement distance indicated by the markers M1 to M4, The movement distance of the field sensor 14 is corrected.

図12(a),(b)は、マーカーデータ記憶部19cに記憶されたテーブルを例示する図である。図12(a),(b)に示されるように、テーブルTB1,TB2には、各マーカーセンサ20とそのマーカーセンサ20のカウント数に対応する搬送車両3Bの移動距離とが対応付けて記憶されている。具体的には、TB1において、例えばセンサ2のマーカーM2を検出したカウント数が「2」である場合には、移動距離が「500m」を示すデータが記憶されている。そのため、補正部19bは、マーカーM1〜M4をマーカーセンサ20が検出した場合に、テーブルTB1を参照し、各マーカーセンサ20のカウント数に対応付けて記憶されている移動距離を読み出し、搬送車両3Bの坑道Tにおける移動距離(長手方向の位置)とする。なお、図12(a)のTB1は、搬送車両3Bの目的地までの「行き」の移動距離を示すテーブルであり、図12(b)のTB2は、搬送車両3Bの目的地からの「帰り(坑道Tの入口部まで)」の移動距離を示すテーブルである。   FIGS. 12A and 12B are diagrams illustrating tables stored in the marker data storage unit 19c. As shown in FIGS. 12A and 12B, the tables TB1 and TB2 store each marker sensor 20 and the moving distance of the transport vehicle 3B corresponding to the count number of the marker sensor 20 in association with each other. ing. Specifically, in TB1, for example, when the count number of detection of the marker M2 of the sensor 2 is “2”, data indicating the movement distance of “500 m” is stored. Therefore, when the marker sensor 20 detects the markers M1 to M4, the correction unit 19b refers to the table TB1, reads out the movement distance stored in association with the count number of each marker sensor 20, and the transport vehicle 3B The moving distance (position in the longitudinal direction) in the mine tunnel T. Note that TB1 in FIG. 12 (a) is a table indicating the “going” travel distance to the destination of the transport vehicle 3B, and TB2 in FIG. 12 (b) is “return from the destination of the transport vehicle 3B”. It is a table which shows the movement distance "(to the entrance part of the tunnel T)".

位置姿勢情報演算部19dは、内界センサ14で検出された搬送車両3Bの移動距離、又は、補正部19bで補正された搬送車両3Bの移動距離に基づいて、位置姿勢情報記憶部19aのテーブルを参照し、走行ルートSでの搬送車両3Bの位置姿勢情報を割り出す。搬送車両3Bの位置姿勢情報とは、走行ルートR(レールL)上の搬送車両3Bの位置情報(横方向及び長手方向)及び搬送車両3BのレールL上での姿勢角情報(ピッチ、ヨー、ロール)である。   The position / orientation information calculation unit 19d is a table of the position / orientation information storage unit 19a based on the movement distance of the conveyance vehicle 3B detected by the inner sensor 14 or the movement distance of the conveyance vehicle 3B corrected by the correction unit 19b. The position / orientation information of the transport vehicle 3B on the travel route S is determined. The position and orientation information of the transport vehicle 3B includes the position information (lateral and longitudinal directions) of the transport vehicle 3B on the travel route R (rail L) and the posture angle information (pitch, yaw, Roll).

走行制御部19eは、搬送車両3Bの位置姿勢情報に基づいて、搬送車両3Bの目的地までの走行を制御する。走行制御部19eは、予め設定された区間、レールLのカーブが急な区間、又はセンサや外部からの信号により、搬送車両3Bの車速を変化させて搬送車両3Bを走行制御する。   The traveling control unit 19e controls traveling to the destination of the transport vehicle 3B based on the position and orientation information of the transport vehicle 3B. The traveling control unit 19e controls traveling of the transport vehicle 3B by changing the vehicle speed of the transport vehicle 3B according to a preset section, a section with a sharp curve of the rail L, or a signal from a sensor or the outside.

障害物検出装置17Bは、第1実施形態に係る障害物検出装置17Aと同様に、検出領域情報記憶部17a、障害物検出領域演算部17b、障害物検出部17c、制御部17dを備えている。障害物検出装置17Bは、第1実施形態に係る障害物検出装置17Aと同様の処理を行い、障害物を検出する。   The obstacle detection device 17B includes a detection area information storage unit 17a, an obstacle detection region calculation unit 17b, an obstacle detection unit 17c, and a control unit 17d, similarly to the obstacle detection device 17A according to the first embodiment. . The obstacle detection device 17B performs the same process as the obstacle detection device 17A according to the first embodiment to detect an obstacle.

次に、上記誘導システム1Bを利用した誘導方法及び障害物検出方法について、図13及び図14を参照して説明する。図13は、本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートであり、図14は、障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。   Next, a guidance method and an obstacle detection method using the guidance system 1B will be described with reference to FIGS. FIG. 13 is a flowchart showing the operation procedure of the guidance method and the obstacle detection method according to this embodiment, and FIG. 14 is a flowchart showing the operation procedure of the obstacle detection process.

図13に示されるように、搬送車両3Bの誘導を開始すると、位置姿勢情報演算部19dは、搬送車両3Bの位置がスタート位置にあることを示す初期設定を行い、駆動装置11は搬送車両3Bの移動を開始する(ステップS21)。次に、内界センサ14により、搬送車両3Bの坑道T内における移動距離を検出する(ステップS22)。ステップS22は、走査ステップに相当する。   As illustrated in FIG. 13, when the guidance of the transport vehicle 3B is started, the position / orientation information calculation unit 19d performs initial setting indicating that the position of the transport vehicle 3B is at the start position, and the driving device 11 performs the transport vehicle 3B. Is started (step S21). Next, the movement distance in the tunnel T of the transport vehicle 3B is detected by the inner sensor 14 (step S22). Step S22 corresponds to a scanning step.

続いて、補正部19bは、マーカーセンサ20がマーカーM1〜M4を検出したか否かを判定する(ステップS23)。マーカーM1〜M4を検出した場合には、補正部19bは、マーカーデータ記憶部19cを参照し、各マーカーセンサ20のカウント数に基づいて、内界センサ14の移動距離を補正する。(ステップS24)。一方、マーカーM1〜M4を検出しなかった場合には、ステップS25に進む。   Subsequently, the correcting unit 19b determines whether or not the marker sensor 20 has detected the markers M1 to M4 (step S23). When the markers M1 to M4 are detected, the correction unit 19b refers to the marker data storage unit 19c and corrects the movement distance of the inner sensor 14 based on the count number of each marker sensor 20. (Step S24). On the other hand, when the markers M1 to M4 are not detected, the process proceeds to step S25.

ステップS25では、位置姿勢情報演算部19dは、移動距離に基づいて位置姿勢情報記憶部19aを参照し、位置・姿勢推定計算を実行する(ステップS26)。ステップS26は、位置姿勢情報演算ステップに相当する。そして、障害物検出装置17Bは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、障害物検出処理を行う(ステップS27)。以上のような処理を行いながら搬送車両3Bの自律運転を続け、停止位置まで到達すると、誘導制御処理を終了し、搬送車両3Bの移動を停止(ステップS28)させて搬送車両3Bの誘導を終了する。   In step S25, the position / orientation information calculation unit 19d refers to the position / orientation information storage unit 19a based on the movement distance, and executes position / orientation estimation calculation (step S26). Step S26 corresponds to a position / orientation information calculation step. Then, the obstacle detection device 17B performs an obstacle detection process based on the determined position and orientation information (step S27). The autonomous operation of the transport vehicle 3B is continued while performing the above processing, and when reaching the stop position, the guidance control processing is terminated, the movement of the transport vehicle 3B is stopped (step S28), and the guidance of the transport vehicle 3B is terminated. To do.

また、上述の処理(ステップS27)の動作手順について、図14を参照して詳しく説明する。障害物検出処理を開始すると、障害物検出部17cは、障害物検出フラグをリセットする(ステップS31)。次に、第2レーザスキャナ16は、走査処理を行って障害物データを取得する(ステップS32)。ステップS32は、走査ステップに相当する。続いて、障害物検出領域演算部17bは、障害物データ及び位置姿勢情報に基づいて、障害物検出領域C3の算出を実行する(ステップS33)。ステップS33は、検出領域演算ステップに相当する。   Further, the operation procedure of the above-described process (step S27) will be described in detail with reference to FIG. When the obstacle detection process is started, the obstacle detection unit 17c resets the obstacle detection flag (step S31). Next, the second laser scanner 16 performs a scanning process to acquire obstacle data (step S32). Step S32 corresponds to a scanning step. Subsequently, the obstacle detection area calculation unit 17b calculates the obstacle detection area C3 based on the obstacle data and the position and orientation information (step S33). Step S33 corresponds to a detection area calculation step.

そして、障害物検出部17dは、障害物検出領域C3において障害物を検出したか否かを判定し(ステップS34)、障害物を検出した場合には障害物検出フラグを設定する(ステップS35)。一方、障害物が検出されない場合には、処理を終了する。なお、ステップS34は、障害物検出ステップに相当する。上記ステップS31〜S35の処理は、搬送車両3Bが停止するまで繰り返される。   Then, the obstacle detection unit 17d determines whether or not an obstacle is detected in the obstacle detection area C3 (step S34), and sets an obstacle detection flag when an obstacle is detected (step S35). . On the other hand, if no obstacle is detected, the process is terminated. Step S34 corresponds to an obstacle detection step. The processes of steps S31 to S35 are repeated until the transport vehicle 3B stops.

以上誘導システム1Bの障害物検出装置17Bによれば、第1実施形態に係る障害物検出装置17Aと同様に、障害物の検出精度の向上を図ることができる。また、移動距離に対応する搬送車両3Bの位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶部19aを備えており、位置姿勢情報演算部19dは、内界センサ14で検出された起算位置からの移動距離と位置姿勢情報記憶部15aに記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行ルートSでの搬送車両3Bの位置姿勢情報を割り出す。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、GPSによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、位置姿勢情報記憶部19aは、搬送車両3の移動距離に対応する位置姿勢情報を記憶している。そのため、搬送車両3Bの移動距離を検出することで、搬送車両3Bの位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。   As described above, according to the obstacle detection device 17B of the guidance system 1B, it is possible to improve the detection accuracy of the obstacle, similarly to the obstacle detection device 17A according to the first embodiment. In addition, a position / orientation information storage unit 19a that stores position / orientation information of the transport vehicle 3B corresponding to the movement distance is provided, and the position / orientation information calculation unit 19d is a movement distance from the calculated position detected by the inner sensor 14. And the position and orientation information of the transport vehicle 3B on the travel route S are determined based on the position and orientation information stored in the position and orientation information storage unit 15a. In a space shielded from the outside world such as in a tunnel or a specific large facility, it is not possible to expect positioning of a moving body with high accuracy by GPS. On the other hand, the position / orientation information storage unit 19 a stores position / orientation information corresponding to the moving distance of the transport vehicle 3. Therefore, the position and orientation information of the transport vehicle 3B can be accurately determined by detecting the moving distance of the transport vehicle 3B.

また、走行ルートS(レールL)の所定位置に、走行ルートRの周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーM1〜M4を配置し、そのマーカーM1〜M4をマーカーセンサ20が検出した場合に、補正部19bが内界センサ14における移動距離をマーカーM1〜M4に基づいて補正する。そのため、位置姿勢情報演算部19dは、補正部19bによって補正された内界センサ14の移動距離と位置姿勢情報記憶部19aに記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行ルートRでの搬送車両3Bの位置姿勢情報を割り出す。このようにすれば、マーカーM1〜M4を検出する度に移動距離を修正することができ、移動距離の累積誤差を補正することができる。これにより、位置姿勢情報をより正確に割り出すことができるので、信頼性の高い障害物検出領域を割り出すことができる   When a plurality of markers M1 to M4 are arranged at predetermined positions on the travel route S (rail L) so as to be distinguishable from the surrounding environment of the travel route R, and the marker sensor 20 detects the markers M1 to M4. In addition, the correction unit 19b corrects the movement distance in the inner world sensor 14 based on the markers M1 to M4. For this reason, the position / orientation information calculation unit 19d performs conveyance on the travel route R based on the movement distance of the inner sensor 14 corrected by the correction unit 19b and the position / orientation information stored in the position / orientation information storage unit 19a. The position and orientation information of the vehicle 3B is determined. In this way, the movement distance can be corrected each time the markers M1 to M4 are detected, and the accumulated error of the movement distance can be corrected. Thereby, since position and orientation information can be determined more accurately, a highly reliable obstacle detection area can be determined.

以上、本発明を各実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれらの実施形態のみに限定されない。例えば、第1実施形態においては、第1レーザスキャナ13及び第2レーザスキャナ16を設けたが、1つのレーザスキャナによって観測形状データ及び障害物データを取得してもよい。   As mentioned above, although this invention was demonstrated based on each embodiment, this invention is not limited only to these embodiment. For example, in the first embodiment, the first laser scanner 13 and the second laser scanner 16 are provided, but the observation shape data and the obstacle data may be acquired by one laser scanner.

また、第2実施形態においては、マーカーデータ記憶部19cに各マーカーセンサ20のカウント数に対応する移動距離を示すテーブルが記憶されており、補正部19bがそのテーブルを参照することで移動距離を補正しているが、マーカーセンサ20のカウント数とマーカーM1〜M4の長手方向の配置間隔とから移動距離を算出して補正してもよい。具体的には、補正部19bは、マーカーM1〜M4の配置間隔が100mである場合に、カウント数が例えば「3」のときは、3×100m=300mといった計算を行い移動距離を算出して補正してもよい。   In the second embodiment, a table indicating the movement distance corresponding to the count number of each marker sensor 20 is stored in the marker data storage unit 19c, and the correction unit 19b refers to the table to determine the movement distance. Although corrected, the movement distance may be calculated and corrected from the count number of the marker sensor 20 and the arrangement intervals in the longitudinal direction of the markers M1 to M4. Specifically, when the arrangement interval of the markers M1 to M4 is 100 m and the count number is “3”, for example, the correction unit 19b calculates 3 × 100 m = 300 m to calculate the movement distance. It may be corrected.

トンネルなどの坑道を走行する搬送車両を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the conveyance vehicle which drive | works a tunnel, such as a tunnel. 本実施形態に係る搬送車両の斜視図である。It is a perspective view of the conveyance vehicle which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る搬送車両の側面図である。It is a side view of the conveyance vehicle which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る誘導システムのブロック図である。It is a block diagram of the guidance system concerning this embodiment. マルコフ位置推定手法の流れを説明するために、坑道内に配置された3つの構造物と搬送車両との位置関係及び存在確率を示す図である。In order to explain the flow of the Markov position estimation method, it is a diagram showing the positional relationship and the existence probability of three structures arranged in a tunnel and a transport vehicle. 障害物検出領域の算出を説明するために、第2レーザスキャナの検出領域と検出領域情報記憶部に記憶されている検出領域情報における領域とを示す図である。It is a figure which shows the detection area of a 2nd laser scanner, and the area | region in the detection area information memorize | stored in the detection area information storage part in order to demonstrate calculation of an obstacle detection area. 本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement procedure of the process of the guidance method and obstacle detection method which concern on this embodiment. 障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement procedure of an obstruction detection process. 本発明の第2実施形態に係る搬送車両の側面図である。It is a side view of the conveyance vehicle which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る搬送車両のブロック図である。It is a block diagram of the conveyance vehicle which concerns on 2nd Embodiment of this invention. マーカーの配置を示す図である。It is a figure which shows arrangement | positioning of a marker. マーカーデータ記憶部に記憶されたテーブルを例示する図である。It is a figure which illustrates the table memorized by the marker data storage part. 本発明の第2実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement procedure of the process of the guidance method and obstacle detection method which concern on 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement procedure of the obstruction detection process which concerns on 2nd Embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1A,1B…誘導システム、3A,3B…搬送車両(移動体)、13,16,18…レーザスキャナ(第1レーザスキャナ、第2レーザスキャナ)、15a…マップ記憶部、15b,19d…位置姿勢情報演算部(位置姿勢情報演算手段)、17a…検出領域情報記憶部(検出領域情報記憶手段)、17b…検出領域演算部(検出領域演算手段)、17c…障害物検出部(障害物検出手段)、19a…位置姿勢情報記憶部(位置姿勢情報記憶手段)、20…マーカーセンサ(マーカー検出手段)、C2…検出対象領域、C3…障害物検出領域、M1〜M4…マーカー、R…走行ルート(走行路)。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1A, 1B ... Guidance system, 3A, 3B ... Conveyance vehicle (moving body), 13, 16, 18 ... Laser scanner (1st laser scanner, 2nd laser scanner), 15a ... Map storage part, 15b, 19d ... Position and orientation Information calculation section (position and orientation information calculation means), 17a ... detection area information storage section (detection area information storage means), 17b ... detection area calculation section (detection area calculation means), 17c ... obstacle detection section (obstacle detection means) ), 19a: Position and orientation information storage unit (position and orientation information storage means), 20: Marker sensor (marker detection means), C2: Detection target area, C3: Obstacle detection area, M1 to M4: Marker, R: Travel route (Runway).

Claims (6)

  1. 移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置において、
    前記移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算手段と、
    前記移動体に搭載され、前記移動体の周囲環境に関する形状情報を取得するレーザスキャナと、
    前記障害物を検出すべき領域に関する前記移動体の走行路に沿った検出領域情報を記憶する検出領域情報記憶手段と、
    前記位置姿勢情報演算手段によって割り出された前記位置姿勢情報と前記検出領域情報記憶手段に記憶されている前記検出領域情報とに基づいて、前記移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、当該検出対象領域と前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報とが重複する領域を、前記移動体の走行状態に基づいて、前記障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算手段と、
    前記検出領域演算手段によって割り出された前記障害物検出領域において、前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報から前記障害物を検出する障害物検出手段とを備え
    前記検出領域演算手段は、前記移動体の車速が速い場合には、車速が遅い場合に比べて前記障害物検出領域を拡大した前記障害物検出領域を割り出すことを特徴とする障害物検出装置。
    In the obstacle detection device for detecting an obstacle present on the path of the moving object,
    Position and orientation information calculating means for determining the position and orientation information of the moving body;
    A laser scanner that is mounted on the moving body and acquires shape information about the surrounding environment of the moving body;
    Detection area information storage means for storing detection area information along the traveling path of the moving body related to the area where the obstacle should be detected;
    Based on the position / orientation information determined by the position / orientation information calculation means and the detection area information stored in the detection area information storage means, a detection target area at the current position of the moving body is specified. Detecting area calculation means for determining an area where the detection target area and the shape information acquired by the laser scanner overlap as an obstacle detecting area for detecting the obstacle based on the traveling state of the moving body When,
    In the obstacle detection area determined by the detection area calculating means, the obstacle detection means for detecting the obstacle from the shape information acquired by the laser scanner ,
    The obstacle detection device is characterized in that the detection area calculation means determines the obstacle detection area in which the obstacle detection area is enlarged when the vehicle speed of the moving body is high compared to when the vehicle speed is low .
  2. 前記走行路の長手方向に沿った形状情報を含む3次元マップを記憶するマップ記憶手段を更に備え、
    前記位置姿勢情報演算手段は、前記3次元マップから抽出された形状情報と前記レーザスキャナで取得された形状情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項1記載の障害物検出装置。
    Map storage means for storing a three-dimensional map including shape information along the longitudinal direction of the travel path;
    The position / orientation information calculation means calculates position / orientation information of the moving body on the travel path based on shape information extracted from the three-dimensional map and shape information acquired by the laser scanner. The obstacle detection apparatus according to claim 1.
  3. 前記レーザスキャナは、前記移動体の位置姿勢情報を割り出すための形状情報を取得する第1レーザスキャナと、前記障害物に関する形状情報を取得する第2レーザスキャナとから構成されていることを特徴とする請求項2記載の障害物検出装置。   The laser scanner includes a first laser scanner that acquires shape information for determining position and orientation information of the moving body, and a second laser scanner that acquires shape information related to the obstacle. The obstacle detection device according to claim 2.
  4. 前記移動体の起算位置からの移動距離を検出する移動距離検出手段と、
    前記移動距離に対応する前記移動体の位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶手段とを更に備え、
    前記位置姿勢情報演算手段は、前記移動距離検出手段で検出された前記移動距離と前記位置姿勢情報記憶手段に記憶されている前記位置姿勢情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項1記載の障害物検出装置。
    A moving distance detecting means for detecting a moving distance from the starting position of the moving body;
    A position / orientation information storage unit that stores position / orientation information of the moving body corresponding to the moving distance;
    The position / orientation information calculation means is configured to detect the moving object on the travel path based on the movement distance detected by the movement distance detection means and the position / orientation information stored in the position / orientation information storage means. The obstacle detection apparatus according to claim 1, wherein position and orientation information is determined.
  5. 前記走行路の所定位置に、前記走行路の周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーと、
    前記マーカーを検出するマーカー検出手段と、
    前記マーカー検出手段によって前記マーカーを検出した場合に、前記移動距離検出手段における前記移動距離を前記マーカーに基づいて補正する補正手段とを更に備え、
    前記位置姿勢情報演算手段は、前記補正手段によって補正された前記移動距離検出手段の移動距離と前記位置姿勢情報記憶手段に記憶されている前記位置姿勢情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項4記載の障害物検出装置。
    A plurality of markers arranged at a predetermined position on the travel path so as to be distinguishable from the surrounding environment of the travel path,
    Marker detection means for detecting the marker;
    A correction means for correcting the movement distance in the movement distance detection means based on the marker when the marker is detected by the marker detection means;
    The position / orientation information calculation unit is configured to perform the operation on the travel path based on the movement distance of the movement distance detection unit corrected by the correction unit and the position / orientation information stored in the position / orientation information storage unit. 5. The obstacle detection apparatus according to claim 4, wherein the position and orientation information of the moving body is determined.
  6. 移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出方法において、
    前記移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算ステップと、
    レーザスキャナを走査して前記移動体の周囲環境に関する形状情報を取得する走査ステップと、
    前記位置姿勢情報演算ステップにおいて割り出された前記位置姿勢情報と前記障害物を検出すべき領域に関する前記移動体の走行路に沿った検出領域情報とに基づいて、前記移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、当該検出対象領域と前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報とが重複する領域を、前記移動体の走行状態に基づいて、前記障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算ステップと、
    前記検出領域演算ステップにおいて割り出された前記障害物検出領域において、前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報から前記障害物を検出する障害物検出ステップとを含み、
    前記検出領域演算ステップでは、前記移動体の車速が速い場合には、車速が遅い場合に比べて前記障害物検出領域を拡大した前記障害物検出領域を割り出すことを特徴とする障害物検出方法。
    In an obstacle detection method for detecting an obstacle present on the path of a moving object,
    A position and orientation information calculation step for determining the position and orientation information of the mobile body;
    A scanning step of scanning a laser scanner to obtain shape information related to the surrounding environment of the moving body;
    Based on the position / orientation information determined in the position / orientation information calculation step and detection area information along the traveling path of the moving object relating to the area where the obstacle should be detected, the current position of the moving object is determined. An obstacle detection area that identifies a detection target area and detects the obstacle based on a traveling state of the moving object in an area where the detection target area and the shape information acquired by the laser scanner overlap. Detection area calculation step to be determined as
    An obstacle detection step of detecting the obstacle from the shape information acquired by the laser scanner in the obstacle detection area determined in the detection area calculation step;
    In the detection area calculation step, when the vehicle speed of the moving body is high, the obstacle detection area obtained by enlarging the obstacle detection area compared to when the vehicle speed is low is determined .
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