JP5586967B2

JP5586967B2 - ロボットおよびロボットシステム

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Publication number: JP5586967B2
Application number: JP2010009632A
Authority: JP
Inventors: 宣隆木村; 俊夫守屋; 豊吉田; 芳治冨岡; 英昭古野
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2010-01-20
Filing date: 2010-01-20
Publication date: 2014-09-10
Anticipated expiration: 2030-01-20
Also published as: JP2011150443A

Description

本発明は、ロボットおよびロボットシステムに関する。

周囲空間の状態に応じた自律的な行動をロボットにさせるためには、周囲空間の情報を取得するセンサをロボットに搭載する必要があり、そのようなセンサの１つに距離センサがある。物体までの距離を計測し、それらの計測結果を統合することで、周囲空間の形状を取得できる。さらに、あらかじめ用意された空間地図と取得した周囲空間の形状とを照合することで、地図上におけるロボットの位置姿勢を推定することが可能となる。この手法は、ロボット自身が持つ距離センサと空間地図のみで位置姿勢推定を実現するところに特徴がある（非特許文献１）。

また、複数のロボットが存在する場合に、他ロボットの位置姿勢を知る手法がある。例えば、各ロボットが通信機器を搭載し、それぞれが自分の位置姿勢を認識した結果を通信し合うことにより他ロボットの位置姿勢を知る手法がある。また、各ロボットに２次元バーコードやＲＦＩＤタグなどの識別マーカを添付し、さらに各ロボットにそれらを検出する機器を搭載することで、ロボットの位置を検出する手法がある。また、距離センサで取得した空間形状の中から他ロボットの面や辺の形状を探索して検出することにより、他ロボットの位置姿勢を推定する手法がある（特許文献１）。

特開２００９−８０８０４号公報

テンプレートマッチングを用いた環境認識による移動ロボットの制御（著: 栗田高裕他、第２５回日本ロボット学会学術講演会予稿集、２ＮＩ８）

非特許文献１記載の技術では、複数のロボットが同一の空間に存在する場合に、ロボットが周囲空間を計測した結果には他ロボットを計測した結果が含まれてしまう。そのため、空間地図と計測結果との形状が合わずに位置姿勢の推定に失敗する、という課題がある。これを回避するためには、周囲空間の計測結果から他ロボットを計測した結果を分離する必要がある。

一方、特許文献１記載の技術では、他ロボットの位置姿勢を知ることが出来る。しかし、ロボット間通信を利用する方法については、システムの複雑化やコスト増を招いてしまう。特に、無線ＬＡＮなどの利用においては基地局などの通信インフラ整備も必要となり、計測結果と地図との照合によってインフラを用いることなくロボットの位置姿勢を推定することが出来ない。新たに情報機器を搭載するシステムでも同様に、システムの複雑化やコスト増を招く。また、全体の空間形状から他ロボットの面や辺の形状を探索する手法については、他ロボットの面や辺の形状が単純なものである場合は、空間内に存在する似た形状を持つ他の物体と誤認識する可能性が高い。逆に、他ロボットの面や辺が複雑な形状をしている場合は、計測の解像度や測距誤差の影響により計測結果が複雑な形状を再現できずに認識できない可能性が高くなる。また、計測結果全体から特徴を探索するため演算コストも高い。

従って、特許文献１記載の技術では、通信機器や他の情報機器を別途搭載した複雑なシステムを構築する必要があり、そうでなければ、誤認識が多く、演算コストも高くなるという課題がある。

上記課題を解決するために、本発明の一態様は、以下の構成を備える。即ち、第１のロボットと第２のロボットとを備えるロボットシステムであって、前記第１のロボットは、物体の位置と反射光強度を計測する計測部と、前記計測部により得られた計測結果を解析する演算部と、前記第１のロボットを移動させる駆動部と、を備え、前記第２のロボットは再帰性反射特性を有する複数のマーカを備え、複数の前記マーカは、前記第１のロボットが前記計測部を用いて前記第２のロボットを任意の方向から計測しても２個以上計測されるように、配置され、前記第１のロボットの前記演算部は、前記計測部の計測結果に基づき前記第２のロボットの複数の前記マーカの位置を認識し、前記マーカの位置の認識の結果に基づき第２のロボットの位置および姿勢を認識し、前記計測部の計測結果と前記第２のロボットの位置および姿勢の認識の結果と空間地図とに基づき前記第１のロボットの位置および姿勢を認識し、前記第１のロボットの位置および姿勢の認識の結果に基づき前記第１のロボットを移動させるためのパラメータを算出し、前記第１のロボットの前記駆動部は、前記パラメータに基づき前記第１のロボットを移動させる。

また、本発明の別の一態様は、以下の構成を備える。即ち、他のロボットを計測して移動するロボットであって、物体の位置と反射光強度を計測する計測部と、前記計測部により得られた計測結果を解析する演算部と、前記ロボットを移動させる駆動部と、を備え、前記演算部は、前記計測部の計測結果に基づき、前記他のロボットが、前記ロボットが前記計測部を用いて前記他のロボットを任意の方向から計測しても２個以上計測可能なように、備える複数のマーカの位置を認識し、前記マーカの位置の認識の結果に基づき前記他のロボットの位置および姿勢を認識し、前記計測部の計測結果と前記他のロボットの位置および姿勢の認識の結果と空間地図とに基づき前記ロボットの位置および姿勢を認識し、前記ロボットの位置および姿勢の認識の結果に基づき前記ロボットを移動させるためのパラメータを算出し、前記駆動部は、前記パラメータに基づき前記ロボットを移動させる。

本発明によれば、低コストかつ簡易な手法で正確な位置推定が可能なロボットおよびロボットシステムを実現することが可能になる。

ロボットシステム１０を表す概念図である。ロボットシステム１０の動作を表すフローチャートである。実施形態における第２のロボット２００の形状を示す概念図である。実施形態の第１のシーンにおいてレーザ距離センサ１１１の計測結果を示す概念図である。実施形態の第１のシーンにおいて計測結果からマーカ２１０を計測した結果を抽出した状態を示す概念図である。実施形態において長辺の抽出結果から第２のロボット２００の位置姿勢を認識した状態を示す概念図である。実施形態において短辺の抽出結果から第２のロボット２００の位置姿勢を認識した状態を示す概念図である。実施形態において計測結果からマーカ２１０を計測した結果を３点抽出した状態を示す概念図である。実施形態における第２のシーンを示す概念図である。実施形態の第２のシーンにおいて計測結果から反射光の強い物体を抽出した状態を示す概念図である。実施形態の第２のシーンにおいて空間の形状を利用して第２のロボット２００の辺を認識する手法を説明するための概念図である。実施形態の第２のシーンにおいて全体の計測結果から第２のロボット２００を計測した結果を削除した状態を示す概念図である。

本発明の実施形態について説明する。

図１は、実施形態のロボットシステム１０を表す概念図である。ロボットシステム１０は、第１のロボット１００と第２のロボット２００を運用するシステムである。第１のロボット１００は物体の位置と反射光強度を計測する計測部１１０と演算部１２０と駆動部１３０を備える。また、第２のロボット２００は再帰性反射特性を有する複数のマーカ２１０を備える。計測部１１０によって周囲空間を計測すると、マーカ２１０を計測した結果はその他の物体を計測した結果とを比べて反射光強度が大きくなり、マーカ２１０の計測した結果を抽出し、それらの位置を求めることができる。なお、第１のロボット１００も第２のロボット同様に複数のマーカを備えることが望ましい。

図２は、実施形態のロボットシステム１０の動作を表すフローチャートである。第１のロボット１００の計測部１１０は周囲空間にある物体の位置と反射光強度を計測し(Ｓ１０)、第１のロボット１００の演算部１２０は、反射光強度を利用して計測結果のうち第２のロボット２００のマーカ２１０を計測した結果を抽出し(Ｓ２０)、さらに、抽出された複数のマーカ２１０の位置に基づき第２のロボット２００の位置姿勢を認識し(Ｓ３０)、さらに、第２のロボット２００の位置姿勢の認識結果に基づき第１のロボット１００の移動パラメータを算出し(Ｓ４０)、第１のロボット１００の駆動部１３０は算出された移動パラメータに基づき第１のロボット１００を移動させる(Ｓ５０)。

実施形態のロボットシステム１０では、第１のロボット１００と第２のロボット２００は同一種であっても良い。また、第２のロボット２００は複数台あっても良く、それらは上記の特徴を有していれば同一種である必要はない。

計測部１１０は、赤外線などの光を照射できるものであるとより望ましく、その照射した光が物体に反射した光を受光することで、物体の３次元位置の特定がより明確になり、マーカ２１０からの反射光がより強く計測部１１０で計測される。また、この計測部１１０は、第１のロボット１００自身が姿勢を変更せずに周囲空間を全体的に計測できることが望ましく、計測部１１０自身が計測方向を変更できるような方向変更部を有する、あるいは第１のロボット１００が計測部１１０の姿勢を変更させる姿勢変更部を有することが望ましい。周囲空間を全体的に計測できる計測部１１０としては、２次元平面を計測するレーザ距離センサ１１１や３次元空間を計測する距離画像センサなどが挙げられる。

演算部１２０は、第１のロボット１００に搭載されているコンピュータとして実装される。駆動部１３０は、モータなどの動力、車輪や脚など動力を並進あるいは回転あるいはその両方の運動に変換する機器、などを併せ持つ。

即ち、演算部１２０は第１のロボット１００を制御する中央演算部として役割をも果たすものである。演算部１２０は、計測部１１０により得られた情報を基に駆動部１３０に指示を出すことで第１のロボットの駆動を制御する。また、演算部１２０は、計測部１１０、駆動部１３０をはじめとする第１のロボットの構成全体に対する制御を行い、第１のロボットの動作、処理を制御する役割を果たす。後述する、第１のロボットの動作処理やフローチャートもこの演算部１２０によって制御され、実現される。

また、第１のロボット１００は図示しない記憶部を備える。この記憶部には第２のロボットの形状や移動経路などの情報が記憶されている。第１のロボットは、記憶部に記憶された情報と計測部１１０により得られた情報とを比較することで、第２のロボットの位置姿勢を検出することが可能となる。

第２のロボット２００も第１のロボット１００と同様の構成、機能を備えていることが望ましい。マーカ２１０は、計測方向に対して垂直な面を有していれば、その反射光はより強くなる。マーカ２１０は任意の方向から計測されるため、計測部１１０がレーザ距離センサ１１１のように２次元平面上を計測する場合にはマーカ２１０は円柱状に、計測部１１０が距離画像センサのように空間を３次元的に計測する場合にはマーカ２１０は球状にすることが望ましい。厳密な円柱状や球状とすることができなくとも、なるべく曲率を有した形状にすると良い。

演算部１２０が第２のロボット２００の位置姿勢を認識した後は、その認識結果に基づき第１のロボットの移動パラメータを算出し、その移動パラメータに基づき駆動部１３０が第１のロボットを移動させる。その例としては、第１のロボット１００が空間地図上で与えられた経路に沿って移動している状況において、その認識結果に基づき全体の計測結果のうち第２のロボット２００を計測した結果を削除した上で、地図と計測結果を照合して第１のロボット１００自身の位置姿勢を推定し、第１のロボット１００が経路からずれないような移動パラメータを算出し、その移動パラメータに基づき駆動部１３０が第１のロボット１００を移動させることが考えられる。他には、第１のロボット１００の近くに存在する物体が第２のロボット２００であるか予期せぬ物体であるかを判別し、第２のロボット２００であるならば想定通りであると判断し第１のロボット１００を想定通り移動させ、予期せぬ物体である場合は第１のロボット１００を緊急停止させる、ことが考えられる。この場合、第２のロボット２００の移動経路を第１のロボット１００にあらかじめ教示してあれば、第２のロボット２００が移動経路の周辺で検出されていれば想定通りであると判断し、移動経路から離れた場所で検出されると予期せぬ場合であると判断し第１のロボット１００を緊急停止させる、ことに拡張できる。

ここからは、計測部１１０としてレーザ距離センサ１１１を用い、計測する空間を２次元水平面とした場合について詳述するが、距離画像センサように３次元空間を計測する場合へと容易に拡張できる。図１においても、計測部１１０はレーザ距離センサ１１１とみなし、第１のロボット１００から見た第２のロボット２００の相対位置姿勢(ｘ_Ｐ，ｙ_Ｐ，θ_Ｐ)を推定することを議論する。第１のロボット１００から見た相対座標系の原点はレーザ距離センサ１１１の中心Ａとし、レーザ距離センサ１１１の前方方向をθ＝０とする。図１で示した状況を第１のシーンとして、第２のロボット２００の位置姿勢を認識する手法の１例を説明する。

図３は第２のロボット２００の形状を示した概念図である。実施形態では、第２のロボットの形状は任意で良い。また、マーカについては、第２のロボットを任意の方向から計測しても２個以上のマーカが計測できるように設置することが望ましい。第１のロボットには、第２のロボットの形状や第２のロボットの中心Ｐから見たマーカ位置Ｑの位置の情報を事前に記憶部に記憶しておく。ここでは、第２のロボットは長辺の長さａ、短辺の長さｂとする長方形形状をしているものとし、その長方形の四隅にマーカを設置するものとして説明する。第２のロボットの中心Ｐから見た相対座標系は長辺方向と短編方向を基準方向としている。

図４は第１のシーンにおけるレーザ距離センサ１１１の計測結果を示した概念図である。レーザ距離センサ１１１は計測方向φを角度分解能δφずつ変化させて計測していく。レーザ距離センサ１１１は計測方向φの方向に赤外線レーザを照射し、その方向にある物体から来るそのレーザの反射光を受光し、レーザ距離センサ１１１の中心Ａから物体までの距離ｒ、反射光強度αを取得する。距離ｒと方向φの組み合わせが、レーザ距離センサ１１１から見た計測された物体の相対位置となる。図４の点線矢印は計測結果を表し、矢印の終点が相対位置、点線の太さは反射光強度αを表現している。ここで、角度分解能δφが大き過ぎるとマーカが計測されない場合があるため、δφは１度以下の小さい値であることが望ましい。図４には太い点線矢印が２本記述されているが、これはマーカ２１０にレーザを照射したことによって大きな反射光強度が計測されたことを示している。また、(ｒ，φ)を第１のロボットから見た相対座標系(ｘ，ｙ)へ変換する際は、下記(１)式によって行われる。

図５は、演算部１２０が第１のシーンで取得した計測結果からマーカ２１０を計測した結果を抽出した状態を示す概念図である。この抽出方法としては、計測結果の反射光強度αについて、閾値α’を事前に記憶部に記憶しておき、計測結果のαがα’よりも大きい場合はマーカ２１０を計測した結果とみなす、という手法が考えられる。抽出したマーカ２１０の位置については、マーカ２１０の大きさは第２のロボット２００の寸法ａ，ｂと比較して十分小さく無視できる、と考え、計測結果の位置をそのまま計算に用いる。

ここで、角度分解能δφが十分小さい場合、同一のマーカ２１０を複数の隣り合う計測方向φで計測してしまうことがある。このような場合の対処方法として、計測方向φについて連続して閾値α’を越える反射光強度αが計測されたときは、それらは同一のマーカ２１０を計測した、とみなす、という方法が考えられる。この場合のマーカ２１０の位置の特定方法に関しては、それらの座標の平均値をとることでそのマーカ２１０の位置とする、という方法や、マーカ２１０の形状とそれらの形状を照合させてマーカ２１０の中心位置を算出する、という方法がある。

図５には２つの点Ｂ，Ｃがマーカ２１０として検出された場合が示されており、この場合について議論する。Ｂの座標が(ｘ_Ｂ，ｙ_Ｂ)、Ｃの座標が(ｘ_Ｃ，ｙ_Ｃ)として検出されたとき、その距離ｄ_ＢＣは下記の(２)式によって算出される。

この距離ｄ_ＢＣが寸法ａ，ｂのどちらと近いか、で線分ＢＣが第２のロボット２００の長辺、短辺のどちらであるかを判定する。図５においては、線分ＢＣは第２のロボット２００の長辺であると判定される。

図６は、線分ＢＣが第２のロボット２００の長辺であると判定された場合における、第２のロボット２００の位置姿勢の認識結果を示す概念図である。まず、第２のロボット２００の姿勢角θ_Ｐについて、ｘ_Ｂ＝ｘ_Ｃのときはθ_Ｐ＝９０°であり、ｘ_Ｂ≠ｘ_Ｃのときは下記の(３)式で算出される。

続いて、第２のロボット２００の位置Ｐ(ｘ_Ｐ，ｙ_Ｐ)を算出する。線分ＢＣの中点Ｍ(ｘ_Ｍ，ｙ_Ｍ)は下記の(４)式で算出される。

第２のロボット２００の短辺方向で長さがｂ／２のベクトルをｖとすると、ベクトルｖは下記の(５)式で算出される。

第２のロボット２００の位置Ｐは、線分ＢＣの中点Ｍにベクトルｖを足した位置と点Ｍからベクトルｖを引いた位置のうち、点Ａより遠ざかる方の点である。図６の場合は点Ｍからベクトルｖを引いた位置が点Ｐである。

次に、線分ＢＣが第２のロボット２００の短辺であると判定された場合における第２のロボット２００の位置姿勢の算出方法の１例を述べる。図７は、線分ＢＣが第２のロボット２００の短辺であると判定された場合における、第２のロボット２００の位置姿勢の認識結果を示す概念図である。まず、第２のロボット２００の姿勢角θ_Ｐについて、ｘ_Ｂ＝ｘ_Ｃのときはθ_Ｐ＝０°であり、ｘ_Ｂ≠ｘ_Ｃのときは下記の(６)式で算出される。

続いて、第２のロボット２００の位置Ｐ(ｘ_Ｐ，ｙ_Ｐ)を算出する。線分ＢＣの中点Ｍ(ｘ_Ｍ，ｙ_Ｍ)は上記の(４)式で算出される。第２のロボット２００の長辺方向で長さがａ／２のベクトルをｕとすると、ベクトルｕは下記の(７)式で算出される。

第２のロボット２００の位置Ｐは、線分ＢＣの中点Ｍにベクトルｕを足した位置と点Ｍからベクトルｕを引いた位置のうち、点Ａより遠ざかる方の点である。図７の場合は点Ｍからベクトルｕを足した位置が点Ｐである。

次に、第２のロボット２００のマーカ２１０が３点検出された場合における第２のロボット２００の位置姿勢の算出方法の１例を述べる。図８は、実施形態において計測結果からマーカ２１０を計測した結果を３点抽出した状態を示す概念図である。それぞれの計測角度φの小さい順にそれらの点をＢ(ｘ_Ｂ，ｙ_Ｂ)，Ｃ(ｘ_Ｃ，ｙ_Ｃ)，Ｄ(ｘ_Ｄ，ｙ_Ｄ)とすると、線分ＢＣと線分ＣＤが第２のロボット２００の辺となる。それぞれの辺の長さｄ_ＢＣ、ｄ_ＣＤは下記の(８)式で算出される。

線分ＢＣ、線分ＣＤのうち長い方の線分を第２のロボット２００の長辺、短い方の線分を短辺とする。上記の手法と同様に、第２のロボット２００の姿勢を長辺から、短辺から、それぞれ求め、その平均値を求めることで第２のロボット２００の姿勢の認識結果θ_Ｐとする。次に、上記の手法と同様に、短辺の中点Ｍとベクトルｕを、長辺の中点Ｎとベクトルｖをそれぞれ求める。点Ｍにベクトルｕを足した点Ｍ_０、点Ｍからベクトルｕを引いた点Ｍ_１、点Ｎにベクトルｖを足した点Ｎ_０、点Ｎからベクトルｖを引いた点Ｎ_１をそれぞれ作成する。全ての組み合わせ(Ｍ_ｉ、Ｎ_ｊ)(ｉ＝０，１、ｊ＝０，１)、のうち２点間の距離が最も短い組み合わせ(Ｍ_Ｐ、Ｎ_Ｐ)を選択する。点Ｍ_Ｐと点Ｎ_Ｐとの平均位置を求めることで、第２のロボット２００の位置(ｘ_Ｐ，ｙ_Ｐ)とする。

第１のシーンのように周囲空間に第２のロボット２００が１台存在する場合は、上記の方法により第２のロボット２００の位置姿勢を認識することができる。

次に、第２のロボット２００が周囲空間に複数存在し、マーカ２１０と見間違える再帰性反射材３００が存在する第２のシーンにおいて、第２のロボット２００の位置姿勢の認識手法の１例を示す。図９は、実施形態における第２のシーンを示す概念図である。

上記で示したマーカ２１０の抽出方法を用いると、反射光が強い物体の位置が抽出されることから、マーカ２１０の位置と再帰性反射材３００の位置とが抽出される。図１０は、実施形態の第２のシーンにおいて、反射光が強い物体の位置を抽出した結果を示す概念図である。第２のシーンでは８点が抽出され、計測角度φの小さい順にＸ_ｉ(ｘ_ｉ，ｙ_ｉ)(ｉ＝０〜７)とする。

それぞれの点を結ぶ線分ＸｉＸｊ(ｉ＝０〜６、ｊ＝ｉ＋１)の長さｄｉｊは、下記に示す(９)式によって算出される。

それぞれの線分Ｘ_ｉＸ_ｊが第２のロボット２００の辺か否かを判別する。ｄ_ｉｊと寸法ａとがほぼ等しければ、線分Ｘ_ｉＸ_ｊは第２のロボット２００の長辺とみなすことができ、ｄ_ｉｊと寸法ｂとがほぼ等しければ、線分Ｘ_ｉＸ_ｊは第２のロボット２００の短辺とみなすことができる。距離ｄ_ｉｊと寸法ａ，ｂとが等しいか否かを判別する手法としては、等しいとみなす誤差の割合σをあらかじめ演算部１２０に教示しておき、ａ(１−σ)≦ｄ_ｉｊ≦ａ(１＋σ)の場合は長辺と等しいと判断し、ｂ(１−σ)≦ｄ_ｉｊ≦ｂ(１＋σ)の場合は短辺と等しいと判断し、仮に寸法ａ，ｂ共に等しいと判定された場合は、より誤差の小さい辺と等しいとみなし、寸法ａ，ｂ共に等しくないと判定された場合は、線分Ｘ_ｉＸ_ｊは第２のロボット２００の１辺ではなかったと判定する、という手法が考えられる。

長辺と短辺とみなされた２辺において、一つの点を共用している場合においては、それは同一の第２のロボット２００を計測した結果である、とみなすことができる。第２のシーンにおいては、線分Ｘ_５Ｘ_６が第２のロボット２００の短辺、線分Ｘ_６Ｘ_７が第２のロボット２００の長辺、と判別されることから、点Ｘ_６は共通のため、３点Ｘ_５、Ｘ_６、Ｘ_７は同一の第２のロボット２００ｃに取り付けられたマーカ２１０である、と判断することができる。この第２のロボット２００ｃの位置姿勢は上記の手法により求めることができる。

再帰性反射材３００のように、マーカ２１０と誤認識してしまうような物体が存在する場合でも、線分Ｘ_ｉＸ_ｊの長さを調べることによりそれらを排除することができる。第２のシーンにおいては、再帰性反射材３００を検出した結果Ｘ_４は距離ｄ_３４、ｄ_４５が寸法ａ，ｂと比較し大き過ぎるため、Ｘ_４はマーカ２１０を計測した結果ではなかった、と判定することができる。

また、上記の判別方法では、第２のロボット２００の辺ではないにもかかわらず、距離と寸法とが一致してしまうことがある。第２のシーンにおいては、第２のロボット２００ａの点Ｘ_１と第２のロボット２００ｂの点Ｘ_２の距離ｄ_１２が寸法ａとほぼ等しく、線分Ｘ_１Ｘ_２が第２のロボット２００の長辺と誤判定される可能性がある。このような場合、計測結果が示す空間の形状を調べることにより、このような誤判定を防ぐことができる。図１１は、実施形態の第２のシーンにおいて、空間の形状を利用して第２のロボット２００の辺を認識する手法を説明するための概念図である。各点Ｘ_ｉの計測方向をφ_ｉとし、線分Ｘ_ｉＸ_ｊが第２のロボット２００の辺か否かを判定する際には、φ_ｉ≦φ≦φ_ｊとなる計測結果の点を利用し形状Ω_ｉｊを求める。図３で示した第２のロボット２００の形状と各形状Ω_ｉｊを比較すると、形状Ω_０１、Ω_２３はそれぞれ第２のロボット２００の短辺、長辺の形状と似た形状を示しているため、線分Ｘ_０Ｘ_１、線分Ｘ_２Ｘ_３はそれぞれ第２のロボット２００の短辺、長辺として認識し、形状Ω_１２は第２のロボット２００のどの辺とも一致しないため、線分Ｘ_１Ｘ_２は第２のロボットの辺ではない、と認識することができる。第２のロボット２００の辺であると認識された線分については、１つの辺や３点が抽出されたときの第２のロボット２００の位置姿勢の認識手法を適用し、最終的に全ての第２のロボット２００の位置姿勢を認識することができる。

形状の一致不一致の判定方法の１例を示す。線分Ｘ_ｉＸ_ｊの傾き角を求め、第２のロボット２００の辺の形状をその傾き角で回転させ、辺の片側の端点と点Ｘ_ｉとの距離の２乗と、辺の逆側の端点と点Ｘ_ｊとの距離の２乗とを足し合わせた値が最小になるように、辺の形状を置く。形状Ω_ｉｊを形成する各計測点と辺の形状との距離の２乗和の平均値Σを計算し、あらかじめ記憶部に記憶させておいた閾値Σ’と比較し、Σ≦Σ’であれば形状が一致しているとみなす。Σ＞Σ’の場合は、辺の形状を１８０度回転させて同一の演算を行い、形状の一致不一致を判定する。どちらの向きでも一致していなければ、線分Ｘ_ｉＸ_ｊは第２のロボット２００の辺ではない、と判定できる。

上記のように、第２のロボット２００が複数台存在し、マーカ２１０と見間違えるような再帰性反射材３００が点在するような環境においても、第２のロボット２００の位置姿勢を認識することができる。

第２のロボット２００の位置姿勢を認識した後は、計測結果から第２のロボット２００を計測した結果を削除し、第１のロボット１００の位置姿勢を推定することができる。第２のシーンにおいては、線分Ｘ_ｉＸ_ｊが第２のロボット２００の辺であると判定された場合は、点Ｘ_ｉと点Ｘ_ｊとを求める際に利用した計測結果と、計測方向φ_ｉ≦φ≦φ_ｊとなる計測結果とを全て削除する、という手法が考えられる。図１２は、実施形態の第２のシーンにおいて、全体の計測結果から第２のロボット２００を計測した結果を削除した状態を示す概念図である。この結果と空間地図との形状比較を行うことで、第１のロボット１００の位置姿勢を精度良く求めることができる。

第１のロボット１００の位置姿勢の認識結果から、あらかじめ第１のロボット１００に教示している第１のロボット１００の移動経路とのずれを精度良く認識することができ、ずれを小さくしながら目的地へ進むような移動パラメータを求めることができ、駆動部１３０が第１のロボット１００を移動させることができる。つまり、計測結果の加工（第２のロボットの計測結果の削除）を行い、加工の結果に基づき第１のロボットを移動させるためのパラメータを算出することができる。

以上のように、実施形態に述べたロボットおよびロボットシステムによれば、通信機器や他の情報機器を利用することなく、距離センサのみで確実な他ロボットの位置姿勢認識が可能である。また、ロボットに再帰性反射材のマーカを取り付けるだけで他ロボットの認識を可能にしており、周囲空間内にインフラを設置することなくロボットの位置推定を可能にすることができる。

１０・・・ロボットシステム、１００・・・第１のロボット、１１０・・・計測手段、１１１・・・レーザ距離センサ、１２０・・・演算部、１３０・・・駆動部、２００・・・第２のロボット、２１０・・・マーカ、３００・・・再帰性反射材。

Claims

第１のロボットと第２のロボットとを備えるロボットシステムであって、
前記第１のロボットは、
物体の位置と反射光強度を計測する計測部と、前記計測部により得られた計測結果を解析する演算部と、前記第１のロボットを移動させる駆動部と、を備え、
前記第２のロボットは再帰性反射特性を有する複数のマーカを備え、
複数の前記マーカは、前記第１のロボットが前記計測部を用いて前記第２のロボットを任意の方向から計測しても２個以上計測されるように、配置され、
前記第１のロボットの前記演算部は、
前記計測部の計測結果に基づき前記第２のロボットの複数の前記マーカの位置を認識し、
前記マーカの位置の認識の結果に基づき第２のロボットの位置および姿勢を認識し、
前記計測部の計測結果と前記第２のロボットの位置および姿勢の認識の結果と空間地図とに基づき前記第１のロボットの位置および姿勢を認識し、
前記第１のロボットの位置および姿勢の認識の結果に基づき前記第１のロボットを移動させるためのパラメータを算出し、
前記第１のロボットの前記駆動部は、
前記パラメータに基づき前記第１のロボットを移動させることを特徴とするロボットシステム。
請求項１に記載のロボットシステムであって、
前記第１のロボットの前記演算部は、
前記第２のロボットの位置および姿勢の認識の結果に基づき前記計測部の計測結果の加工を行い、
前記加工の結果に基づき前記第１のロボットの位置および姿勢を認識することを特徴とするロボットシステム。
請求項１または２に記載のロボットシステムであって、
前記第１のロボットの前記計測部は光を照射することを特徴とするロボットシステム。
請求項３に記載のロボットシステムであって、
前記第１のロボットは前記計測部の姿勢を変更する姿勢変更部を備えることを特徴とするロボットシステム。
請求項３に記載のロボットシステムであって、
前記第１のロボットの前記計測部は計測方向を変更する方向変更部を備えることを特徴とするロボットシステム。
請求項３から５のいずれかに記載のロボットシステムであって、
前記第１のロボットの前記計測部はレーザ距離センサであることを特徴とするロボットシステム。
請求項３または４に記載のロボットシステムであって、
前記第１のロボットの前記計測部は距離画像センサであることを特徴とするロボットシステム。
請求項６または７に記載のロボットシステムであって、
前記第２のロボットの前記マーカの形状は曲率を有することを特徴とするロボットシステム。
請求項１または２に記載のロボットシステムであって、
前記第１のロボットの前記演算部は、
前記マーカの位置の認識の結果と前記計測部の計測結果とに基づき前記マーカの周辺空間の形状を認識し、
前記マーカの位置の認識の結果と前記形状の認識の結果とに基づき前記第２のロボットの位置および姿勢の認識を行うことを特徴とするロボットシステム。
請求項１、２，９のいずれかに記載のロボットシステムであって、
前記第１のロボットの前記演算部は、
前記第２のロボットの位置および姿勢の認識の結果と前記第２のロボットの予め定められた移動経路とに基づき前記パラメータを算出することを特徴とするロボットシステム。
他のロボットを計測して移動するロボットであって、
物体の位置と反射光強度を計測する計測部と、
前記計測部により得られた計測結果を解析する演算部と、
前記ロボットを移動させる駆動部と、を備え、
前記演算部は、
前記計測部の計測結果に基づき、前記他のロボットが、前記ロボットが前記計測部を用いて前記他のロボットを任意の方向から計測しても２個以上計測可能なように、備える複数のマーカの位置を認識し、
前記マーカの位置の認識の結果に基づき前記他のロボットの位置および姿勢を認識し、
前記計測部の計測結果と前記他のロボットの位置および姿勢の認識の結果と空間地図とに基づき前記ロボットの位置および姿勢を認識し、
前記ロボットの位置および姿勢の認識の結果に基づき前記ロボットを移動させるためのパラメータを算出し、
前記駆動部は、前記パラメータに基づき前記ロボットを移動させることを特徴とするロボット。