JP5604117B2 - Autonomous mobile - Google Patents

Autonomous mobile Download PDF

Info

Publication number
JP5604117B2
JP5604117B2 JP2010010113A JP2010010113A JP5604117B2 JP 5604117 B2 JP5604117 B2 JP 5604117B2 JP 2010010113 A JP2010010113 A JP 2010010113A JP 2010010113 A JP2010010113 A JP 2010010113A JP 5604117 B2 JP5604117 B2 JP 5604117B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
obstacle
moving
moving obstacle
map
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2010010113A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2011150473A (en
Inventor
智洋 井之上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
IHI Corp
IHI Aerospace Co Ltd
Original Assignee
IHI Corp
IHI Aerospace Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by IHI Corp, IHI Aerospace Co Ltd filed Critical IHI Corp
Priority to JP2010010113A priority Critical patent/JP5604117B2/en
Publication of JP2011150473A publication Critical patent/JP2011150473A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5604117B2 publication Critical patent/JP5604117B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、無人車両等の自律走行型やロボット等の自律歩行型のものを含む自律型移動体に関する。   The present invention relates to an autonomous mobile body including an autonomous traveling type such as an unmanned vehicle and an autonomous walking type such as a robot.

従来、この種の従来技術として、特許文献1に「自走式車両」とした名称で開示されているものがある。
特許文献1に記載された自走式車両は、走行手段を備えた車輌本体と、この車輌本体に設けられ、進行方向前方の走行路面を車幅方向に一次元走査して走行路面との距離を測定し、かつ走査面が互いに平行しているとともに互いに同期して走査を実施する複数の距離測定装置と、各距離測定装置により取得した距離データから、適正な距離データを抽出するデータ抽出手段と、データ抽出手段により抽出された距離データを用いて、障害物が存在しない走行路面と各距離測定装置における走査面との交線である路面平均線を算出する路面平均線算出手段と、各距離測定装置から各距離測定装置に対応する路面平均線までの距離、および各距離測定装置の設置間隔に基づいて、走査範囲の所定方向における走行路面の断面形状を算出する路面断面形状算出手段と、路面断面形状算出手段により算出された所定方向における走行路面の断面形状、および1個の距離測定装置により測定した所定方向の距離データに基づいて障害物の高さを算出し、走行路面の傾斜あるいは障害物の高さにより走行の可否を判断するとともに、走行困難と判断した障害物の概略位置を算出する障害物判断手段と、障害物判断手段により算出された障害物の概略位置に基づいて、障害物を回避する態様で車輌本体を走行制御する車輌制御装置とを具備したものである。
Conventionally, as this type of prior art, there is one disclosed in Patent Document 1 under the name “self-propelled vehicle”.
The self-propelled vehicle described in Patent Document 1 is provided with a vehicle body provided with traveling means, and a distance from the traveling road surface that is provided in the vehicle body and is one-dimensionally scanned in the vehicle width direction in the traveling road surface in the traveling direction. A plurality of distance measuring devices that perform scanning in synchronization with each other and whose scanning planes are parallel to each other, and data extraction means for extracting appropriate distance data from the distance data acquired by each distance measuring device And road surface average line calculating means for calculating a road surface average line that is an intersection line between the traveling road surface where no obstacle exists and the scanning surface in each distance measuring device, using the distance data extracted by the data extracting means, Road surface section that calculates the cross-sectional shape of the traveling road surface in a predetermined direction of the scanning range based on the distance from the distance measuring device to the road surface average line corresponding to each distance measuring device and the installation interval of each distance measuring device The height of the obstacle is calculated based on the cross-sectional shape of the traveling road surface in the predetermined direction calculated by the shape calculating means, the road surface cross-sectional shape calculating means, and the distance data in the predetermined direction measured by one distance measuring device, Obstacle determination means for calculating the approximate position of an obstacle that is determined to be difficult to travel, as well as determining whether or not the vehicle can travel based on the inclination of the road surface or the height of the obstacle, and an outline of the obstacle calculated by the obstacle determination means And a vehicle control device that controls traveling of the vehicle main body in a manner that avoids an obstacle based on the position.

特開2000−181541号公報JP 2000-181541 A

ところで、上記した特許文献1においても記載されているように、例えば未舗装路等の不整地を走行するためには、障害物となる凹凸を回避するために、路面の形状を詳細に計測して評価する必要がある。
そして、評価された結果から障害物地図を生成し、それを用いて経路計画を行って自律走行する。なお、障害物地図は、外界計測結果を逐次反映させながら更新されていくようになっている。
By the way, as described in Patent Document 1 described above, in order to travel on rough terrain such as an unpaved road, the shape of the road surface is measured in detail in order to avoid unevenness that becomes an obstacle. Need to be evaluated.
And an obstacle map is produced | generated from the evaluated result, a route plan is performed using it, and it runs autonomously. The obstacle map is updated while sequentially reflecting the external measurement results.

図6は、レーザレンジファインダを用いた路面形状の計測原理を示す説明図である。なお、図中1で示すものは自律型車両、2で示すものはレーザレンジファインダ(LRF)である。
レーザレンジファインダ2に用いた測距の原理は、レーザ光の投光から受光までの時間を計測するタイムオブフライト方式によるものであり、例えば1本若しくは数本のレーザ光源を用い、横方向に高速にラインスキャンを行う光軸を光学的若しくは機械的に掃引して上下(チルト)方向に振ることにより、3次元スキャンを行うタイプのものである。以下、横方向を「ラインスキャン」、上下方向の揺動を「フレームスキャン」とする。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing the measurement principle of the road surface shape using the laser range finder. In the figure, reference numeral 1 denotes an autonomous vehicle, and reference numeral 2 denotes a laser range finder (LRF).
The principle of distance measurement used in the laser range finder 2 is based on the time-of-flight method for measuring the time from the projection to the reception of the laser beam. For example, one or several laser light sources are used in the lateral direction. This is a type that performs three-dimensional scanning by optically or mechanically sweeping the optical axis for performing line scanning at high speed and swinging it in the vertical (tilt) direction. Hereinafter, the horizontal direction is referred to as “line scan”, and the vertical swing is referred to as “frame scan”.

路面形状を計測する場合、特に遠方となるにつれ、路面とレーザレンジファインダ2の光軸のなす角は小さくなる。よって、レーザレンジファインダ2の光軸スキャンを行う場合、現在一般的に使用可能なLRFのラインスキャンのレートは100Hz程度であり、その結果として、フレームスキャン方向について、特に路面上では自律型車両1からみて遠近方向の計測は、非常に疎となる。   When measuring the road surface shape, the angle formed by the road surface and the optical axis of the laser range finder 2 becomes smaller especially when the road surface is far away. Therefore, when the optical axis scan of the laser range finder 2 is performed, the line scan rate of the LRF currently generally usable is about 100 Hz. As a result, the autonomous vehicle 1 in the frame scan direction, particularly on the road surface. From the perspective, the measurement in the perspective direction is very sparse.

ここで、歩行者のような移動障害物が存在する場合を考える。図7(A),(B)は、自律型車両1周辺の様子を平面視したグリッドマップ形式の障害物地図の説明図である。
レーザレンジファインダ2による計測結果に基づいて障害物の検出を行った結果、障害物地図Mの全移動領域のうち、障害物が存在すると看做した領域を黒色、走行可能領域を白色、未計測領域をグレーで表している。
なお、白,黒,グレーで表示した領域を合わせた領域を「移動領域Ma」としている。
Here, consider a case where there is a moving obstacle such as a pedestrian. 7A and 7B are explanatory diagrams of an obstacle map in a grid map format in plan view of the surroundings of the autonomous vehicle 1.
As a result of detecting the obstacle based on the measurement result by the laser range finder 2, among the moving areas of the obstacle map M, the area considered to be present is black, the travelable area is white, and the unmeasured area The area is shown in gray.
Note that a region obtained by combining regions displayed in white, black, and gray is referred to as a “moving region Ma”.

同図(A)に示すように、レーザレンジファインダ2の1回のスキャンにおいて、移動障害物が存在し、そして、次のスキャン時には、移動障害物が領域(座標位置)P1から領域P2に移動しているとする。
一度障害物として検出された領域については、移動障害物が移動離脱した後、その領域が再度走行可能と評価されるためには、その領域の路面を再度計測しなおす必要がある。
As shown in FIG. 5A, there is a moving obstacle in one scan of the laser range finder 2, and at the next scan, the moving obstacle moves from the region (coordinate position) P1 to the region P2. Suppose you are.
For an area once detected as an obstacle, after the moving obstacle moves and leaves, it is necessary to remeasure the road surface of the area again in order to evaluate that the area can travel again.

しかしながら、路面の計測は疎となりがちであるため、複数回スキャンを行うことにより、初めてそれらの領域の再計測が行われることになる。
そのため、移動障害物が移動した後、それらの領域が再計測されるまで、その領域は障害物として更新されないことになる。
However, since the measurement of the road surface tends to be sparse, re-measurement of these areas is performed for the first time by performing scanning a plurality of times.
Therefore, after the moving obstacle moves, the area is not updated as an obstacle until those areas are remeasured.

これは、地図上においては、同図(B)に示すように障害物が移動方向に、尾を引くようにP3〜5に示すようなゴーストと呼ばれる形で出現する。そして、そのようなゴーストが頻発すると、正しい移動経路を計画することが困難となり、効率的な走行ができなくなるという問題がある。   This appears on the map in a form called a ghost as shown in P3 to P5 so that the obstacle is pulled in the moving direction as shown in FIG. When such ghosts occur frequently, it is difficult to plan a correct movement route, and there is a problem that efficient traveling cannot be performed.

そこで本発明は、移動障害物の移動態様に関わらず、移動障害物のゴーストを適時に除去することにより、効率的な自律移動を行うことができる自律型移動体の提供を目的としている。   Accordingly, an object of the present invention is to provide an autonomous mobile body that can perform efficient autonomous movement by removing a ghost of a moving obstacle in a timely manner regardless of the movement mode of the moving obstacle.

上記目的を達成するための本発明に係る自律型移動体は、
移動領域内の測距データを取得するための測距部と、この測距部により取得した測距データに基づき、その移動領域内を自律移動するための駆動機構とを有する自律型移動体において、測距部が、レーザ光を横方向にラインスキャンするとともに前記ラインスキャンを行う光軸を上下方向に揺動させるフレームスキャンすることによる測距を行うレーザーレンジファインダであり、測距部により取得した数本のラインスキャンデータ毎に基づき、自律移動の妨げとなる障害物を検出する障害物検出手段と、障害物検出手段が検出した障害物が移動障害物であるか否かを判定する移動障害物判定手段と、移動障害物判定手段の判定に係る移動障害物データを含む地図を作成する地図作成手段と、地図作成手段が作成した地図上の移動障害物データの座標位置にマーキングとしてフレームスキャンのレートに相当する時間を寿命とする移動障害物フラグを設定するマーキング手段と、マーキングをしたときからフレームスキャンのレートに相当する時間経過前に、マーキングした座標位置において移動障害物を再検出する移動障害物検出手段と、移動障害物検出手段が移動障害物を再検出したときには、地図上に設定した移動障害物フラグの寿命を延長し、フレームスキャンのレートに相当する時間が経過しても移動障害物が再検出されないときには地図上に設定した移動障害物フラグを消去する移動障害物消去手段と、再検出した座標位置の移動障害物フラグを残置した地図に基づいて、経路計画を作成する経路計画作成手段と、その作成した経路計画に従い、駆動機構を介して移動領域内を移動させる移動手段とを有している。
An autonomous mobile body according to the present invention for achieving the above object is
In an autonomous mobile body having a distance measuring unit for acquiring distance measurement data in a moving region and a driving mechanism for autonomously moving in the moving region based on the distance measuring data acquired by the distance measuring unit The distance measuring unit is a laser range finder that performs distance measurement by scanning the laser beam in the horizontal direction and performing frame scanning by swinging the optical axis for performing the line scan in the vertical direction. Based on the acquired several line scan data, an obstacle detection unit that detects an obstacle that hinders autonomous movement, and determines whether the obstacle detected by the obstacle detection unit is a moving obstacle. a moving obstacle determining unit, a map creation means for creating a map including the moving obstacle data relating to the determination of the moving obstacle determining means, moving obstacle de on the map map producing means And marking means for setting a moving obstacle flag the time corresponding to the rate of the frame scanning as a marking to the coordinate position of the motor as the life, before time corresponding to the rate of the frame scanned from when the marking, the marking coordinates The moving obstacle detecting means for redetecting the moving obstacle at the position, and when the moving obstacle detecting means redetects the moving obstacle, the life of the moving obstacle flag set on the map is extended and the frame scan rate is increased. If a moving obstacle is not redetected even after the time corresponding to elapses, a moving obstacle erasing means for erasing the moving obstacle flag set on the map, and a map in which the moving obstacle flag at the re-detected coordinate position is left. Based on the route plan creation means for creating a route plan, and in accordance with the created route plan, it is transferred via the drive mechanism. And a moving means for moving the area.

本発明によれば、移動障害物の移動態様に関わらず、その移動障害物のゴーストを適時に除去することにより、効率的な自律移動を行うことができる。   According to the present invention, efficient autonomous movement can be performed by removing the ghost of the moving obstacle in a timely manner regardless of the movement mode of the moving obstacle.

本発明の一実施形態に係る自律型移動体の概略構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows schematic structure of the autonomous mobile body which concerns on one Embodiment of this invention. 同上の自律型移動体に設けた制御回路のブロック図である。It is a block diagram of the control circuit provided in the autonomous mobile body same as the above. 無人車両の前方に正対した障害物が存在する場合の測距の様子を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the mode of distance measurement when the obstruction which faced the front of the unmanned vehicle exists. 同上の自律型移動体が自律走行を行うときの制御フローチャートである。It is a control flowchart when an autonomous mobile body same as the above performs autonomous traveling. 図4に示すステップ8の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of step 8 shown in FIG. レーザレンジファインダを用いた路面形状の計測原理を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the measurement principle of the road surface shape using a laser range finder. (A),(B)は、自律型車両周辺の様子を平面視したグリッドマップ形式の障害物地図の説明図である。(A), (B) is explanatory drawing of the obstacle map of the grid map format which planarly saw the mode of the autonomous vehicle periphery.

以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る自律型移動体の概略構成を示す説明図、図2は、その自律型移動体に設けた制御回路のブロック図である。   EMBODIMENT OF THE INVENTION Below, the form for implementing this invention is demonstrated with reference to drawings. FIG. 1 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of an autonomous mobile body according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram of a control circuit provided in the autonomous mobile body.

本発明の一実施形態に係る自律型移動体としての自律型無人車両Aは、イーサネット(登録商標)5を介して互いに接続された行動制御用コンピュータ10、地図作成・経路計画コンピュータ20及びセンサデータ処理コンピュータ30により、車両全体の制御がされるようになっている。
以下、「自律型無人車両」を単に「無人車両」という。
An autonomous unmanned vehicle A as an autonomous mobile body according to an embodiment of the present invention includes an action control computer 10, a map creation / route planning computer 20, and sensor data connected to each other via an Ethernet (registered trademark) 5. The processing computer 30 controls the entire vehicle.
Hereinafter, the “autonomous unmanned vehicle” is simply referred to as “unmanned vehicle”.

センサデータ処理コンピュータ30は、CPU(Central Processing Unit)やインターフェース回路(いずれも図示しない)等からなるものであり、これにはシリアル通信回路を介して、レーザレンジファインダ31、バーチカルジャイロ32、オドメトリ33、グローバルポジショニングシステム34が接続されている。
なお、以下にはレーザレンジファインダを「LRF」、また、グローバルポジショニングシステムを「GPS」とそれぞれ略記する。
The sensor data processing computer 30 includes a CPU (Central Processing Unit), an interface circuit (none of which is shown), and the like, and includes a laser range finder 31, a vertical gyro 32, and an odometry 33 via a serial communication circuit. A global positioning system 34 is connected.
In the following description, the laser range finder is abbreviated as “LRF”, and the global positioning system is abbreviated as “GPS”.

LRF31は、レーザ光の投光から受光までの時間を計測するタイムオブフライト方式により測距を行うものであり、本実施形態において示すものは、1つのレーザ光源を用い、光軸を光学的又は機械的に掃引することにより、図6に示すように、レーザ光を横方向にラインスキャンするとともに前記レーザ光を上下方向にフレームスキャンして、物体の3次元的な形状を取得するスキャンタイプのものである。 The LRF 31 performs distance measurement by a time-of-flight method for measuring the time from projecting to receiving light of a laser beam. In the present embodiment, the one shown in this embodiment uses one laser light source and the optical axis is optical or By scanning mechanically, as shown in FIG. 6, a scan type of scanning the laser beam in the horizontal direction and scanning the laser beam in the vertical direction to obtain the three-dimensional shape of the object. Is.

バーチカルジャイロ32は、光軸姿勢(向き)情報を取得するものであり、例えば姿勢角(ロール、ピッチ角度と角速度)、ヨー角速度、及びX,Y,Z3軸の加速度を出力するようになっている。
オドメトリ33は、無人車両Aの車輪35の回転量に基づいて、自己の位置情報を取得するためのセンサである。
GPS34は、無人車両Aの測位情報を取得するためのものである。
The vertical gyro 32 obtains optical axis posture (orientation) information, and outputs, for example, posture angles (roll, pitch angle and angular velocity), yaw angular velocity, and X, Y, and Z3 axis accelerations. Yes.
The odometry 33 is a sensor for acquiring own position information based on the rotation amount of the wheel 35 of the unmanned vehicle A.
The GPS 34 is for acquiring positioning information of the unmanned vehicle A.

上記したセンサデータ処理コンピュータ30は、所要のプログラムの実行により、次の機能を発揮する。
(1)測距部(以下、「LRF」とも表記する。)31により取得した測距データ(数本のラインスキャンデータ毎:図4中st1参照)に基づき、自律移動の妨げとなる障害物を検出する機能。これを「障害物検出手段30a」という。
The sensor data processing computer 30 described above exhibits the following functions by executing a required program.
(1) Obstacles that hinder autonomous movement based on distance measurement data (each several line scan data: see st1 in FIG. 4 ) acquired by a distance measurement unit (hereinafter also referred to as “LRF”) 31. The function to detect. This is referred to as “obstacle detection means 30a”.

(2)自律移動の妨げとなる障害物が移動障害物であるか否かを判定する機能。この機能を「移動障害物判定手段30b」という。
以下に、前方に正対した障害物が存在する場合を例として、測距データを取得して移動障害物であるか否かについて説明する。図3は、無人車両Aの前方に正対した障害物が存在する場合の測距の様子を示す説明図である。
本実施形態においては、人や車両等の路面上を移動するものを移動障害物としており、LRF31から見た場合、光軸に対し正対する面を持つものと仮定する。
(2) A function of determining whether an obstacle that hinders autonomous movement is a moving obstacle. This function is referred to as “moving obstacle determination means 30b”.
Hereinafter, taking as an example a case where there is an obstacle facing forward, whether or not it is a moving obstacle by acquiring distance measurement data will be described. FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a state of distance measurement when an obstacle facing the front of the unmanned vehicle A exists.
In the present embodiment, it is assumed that what moves on the road surface such as a person or a vehicle is a moving obstacle and has a surface facing the optical axis when viewed from the LRF 31.

無人車両Aの前方が平坦面であれば、フレームスキャンさせたラインスキャンの測距データについて、同一のヨー方向については、チルト角度に応じて測距値が大きく変化する。具体的には、LRF31の高さ(路面Tから光軸の回転中心までの距離)をh、光軸のチルト角をθ、LRF31による測距値をrとすると、地面との測距値ra=h/sin(θ)となり、光軸のチルト角θが小さな場合raは大きく変化する。   If the front of the unmanned vehicle A is a flat surface, the distance measurement value of the line scan distance measurement data subjected to the frame scan largely changes according to the tilt angle in the same yaw direction. Specifically, assuming that the height of LRF 31 (distance from the road surface T to the rotation center of the optical axis) is h, the tilt angle of the optical axis is θ, and the distance measurement value by LRF 31 is r, the distance measurement value ra with the ground. = H / sin (θ), and ra changes greatly when the tilt angle θ of the optical axis is small.

一方、LRF31に障害物Pが正対した場合、LRF31から正対した対象までの水平距離をLとすると、障害物との測距値rb=L/cos(θ)となり、当該測距値rbは光軸のチルト角θに対しての変化量は小さい。ここで、測距値をチルト角度で微分すると、下記の式1,2で表すことができる。   On the other hand, when the obstacle P is directly facing the LRF 31, if the horizontal distance from the LRF 31 to the target facing the object is L, the distance measurement value rb = L / cos (θ) with the obstacle becomes the distance measurement value rb. The amount of change with respect to the tilt angle θ of the optical axis is small. Here, when the distance measurement value is differentiated by the tilt angle, it can be expressed by the following formulas 1 and 2.

Figure 0005604117
Figure 0005604117

Figure 0005604117
そして、それぞれの比を取ると、式3で表すことができる。
Figure 0005604117
And if each ratio is taken, it can represent with Formula 3.

Figure 0005604117
Figure 0005604117

この変化率の比の絶対値は、特に光軸のチルト角θが小さい場合に大きな値となり、光軸のチルト角θ=5°で130,θ=4°で205となる。
よって、フレーム内において測距値のチルト角に対する変化率が1/100程度減少した場合、それらの領域は正対した物体(障害物)と考えられる。
The absolute value of the ratio of the change ratios is large when the tilt angle θ of the optical axis is small, and becomes 130 when the tilt angle θ of the optical axis is 5 ° and 205 when θ = 4 °.
Therefore, when the rate of change of the distance measurement value with respect to the tilt angle in the frame is reduced by about 1/100, these areas are considered to be directly facing objects (obstacles).

ただし、この光軸のチルト角θは、水平と仮定する路面Tに対しての光軸の角度であるため、バーチカルジャイロ32で補正した値を用いる。また、測距値はLRF31の方向によっても変化するため、ヨーレートより比較するデータの姿勢を補正した値を用いて評価するとよい。   However, since the tilt angle θ of the optical axis is an angle of the optical axis with respect to the road surface T assumed to be horizontal, a value corrected by the vertical gyro 32 is used. Further, since the distance measurement value also changes depending on the direction of the LRF 31, it is preferable to evaluate using a value obtained by correcting the posture of the data to be compared based on the yaw rate.

車両の並進位置の変化について、LRF31のラインスキャンレートは100Hz程度であり、車速を30km/hとした場合、一つのラインスキャン間での移動量は100mm以下であり、上記評価への影響は少ない。スキャンレートと車速の兼ね合いにより、評価に大きく影響を与える場合には補正を行う。   Regarding the change in the translation position of the vehicle, when the line scan rate of the LRF 31 is about 100 Hz and the vehicle speed is 30 km / h, the movement amount between one line scan is 100 mm or less, and the influence on the evaluation is small. . If the evaluation greatly affects the scan rate and vehicle speed, correction is performed.

また、LRF31の高さh=1mとした場合、L=3m程度の近傍領域では変化率は1/10程度であり、さらに近傍L=1mすなわち光軸のチルト角θ=45°であれば変化率は1となる。
しかし、このような近傍においては路面Tの計測点密度は自ずと密となるため、上記処理を行わなくてもゴーストの消去も頻繁に行うことができる。
Further, when the height h of the LRF 31 is 1 m, the rate of change is about 1/10 in the vicinity region of about L = 3 m, and further changes if the vicinity L = 1 m, that is, the tilt angle θ of the optical axis is 45 °. The rate is 1.
However, since the measurement point density on the road surface T is naturally dense in such a vicinity, the ghost can be frequently deleted without performing the above processing.

なお、測距データを取得した際のチルト角が閾値以下であるか否かを判定するようにしてもよい。
例えば、LRF31の高さを地上から1mとし、また、5m先において正対した障害物を検出できるように、測距値の変化量の比を25とする。すなわち、正対した障害物が、5m以遠にある場合は障害物を検出することができる一方、5m以前に障害物があるときは検出できない。
Note that it may be determined whether the tilt angle when the distance measurement data is acquired is equal to or less than a threshold value.
For example, the height of the LRF 31 is set to 1 m from the ground, and the ratio of the amount of change in the distance measurement value is set to 25 so that an obstacle directly facing 5 m ahead can be detected. That is, an obstacle can be detected when the obstacle directly facing is 5 m or more, but cannot be detected when there is an obstacle before 5 m.

すなわち、チルト角に換算してATAN(1/5)=11°以上の場合には、原理的に正対した障害物を検出できないこととなるが、上記した測距データを取得した際のチルト角が閾値以下であるか否かを判定することにより、不要な処理(計算量)を低減させられ、より短時間での処理を行うことができる。   That is, when Atan (1/5) = 11 ° or more in terms of the tilt angle, it is impossible in principle to detect an obstacle facing directly, but the tilt when the distance measurement data described above is acquired. By determining whether or not the angle is equal to or less than the threshold value, unnecessary processing (calculation amount) can be reduced, and processing in a shorter time can be performed.

(3)移動障害物データの地図上の座標位置をマーキングする機能。この機能を「マーキング手段30c」という。
具体的には、移動障害物データが存在する地図上の座標位置にマーキングとして移動障害物フラグを設定することによる。なお、本実施形態における地図は、上記図7において説明したものと概念上同等のものであり、地図Mで示した領域を移動領域としているので、その説明については省略する。
(3) A function of marking the coordinate position on the map of moving obstacle data. This function is referred to as “marking means 30c”.
Specifically, the moving obstacle flag is set as a marking at the coordinate position on the map where the moving obstacle data exists. Note that the map in the present embodiment is conceptually equivalent to the map described in FIG. 7 above, and the area indicated by the map M is used as the movement area, and therefore the description thereof is omitted.

(4)所定の時間経過前に、マーキングした座標位置において移動障害物を再検出する機能。この機能を「移動障害物検出手段30d」という。
「所定の時間」は、上記マーキングをしたときから、フレームスキャンのレート(上下一往復分の時間)に相当する時間である。
正対した移動障害物は、毎フレームスキャンにおいても安定して計測されるため、地図上にマーキングする移動障害物フラグの寿命はフレームスキャンのレートと同程度にするとよい。これにより、ゴーストの発生はフレームスキャンのレートと同程度まで抑えることができる。
換言すると、所定の時間経過前に、マーキングした座標位置に移動障害物が存在するか否かを確認する機能である。
(4) A function of redetecting a moving obstacle at the marked coordinate position before a predetermined time elapses. This function is referred to as “moving obstacle detection means 30d”.
The “predetermined time” is a time corresponding to the frame scan rate (time for one round trip up and down) from when the marking is performed.
Since the moving obstacles that face each other are stably measured in each frame scan, the life of the moving obstacle flag to be marked on the map is preferably set to the same level as the frame scan rate. Thereby, the occurrence of ghost can be suppressed to the same level as the frame scan rate.
In other words, it is a function for confirming whether or not there is a moving obstacle at the marked coordinate position before a predetermined time elapses.

地図作成・経路計画コンピュータ20は、CPU(Central Processing Unit)やインターフェース回路(いずれも図示しない)等からなるものであり、所要のプログラムの実行により、次の機能を発揮する。   The map creation / route planning computer 20 includes a CPU (Central Processing Unit), an interface circuit (none of which is shown), and the like, and exhibits the following functions by executing a required program.

(5)判定に係る移動障害物に対応する移動障害物データを含む地図を作成する機能。この機能を「地図作成手段20a」という。
「移動障害物データを含む地図」は、「障害物地図」ともいう。
(5) A function of creating a map including moving obstacle data corresponding to the moving obstacle according to the determination. This function is referred to as “map creation means 20a”.
The “map including moving obstacle data” is also referred to as “obstacle map”.

(6)マーキングした座標位置において移動障害物を再検出したときには、所定の時間経過毎に、その再検出した座標位置の移動障害物データ(移動障害物フラグ)を残置し、かつ、他の座標位置の移動障害物データ(移動障害物フラグ)を消去する機能。この機能を「移動障害物消去手段20b」という。 (6) When a moving obstacle is re-detected at the marked coordinate position, the moving obstacle data (moving obstacle flag) at the re-detected coordinate position is left every time a predetermined time elapses, and other coordinates A function to delete the moving obstacle data (moving obstacle flag) of the position. This function is referred to as “moving obstacle erasing means 20b”.

すなわち、地図上のマーキングが消去されるタイミングが、移動障害物を検出した後であれば、スキャンで必ず移動障害物を検出することができるとしても、スキャンレートの半分の時間は、移動障害物が地図上に存在しない状態が発生する。そのため、無人車両の行動計画や経路計画に影響を与える。
そこで、所定の時間経過前に、マーキングした座標位置において移動障害物を再検出し、所定の時間経過毎に、その再検出した座標位置の移動障害物データ(移動障害物フラグ)を残置し、かつ、他の座標位置の移動障害物データ(移動障害物フラグ)を消去して、移動経路を計画しているのである。
In other words, if the marking on the map is erased after the moving obstacle is detected, even if the moving obstacle can always be detected by scanning, the movement obstacle will Occurs in a state where does not exist on the map. Therefore, it affects the action plan and route plan of unmanned vehicles.
Therefore, the moving obstacle is re-detected at the marked coordinate position before the predetermined time elapses, and the moving obstacle data (moving obstacle flag) at the re-detected coordinate position is left every predetermined time elapse. In addition, the moving obstacle data (moving obstacle flag) at other coordinate positions is deleted, and the movement route is planned.

(7)再検出した座標位置の移動障害物データ(移動障害物フラグ)を残置した地図に基づいて、経路計画を作成する機能。この機能を「経路計画作成手段20c」という。
これにより、移動障害物が同じ座標位置に留まっているような移動態様であっても、滑らかな移動経路を生成することができ、無人車両Aを円滑にかつ効率よく移動させることができるようになる。
(7) A function of creating a route plan based on a map in which moving obstacle data (moving obstacle flag) at the re-detected coordinate position is left. This function is referred to as “route plan creation means 20c”.
As a result, even if the moving obstacle stays at the same coordinate position, a smooth moving path can be generated, and the unmanned vehicle A can be moved smoothly and efficiently. Become.

(8)移動障害物データ(移動障害物フラグ)を消去した地図上の座標位置に、その移動障害物データ(移動障害物フラグ)が存在しない時点における測距データに基づく地形データを置換する機能。この機能を「データ置換手段20d」という。
移動障害物が存在しない時点における測距データは、例えば地図作成・経路計画コンピュータ20内の図示しない記憶領域に順次記憶しておく。これにより、移動障害物を消去した座標位置を自然な起伏状態にすることができる。
(8) A function of replacing terrain data based on distance measurement data when the moving obstacle data (moving obstacle flag) does not exist at the coordinate position on the map from which the moving obstacle data (moving obstacle flag) is deleted. . This function is referred to as “data replacement means 20d”.
The distance measurement data at the time when there is no moving obstacle is sequentially stored in a storage area (not shown) in the map creation / route planning computer 20, for example. Thereby, the coordinate position from which the moving obstacle is erased can be brought into a natural undulation state.

行動制御用コンピュータ10は、CPU(Central Processing Unit)やインターフェース回路(いずれも図示しない)等からなるものであり、その行動制御用コンピュータ10により、一般の乗用車両のハンドル,アクセルやブレーキ等を操作して行動できるように、各種のアクチュエータを出力側のインターフェースを介して接続した構成のものであり、その詳細は次のとおりである。   The behavior control computer 10 includes a CPU (Central Processing Unit), an interface circuit (none of which are shown), and the like, and the behavior control computer 10 operates a handle, an accelerator, a brake, and the like of a general passenger vehicle. Thus, various actuators are connected via an output-side interface, the details of which are as follows.

すなわち、行動制御用コンピュータ10には、モータドライバ11を介して、ステアリング用アクチュエータ12、ブレーキ/アクセル用アクチュエータ13等の駆動機構Cが接続されており、所要のプログラムの実行により、次の機能を発揮する。
(9)作成した経路計画に従い、駆動機構Cを介して移動領域内を移動するための機能。この機能を「移動手段10a」という。
That is, a drive mechanism C such as a steering actuator 12 and a brake / accelerator actuator 13 is connected to the behavior control computer 10 via a motor driver 11, and the following functions are executed by executing a required program. Demonstrate.
(9) A function for moving in the moving area via the drive mechanism C in accordance with the created route plan. This function is referred to as “moving means 10a”.

次に、図4,5を参照して、制御フローチャートについて説明する。図4は、本発明の一実施形態に係る無人車両Aが自律走行を行うときの制御フローチャート、図5は、図4に示すステップ8の詳細を示すフローチャートである。   Next, a control flowchart will be described with reference to FIGS. FIG. 4 is a control flowchart when the unmanned vehicle A according to an embodiment of the present invention autonomously travels, and FIG. 5 is a flowchart showing details of step 8 shown in FIG.

ステップ1(図中、「st1」と略記する。以下、同様。):LRF31から測距データを受け取る。ここでは、複数本のラインスキャンデータにおける、測距データの変化を評価するため、バッファリングされた数本分のデータにアクセスできるものとする。   Step 1 (abbreviated as “st1” in the figure. The same applies hereinafter): Distance measurement data is received from the LRF 31. Here, it is assumed that several pieces of buffered data can be accessed in order to evaluate a change in distance measurement data in a plurality of line scan data.

ステップ2:LRF31によって取得した測距データを、センサ座標系からバーチカルジャイロ32により鉛直上向きを一軸とする車体座標系に変換する。無人車両Aの旋回を考慮するため、複数本のラインスキャンデータの内、最初の1つを取得した位置と方向を基準とした座標系とする。   Step 2: The distance measurement data acquired by the LRF 31 is converted from the sensor coordinate system to the vehicle body coordinate system with the vertical upward as one axis by the vertical gyro 32. In order to consider turning of the unmanned vehicle A, the coordinate system is based on the position and direction where the first one of the plurality of line scan data is acquired.

ステップ3:各座標位置における測距値が閾値以上であるかをチェックする。
このような測距値は、無人車両近傍のデータであり、測距値の変化量が少なくなるため、この条件に適わない場合は、正対した障害物であるかの判断処理は行わず、後述のステップ9の処理を行う。
Step 3: Check whether the distance measurement value at each coordinate position is greater than or equal to the threshold value.
Such a distance measurement value is data in the vicinity of the unmanned vehicle, and since the amount of change in the distance measurement value is small, if it does not meet this condition, the determination process of whether it is an obstacle directly facing is not performed, Step 9 described later is performed.

ステップ4:各座標位置における測距値の光軸のチルト角に対する変化を評価する。
具体的には、座標変換後のデータについて、ヨー方向のデータに対し、チルト角の変化量に対する測距値の変化量を計算する。値は離散値であるため差分となる。また、この際にチルト角の変化量が非常に小さいデータについて、差分の誤差の影響が大きくなる場合には評価の対象外とする。
Step 4: The change of the distance measurement value with respect to the tilt angle of the optical axis at each coordinate position is evaluated.
Specifically, for the data after coordinate conversion, the amount of change in the distance measurement value with respect to the amount of change in the tilt angle is calculated with respect to the data in the yaw direction. Since the value is a discrete value, it becomes a difference. At this time, if the influence of the difference error becomes large for data with a very small change in tilt angle, it is excluded from the evaluation.

ステップ5:測距値の変化量が閾値以下であるか否かを判定する。閾値以下であると判定した場合、その領域は正対した障害物と評価される。それ以外の場合は、後述のステップ9の処理を行う。
例えばLRF31の高さを地上から1mとし、また、5m先において正対した障害物を検出しようとする。
Step 5: It is determined whether or not the amount of change in the distance measurement value is equal to or less than a threshold value. When it is determined that the area is equal to or less than the threshold value, the area is evaluated as an obstruction facing the object. In other cases, the process of step 9 described later is performed.
For example, the height of the LRF 31 is set to 1 m from the ground, and an obstacle facing the object is detected 5 m ahead.

ここで、上記式3によれば、5m先において正対した障害物を計測した場合、測距値の変化量の比は、1/(0.2^2)=25となる。すなわち、正対した障害物が、5m以遠にある場合は、当該変化量は25以上となり、また、正対した障害物が5m以前にあるときは、この閾値では検出できない。   Here, according to the above equation 3, when an obstacle facing directly ahead is measured 5 m ahead, the ratio of the change amount of the distance measurement value is 1 / (0.2 ^ 2) = 25. That is, when the obstacle directly facing is 5 m or more, the amount of change is 25 or more, and when the obstacle directly facing is 5 m or earlier, it cannot be detected with this threshold value.

閾値を小さくすれば、理論上は近傍の正対した障害物を検出することができるようになるが、実際には、計測誤差等のために誤検出が多発する。これは、LRF光軸の揺動、移動領域の形状(起伏等)によるものが多い。   If the threshold value is reduced, theoretically it is possible to detect nearby obstacles directly facing, but in practice, erroneous detection frequently occurs due to measurement errors and the like. This is mostly due to the swing of the LRF optical axis and the shape of the moving region (such as undulations).

一方、誤検出を低くするために閾値を大きくすれば、より遠方でのみの検出しか行えなくなり、近傍には不感帯が生じる。
なお、例えばより近くの正対した障害物を検出するには、センサ(LRF31)の高さを低く設定する。
On the other hand, if the threshold value is increased in order to reduce false detection, only detection can be performed only at a farther distance, and a dead zone occurs in the vicinity.
For example, in order to detect a near-facing obstacle, the height of the sensor (LRF 31) is set low.

ステップ6:正対する障害物と判定された領域の高さを推定する。手法として、測距値の変化量から推定された正対した物体について、近傍に存在するものをまとめ、その計測点の高さ方向の一番高い点と低い点の差をとることにより、障害物の高さとする。
次に、移動障害物を想定した高さを閾値とし、比較する。これは、高さの低い正対した物体は固定障害物であると想定できる場合、ゴーストの発生源とはならないためである。閾値は、想定する移動障害物のサイズを考慮して決定する。例えば人のサイズを想定した場合、屈んだ状態も想定して、たとえば500mm以上の高さとする等である。
Step 6: Estimate the height of the area determined to be an obstacle directly facing. As a technique, the objects that existed in the vicinity of the confronting objects estimated from the amount of change in the distance measurement value are collected, and the difference between the highest point and the lowest point in the height direction of the measurement point is taken to obstruct the problem. The height of the object.
Next, the height assuming the moving obstacle is set as a threshold value and compared. This is because, when it can be assumed that an object with a low height is a fixed obstacle, it does not become a ghost generation source. The threshold is determined in consideration of the size of the assumed moving obstacle. For example, assuming the size of a person, assuming a bent state, for example, the height is set to 500 mm or more.

ステップ7:正対した移動障害物と判断されたLRF計測点データに、その移動障害であることを示すフラグ(移動障害物フラグ)を、いずれかのコンピュータに設けられている図示しないフラグレジスタに設定する。   Step 7: In the LRF measurement point data determined to be a moving obstacle facing directly, a flag (moving obstacle flag) indicating that the movement obstacle is present in a flag register (not shown) provided in any computer. Set.

ステップ8:地図生成アプリケーション上においては、通常の固定障害物は新しい計測データが得られるまで過去の計測データを保持するが、移動障害物フラグのついたデータについては、1フレーム程度の時間が経過した後にそのグリッド上のデータを消去する。
なお、過去の測距データがあれば、それを復活させる。換言すると、移動障害物データ(移動障害物フラグ)を消去した地図上の座標位置に、その移動障害物データ(移動障害物フラグ)が存在しない時点における測距データに基づく地形データを置換する。
Step 8: On the map generation application, normal fixed obstacles hold past measurement data until new measurement data is obtained, but about one frame has elapsed for data with moving obstacle flags After that, erase the data on that grid.
If there is past distance measurement data, it is restored. In other words, the terrain data based on the distance measurement data when the moving obstacle data (moving obstacle flag) does not exist is replaced with the coordinate position on the map from which the moving obstacle data (moving obstacle flag) is deleted.

ステップ8の詳細について、図5を参照して説明する。
ステップ8‐1(図中、「st8‐1」と略記する。以下、同様。):グリッドマップ(地図)上で、LRF計測点の位置に該当するグリッドの位置(地図上の位置)を座標から抽出する。
Details of step 8 will be described with reference to FIG.
Step 8-1 (abbreviated as “st8-1” in the figure. The same applies hereinafter): The grid position (position on the map) corresponding to the position of the LRF measurement point on the grid map (map) is coordinated Extract from

ステップ8‐2:LRF計測点のデータに移動障害物フラグが設定されているかを確認する。
ステップ8‐3:LRF計測点のデータに移動障害物フラグが設定されていない場合に、図4に示すフローチャートのst9の処理で得られた障害物検出結果をグリッドのデータに書き込む。
Step 8-1: Check whether the moving obstacle flag is set in the data of the LRF measurement point.
Step 8-3: When the moving obstacle flag is not set in the data of the LRF measurement point, the obstacle detection result obtained in the process of st9 in the flowchart shown in FIG. 4 is written in the grid data.

ステップ8‐4:LRF計測点のデータに移動障害物フラグが設定されている場合に、そのLRF計測点のデータの位置に該当するグリッド上にすでに移動障害物フラグが設定されているか(グリッドにすでに移動障害物が存在しているか否か)を確認する。
ステップ8‐5:グリッド上にすでに移動障害物フラグが設定されていない場合に、移動障害物フラグを設定して、そのフラグの寿命を表すタイマーをスタートさせる。タイマーの時間は、1フレーム程度の時間である。
なお、タイマーの設定時間を長くすることにより、地図上から障害物が消える可能性を低減できる。ただし、移動障害物の場合、地図上にゴーストが多く存在することになる。
一方、当該設定時間を短くすると、地図上のゴーストを低減できる。ただし、地図上から障害物を見失う可能性が増す。
Step 8-4: When the moving obstacle flag is set in the data of the LRF measurement point, is the moving obstacle flag already set on the grid corresponding to the position of the data of the LRF measurement point (in the grid )? Check if there is already a moving obstacle) .
Step 8-5: If the moving obstacle flag is not already set on the grid, the moving obstacle flag is set, and a timer indicating the life of the flag is started. The timer time is about one frame.
In addition, the possibility that the obstacle disappears from the map can be reduced by lengthening the set time of the timer. However, in the case of a moving obstacle, there are many ghosts on the map.
On the other hand, if the set time is shortened, ghosts on the map can be reduced. However, the possibility of losing an obstacle on the map increases.

ステップ8‐6:グリッド上にすでに移動障害物フラグが設定されている場合に、移動障害物フラグのタイマーをリスタートさせて、移動障害物フラグの寿命を延長する。延長される時間は、元のタイマーの時間と同じ1フレーム程度の時間である。
ステップ8‐7:移動障害物フラグが設定されているグリッドのうち、タイマーが切れているものについては、移動障害物フラグを消去する。この消去のときに、過去に計測された地形データがあれば、それを復活させる。
Step 8-6: When the moving obstacle flag is already set on the grid, the moving obstacle flag timer is restarted to extend the life of the moving obstacle flag. The extended time is about one frame, which is the same as the original timer time.
Step 8-7: For the grid where the moving obstacle flag is set, the moving obstacle flag is deleted for the grid whose timer has expired. At the time of this erasure, if there is terrain data measured in the past, it is restored.

ステップ9:通常の障害物検出アルゴリズムであり、LRF31による測距データから得られる幾何情報をもとに、凹凸や勾配から障害物を検出する。
上記ステップ(シーケンス)を連続的に繰り返し行い、地図の生成を継続的に行うことにより、ゴーストの発生の少ない地図を生成する。
以上詳述した本発明によれば、移動障害物のゴーストを適時に除去することにより、円滑に効率的な自律移動を行うことができる。
Step 9: It is a normal obstacle detection algorithm, and an obstacle is detected from irregularities and gradients based on geometric information obtained from distance measurement data obtained by the LRF 31.
By repeating the above steps (sequence) continuously and continuously generating a map, a map with less ghost is generated.
According to the present invention described in detail above, it is possible to smoothly and efficiently perform autonomous movement by removing ghosts of moving obstacles in a timely manner.

なお、本発明は上述した実施形態に限るものではなく、次のような変形実施が可能である。
上述した実施形態においては、無人車両を、行動制御用コンピュータ、地図作成・経路計画コンピュータ及びセンサデータ処理コンピュータからなる3つのコンピュータにより、無人車両全体を制御するものを例として説明したが、3つのコンピュータに分担させることなく、単一のコンピュータで制御するようにしてもよい。
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and the following modifications can be made.
In the above-described embodiment, the unmanned vehicle is described as an example in which the entire unmanned vehicle is controlled by the three computers including the behavior control computer, the map creation / route planning computer, and the sensor data processing computer. You may make it control by a single computer, without making a computer share.

10a 移動手段
20a 地図作成手段
20b 移動障害物消去手段
20c 経路計画作成手段
20d データ置換手段
30b 移動障害物判定手段
30c マーキング手段
30d 移動障害物検出手段
31 測距部
A 自律型移動体(無人車両)
C 駆動機構
M 地図
Ma 移動領域
10a moving means 20a map creating means 20b moving obstacle erasing means 20c route plan creating means 20d data replacing means 30b moving obstacle judging means 30c marking means 30d moving obstacle detecting means 31 ranging unit A autonomous moving body (unmanned vehicle)
C Drive mechanism M Map Ma Moving area

Claims (2)

移動領域内の測距データを取得するための測距部と、この測距部により取得した測距データに基づき、その移動領域内を自律移動するための駆動機構とを有する自律型移動体において、
測距部が、レーザ光を横方向にラインスキャンするとともに前記ラインスキャンを行う光軸を上下方向に揺動させるフレームスキャンすることによる測距を行うレーザーレンジファインダであり、
測距部により取得した数本のラインスキャンデータ毎に基づき、自律移動の妨げとなる障害物を検出する障害物検出手段と、
障害物検出手段が検出した障害物が移動障害物であるか否かを判定する移動障害物判定手段と、
移動障害物判定手段の判定に係る移動障害物データを含む地図を作成する地図作成手段と、
地図作成手段が作成した地図上の移動障害物データの座標位置にマーキングとしてフレームスキャンのレートに相当する時間を寿命とする移動障害物フラグを設定するマーキング手段と、
マーキングをしたときからフレームスキャンのレートに相当する時間経過前に、マーキングした座標位置において移動障害物を再検出する移動障害物検出手段と、
移動障害物検出手段が移動障害物を再検出したときには、地図上に設定した移動障害物フラグの寿命を延長し、フレームスキャンのレートに相当する時間が経過しても移動障害物が再検出されないときには地図上に設定した移動障害物フラグを消去する移動障害物消去手段と、
再検出した座標位置の移動障害物フラグを残置した地図に基づいて、経路計画を作成する経路計画作成手段と、
その作成した経路計画に従い、駆動機構を介して移動領域内を移動させる移動手段とを有していることを特徴とする自律型移動体。
In an autonomous mobile body having a distance measuring unit for acquiring distance measurement data in a moving region and a driving mechanism for autonomously moving in the moving region based on the distance measuring data acquired by the distance measuring unit ,
The distance measuring unit is a laser range finder that performs distance measurement by performing a frame scan that vertically scans the optical axis for performing line scanning while performing line scanning of the laser light in the horizontal direction,
Obstacle detection means for detecting an obstacle that hinders autonomous movement based on several line scan data acquired by the distance measuring unit,
A moving obstacle determining means for determining whether the obstacle detected by the obstacle detecting means is a moving obstacle;
Map creating means for creating a map including moving obstacle data related to the determination by the moving obstacle determining means;
Marking means for setting a moving obstacle flag having a lifetime corresponding to the frame scan rate as a marking at the coordinate position of the moving obstacle data on the map created by the map creating means;
Moving obstacle detection means for redetecting a moving obstacle at the marked coordinate position before the time corresponding to the frame scan rate has elapsed from when marking was performed,
When the moving obstacle detection means redetects the moving obstacle, the life of the moving obstacle flag set on the map is extended, and the moving obstacle is not redetected even if the time corresponding to the frame scan rate elapses. Sometimes moving obstacle erasing means for erasing the moving obstacle flag set on the map ,
A route plan creation means for creating a route plan based on the map in which the moving obstacle flag at the re-detected coordinate position is left;
An autonomous mobile body characterized by having a moving means for moving in a moving area via a drive mechanism in accordance with the created route plan.
移動障害物フラグを消去した地図上の座標位置に、その移動障害物フラグが存在しない時点における測距データに基づく地形データを置換するデータ置換手段を有することを特徴とする請求項1に記載の自律型移動体。   2. The data replacement means for replacing the topographic data based on the distance measurement data at a time when the moving obstacle flag does not exist at the coordinate position on the map from which the moving obstacle flag is deleted. Autonomous mobile body.
JP2010010113A 2010-01-20 2010-01-20 Autonomous mobile Active JP5604117B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010010113A JP5604117B2 (en) 2010-01-20 2010-01-20 Autonomous mobile

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010010113A JP5604117B2 (en) 2010-01-20 2010-01-20 Autonomous mobile

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2011150473A JP2011150473A (en) 2011-08-04
JP5604117B2 true JP5604117B2 (en) 2014-10-08

Family

ID=44537400

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010010113A Active JP5604117B2 (en) 2010-01-20 2010-01-20 Autonomous mobile

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5604117B2 (en)

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013051083A1 (en) * 2011-10-03 2013-04-11 トヨタ自動車株式会社 Vehicle driving support system
EP2765048A4 (en) * 2011-10-03 2016-03-09 Toyota Motor Co Ltd Vehicle driving support system
EP2765046B1 (en) * 2011-10-03 2020-02-12 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving assistance system for vehicle
JP6156793B2 (en) * 2013-03-07 2017-07-05 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 POSITION ESTIMATION DEVICE, POSITION ESTIMATION PROGRAM, AND POSITION ESTIMATION METHOD
JP6192958B2 (en) * 2013-03-19 2017-09-06 株式会社Ihiエアロスペース Mobile environment map generation control device, mobile body, and mobile environment map generation method
JP6136435B2 (en) * 2013-03-25 2017-05-31 村田機械株式会社 Autonomous mobile device
JP2016134090A (en) * 2015-01-21 2016-07-25 株式会社東芝 Image processor and drive support system using the same
JP2018054290A (en) * 2015-01-29 2018-04-05 日立建機株式会社 Obstacle detection device for transportation vehicle
JP6499909B2 (en) * 2015-04-24 2019-04-10 株式会社Ihiエアロスペース Obstacle detection device and method
JP6775980B2 (en) * 2016-03-30 2020-10-28 セコム株式会社 Surveillance system and object detection device
CN106843223B (en) * 2017-03-10 2020-05-05 武汉理工大学 Intelligent obstacle avoidance AGV trolley system and obstacle avoidance method
JP6870574B2 (en) * 2017-06-30 2021-05-12 カシオ計算機株式会社 Autonomous mobile devices, autonomous mobile methods and programs
JP7003531B2 (en) * 2017-09-26 2022-01-20 株式会社豊田自動織機 How to update map information
CN111164529B (en) 2017-10-02 2023-09-05 索尼公司 Environment information updating device, environment information updating method, and program
JP7012059B2 (en) * 2019-11-14 2022-01-27 東芝プラントシステム株式会社 Illuminance measuring device and illuminance measuring method
EP4102328A4 (en) * 2020-03-27 2024-03-27 Hitachi Construction Mach Co Work machine
CN114397893B (en) * 2021-12-28 2024-02-02 深圳银星智能集团股份有限公司 Path planning method, robot cleaning method and related equipment
CN115018909B (en) * 2022-08-03 2022-11-11 禾多科技(北京)有限公司 Method and device for generating drivable area, electronic equipment and computer readable medium

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4100239B2 (en) * 2003-04-22 2008-06-11 松下電工株式会社 Obstacle detection device and autonomous mobile robot using the same device, obstacle detection method, and obstacle detection program
JP4467534B2 (en) * 2006-03-16 2010-05-26 富士通株式会社 A mobile robot that moves autonomously in an environment with obstacles and a method for controlling the mobile robot.
WO2008090898A1 (en) * 2007-01-22 2008-07-31 Zmp Inc. Sound reproducing robot and driving mechanism control device
JP5147129B2 (en) * 2008-10-23 2013-02-20 株式会社Ihiエアロスペース Autonomous mobile

Also Published As

Publication number Publication date
JP2011150473A (en) 2011-08-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5604117B2 (en) Autonomous mobile
JP5147129B2 (en) Autonomous mobile
KR102572219B1 (en) Navigation information fusion framework (FUSION FRAMEWORK) and batch alignment (BATCH ALIGNMENT) for autonomous driving
KR102558055B1 (en) Suboptimal estimation method
CN110832279B (en) Alignment of data captured by autonomous vehicles to generate high definition maps
JP6233706B2 (en) Autonomous mobile device and self-position estimation method of autonomous mobile device
JP2023536407A (en) Drivable surface identification technology
RU2668459C1 (en) Position evaluation device and method
US10386840B2 (en) Cruise control system and method
US9251587B2 (en) Motion estimation utilizing range detection-enhanced visual odometry
US11512975B2 (en) Method of navigating an unmanned vehicle and system thereof
US20080059015A1 (en) Software architecture for high-speed traversal of prescribed routes
EP2348279B1 (en) Road measurement device and method for measuring road
KR101409323B1 (en) Method and Apparatus for Path Planning of Unmanned Ground Vehicle in Dynamic Environment
JP5105596B2 (en) Travel route determination map creation device and travel route determination map creation method for autonomous mobile body
JP5278283B2 (en) Autonomous mobile device and control method thereof
JP2009205226A (en) Autonomous moving robot, method of estimating self position, method and apparatus for creating environmental map, and data structure of environmental map
JP5429986B2 (en) Mobile robot remote environment recognition apparatus and method
JP2018151217A (en) Scanner, work machine, and car stop detector
JP6801269B2 (en) Autonomous mobile device
JPWO2020004231A1 (en) Lane estimator, method and program
JP2020064011A (en) Laser scanner calibration method, and transporting machine
JP6909752B2 (en) Work machine retreat support device
US20230127230A1 (en) Control loop for navigating a vehicle
JP2018032253A (en) Calibration device, calibration method, and calibration program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20120907

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20130913

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20131001

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20131128

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20140307

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140430

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20140808

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20140825

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5604117

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250