JP5776324B2 - 地図処理方法及びプログラム、並びにロボットシステム - Google Patents
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Description
yq=yp+dsin(θ)
次に、地図A上のP,Qを、地図Bの座標系CB上のP'(x'p,y'p),Q'(x'q,y'q)を求める。そして、地図B上でのロボット6の姿勢θ'= arctan(y'q−y'p,x'q−x'p)を求める。
また、ロボットの位置姿勢を以下の(1)〜(4)のように変換する。
(1)上記GPRを使用してロボット位置の基準座標系への座標変換を行う。
(2)上記アンセンテッド変換を利用してロボット位置の共分散行列を変換する。具体的には、ロボット位置の元の座標系でシグマポイントを求めて、基準座標系への座標変換を行い、変換されたシグマポイントの座標を用いて変換後の共分散行列を計算する。
(3)ロボットの現在位置を変換先の基準座標系へ変換することで、ロボット姿勢を変換する。具体的には、ロボットを微小距離移動させた場所での位置座標を基準座標系に変換し、基準座標系に変換された後の移動前と移動後の2つの位置座標によってarctanを計算して基準座標系におけるロボットの姿勢を求める。
(4)上記アンセンテッド変換を利用してロボット姿勢の分散を変換する。具体的には、ロボットの姿勢のシグマポイントを求めて、各シグマポイントについて基準座標系への座標変換を行い、各シグマポイントの対応する変換先の基準座標系での姿勢からロボット姿勢の分散を計算する。
(付記1)
自律移動型ロボットに取り付けられた第1のセンサの計測情報に基づき予め生成され記憶部に記憶された第1の地図と、前記ロボットの各位置での前記第1のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を推定する第1の推定処理と、
前記ロボットに取り付けられた第2のセンサの計測情報に基づき予め生成され前記記憶部に記憶された第2の地図と、前記ロボットの各位置での前記第2のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第2の地図上の自己位置を推定する第2の推定処理と、
前記第1のセンサの計測情報に基づき予め推定され前記記憶部に記憶された前記ロボットの前記第1の地図上の第1の移動軌跡と前記第2のセンサの計測情報に基づき予め推定され前記記憶部に記憶された前記ロボットの前記第2の地図上の第2の移動軌跡とに基づいて予め算出された、前記第1の移動軌跡の第1の座標系を前記第2の移動軌跡の第2の座標系へ非線形マッピングする座標変換パラメータに基づいて、前記第1のセンサの計測情報に基づいて前記第1の推定処理により推定された前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を前記第2の地図上の自己位置に変換する変換処理
をコンピュータに実行させることを特徴とする、地図処理方法。
(付記2)
前記第1の推定処理により推定され前記変換処理により変換された前記ロボットの前記第2の地図上の推定自己位置と、前記第2の推定処理により推定された前記ロボットの前記第2の地図上の推定自己位置とを統合する統合処理
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする、付記1記載の地図処理方法。
(付記3)
前記変換処理は、推定された前記ロボットの位置の前記第1の座標系をGPR(Gaussian Process Regression)を利用した変換式を用いた前記非線形マッピングにより前記第2の座標系に変換することを特徴とする、付記1または2記載の地図処理方法。
(付記4)
前記変換処理は、前記第1の座標系で推定された前記ロボットの位置の共分散列の変換をアンセンテッド変換(Unscented Transformation)を利用して行うことを特徴とする、付記1乃至3のいずれか1項記載の地図処理方法。
(付記5)
前記変換処理は、前記ロボットを微小距離移動させた場所での前記第1の座標系の位置座標を前記第2の座標系に変換し、前記第2の座標系に変換後の移動前と移動後の2つの位置座標に基づいて変換後の前記第2の座標系における前記ロボットの姿勢を求めることを特徴とする、付記1乃至4のいずれか1項記載の地図処理方法。
(付記6)
前記変換処理は、前記第1の座標系で推定された前記ロボットの姿勢の共分散列の変換をアンセンテッド変換(Unscented Transformation)を利用して行うことを特徴とする、付記5記載の地図処理方法。
(付記7)
コンピュータに地図を処理させるプログラムであって、
自律移動型ロボットに取り付けられた第1のセンサの計測情報に基づき予め生成され記憶部に記憶された第1の地図と、前記ロボットの各位置での前記第1のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を推定する第1の推定手順と、
前記ロボットに取り付けられた第2のセンサの計測情報に基づき予め生成され前記記憶部に記憶された第2の地図と、前記ロボットの各位置での前記第2のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第2の地図上の自己位置を推定する第2の推定手順と、
前記第1のセンサの計測情報に基づき予め推定され前記記憶部に記憶された前記ロボットの前記第1の地図上の第1の移動軌跡と前記第2のセンサの計測情報に基づき予め推定され前記記憶部に記憶された前記ロボットの前記第2の地図上の第2の移動軌跡とに基づいて予め算出された、前記第1の移動軌跡の第1の座標系を前記第2の移動軌跡の第2の座標系へ非線形マッピングする座標変換パラメータに基づいて、前記第1のセンサの計測情報に基づいて前記第1の推定手順により推定された前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を前記第2の地図上の自己位置に変換する変換手順
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
(付記8)
前記第1の推定手順により推定され前記変換手順により変換された前記ロボットの前記第2の地図上の推定自己位置と、前記第2の推定手順により推定された前記ロボットの前記第2の地図上の推定自己位置とを統合する統合手順
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする、付記7記載のプログラム。
(付記9)
前記変換手順は、推定された前記ロボットの位置の前記第1の座標系をGPR(Gaussian Process Regression)を利用した変換式を用いた前記非線形マッピングにより前記第2の座標系に変換することを特徴とする、付記7または8記載のプログラム。
(付記10)
前記変換手順は、前記第1の座標系で推定された前記ロボットの位置の共分散列の変換をアンセンテッド変換(Unscented Transformation)を利用して行うことを特徴とする、付記7乃至9のいずれか1項記載のプログラム。
(付記11)
前記変換手順は、前記ロボットを微小距離移動させた場所での前記第1の座標系の位置座標を前記第2の座標系に変換し、前記第2の座標系に変換後の移動前と移動後の2つの位置座標に基づいて変換後の前記第2の座標系における前記ロボットの姿勢を求めることを特徴とする、付記7乃至10のいずれか1項記載のプログラム。
(付記12)
前記変換手順は、前記第1の座標系で推定された前記ロボットの姿勢の共分散列の変換をアンセンテッド変換(Unscented Transformation)を利用して行うことを特徴とする、付記11記載のプログラム。
(付記13)
自律移動型ロボットに取り付けられた第1のセンサの計測情報に基づき予め生成され記憶部に記憶された第1の地図と、前記ロボットの各位置での前記第1のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を推定する第1の推定器と、
前記ロボットに取り付けられた第2のセンサの計測情報に基づき予め生成され前記記憶部に記憶された第2の地図と、前記ロボットの各位置での前記第2のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第2の地図上の自己位置を推定する第2の推定器と、
前記第1のセンサの計測情報に基づき予め推定され前記記憶部に記憶された前記ロボットの前記第1の地図上の第1の移動軌跡と前記第2のセンサの計測情報に基づき予め推定され前記記憶部に記憶された前記ロボットの前記第2の地図上の第2の移動軌跡とに基づいて予め算出された、前記第1の移動軌跡の第1の座標系を前記第2の移動軌跡の第2の座標系へ非線形マッピングする座標変換パラメータに基づいて、前記第1のセンサの計測情報に基づいて前記第1の推定器により推定された前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を前記第2の地図上の自己位置に変換する座標変換部
を備えたことを特徴とする、ロボットシステム。
(付記14)
前記第1の推定器により推定され前記座標変換部により変換された前記ロボットの前記第2の地図上の推定自己位置と、前記第2の推定器により推定された前記ロボットの前記第2の地図上の推定自己位置とを統合する統合部
を更に備えたことを特徴とする、付記13記載のロボットシステム。
(付記15)
前記座標変換部は、推定された前記ロボットの位置の前記第1の座標系をGPR(Gaussian Process Regression)を利用した変換式を用いた前記非線形マッピングにより前記第2の座標系に変換することを特徴とする、付記13または14記載のロボットシステム。
(付記16)
前記座標変換部は、前記第1の座標系で推定された前記ロボットの位置の共分散列の変換をアンセンテッド変換(Unscented Transformation)を利用して行うことを特徴とする、付記13乃至15のいずれか1項記載のロボットシステム。
(付記17)
前記座標変換部は、前記ロボットを微小距離移動させた場所での前記第1の座標系の位置座標を前記第2の座標系に変換し、前記第2の座標系に変換後の移動前と移動後の2つの位置座標に基づいて変換後の前記第2の座標系における前記ロボットの姿勢を求めることを特徴とする、付記13乃至16のいずれか1項記載のロボットシステム。
(付記18)
前記座標変換部は、前記第1の座標系で推定された前記ロボットの姿勢の共分散列の変換をアンセンテッド変換(Unscented Transformation)を利用して行うことを特徴とする、付記17記載のロボットシステム。
(付記19)
前記第1の地図を予め生成して前記記憶部に記憶する第1の地図生成部と、
前記第2の地図を予め生成して前記記憶部に記憶する第2の地図生成部と、
前記座標変換パラメータを予め算出して前記記憶部に記憶するパラメータ算出部
を更に備えたことを特徴とする、付記13乃至18のいずれか1項記載のロボットシステム。
(付記20)
少なくとも前記統合部は、前記ロボットとは別体で前記ロボットと通信可能な情報処理装置に設けらていることを特徴とする、付記14乃至18のいずれか1項記載のロボットシステム。
2 センサ部
3 SLAM部
4 地図間マッピング部
7 自己位置推定部
8 統合処理部
21 オドメトリ部
22A〜22C センサ
31A〜31C 地図生成部
32A〜32C 記憶部
71A〜71C 自己位置推定器
81,82 座標変換部
83 統合部
Claims (5)
- コンピュータに地図を処理させるプログラムであって、
自律移動型ロボットに取り付けられた第1のセンサの計測情報に基づき予め生成され記憶部に記憶された第1の地図と、前記ロボットの各位置での前記第1のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を推定する第1の推定手順と、
前記ロボットに取り付けられた第2のセンサの計測情報に基づき予め生成され前記記憶部に記憶された第2の地図と、前記ロボットの各位置での前記第2のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第2の地図上の自己位置を推定する第2の推定手順と、
同じ時刻に合わせて計算された、前記第1の地図上の前記自己位置から推定された前記ロボットの前記第1の地図上の第1の移動軌跡上の点座標と、前記第2の地図上の前記自己位置から推定された前記ロボットの前記第2の地図上の第2の移動軌跡上の点座標とのペアから予め算出された、前記第1の移動軌跡の第1の座標系を前記第2の移動軌跡の第2の座標系へ非線形マッピングする座標変換パラメータに基づいて、前記第1の推定手順により推定された前記ロボットの前記第1の地図上の前記自己位置を前記第2の地図上の前記自己位置に変換する変換手順
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。 - 前記第1の推定手順により推定され前記変換手順による変換により得られた前記ロボットの前記第2の地図上の前記自己位置と、前記第2の推定手順により推定された前記ロボットの前記第2の地図上の前記自己位置とを統合する統合手順
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする、請求項1記載のプログラム。 - 前記変換手順は、前記第1の推定手順により推定された前記ロボットの前記自己位置の前記第1の座標系を、GPR(Gaussian Process Regression)を利用した変換式を用いた前記非線形マッピングにより前記第2の座標系に変換することを特徴とする、請求項1または2記載のプログラム。
- 自律移動型ロボットに取り付けられた第1のセンサの計測情報に基づき予め生成され記憶部に記憶された第1の地図と、前記ロボットの各位置での前記第1のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を推定する第1の推定器と、
前記ロボットに取り付けられた第2のセンサの計測情報に基づき予め生成され前記記憶部に記憶された第2の地図と、前記ロボットの各位置での前記第2のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第2の地図上の自己位置を推定する第2の推定器と、
同じ時刻に合わせて計算された、前記第1の地図上の前記自己位置から推定された前記ロボットの前記第1の地図上の第1の移動軌跡上の点座標と、前記第2の地図上の前記自己位置から推定された前記ロボットの前記第2の地図上の第2の移動軌跡上の点座標とのペアから予め算出された、前記第1の移動軌跡の第1の座標系を前記第2の移動軌跡の第2の座標系へ非線形マッピングする座標変換パラメータに基づいて、前記第1の推定器により推定された前記ロボットの前記第1の地図上の前記自己位置を前記第2の地図上の前記自己位置に変換する座標変換部
を備えたことを特徴とする、ロボットシステム。 - 自律移動型ロボットに取り付けられた第1のセンサの計測情報に基づき予め生成され記憶部に記憶された第1の地図と、前記ロボットの各位置での前記第1のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第1の地図上の自己位置を推定する第1の推定処理と、
前記ロボットに取り付けられた第2のセンサの計測情報に基づき予め生成され前記記憶部に記憶された第2の地図と、前記ロボットの各位置での前記第2のセンサの計測情報とに基づいて前記ロボットの前記第2の地図上の自己位置を推定する第2の推定処理と、
同じ時刻に合わせて計算された、前記第1の地図上の前記自己位置から推定された前記ロボットの前記第1の地図上の第1の移動軌跡上の座標点と、前記第2の地図上の前記自己位置から推定された前記ロボットの前記第2の地図上の第2の移動軌跡上の点座標とのペアから予め算出された、前記第1の移動軌跡の第1の座標系を前記第2の移動軌跡の第2の座標系へ非線形マッピングする座標変換パラメータに基づいて、前記第1の推定処理により推定された前記ロボットの前記第1の地図上の前記自己位置を前記第2の地図上の前記自己位置に変換する変換処理
をコンピュータに実行させることを特徴とする、地図処理方法。
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