JP5901749B2 - 自律移動装置 - Google Patents
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Description
図1〜図5を参照することによって、本発明に係る第1実施形態を説明する。
[機能ブロック図]
図1は、第1実施形態に係る自律移動システムの機能ブロック図である。
自律移動システムZは、制御装置100と、情報入力装置2と、環境認識装置20と、走行装置30とを有する。これらの装置のうち、環境認識装置20と、走行装置30については図2を参照して後記する。
制御装置100は、メモリ110とCPU(Central Processing Unit)120とを有している。メモリ110には、制御部111、自己情報推定部112、障害物情報推定部113、衝突猶予処理部114、回避パターン決定部115、走行制御部116の各プログラムが展開されており、これらの各プログラムがCPU120によって実行されている。また、メモリ110には、地図情報と目標位置、自身の位置、自身の走行パラメータ、障害物の情報などが格納されている。
制御部111は、各部112〜116を制御する。また、制御部111は、情報入力装置2や、環境認識装置20や、走行装置30からの情報を基に走行装置30を制御する
障害物情報推定部113は、移動障害物の位置や速度を推定する。具体的には、障害物情報推定部113は、環境認識装置20からメモリ110に格納された障害物までの距離データ点Ok(k=1,2,3,・・・,n:nは1回のレーザスキャンで得られる形状点列の個数)の時刻歴を基に障害物の位置と速度を計算する。障害物情報推定部113は、例えば特開2008−65755号公報に記載されている方法で移動障害物の速度を推定する。この方法において、障害物情報推定部113は、まず、ある時刻tにレーザスキャナ21から得られた距離値において、角度に対する急激な変化点を検出し、連続する点のまとまりごとにデータ列を分割してセグメントとしてメモリ110に保存する。つまり、障害物情報推定部113は距離値が急激に変化する点を基に、形状点列を同一の物体としてグルーピングする。グルーピングされた形状点列がセグメントとなる。
回避パターン決定部115は、自身の速度と、移動障害物の速度などを基に、障害物への対処方法(回避パターン)を決定する。
走行制御部116は、衝突猶予処理部114や、回避パターン決定部115が決定した走行状態や、回避パターンを実行するための制御信号を計算し、走行装置30へ送信する。
走行装置30は、自律移動装置1を移動するための装置であり、詳細は図2を参照して後記する。
図2は、第1実施形態に係る自律移動システムの概略図である。図2(a)は自律移動装置の正面図と、情報入力装置2を示しており、図2(b)では自律移動装置の側面図のみを示している。なお、図2において図1と同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
自律移動システムZは、自律移動を行う自律移動装置1と、無線LAN(Local Area Network)通信などを介して自律移動装置1に情報を入力する情報入力装置2を有する。ここで、情報入力装置2は、図1で説明済みなので、図2では説明を省略する。
環境認識装置20は、他の物体や地形を認識する装置であり、第1実施形態ではレーザスキャナ21である。レーザスキャナ21は、所定の角度間隔で測定した障害物までの距離のデータ点Okを環境情報として取得し、所定秒毎に時刻歴としてメモリ110へ格納する。なお、本実施形態では単に「障害物」と記載したときは静止障害物、移動障害物を含んでおり、移動している障害物のみを記載する場合は、「移動障害物」と記載することとする。レーザスキャナ21の走査面の高さは、例えば人の骨盤付近を通るよう地面から0.8m程度にすることが望ましいが、この高さに限らない。
エンコーダ32は、左右それぞれのモータ31の回転速度を計測する。
駆動輪33は、モータ31により駆動し、自律移動装置1を前方あるいは後方へ移動させる。
自在式キャスタ34は、全方位へ転がることが可能であり、自律移動装置1の旋回などの動きを助ける。
制御装置100は、左右の駆動輪33の回転数を独立に制御することによって、自律移動装置1の前進・旋回を行う。エンコーダ32からのモータ回転速度は動作中常に最新の値を制御装置100へ送信され、制御装置100は、過去数秒分のモータ回転速度の時刻歴をメモリ110へ保存する。
バッテリ40は、環境認識装置20(レーザスキャナ21)、制御装置100、各部31〜34などへ電力を供給するものである。
図3は、第1実施形態に係る自律移動装置の処理手順を示すフローチャートである。
まず、情報入力装置2を介して、自律移動装置1に最終目的地点の絶対座標あるいは相対座標が入力される。そして、任意のタイミングで、情報入力装置2を介して、自律移動装置1の動作の開始が指示されると、以下の処理が開始される。
処理が開始されると、自己情報推定部112が自身の位置prと、自身の速度vrと、距離データ点の位置(移動障害物の位置)poおよび移動障害物の速度vcを算出する(S101)。そして、衝突猶予処理部114がメモリ110から自身の位置prと、自身の速度vcと、距離データ点の位置(移動障害物の位置)poおよび移動障害物の速度vcを取得する(S101)。ここで、vc,vrはベクトルである。以下、vc,vr以外の速度もベクトルとする。
続いて、衝突猶予処理部114が衝突猶予Mcを算出し(S102)、算出したMcと各閾値Mmax,Mmin(Mmax>Mc>Mmin)とを比較する(S103)。
ステップS103の結果、Mc≦Mminである場合(S103→Mc≦Mmin)、衝突猶予処理部114は、自律移動装置1が移動障害物との衝突まで猶予がない、つまり、衝突まで一刻の猶予もないと判定する。そこで、衝突猶予処理部114は、走行制御部116に緊急回避を行わせ(S105)、ステップS111へ処理を進める。緊急回避は、停止や、急旋回などであり、どのような回避を行うかは予め設定されている。
そして、走行制御部116は、走行が完了したか否かを判定する(S112)。つまり、走行制御部116は、自律移動装置1が最終目的地点に到達したか否かを判定する。
ステップS112の結果、走行が完了していない場合(S112→No)、制御部111はステップS101へ処理を戻す。
ステップS112の結果、走行が完了している場合(S112→Yes)、制御部111は処理を終了する。
図4は、本実施形態に係る回避パターンの例を示す図である。このような回避パターンは、2つの移動物が存在するとき、速度の速い移動物が回避を行う可能性が高いという、発明者が見出した傾向に基づくものである。これは、速度の遅い移動物が、老人や、障害者などである可能性があるという推定に基づくものである。
図4において、前記したようにvcは移動障害物の速度であり、vrは自律移動装置1の自身の速度である。また、符号51は移動障害物を示し、符号52は静止障害物を示す。
図4(a)は、||vc||−||vr||>αの場合における回避パターンAの例を示す図である。つまり、図4(a)は図3のステップS107で実行される回避パターンAの例を示す図である。
ここで、||vc||−||vr||>αであるということは、||vc||が||vr||より大きく、その差が高速判定閾値αより大きいということである。このような場合、回避パターン決定部115は、移動障害物の運動能力が高いと推定する。
そのため、回避パターン決定部115は移動障害物51が先に回避のための進路変更を行う可能性が高いと判定する。つまり、回避パターン決定部115は、自律移動装置1が進路変更を行うと、移動障害物51と再び進路が重なってお見合いする可能性があると判定する。そこで、回避パターン決定部115は回避パターンAとして、図4(a)に示すように、「現在の運動方向および速度の維持」を走行制御部116に行わせる。
図4(b)は、||vc||−||vr||<β(<0)の場合における回避パターンBの例を示す図である。つまり、図4(b)は図3のステップS109で実行される回避パターンBの例を示す図である。
ここで、||vc||−||vr||<βであるということは、||vc||が||vr||より小さく、その差が低速判定閾値βより大きいということである。このような場合、回避パターン決定部115は相対する移動障害物51の運動能力が低いと推定する
そのため、回避パターン決定部115は。直ちに移動障害物51が回避のための進路変更を行う可能性は低いと判定する。つまり、回避パターン決定部115は自律移動装置1がすみやかに進路変更を行うことにより、衝突を回避できると判定する。そこで、回避パターン決定部115は回避パターンBとして、図5(b)に示すように「ステップS109で再算出した衝突猶予Mcが大きい方向へ旋回」を走行制御部116に行わせる。
図4(c)は、β≦||vc||−||vr||≦αの場合における回避パターンCの例を示す図である。つまり、図4(c)は図3のステップS110で実行される回避パターンCの例を示す図である。
ここで、β≦||vc||−||vr||≦αであるということは、||vc||と||vr||の差である||vc||−||vr||が、低速判定閾値βより大きく、高速判定閾値αより小さいということである。このような場合、回避パターン決定部115は、相対する移動障害物51の運動能力が自律移動装置1と同程度であると推定する。
そのため、回避パターン決定部115は走行制御部116に、図5(c)に示すように「||vc||−||vr||>αとなるまで減速」を行わせる。つまり、回避パターン決定部115は、移動障害物51の速度が相対的に早くなるよう、自律移動装置1を減速させる。
このようにすることにより、自律移動装置1は進路変更する意思のないことが移動障害物51に伝わり、移動障害物51の進路変更による回避を促すことができる。衝突猶予McがMmin以下となる前に、移動障害物51が進路変更することより衝突を回避すれば、自律移動装置1が完全停止するよりも速く進むことができる。
図5は、衝突猶予算出の詳細な手法を示す図である。
衝突猶予処理部114(図1)は、メモリ110(図1)に保存した自身の位置prと速度vr、移動障害物における距離データ点Okの位置pokと速度vck(いずれも図5(a))を基に、衝突猶予Mを算出する。本実施形態では、衝突猶予Mとは、両者が現在の運動を続けた場合に衝突するまでの時間を基に算出されている。そして、衝突猶予処理部114は、衝突猶予を基に、移動障害物との衝突に猶予があるか否かを定量的に判定している。ここで、「k」は、前記したようにレーザスキャナ21で観測される形状点列の番号である。例えば、M=(M1,M2,・・・,Mk,・・・)である。
走行制御部116は、メモリ110に保存した回避パターンに従うようモータ31の仕様に応じた駆動電圧をモータ31へ送る。
なお、本実施形態は、時間を衝突猶予としているが、距離を衝突猶予としてもよい。
次に、図6〜図10を参照することによって、本発明に係る第2実施形態を説明する。
第2実施形態における自律移動システムZaは、回避パターンを決定するパラメータ(閾値α,β)を混雑度によって変更するものである。
図6は、第2実施形態に係る自律移動システムの機能ブロック図である。
自律移動システムZaは、制御装置100aと、情報入力装置2aと、環境認識装置20と、走行装置30とを有する。
ここで、第2実施形態における第1実施形態の自律移動システムZとの差異を説明すると以下のようになる。
(a1)環境認識装置20の情報は、情報入力装置2aに入力される。
(a2)情報入力装置2aのメモリ210には制御部211、移動環境解析部212、障害物情報推定部213のプログラムが展開されており、CPU220によって各プログラムが実行されている。情報入力装置2aの移動環境解析部212、障害物情報推定部213による処理結果は、制御装置100aへ入力される。
(a3)第1実施形態では、制御装置100に備えられていた障害物情報推定部213が、情報入力装置2aに備えられている。
(a4)混雑度に関する処理を行う混雑度処理部117が制御装置100aのメモリ110a上で実行されている。
情報入力装置2aのメモリ210には、前記したように制御部211、移動環境解析部212、障害物情報推定部213のプログラムが展開され、CPU220によってこれらの各プログラム実行されている。また、メモリ210に、環境認識装置20から入力された過去数秒分の環境情報の時刻歴が格納されている。
移動環境解析部212は、メモリ210内の情報を基に、撮像画像内において障害物が占める割合を算出することで混雑度を算出する。
障害物情報推定部213は、前記した手法によって障害物を静止障害物と、移動障害物とに分け、各障害物の移動速度などを算出し、制御装置100aのメモリ110aに格納する。
なお、図6では、移動環境解析部212と障害物情報推定部213が、情報入力装置2aに備えられているが、制御装置100aに備えられていてもよい。そして、環境認識装置20の情報は、直接制御装置100aに入力されてもよい。つまり、制御装置100aにおいて、混雑度の算出や、障害物の移動速度の算出などが行われてもよい。
ここで、図7における自律移動システムZaと、図3の自律移動システムZとの差異を説明すると以下のようになる。
(b1)環境認識装置20が、自律移動装置1aに備えられておらず、天井カメラ21aとして環境内に設置されている。天井カメラ21aで撮影された画像は環境情報として情報入力装置2aに入力される。
(b1)自律移動装置1aが位置表示器50を備えている。
環境認識装置20としての天井カメラ21aは、環境内において天井に設置されているカメラである。また、移動範囲が広範な場合は一定距離ごとに複数の天井カメラ21aが設けられてもよい。なお、天井カメラ21aは、環境内を上から見渡せる位置に設置されていればよく、例えば、吊下手段などで吊り下げられている形状でもよい。また、天井カメラ21aは固定されていることを想定されているが、これに限らず、移動可能な吊下手段に吊下げられることで移動可能であってもよい。
天井カメラ21aで撮像された映像(画像)は、有線あるいは無線通信によって情報入力装置2aへ送信される。情報入力装置2aは、天井カメラ21a(環境認識装置20)から入力された映像(画像)から、図8で後記する手法によって走行環境を解析し、この解析結果を無線LAN経由などで制御装置100aへ送信する。
まず、処理が開始されると、移動環境解析部212が混雑度Dを算出し(S201)、算出した混雑度Dを制御装置100aへ送信する。その後、自己情報推定部112が自身の位置prと、自身の速度vrと、距離データ点の位置(移動障害物の位置)poおよび移動障害物の速度vcを算出する(S101)。
そして、ステップS103の結果、Mmin<Mc<Mmaxである場合(S104→Mmin<Mc<Mmax)、混雑度処理部117は、算出した混雑度Dを基に、閾値α,βを決定する(S202)。
例えば、混雑度Dが基準値Dmin(十分に移動環境が空いていると判断するための基準値)よりも小さい場合、混雑度処理部117は、お見合いが発生しにくいことから、α、β双方を大きく設定する。こうすることにより、前記した回避パターンBが起こりやすくする。
図9は、第2実施形態に係る混雑度算出の詳細な手法を示す図である。
まず、複数の天井カメラ21a(図6)による撮像画像から、図9(a)のように床を多く含む撮像画像が選択される。選択は、例えば、ユーザによる手動などで行われる。移動環境解析部212は、選択された撮像画像から図9(b)のようなRGB(red Green Blue)インテンシティのヒストグラムを生成する。RGBそれぞれのピークRm、Gm、Bm近傍の色は床の色と推測される。そこで、移動環境解析部212は、生成されたヒストグラムを基に、式(4)を満たすRGBインテンシティを床の色Qfとする。
次に、移動環境解析部212は、天井カメラ21aで撮像された所定の撮像画像から、床の色Qf以外の色の部分を抽出する。このようにすることで、移動環境解析部212は、図9(c)のように撮像画像内でQf以外の色の領域を床以外の物体(つまり、障害物)を抽出する。なお、このとき抽出される障害物は、静止障害物、移動障害物の双方を含んでいる。移動環境解析部212は、床以外の物体(障害物)が撮像画像内の領域を占めている割合を算出することで、移動環境の混雑度Dを定量的に算出する。
図10は、第2実施形態に係る移動障害物の位置および速度の取得手法の詳細を示す図である。
第1実施形態に記載の技術は、レーザスキャナ21による形状点列を対象として、移動障害物の位置や、速度を算出している。第2実施形態に記載の技術は、天井カメラ21aを用いているため、レーザスキャナ21の形状点列に相当するものを改めて算出する必要がある。
そこで、第2実施形態において、移動環境解析部212は、図9に示した手法を用いて、ある時刻tでの撮像画像内の画素を床と床以外に分類する。その後、床と床以外に分類された画像は、制御装置100aへ送信される。そして、障害物情報推定部213は、床以外と分類された画素(すなわち、障害物の画素)で隣り合っている画素同士は同一障害物の画素と判断し、図10(a)に示すように画素をセグメントに分ける。つまり、障害物情報推定部213は画素のグルーピングを行って、セグメントを生成する。
第1実施形態、第2実施形態における自律移動装置1,1aは、移動障害物の実際の速度を基に回避パターンを決定しているが、カメラで撮像された画像を基に、移動対象物の種別を判別するようにしてもよい。そして、自律移動装置1,1aの制御部111は、判別された移動対象物の種別を基に、自身に対する相手の速度(運動能力)を推定してもよい。制御部111は、移動障害物の種別として、例えば、相手移動障害物が杖をついた老人、けが人、台車を押している人物、よそ見をしている人物などを種別する。そして、制御部111は、これらの人物の運動能力が自身より低いと判定する。つまり、制御部111は、これらの人物の速度は自身より遅いと判定する。他方、制御部111は、例えば、健常な成人男性や、走っている人物は運動能力が高いと判定する。つまり、制御部111は、これらの人物の速度は自身より速いと判定する。
このようにすることで、例えば、自律移動装置1,1aは、健常でありながらゆっくり歩いており、潜在的に回避能力がある人と、潜在的に回避能力が低い人とを区別することができる。
2,2a 情報入力装置
20 環境認識装置
21 レーザスキャナ
21a 天井カメラ
30 走行装置
31 モータ
32 エンコーダ
33 駆動輪
34 自在式キャスタ
40 バッテリ
100,100a 制御装置
110,110a メモリ(制御装置)
111 制御部(制御装置)
112 自己情報推定部
113 障害物情報推定部
114 衝突猶予処理部
115 回避パターン決定部(回避パターン決定部)
116 走行制御部
117 混雑度処理部
210 メモリ(情報入力装置)
211 制御部(情報入力装置)
212 移動環境解析部
213 障害物情報推定部
Z,Za 自律移動システム
Claims (7)
- 自律移動装置とは別の移動障害物における、前記自律移動装置に対する運動状態に応じて、自身が前記移動障害物を避けるか否かを判定して、自身の走行パターンを決定する回避パターン決定部と、
前記回避パターン決定部が決定した走行パターンに従って前記自律移動装置を走行させる走行制御部と、
を有し、
前記回避パターン決定部は、
前記移動障害物の速度から、前記自律移動装置自身の速度を減算した値が、第1の値以上である場合、前記自律移動装置自身の運動方向を維持する走行パターンを決定する
ことを特徴とする自律移動装置。 - 複数の移動障害物の混雑度に応じて、前記第1の値を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の自律移動装置。 - 前記回避パターン決定部は、
前記移動障害物の速度から、前記自律移動装置自身の速度を減算した値が、第2の値より大きい場合、前記自律移動装置自身の速度を維持する走行パターンを決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の自律移動装置。 - 複数の移動障害物の混雑度に応じて、前記第2の値を決定する
ことを特徴とする請求項3に記載の自律移動装置。 - 前記回避パターン決定部は、
前記移動障害物の速度から前記自律移動装置自身の速度を減算した値が、予め設定してある所定の範囲に収まる場合、前記自律移動装置自身の速度を減速する走行パターンを決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の自律移動装置。 - 自律移動装置とは別の移動障害物における、前記自律移動装置に対する運動状態に応じて、自身が前記移動障害物を避けるか否かを判定して、自身の走行パターンを決定する回避パターン決定部と、
前記回避パターン決定部が決定した走行パターンに従って前記自律移動装置を走行させる走行制御部と、
を有し、
前記回避パターン決定部は、
前記移動障害物の速度から前記自律移動装置自身の速度を減算した値が、第1の値未満である場合、前記移動障害物を回避する走行パターンを決定する
ことを特徴とする自律移動装置。 - 複数の移動障害物の混雑度に応じて、前記第1の値を決定する
ことを特徴とする請求項6に記載の自律移動装置。
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