JP6192958B2 - Mobile environment map generation control device, mobile body, and mobile environment map generation method - Google Patents

Mobile environment map generation control device, mobile body, and mobile environment map generation method Download PDF

Info

Publication number
JP6192958B2
JP6192958B2 JP2013056620A JP2013056620A JP6192958B2 JP 6192958 B2 JP6192958 B2 JP 6192958B2 JP 2013056620 A JP2013056620 A JP 2013056620A JP 2013056620 A JP2013056620 A JP 2013056620A JP 6192958 B2 JP6192958 B2 JP 6192958B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
obstacle
environment map
moving
area
map generation
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
JP2013056620A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2014182590A (en
Inventor
孝生 國弘
孝生 國弘
智洋 井之上
智洋 井之上
肇 坂野
肇 坂野
俊寛 林
俊寛 林
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 JP2013056620A priority Critical patent/JP6192958B2/en
Publication of JP2014182590A publication Critical patent/JP2014182590A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6192958B2 publication Critical patent/JP6192958B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、移動体の周辺にある障害物を認識し環境地図を生成する技術に関する。   The present invention relates to a technique for recognizing an obstacle around a moving body and generating an environment map.

無人車両やロボット等の自律型移動体が自律移動するためには、自律型移動体の周辺の路面状態や環境を認識して、進行方向にある障害物等を回避する必要がある。また、近年は自律型移動体の他、遠隔操縦又は運転者が自ら搭乗して運転するような車両やロボット等においても当該車両等の周辺環境を検出し、それに基づき運転を支援したり、障害物との衝突回避のための警告表示をしたり、自動的にブレーキ制御したりする運転システムが開発されている。   In order for autonomous mobile bodies such as unmanned vehicles and robots to autonomously move, it is necessary to recognize road surface conditions and environments around the autonomous mobile body and avoid obstacles in the traveling direction. In recent years, in addition to autonomous mobile objects, remote control or vehicles or robots that the driver rides on their own can also detect the surrounding environment of the vehicle, etc. Driving systems have been developed that display warnings to avoid collisions with objects or automatically control the brakes.

このような各種の移動体には、当該移動体の周辺環境を検出するセンサとして、例えばレーザレンジファインダ(以下LRFという)が設けられている。当該移動体は移動をしながらLRFを用いて周辺を走査して測距を行うことで路面状態や障害物等を検出し、その検出データに基づき周辺の環境地図を生成する。そして、当該移動体は当該環境地図に基づいて経路を決定する。   For example, a laser range finder (hereinafter referred to as LRF) is provided in such various moving bodies as a sensor for detecting the surrounding environment of the moving body. The moving body detects the road surface condition, obstacles, and the like by scanning the surroundings using the LRF while moving and performing distance measurement, and generates a surrounding environment map based on the detection data. And the said mobile body determines a path | route based on the said environmental map.

障害物としては、建造物等の静止障害物と歩行者等の移動障害物があるが、従来は一度障害物として検出された領域は、再度同じ領域を走査するまでは、走行不可能な領域として認識され続けていた。このため、障害物が移動障害物であり現実にはその領域から移動していた場合でも、再度同じ領域を走査しない限り、走行不可能な領域として認識され続けていた。このように環境地図上に移動障害物の残像が残っていくことで、移動体の移動可能範囲が必要以上に狭められるという問題が生じていた。   Obstacles include stationary obstacles such as buildings and moving obstacles such as pedestrians. Conventionally, areas once detected as obstacles are areas that cannot be run until the same area is scanned again. It continued to be recognized as. For this reason, even if the obstacle is a moving obstacle and actually moves from that area, it has been recognized as an area where it cannot travel unless the same area is scanned again. As described above, an afterimage of the moving obstacle remains on the environment map, which causes a problem that the movable range of the moving body is narrowed more than necessary.

これに対し、LRFの測距データから障害物が移動障害物であるか否かを判別し、移動障害物のある領域は所定時間毎にデータを消去して、環境地図を生成する手法が開発されている(特許文献1参照)。   On the other hand, a method has been developed to determine whether or not an obstacle is a moving obstacle from the distance measurement data of the LRF, and to erase the data of the area where the moving obstacle exists every predetermined time to generate an environmental map. (See Patent Document 1).

特開2011−150473号公報JP 2011-150473 A

しかしながら、LRFの設置条件は、移動体の最大速度に応じて決められるのが一般的であり、最大速度が大きくなるほど遠方の環境認識を行う必要がある。上記特許文献1のようにLRFが、移動体である車両の前部から路面を走査する場合、30km/h未満の比較的低速での移動であれば問題なく周辺環境を検出することができるが、それ以上の速度となると、分解能が不足し、正確な環境地図の生成が困難となる。これに対しては、例えば多くのスキャンラインを有するセンサを搭載したり、センサ数を大幅に増加させたりすれば、分解能の不足を補うことができるが、高性能なセンサは高価であり、センサ数を増加させればその分部品点数も増加する。そして、データ量も膨大となることから高い処理性能を有するコンピュータを搭載する必要も生じ、コストが大幅に増加するという問題がある。   However, the installation conditions of the LRF are generally determined according to the maximum speed of the moving body, and it is necessary to recognize the environment farther away as the maximum speed increases. When the LRF scans the road surface from the front part of the vehicle as a moving body as in Patent Document 1, the surrounding environment can be detected without any problem if it moves at a relatively low speed of less than 30 km / h. If the speed is higher than that, the resolution is insufficient and it is difficult to generate an accurate environmental map. In response to this, for example, if a sensor having a large number of scan lines is mounted or the number of sensors is greatly increased, the lack of resolution can be compensated, but a high-performance sensor is expensive, and the sensor If the number is increased, the number of parts is also increased accordingly. Further, since the amount of data becomes enormous, it becomes necessary to install a computer having high processing performance, and there is a problem that the cost is greatly increased.

本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、コストの増加を抑えつつ、比較的高速な移動を行う場合でも移動障害物と静止障害物を識別し、移動可能な領域を不要に狭めることのない正確な環境地図を生成することのできる移動体の環境地図生成制御装置、移動体、及び移動体の環境地図生成方法を提供することにある。   The present invention has been made to solve such a problem. The object of the present invention is to discriminate between moving obstacles and stationary obstacles even when moving at a relatively high speed while suppressing an increase in cost. Another object of the present invention is to provide a mobile environment map generation control device, a mobile body, and a mobile environment map generation method capable of generating an accurate environmental map without unnecessarily narrowing a movable region.

上記した目的を達成するために、請求項1に係る発明は、移動体の移動制御に用いる環境地図を生成する移動体の環境地図生成制御装置において、前記移動体から路面に向けて測距を行う第1の測距手段と、前記移動体から進行方向に向けて測距を行う第2の測距手段と、前記第1の測距手段により取得した第1の測距情報及び第2の測距手段により取得した第2の測距情報の変遷に基づいて、当該第1の測距手段及び第2の測距手段により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別する障害物識別手段と、前記障害物識別手段により静止障害物があると識別された領域は移動不可能な領域として認定し続け、前記移動障害物があると識別された領域は、予め定めた一定期間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻すことで、前記環境地図を生成する環境地図生成手段と、を備え、前記障害物識別手段は、前記第2の測距手段により検出した障害物がある前記環境地図上の位置であるグリッドiに隣接するグリッドmも含めて障害物識別処理を行って、前記第1の測距手段及び前記第2の測距手段により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別することを特徴としている。 In order to achieve the above-described object, the invention according to claim 1 is a mobile environment map generation control device for generating an environment map used for movement control of a mobile body, and performs distance measurement from the mobile body toward a road surface. A first distance measuring unit that performs measurement, a second distance measuring unit that measures a distance from the moving body in a traveling direction, a first distance measurement information acquired by the first distance measuring unit, and a second distance measuring unit; Whether the obstacle detected by the first distance measurement means and the second distance measurement means is a stationary obstacle or a moving obstacle based on the transition of the second distance measurement information acquired by the distance measurement means. The obstacle identified by the obstacle identifying means and the area identified as having a stationary obstacle by the obstacle identifying means continue to be recognized as a non-movable area, and the area identified as having the moving obstacle is Accreditation after certifying that the area is not movable for a specified period of time Of by returning to the original certification, and a environmental map generation unit that generates the environmental map, the obstacle identifying means, on the environmental map an obstacle detected by the second distance measuring means Whether the obstacle detected by the first distance measuring means and the second distance measuring means is a stationary obstacle by performing obstacle identification processing including the grid m adjacent to the grid i which is the position, or a moving obstacle It is characterized that you identify with either ones.

請求項2の移動体の環境地図生成制御装置では、請求項1において、前記障害物識別手段は、前記第1の測距手段により検出した障害物と、前記第2の測距手段により検出した障害物が前記環境地図上で同一の領域にある場合に、当該第2の測距手段による障害物の検出から前記一定期間より短く設定した所定時間の間は、前記領域の障害物を移動障害物として識別しておき、当該第2の測距手段による障害物の検出から前記所定時間以上、前記領域に障害物があるときには前記一定期間経過後に静止障害物があるとして走行不可能な領域と認定することを特徴としている。   According to a second aspect of the present invention, the obstacle identification unit detects the obstacle detected by the first distance measuring unit and the second distance measuring unit. When the obstacle is in the same area on the environmental map, the obstacle in the area is moved and obstructed for a predetermined time set shorter than the predetermined period from the detection of the obstacle by the second distance measuring means. An area that is identified as an object and cannot travel because there is a stationary obstacle after the lapse of the predetermined period when there is an obstacle in the area for the predetermined time or more from the detection of the obstacle by the second distance measuring means. It is characterized by certification.

請求項3の移動体の環境地図生成制御装置では、請求項1又は2において、前記第1の測距手段は、前記移動体から路面に向けてレーザを照射することで測距を行うレーザレンジファインダであり、前記第2の測距手段は、前記移動体から進行方向に向けてレーザを照射することで測距を行うレーザレンジファインダであることを特徴としている。 In the environment map generation control apparatus for a mobile body according to claim 3, in claim 1 or 2, before Symbol first distance measuring means, a laser measuring a distance by irradiating a laser toward the road surface from the mobile It is a range finder, and the second distance measuring means is a laser range finder that performs distance measurement by irradiating a laser in a traveling direction from the moving body.

請求項の移動体では、請求項1からの何れか一項に記載の環境地図生成制御装置を有し、生成された環境地図に基づき移動経路を生成し、当該移動経路に沿って移動を行う移動制御手段を備えることを特徴としている。
請求項に係る発明は、移動体の移動制御に用いる環境地図を生成する移動体の環境地図生成方法において、前記移動体から路面に向けて測距を行うことで第1の測距情報を取得するステップと、前記移動体から進行方向に向けて測距を行うことで第2の測距情報を取得するステップと、前記環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて、前記第1の測距情報及び前記第2の測距情報より検出された障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別する障害物識別ステップと、前記障害物識別ステップにより静止障害物があると識別された領域は移動不可能な領域として認定し続け、前記移動障害物があると識別された領域は、予め定めた一定期間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して、前記環境地図を生成する環境地図生成ステップと、を備え、前記障害物識別ステップは、前記第2の測距情報により検出した障害物がある前記環境地図上の位置であるグリッドiに隣接するグリッドmも含めて障害物識別処理を行って、前記第1の測距情報及び前記第2の測距情報により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別することを特徴としている。
A moving body according to a fourth aspect includes the environmental map generation control device according to any one of the first to third aspects, generates a movement route based on the generated environmental map, and moves along the movement route. It is characterized by comprising a movement control means for performing.
According to a fifth aspect of the present invention, in the environmental map generation method for a mobile body that generates an environmental map used for movement control of the mobile body, the first distance measurement information is obtained by performing distance measurement from the mobile body toward the road surface. Acquiring the second distance measurement information by measuring the distance from the moving body in the traveling direction, and changing the first state of the area on the environment map based on the transition of the certified state of the area. The obstacle identification step for identifying whether the obstacle detected from the distance measurement information and the second distance measurement information is a stationary obstacle or a moving obstacle, and the obstacle identification by the obstacle identification step The area identified as existing continues to be recognized as a non-movable area, and the area identified as having the moving obstacle is determined as a non-movable area for a predetermined period of time, and then before the approval. Return to the original certification, the environment Comprising a environmental map generation step of generating a figure, the obstacle identification step, also grid m adjacent to the grid i is the position on the environmental map an obstacle detected by the second distance measurement information It characterized that you identify which performs obstacle identification process, which is the moving obstacle or obstacles detected by the first distance measurement information and the second distance measurement information is a stationary obstacle, including It is said.

請求項の移動体の環境地図生成方法では、請求項において、前記障害物識別ステップは、前記第1の測距情報より検出された障害物と、前記第2の測距情報より検出された障害物が前記環境地図上で同一の領域にある場合に、当該第2の測距情報による障害物の検出から前記一定期間より短く設定した所定時間の間は、前記領域の障害物を移動障害物として識別しておき、当該第2の測距情報による障害物の検出から前記所定時間以上、前記領域に障害物があるときには前記一定期間経過後に静止障害物があるとして走行不可能な領域と認定することを特徴としている。 The environmental map generation method for a moving body according to claim 6 is the method according to claim 5 , wherein the obstacle identifying step is detected from the obstacle detected from the first distance measurement information and the second distance measurement information. When the obstacle is in the same area on the environment map, the obstacle in the area is moved for a predetermined time set shorter than the predetermined period from the detection of the obstacle by the second distance measurement information. An area that is identified as an obstacle and cannot travel due to the presence of a stationary obstacle after the lapse of the predetermined period when there is an obstacle in the area for the predetermined time or more from the detection of the obstacle by the second distance measurement information It is characterized by accrediting.

上記手段を用いる本発明に係る移動体の環境地図生成制御装置、移動体、及び移動体の環境地図生成方法によれば、路面状態を検出するための第1の測距手段に加えて、移動障害物を識別するために第2の測距手段を設けることとしている。当該第2の測距手段は移動体の進行方向に向けて測距を行うものであるから比較的高速な移動でも確実に障害物を検出することができる。   According to the environmental map generation control apparatus, the mobile object, and the mobile environment map generation method according to the present invention using the above means, in addition to the first distance measuring means for detecting the road surface state, the movement In order to identify the obstacle, the second distance measuring means is provided. Since the second distance measuring means measures the distance in the moving direction of the moving body, the obstacle can be reliably detected even at a relatively high speed.

そして、環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて移動障害物を識別し、移動障害物と識別された領域については所定時間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して、環境地図を生成することとしている。これにより再び同じ領域の検出を行うことなく、環境地図上に移動障害物の残像が残ることを抑制でき、移動体の移動可能範囲が狭まるのを防止することができる。   Then, moving obstacles are identified based on the transition of the certified state of the area on the environmental map, and the area identified as the moving obstacle is recognized as an area that cannot be moved for a predetermined time, and then the original before the certification. Returning to the certification of, will be to generate an environmental map. Accordingly, it is possible to suppress the afterimage of the moving obstacle from remaining on the environment map without detecting the same region again, and it is possible to prevent the movable range of the moving body from being narrowed.

これにより、多数の測距手段を設けたり高性能化を必要としたりすることなく、コストの増加を抑えながら比較的高速な移動を行う場合でも移動障害物と静止障害物を識別し、移動可能な領域を不要に狭めることのない正確な環境地図を生成することができる。   This makes it possible to identify and move moving obstacles and stationary obstacles even when moving at relatively high speeds while suppressing an increase in cost, without providing a large number of ranging means or requiring high performance. It is possible to generate an accurate environmental map that does not unnecessarily narrow a region.

本発明の一実施形態に係る環境地図生成制御装置を備えた無人車両の概略構成図である。It is a schematic block diagram of the unmanned vehicle provided with the environmental map production | generation control apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. コンピュータユニットの制御構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the control structure of a computer unit. LRFデータ処理部において実行される第1LRFデータ処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the 1st LRF data process performed in a LRF data processing part. LRFデータ処理部において実行される第2LRFデータ処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the 2nd LRF data process performed in a LRF data processing part. 環境地図生成部において実行される環境地図生成処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the environmental map production | generation process performed in an environmental map production | generation part. 図5の続きを示すフローチャートである。6 is a flowchart showing a continuation of FIG. 図5のステップS34で実行する第1データD1jの反映処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the reflection process of the 1st data D1j performed by step S34 of FIG. 図6のステップS38で実行する第2データD2jの反映処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the reflection process of the 2nd data D2j performed by step S38 of FIG. 図8のステップS71で実行する位置ずれ補償処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the position shift compensation process performed by step S71 of FIG. 位置ずれ補償処理についての説明図である。It is explanatory drawing about a position shift compensation process. 図6のステップS41において実行する移動障害物タイムアウト処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the movement obstruction time-out process performed in step S41 of FIG.

以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
図1には、本発明の一実施形態に係る環境地図生成制御装置を備えた無人車両の概略構成図、図2には当該無人車両が搭載するコンピュータユニットの制御構成を示すブロック図がそれぞれ示されており、以下同図に基づき、移動体の構成について説明する。
図1に示すように、無人車両(UGV:Unmanned Ground Vehicle)1は、図示しない遠隔操縦装置の指示に応じた走行を行う、自律型移動体である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an unmanned vehicle including an environmental map generation control device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram showing a control configuration of a computer unit mounted on the unmanned vehicle. Hereinafter, the configuration of the moving body will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 1, an unmanned ground vehicle (UGV) 1 is an autonomous moving body that travels in accordance with an instruction from a remote control device (not shown).

当該無人車両1には、自己の位置を計測するためのGPS(Global Positioning System)受信機2、自己の姿勢を計測するためのジャイロセンサ4が搭載されている。また、無人車両1には、車両の操舵を行うステアリング6、車両の駆動力を操作するアクセル8が設けられており、それぞれに操作量を調整可能なアクチュエータ6a、8aが設けられている。
さらに、無人車両1には、屋根部の先端部分に第1LRF10(第1の測距手段)が固定されている。当該第1LRF10は屋根部先端から車両前方の路面に向けてレーザを照射し測距を行うことで、主に路面状態を検出するLRFである。当該第1LRF10は、車両前方の路面において進行方向に並んだ4つの範囲にて車両幅方向に走査する4つのレーザを備えた、4ラインLRFである。なお、図1では、1ライン分のレーザ照射範囲のみを示している。
The unmanned vehicle 1 is equipped with a GPS (Global Positioning System) receiver 2 for measuring its own position and a gyro sensor 4 for measuring its own attitude. The unmanned vehicle 1 is provided with a steering 6 for steering the vehicle and an accelerator 8 for operating the driving force of the vehicle, and actuators 6a and 8a capable of adjusting the operation amount are provided respectively.
Further, in the unmanned vehicle 1, a first LRF 10 (first distance measuring means) is fixed to the tip portion of the roof portion. The first LRF 10 is an LRF that mainly detects a road surface state by irradiating a laser from a roof end to a road surface in front of the vehicle to perform distance measurement. The first LRF 10 is a four-line LRF provided with four lasers that scan in the vehicle width direction in four ranges arranged in the traveling direction on the road surface in front of the vehicle. In FIG. 1, only the laser irradiation range for one line is shown.

さらに当該無人車両1には、車体の前部に第2LRF12(第2の測距手段)が固定されている。当該第2LRF12は、当該車体前部から進行方向にレーザを照射して水平方向の測距を行うことで、主に移動障害物を検出するLRFである。当該第2LRF12は、車両前方の空間に対し縦方向に並んだ4つの範囲にて車幅方向に走査する4つのレーザを備えた、4ラインLRFである。なお、当該第2LRF12についても、図1では1ライン分のレーザ照射範囲のみを示している。   Further, the unmanned vehicle 1 has a second LRF 12 (second distance measuring means) fixed to the front portion of the vehicle body. The second LRF 12 is an LRF that mainly detects a moving obstacle by performing horizontal ranging by irradiating a laser in the traveling direction from the front of the vehicle body. The second LRF 12 is a four-line LRF provided with four lasers that scan in the vehicle width direction in four ranges aligned in the vertical direction with respect to the space ahead of the vehicle. For the second LRF 12 as well, only the laser irradiation range for one line is shown in FIG.

そして、無人車両1には、自律走行を制御するためのコンピュータユニット20が搭載されており、当該コンピュータユニット20は、図示しない遠隔操縦装置の指示を受け、各種センサ等からの情報に基づき上記アクチュエータ6a、8aを操作して無人車両1を走行させるものである。
図2に、当該コンピュータユニット20内の制御構成がブロック図で示されており、以下同図に基づき、当該コンピュータユニット20の構成について説明する。
The unmanned vehicle 1 is equipped with a computer unit 20 for controlling autonomous traveling. The computer unit 20 receives an instruction from a remote control device (not shown), and the actuator is based on information from various sensors. 6a and 8a are operated to drive the unmanned vehicle 1.
FIG. 2 is a block diagram showing a control configuration in the computer unit 20, and the configuration of the computer unit 20 will be described with reference to FIG.

図2に示すようにコンピュータユニット20内では、LAN等の通信線を介して各種センサと各種制御部とが接続されている。当該コンピュータユニット20は、大別すると環境認識・自己位置計測部22と車両制御部24とを有している。
そして、環境認識・自己位置計測部22は、自己位置評定部26、LRFデータ処理部28、及び環境地図生成部30を有している。
As shown in FIG. 2, in the computer unit 20, various sensors and various control units are connected via a communication line such as a LAN. The computer unit 20 roughly includes an environment recognition / self-position measuring unit 22 and a vehicle control unit 24.
The environment recognition / self-position measurement unit 22 includes a self-position evaluation unit 26, an LRF data processing unit 28, and an environment map generation unit 30.

自己位置評定部26は、GPS受信機2からの自己位置情報及びジャイロセンサ4からの自己姿勢情報に基づき自己位置を評定する機能を備えている。
また、LRFデータ処理部28は、第1LRF10及び第2LRF12からの測距情報を処理する機能を備えている。
これら自己位置評定部26及びLRFデータ処理部28にて処理された情報は環境地図生成部30に送られ、当該環境地図生成部30は、取得した情報に基づき、無人車両1の周辺における環境地図を生成する機能を有している。
The self-position evaluation unit 26 has a function of evaluating the self-position based on self-position information from the GPS receiver 2 and self-posture information from the gyro sensor 4.
The LRF data processing unit 28 has a function of processing distance measurement information from the first LRF 10 and the second LRF 12.
The information processed by the self-position assessment unit 26 and the LRF data processing unit 28 is sent to the environment map generation unit 30. The environment map generation unit 30 is based on the acquired information, and the environment map around the unmanned vehicle 1 It has the function to generate.

一方、車両制御部24は、経路生成部32及び車両操作部34を有している(移動制御手段)。
経路生成部32は、環境認識・自己位置計測部22の自己位置評定部26において評定された自己位置情報及び環境地図生成部30にて生成された環境地図情報を取得し、図示しない遠隔操縦装置の指示に応じた経路を生成する機能を備えている。
また、車両操作部34は、当該経路生成部32において生成された経路を走行するのに必要な操舵量や駆動力を算出する機能を備えている。そして、当該車両操作部34は、算出した操舵量及び駆動力に応じたステアリング操作及びアクセル操作を行うべく対応するアクチュエータ6a、8aを制御する。
On the other hand, the vehicle control unit 24 includes a route generation unit 32 and a vehicle operation unit 34 (movement control means).
The route generation unit 32 acquires the self-location information evaluated by the self-position evaluation unit 26 of the environment recognition / self-position measurement unit 22 and the environment map information generated by the environment map generation unit 30, and a remote control device (not shown) A function for generating a route according to the instruction is provided.
Further, the vehicle operation unit 34 has a function of calculating a steering amount and a driving force necessary for traveling on the route generated by the route generation unit 32. The vehicle operation unit 34 controls the corresponding actuators 6a and 8a to perform the steering operation and the accelerator operation according to the calculated steering amount and driving force.

ここで、環境認識・自己位置計測部22のLRFデータ処理部28においては、第1LRF10及び第2LRF12によりそれぞれ障害物を検出し、環境地図生成部30においては、障害物について静止障害物であるか移動障害物であるかの識別を行いつつ(障害物識別手段、障害物識別ステップ)、走行可能な領域及び走行不可能な領域を認定して環境地図を生成している(環境地図生成手段、環境地図生成ステップ)。以下、当該環境認識・自己位置計測部22のLRFデータ処理部28及び環境地図生成部30において実行される障害物の検出制御及び環境地図の生成制御について説明する。   Here, the LRF data processing unit 28 of the environment recognition / self-position measuring unit 22 detects obstacles by the first LRF 10 and the second LRF 12 respectively, and the environment map generation unit 30 determines whether the obstacle is a stationary obstacle. While identifying whether it is a moving obstacle (obstacle identification means, obstacle identification step), the area that can travel and the area that cannot travel are recognized to generate an environment map (environment map generation means, Environmental map generation step). Hereinafter, obstacle detection detection control and environment map generation control executed by the LRF data processing unit 28 and the environment map generation unit 30 of the environment recognition / self-position measurement unit 22 will be described.

(第1LRFデータ処理)
まず、環境認識・自己位置計測部22のLRFデータ処理部28において実行される障害物の検出制御について説明する。
ここで図3を参照すると、LRFデータ処理部において実行される第1LRFデータ処理の流れについてのフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って第1LRFデータ処理について説明する。
(First LRF data processing)
First, the obstacle detection control executed in the LRF data processing unit 28 of the environment recognition / self-position measuring unit 22 will be described.
Referring now to FIG. 3, there is shown a flowchart regarding the flow of the first LRF data processing executed in the LRF data processing unit, and the first LRF data processing will be described below along the same flowchart.

図3に示すように、まずLRFデータ処理部28はステップS10として、第1LRF10により測距された所定数(N個)の計測点における情報を、ジャイロセンサ4により検出される無人車両1の姿勢角に基づき環境地図の生成に合わせた座標情報へ座標変換する。例えば、第1LRF10により測距される計測点の情報は距離と角度とからなり、当該計測点の情報をx、y、zの直交3軸からなるデカルト座標系に座標変換する。   As shown in FIG. 3, first, the LRF data processing unit 28, as step S <b> 10, the attitude of the unmanned vehicle 1 in which information at a predetermined number (N) of measurement points measured by the first LRF 10 is detected by the gyro sensor 4. Based on the corners, the coordinates are converted to coordinate information that matches the generation of the environmental map. For example, the information of the measurement point measured by the first LRF 10 includes a distance and an angle, and the coordinate of the measurement point information is converted into a Cartesian coordinate system including three orthogonal axes of x, y, and z.

続くステップS11から、LRFデータ処理部28は、座標変換後の1〜NまでのN個の各計測点jについて順次以下の制御を繰り返す。
ステップS12において、LRFデータ処理部28は、隣接する計測点間の高さ(z成分)の差分を算出して、当該差分が予め定めた所定の差分より大であるか否かを判別することで、障害物の有無を判定する。当該判別結果が偽(No)である場合、即ち隣接点との差分がない又は差分が小さい場合は、ステップS13に進む。
From the following step S11, the LRF data processing unit 28 sequentially repeats the following control for each of the N measurement points j from 1 to N after coordinate conversion.
In step S12, the LRF data processing unit 28 calculates a difference in height (z component) between adjacent measurement points, and determines whether the difference is larger than a predetermined difference. Then, it is determined whether there is an obstacle. If the determination result is false (No), that is, if there is no difference from the adjacent points or the difference is small, the process proceeds to step S13.

ステップS13において、LRFデータ処理部28は、当該計測点jが障害物ではなく路面を検出していると判断し、障害物検出結果値Ajとして、障害物なく走行可能であることを示す値(Aj=走行可能)を入力する。
一方、上記ステップS12の判別結果が真(Yes)である場合、即ち隣接点との差分が大きく変化しているような場合は、ステップS14に進む。
In step S13, the LRF data processing unit 28 determines that the measurement point j detects a road surface rather than an obstacle, and the obstacle detection result value Aj indicates that the vehicle can travel without an obstacle ( Aj = travel possible).
On the other hand, if the determination result in step S12 is true (Yes), that is, if the difference from the adjacent point has changed significantly, the process proceeds to step S14.

ステップS14において、LRFデータ処理部28は、当該計測点jがなんらかの障害物を検出していると判断し、障害物検出結果値Ajとして、障害物があることを示す値(Aj=障害物)を入力する。
ステップS13又はS14において障害物検出結果値Ajを入力した後、LRFデータ処理部28は、S15に進む。当該ステップS15において、LRFデータ処理部28は、計測点jについてN個まで処理を終えていない場合には、上記ステップS11に戻り、次の計測点jについて上記ステップS12、S13、S14の処理を行う。一方、N個まで上記処理を終えた場合には次のステップS16に進む。
In step S14, the LRF data processing unit 28 determines that the measurement point j has detected some obstacle, and the obstacle detection result value Aj indicates that there is an obstacle (Aj = obstacle). Enter.
After inputting the obstacle detection result value Aj in step S13 or S14, the LRF data processing unit 28 proceeds to S15. In step S15, the LRF data processing unit 28 returns to step S11 when the process has not been completed for N measurement points j, and performs the processes of steps S12, S13, and S14 for the next measurement point j. Do. On the other hand, when the above process is completed up to N, the process proceeds to the next step S16.

ステップS16において、LRFデータ処理部28は、各計測点jにおける障害物検出結果値Ajと当該時点におけるタイムスタンプ(ts)を第1データD1j(第1の測距情報)として登録する。
そして、ステップS17において、LRFデータ処理部28は、環境地図生成部30へ第1データD1jを送信し、当該第1LRFデータ処理をリターンする。
In step S16, the LRF data processing unit 28 registers the obstacle detection result value Aj at each measurement point j and the time stamp (ts) at that time as first data D1j (first distance measurement information).
In step S17, the LRF data processing unit 28 transmits the first data D1j to the environmental map generation unit 30, and returns the first LRF data processing.

このように、第1LRFデータ処理では、第1LRF10により測距した計測点jの高さ成分に基づき、走行可能な路面を検出したものであるか、障害物を検出したものであるかを識別して、その結果を環境地図生成部30へと送信する。   In this way, in the first LRF data processing, it is identified whether the road surface that can be traveled or the obstacle is detected based on the height component of the measurement point j measured by the first LRF 10. Then, the result is transmitted to the environment map generation unit 30.

(第2LRFデータ処理)
次に図4を参照すると、LRFデータ処理部28において実行される第2LRFデータ処理の流れについてのフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って第2LRFデータ処理について説明する。
図4に示すように、まずLRFデータ処理部28はステップS20として、上記ステップS10と同様、第2LRF12により測距された所定数(M個)の計測点における情報を、ジャイロセンサ4により検出される無人車両1の姿勢角に基づき環境地図の生成に合わせた座標情報へ座標変換する。
(Second LRF data processing)
Next, referring to FIG. 4, there is shown a flowchart of the flow of the second LRF data processing executed in the LRF data processing unit 28, and the second LRF data processing will be described along the same flowchart.
As shown in FIG. 4, first, in step S20, the LRF data processing unit 28 detects information at a predetermined number (M) of measurement points measured by the second LRF 12 by the gyro sensor 4 as in step S10. Coordinate conversion to coordinate information adapted to the generation of the environmental map based on the attitude angle of the unmanned vehicle 1.

続くステップS21から、LRFデータ処理部28は、座標変換後の1〜MまでのM個の各計測点jについて順次以下の制御を繰り返す。
ステップS22において、LRFデータ処理部28は、計測点jの高さ(z成分)が所定の基準高さより大であるか否かを判別することで、障害物の有無を判定する。当該判別結果が真(Yes)である場合、即ち計測点jの高さが一定の高さより高い場合は、ステップS23に進む。
From the following step S21, the LRF data processing unit 28 sequentially repeats the following control for each of the M measurement points j from 1 to M after coordinate conversion.
In step S22, the LRF data processing unit 28 determines whether or not there is an obstacle by determining whether or not the height (z component) of the measurement point j is greater than a predetermined reference height. If the determination result is true (Yes), that is, if the height of the measurement point j is higher than a certain height, the process proceeds to step S23.

ステップS23において、LRFデータ処理部28は、当該計測点jが障害物を検出していると判断し、障害物検出結果値Ajとして障害物であることを示す値(Aj=障害物)を入力する。
一方、上記ステップS22の判別結果が偽(No)である場合、即ち計測点jの高さ位置が基準高さ以下である場合は、そのまま障害物検出結果値Ajを設定することなく、ステップS24に進む。なお、Ajの初期値は障害物なしとなっている。
In step S23, the LRF data processing unit 28 determines that the measurement point j detects an obstacle, and inputs a value (Aj = obstacle) indicating the obstacle as the obstacle detection result value Aj. To do.
On the other hand, when the determination result of step S22 is false (No), that is, when the height position of the measurement point j is equal to or lower than the reference height, the obstacle detection result value Aj is not set as it is, and step S24 is performed. Proceed to The initial value of Aj is no obstacle.

ステップS24において、LRFデータ処理部28は、計測点jについてM個まで処理を終えていない場合には、上記ステップS21に戻り、次の計測点jについて上記ステップS22、S23の処理を行う。一方、M個まで上記処理を終えた場合には次のステップS25に進む。
ステップS25において、LRFデータ処理部28は、各計測点jにおける障害物検出結果値Ajとタイムスタンプ(ts)を第2データD2j(第2の測距情報)として登録する。
In step S24, if up to M measurement points j have not been processed, the LRF data processing unit 28 returns to step S21 and performs the processes of steps S22 and S23 for the next measurement point j. On the other hand, when the above process is completed up to M, the process proceeds to the next step S25.
In step S25, the LRF data processing unit 28 registers the obstacle detection result value Aj and the time stamp (ts) at each measurement point j as second data D2j (second distance measurement information).

そして、ステップS26において、LRFデータ処理部28は、環境地図生成部30へ第2データD2jを送信し、当該第2LRFデータ処理をリターンする。
このように、第2LRFデータ処理では、第2LRF12により基準高さより高い計測点jを検出した場合には障害物とみなして、結果を環境地図生成部30へと送信している。
In step S26, the LRF data processing unit 28 transmits the second data D2j to the environment map generation unit 30, and returns the second LRF data processing.
As described above, in the second LRF data processing, when the measurement point j higher than the reference height is detected by the second LRF 12, it is regarded as an obstacle, and the result is transmitted to the environment map generation unit 30.

(環境地図生成処理)
次に、環境認識・自己位置計測部22の環境地図生成部30において実行される環境地図の生成制御について説明する。
ここで、図5〜図11を参照すると、図5、図6には環境地図生成部30において実行される環境地図生成処理の流れについてのフローチャートが、図7〜図11には当該環境地図生成処理内で実行される各制御についてのフローチャート及びその説明図が示されており、以下各フローチャートに沿って説明する。
(Environmental map generation process)
Next, environment map generation control executed by the environment map generation unit 30 of the environment recognition / self-position measurement unit 22 will be described.
Here, referring to FIGS. 5 to 11, FIGS. 5 and 6 are flowcharts for the flow of the environment map generation process executed in the environment map generation unit 30, and FIGS. The flowchart about each control performed within a process and its explanatory drawing are shown, and it demonstrates along each flowchart below.

まず、図5、図6に基づき環境地図生成処理の全体的な流れについて説明する。
図5に示すステップS30において、環境地図生成部30は上記LRFデータ処理部28から第1データD1j及び第2データD2jを受信する。
続くステップS31において、環境地図生成部30は、各データのタイムスタンプに基づき、データ取得時刻における自己位置及び方位角データを取得する。
First, the overall flow of the environment map generation process will be described with reference to FIGS.
In step S30 illustrated in FIG. 5, the environment map generation unit 30 receives the first data D1j and the second data D2j from the LRF data processing unit 28.
In subsequent step S31, the environment map generation unit 30 acquires the self-position and azimuth data at the data acquisition time based on the time stamp of each data.

そして、ステップS32から、環境地図生成部30は、1〜NまでのN個の各第1データD1jについて順次以下の制御を繰り返す。
ステップS33において、環境地図生成部30は、ステップS31で取得した情報に基づき第1データD1jに対応する環境地図上の位置(以下、グリッドiという)を算出する。
そして、ステップS34において、環境地図生成部30は、第1データD1jを環境地図に反映させる処理を行う。当該第1データD1jの反映処理の具体的な内容については、図7に基づき後述するが、当該ステップS34にて環境地図生成部30は、第1LRF10により検出した走行可能領域及び障害物領域を、環境地図へ登録する。
And from step S32, the environment map production | generation part 30 repeats the following control sequentially about N each 1st data D1j to 1-N.
In step S33, the environment map generation unit 30 calculates a position on the environment map (hereinafter referred to as grid i) corresponding to the first data D1j based on the information acquired in step S31.
In step S34, the environment map generation unit 30 performs a process of reflecting the first data D1j on the environment map. Although the specific content of the reflection process of the first data D1j will be described later with reference to FIG. 7, the environment map generation unit 30 in step S34 determines the travelable area and the obstacle area detected by the first LRF 10. Register to the environmental map.

ステップS35において、環境地図生成部30は、第1データD1jについてN個まで処理を終えていない場合には、上記ステップS32に戻り、次の第1データD1jについて上記ステップS33、S34の処理を行う。一方、N個まで上記処理を終えた場合には図6のステップS36に進む。
図6のステップS36から、環境地図生成部30は、1〜MまでのM個の各第2データD2jについて順次以下の制御を繰り返す。
In step S35, the environment map generating unit 30 returns to step S32 when the first data D1j has not been processed up to N, and performs the processes of steps S33 and S34 for the next first data D1j. . On the other hand, when the above process is completed up to N, the process proceeds to step S36 in FIG.
From step S36 in FIG. 6, the environment map generation unit 30 sequentially repeats the following control for each of the M second data D2j from 1 to M.

ステップS37において、環境地図生成部30は、ステップS31で取得した情報に基づき第2データD2jに対応する環境地図上のグリッドiを算出する。
そして、ステップS38において、環境地図生成部30は、第2データD2jを環境地図に反映させる処理を行う。当該第2データD2jの反映処理の具体的な内容については、図8に基づき後述するが、当該ステップS38にて環境地図生成部30は、第2データD2jに対応するグリッドの認定状態の変遷に基づいて、障害物の登録を行う。また、第1LRF10及び第2LRF12により検出した障害物が静止障害物か移動障害物かを識別する。
In step S37, the environment map generation unit 30 calculates a grid i on the environment map corresponding to the second data D2j based on the information acquired in step S31.
In step S38, the environment map generation unit 30 performs a process of reflecting the second data D2j on the environment map. The specific content of the reflection process of the second data D2j will be described later with reference to FIG. 8, but in step S38, the environment map generation unit 30 changes the authorized state of the grid corresponding to the second data D2j. Based on this, obstacles are registered. Also, it is identified whether the obstacle detected by the first LRF 10 and the second LRF 12 is a stationary obstacle or a moving obstacle.

ステップS39において、環境地図生成部30は、第2データD2jについてM個まで処理を終えていない場合には、上記ステップS36に戻り、次の第2データD2jについて上記ステップS37、S38の処理を行う。一方、M個まで上記処理を終えた場合には、ステップS40に進む。
ステップS40において、環境地図生成部30は、ここまでのステップを経て生成した環境地図情報を、経路生成部32へと送信する。
In step S39, the environment map generation unit 30 returns to step S36 if the processing for up to M pieces of second data D2j has not been completed, and performs the processing of steps S37 and S38 for the next second data D2j. . On the other hand, when the above process is completed up to M, the process proceeds to step S40.
In step S <b> 40, the environment map generation unit 30 transmits the environment map information generated through the steps so far to the route generation unit 32.

その後ステップS41において、環境地図生成部30は、移動障害物のタイムアウト処理を行い、当該フローチャートをリターンする。当該移動障害物のタイムアウト処理の具体的な内容については、図10に基づき後述するが、当該ステップS41にて環境地図生成部30は、移動障害物があると認定されているグリッドiについては所定のタイムアウト時間(一定期間)の間は走行不可能な領域として認定し、当該タイムアウト時間経過後は当該認定前の元の認定状態に戻す処理を行う。   Thereafter, in step S41, the environment map generation unit 30 performs a moving obstacle time-out process, and returns the flowchart. The specific contents of the time-out process for the moving obstacle will be described later with reference to FIG. 10, but the environmental map generation unit 30 determines in advance the grid i that is recognized as having a moving obstacle in step S41. During the time-out period (a certain period), the vehicle is recognized as an inoperable region, and after the time-out period elapses, a process for returning to the original authorization state before the certification is performed.

このようにして環境地図生成部30は、第1データD1j及び第2データD2jを環境地図に反映し、移動障害物についてはタイムアウト処理を行って、環境地図を生成する。
以下、個々の処理について詳しく説明する。
In this way, the environment map generation unit 30 reflects the first data D1j and the second data D2j on the environment map, performs a timeout process for the moving obstacle, and generates an environment map.
Hereinafter, each process will be described in detail.

(第1データD1j反映処理)
図7には、図5のステップS34で実行する第1データD1jの反映処理を示すフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。
まず、図7のステップS50において、環境地図生成部30は、第1データD1jの障害物検出結果値Ajとして障害物を示す値が入力されているか否かを判別する。当該判別結果が真(Yes)である場合、次のステップS51に進む。
(First data D1j reflection process)
FIG. 7 shows a flowchart showing the process of reflecting the first data D1j executed in step S34 of FIG. 5, and will be described along the same flowchart.
First, in step S50 of FIG. 7, the environment map generation unit 30 determines whether or not a value indicating an obstacle is input as the obstacle detection result value Aj of the first data D1j. If the determination result is true (Yes), the process proceeds to the next step S51.

ステップS51において、環境地図生成部30は、上記図5のステップS33で算出した第1データD1jに対応するグリッドiの状態がこの時点で走行可能状態であるか否かを判別する。当該判別結果が真(Yes)である場合は、次のステップS52に進む。
ステップS52において、環境地図生成部30は、グリッドiの切替直前状態を記憶する。上記ステップS50及びステップS51の判別結果がいずれも真(Yes)であることから、いままで障害物が検出されていなかったグリッドiに障害物が検出された状態を示しており、当該ステップS52では、障害物が検出される前の状態を記憶しておく。具体的には、切替直前タイムスタンプts_i_chとしてこの時点の時刻ts_iを記憶し(ts_i_ch=ts_i)、グリッドiの切替直前状態A_i_chとして走行可能状態であったことを記憶する(A_i_ch=走行可能)。
In step S51, the environment map generation unit 30 determines whether or not the state of the grid i corresponding to the first data D1j calculated in step S33 of FIG. 5 is a travelable state at this time. If the determination result is true (Yes), the process proceeds to the next step S52.
In step S52, the environment map generation unit 30 stores the state immediately before switching of the grid i. Since both the determination results of step S50 and step S51 are true (Yes), this indicates a state where an obstacle has been detected in the grid i where no obstacle has been detected so far. The state before the obstacle is detected is stored. Specifically, the time ts_i at this time is stored as the time stamp ts_i_ch immediately before switching (ts_i_ch = ts_i), and the fact that the vehicle is in the travelable state is stored as the state A_i_ch immediately before switching of the grid i (A_i_ch = travelable).

上記ステップS52の後、又は上記ステップS51においてすでにグリッドiに障害物があると認定されており判別結果が偽(No)であった場合には、ステップS53に進む。
ステップS53において、環境地図生成部30は、グリッドiの状態の更新を行う。具体的には、グリッドiのタイムスタンプts_iをこの時点の時刻ts_jに更新し、グリッドiの状態A_iを障害物あり(走行不可能)の状態に更新する。なお、タイムスタンプにおけるiはグリッドで保持している時刻、jは取得したLRFデータの持つ時刻であり、ts_i<ts_jの関係となる。
After step S52, or if it is already recognized in step S51 that there is an obstacle in the grid i and the determination result is false (No), the process proceeds to step S53.
In step S53, the environmental map generation unit 30 updates the state of the grid i. Specifically, the time stamp ts_i of the grid i is updated to the time ts_j at this time, and the state A_i of the grid i is updated to an obstacle present state (impossible to travel). Note that i in the time stamp is the time held in the grid, j is the time of the acquired LRF data, and the relationship is ts_i <ts_j.

一方、上記ステップS50において第1データD1jの障害物検出結果値Ajが走行可能な状態を示す値であり判別結果が偽(No)であった場合には、ステップS54に進む。ステップS54において、環境地図生成部30は、グリッドiの状態がこの時点で障害物がある状態であるか否かを判別する。当該判別結果が偽(No)である場合は、次のステップS55に進む。
ステップS55において、環境地図生成部30は、グリッドiの状態の更新を行う。具体的には、グリッドiのタイムスタンプts_iをこの時点の時刻ts_jに更新し、グリッドiの状態A_iを走行可能の状態に更新する。
On the other hand, if the obstacle detection result value Aj of the first data D1j is a value indicating that the vehicle can travel and the determination result is false (No) in step S50, the process proceeds to step S54. In step S54, the environment map generation unit 30 determines whether or not the state of the grid i is an obstacle at this time. If the determination result is false (No), the process proceeds to the next step S55.
In step S55, the environment map generation unit 30 updates the state of the grid i. Specifically, the time stamp ts_i of the grid i is updated to the time ts_j at this time, and the state A_i of the grid i is updated to a state where traveling is possible.

上記ステップS53の後若しくはステップS55の後、又は上記ステップS54においてグリッドiの状態が障害物ありで判別結果が真(Yes)であった場合には、当該処理を終了し、図5のステップS35に戻る。
このように第1データD1jの反映処理においては、第1LRF10により障害物が検出された場合には、対応するグリッドiの状態が切り替わる直前のデータを記憶した上で、当該グリッドiの状態を障害物ありの状態に更新し、走行不可能な領域とする。
After step S53 or after step S55, or when the state of the grid i is an obstacle and the determination result is true (Yes) in step S54, the process ends, and step S35 in FIG. Return to.
As described above, in the reflection process of the first data D1j, when an obstacle is detected by the first LRF 10, the data immediately before the corresponding grid i is switched is stored, and the state of the grid i is changed to the obstacle. Update to a state where there is a thing, and make it an area where traveling is impossible.

(第2データD2j反映処理)
次に、図8には、図6のステップS38で実行する第2データD2jの反映処理を示すフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。
まず、図8のステップS60において、環境地図生成部30は、第2データD2jの障害物検出結果値Ajとして障害物を示す値が入力されているか否かを判別する。当該判別結果が偽(No)である場合は当該処理を終了し、図6のステップS39に戻る。一方、当該判別結果が真(Yes)である場合は、ステップS61に進む。
(Second data D2j reflection process)
Next, FIG. 8 shows a flowchart showing the reflection process of the second data D2j executed in step S38 of FIG. 6, and will be described below with reference to the flowchart.
First, in step S60 of FIG. 8, the environment map generation unit 30 determines whether or not a value indicating an obstacle is input as the obstacle detection result value Aj of the second data D2j. If the determination result is false (No), the process ends, and the process returns to step S39 in FIG. On the other hand, if the determination result is true (Yes), the process proceeds to step S61.

ステップS61において、環境地図生成部30は、上記図6のステップS37で算出した第2データD2jに対応するグリッドiに、移動障害物の識別結果を示す移動障害物フラグFmが立っていない(Fm=false)か否かを判別する。なお、当該移動障害物フラグは初期状態では立っていないFm=falseとする。当該判別結果が真(Yes)である場合、即ち当該グリッドiにおいて未だ移動障害物の識別がされていないような場合には、ステップS62に進む。   In step S61, the environment map generation unit 30 does not set the moving obstacle flag Fm indicating the identification result of the moving obstacle on the grid i corresponding to the second data D2j calculated in step S37 of FIG. 6 (Fm = False). Note that the moving obstacle flag is Fm = false which is not set in the initial state. If the determination result is true (Yes), that is, if the moving obstacle has not yet been identified in the grid i, the process proceeds to step S62.

ステップS62において、環境地図生成部30は、グリッドiの移動障害物フラグFmをtrueに設定し、次のステップS63に進む。
ステップS63において、環境地図生成部30は、この時点におけるグリッドiの状態A_iが障害物であることを示している(A_i=障害物)か否かを判別する。当該判別結果が偽(No)である場合、即ちグリッドiの状態A_iが走行可能状態又は未計測状態(A_i=走行可能/未計測)である場合は、ステップS64に進む。
In step S62, the environment map generation unit 30 sets the moving obstacle flag Fm of the grid i to true, and proceeds to the next step S63.
In step S63, the environment map generation unit 30 determines whether or not the state A_i of the grid i at this time point is an obstacle (A_i = obstacle). If the determination result is false (No), that is, if the state A_i of the grid i is in a travelable state or an unmeasured state (A_i = runnable / unmeasured), the process proceeds to step S64.

ステップS64において、環境地図生成部30は、グリッドiの切替直前状態を記憶する。つまり、上記ステップS60〜S63の判別結果から、走行可能又は未計測な領域であったグリッドiに移動障害物が入ってきた状態を示しており、当該ステップS64では、移動障害物が入ってくる直前の状態を記憶しておく。具体的には、切替直前タイムスタンプts_i_chとしてこの時点の時刻ts_iを記憶し(ts_i_ch=ts_i)、グリッドiの切替直前状態A_i_chとして走行可能状態又は未計測状態であったことを記憶する(A_i_ch=走行可能/未計測)。   In step S64, the environment map generation unit 30 stores the state immediately before switching of the grid i. That is, the determination result of the above steps S60 to S63 shows a state in which a moving obstacle has entered the grid i that was a travelable or unmeasured area. In step S64, the moving obstacle enters. Remember the previous state. Specifically, the time ts_i at this time is stored as the time stamp ts_i_ch immediately before switching (ts_i_ch = ts_i), and the fact that the vehicle is in a travelable state or an unmeasured state is stored as the state A_i_ch immediately before switching the grid i (A_i_ch = Can run / not measured).

上記ステップS64の後、又は上記ステップS61においてすでにグリッドiの移動障害物フラグFmがすでにtrueであって判別結果が偽(No)であった場合は、ステップS65に進む。
ステップS65において、環境地図生成部30は、グリッドiの状態の更新を行う。具体的には、グリッドiのタイムスタンプts_iをこの時点の時刻ts_jに更新し、グリッドiの状態A_iを障害物あり(走行不可能)の状態に更新し、移動障害物フラグFmをtrueに更新する。
After step S64, or when the moving obstacle flag Fm of the grid i is already true and the determination result is false (No) in step S61, the process proceeds to step S65.
In step S65, the environment map generation unit 30 updates the state of the grid i. Specifically, the time stamp ts_i of the grid i is updated to the time ts_j at this time, the state A_i of the grid i is updated to an obstacle (unrunnable) state, and the moving obstacle flag Fm is updated to true. To do.

一方、上記ステップS63において、グリッドiの状態A_iが障害物であることを示しており(A_i=障害物)、判別結果が真(Yes)である場合にはステップS66に進む。
ステップS66において、環境地図生成部30は、この時点で記憶されているグリッドiの切替直前状態データを取得する。
そして、次のステップS67では、記憶されていた切替直前状態のタイムスタンプts_i_chと現時刻ts_iまでの差分時間δtを算出する。
On the other hand, when the state A_i of the grid i is an obstacle (A_i = obstacle) in the above step S63 and the determination result is true (Yes), the process proceeds to step S66.
In step S66, the environment map generation unit 30 acquires the grid i immediately before switching data stored at this time.
In the next step S67, the stored time stamp ts_i_ch immediately before switching and the difference time δt between the current time ts_i are calculated.

ステップS68において、環境地図生成部30は、当該差分時間δtが所定時間(例えば0.1s)より大であるか否かを判別する。前回の切替直前時点(ts_i_ch)から所定時間経過していない場合は、当該判別結果は偽(No)となり、ステップS69に進む。
ステップS69において、環境地図生成部30は、前回のグリッドiの切替状態データを記憶した時点から第2LRF12による障害物の検出から所定時間経過していないことから、当該障害物は移動障害物であると判断し、切替直前状態のデータはそのまま保持しておく。
In step S68, the environment map generation unit 30 determines whether or not the difference time δt is longer than a predetermined time (for example, 0.1 s). If the predetermined time has not elapsed since the previous switching point (ts_i_ch), the determination result is false (No), and the process proceeds to step S69.
In step S69, since the environmental map generation unit 30 has not passed the predetermined time since the obstacle detection by the second LRF 12 since the previous grid i switching state data was stored, the obstacle is a moving obstacle. The data immediately before switching is retained as it is.

一方、上記ステップS68の判別結果が真(Yes)である場合、即ち前回のグリッドiの切替時点から所定時間経過している場合はステップS70に進む。つまり、この場合は所定時間以上もの間、第1LRF10及び第2LRF12により障害物を検出していることから、静止障害物で存在すると判断する。これにより、例えば移動障害物と静止障害物が同領域で重なっている場合等で、移動障害物が抜けた後も静止障害物があることを認定し続けることが可能となる。   On the other hand, if the determination result in step S68 is true (Yes), that is, if a predetermined time has elapsed since the last switching time of the grid i, the process proceeds to step S70. That is, in this case, since the obstacle is detected by the first LRF 10 and the second LRF 12 for a predetermined time or more, it is determined that the object is a stationary obstacle. Thereby, for example, when a moving obstacle and a stationary obstacle overlap in the same area, it is possible to continue to recognize that there is a stationary obstacle even after the moving obstacle has passed.

そして、ステップS70において、環境地図生成部30は、グリッドiの切替直前状態のデータを更新する。具体的には、切替直前タイムスタンプts_i_chとしてこの時点の時刻ts_iに更新し(ts_i_ch=ts_i)、グリッドiの切替直前状態A_i_chを障害物ありの状態とする(A_i_ch=障害物)。   In step S <b> 70, the environment map generation unit 30 updates the data immediately before the switching of the grid i. Specifically, the time stamp ts_i_ch immediately before switching is updated to the time ts_i at this time (ts_i_ch = ts_i), and the state A_i_ch immediately before switching of the grid i is set to an obstacle present state (A_i_ch = obstacle).

なお、当該ステップS66〜S70は、実質的には障害物が移動障害物であるか静止障害物であるかの識別を行っており、当該処理を以下障害物識別処理という。
上記ステップS65、S69、又はS70を経た後は、ステップS71において第1LRF10により検出した障害物と第2LRF12により検出した障害物とのずれを補償する位置ずれ補償処理を行った後、第2データD2jの反映処理を終了し、図6のステップS39に戻る。
Note that the steps S66 to S70 substantially identify whether the obstacle is a moving obstacle or a stationary obstacle, and this process is hereinafter referred to as an obstacle identification process.
After passing through step S65, S69, or S70, after performing the positional deviation compensation process for compensating for the deviation between the obstacle detected by the first LRF 10 and the obstacle detected by the second LRF 12 in step S71, the second data D2j And the process returns to step S39 in FIG.

(位置ずれ補償処理)
ここで、当該ステップS71で実行される位置ずれ補償処理について詳しく説明する。
図9には、図8のステップS71で実行する位置ずれ補償処理を示すフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。
ステップS80において、環境地図生成部30は、上記図6のステップS37で算出した第2データD2jに対応するグリッドiに隣接するグリッドmの範囲を設定する。当該グリッドmの個数Lとしては、例えばグリッドiの前後左右のグリッド4つとしたり、それ以上の範囲としたりしても構わない。
(Displacement compensation processing)
Here, the positional deviation compensation process executed in step S71 will be described in detail.
FIG. 9 shows a flowchart showing the misalignment compensation processing executed in step S71 of FIG. 8, and the following description will be made along the same flowchart.
In step S80, the environment map generation unit 30 sets a range of the grid m adjacent to the grid i corresponding to the second data D2j calculated in step S37 of FIG. The number L of the grids m may be, for example, four grids on the front, rear, left, and right sides of the grid i, or a range beyond that.

ステップS81において、環境地図生成部30は、1〜LまでのL個の各グリッドmについて順次以下の制御を繰り返す。
ステップS82において、環境地図生成部30は、グリッドmの移動障害物フラグFmがfalseであるか否かを判別する。当該判別結果が真(Yes)である場合には、ステップS83に進む。
In step S81, the environment map generation unit 30 sequentially repeats the following control for each of the L grids m from 1 to L.
In step S82, the environmental map generation unit 30 determines whether or not the moving obstacle flag Fm of the grid m is false. If the determination result is true (Yes), the process proceeds to step S83.

ステップS83において、環境地図生成部30はグリッドmの状態A_mが障害物ありであるか否かを判別する。当該判別結果が真(Yes)である場合、即ちグリッドmにおいて障害物の認定がされている場合には、ステップS84に進む。
ステップS84において、環境地図生成部30は、グリッドmの移動障害物フラグをtrueに設定する。
In step S83, the environment map generation unit 30 determines whether the state A_m of the grid m is an obstacle. If the determination result is true (Yes), that is, if the obstacle is recognized in the grid m, the process proceeds to step S84.
In step S84, the environment map generation unit 30 sets the moving obstacle flag of the grid m to true.

続くステップS85において、環境地図生成部30は、上記図8のステップS66〜S70からなる障害物識別処理をグリッドiからグリッドmに置き換えて行う。当該障害物識別処理により移動障害物であるか静止障害物であるかの識別を終えた後、ステップS86に進む。
一方、上記ステップS82においてグリッドmの移動障害物フラグFmがfalseでなく当該判別結果が偽(No)であった場合、又は上記ステップS83においてグリッドmの状態A_mが障害物ありではなく当該判別結果が偽(No)であった場合は、上記ステップS84、S85の処理を行わずステップS86に進む。つまり、グリッドmの移動障害物フラグFmがtrueだった場合やグリッドmの状態A_mが走行可能若しくは未計測であった場合には、そのままステップS86に進む。
In subsequent step S85, the environment map generation unit 30 performs the obstacle identification process including steps S66 to S70 in FIG. 8 by replacing the grid i with the grid m. After identifying the moving obstacle or the stationary obstacle by the obstacle identifying process, the process proceeds to step S86.
On the other hand, if the moving obstacle flag Fm of the grid m is not false in step S82 and the determination result is false (No), or the determination result is that the state A_m of the grid m is not an obstacle in step S83. Is false (No), the process of steps S84 and S85 is not performed, and the process proceeds to step S86. That is, when the moving obstacle flag Fm of the grid m is true, or when the state A_m of the grid m is travelable or not measured, the process proceeds to step S86 as it is.

そして、ステップS86において、環境地図生成部30は、グリッドmについてL個まで処理を終えていない場合には、上記ステップS81に戻り、次のグリッドmについて上記ステップS82〜S84の処理を行う。一方、L個まで上記処理を終えた場合には当該位置ずれ補償処理を終了する。
当該位置ずれ補償処理は、例えば図10の説明図に示すように、無人車両1の前方に歩行者が横切るような場合であって、第1LRF10では歩行者の肩部分を検出し、第2LRF12では歩行者の足部分を検出したとすると、第1データD1jに対応するグリッドiaと第2データD2jに対応するグリッドibが一致しない場合がある。このような場合であっても、上記位置ずれ補償処理により第2データD2jに対応するグリッドiに隣接するグリッドmについて障害物識別処理を行うことで、グリッドiaについても移動障害物と確実に識別することができる。
In step S86, if the environment map generation unit 30 has not finished processing up to L grids m, the process returns to step S81 and performs the processes in steps S82 to S84 for the next grid m. On the other hand, when the above processing is completed up to L, the misregistration compensation processing ends.
For example, as shown in the explanatory diagram of FIG. 10, the positional deviation compensation processing is a case where a pedestrian crosses in front of the unmanned vehicle 1. The first LRF 10 detects the shoulder portion of the pedestrian, and the second LRF 12 If a foot part of a pedestrian is detected, the grid ia corresponding to the first data D1j may not match the grid ib corresponding to the second data D2j. Even in such a case, by performing the obstacle identification process for the grid m adjacent to the grid i corresponding to the second data D2j by the above-described misalignment compensation process, the grid ia can be reliably identified as a moving obstacle. can do.

(移動障害物タイムアウト処理)
最後に、図6のステップS41において実行する移動障害物タイムアウト処理について説明する。
図11には、移動障害物タイムアウト処理を示すフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って説明する。
まず、ステップS90において、環境地図生成部30は、環境地図上において所定の範囲をタイムアウト処理範囲として設定する。なお、当該タイムアウト処理範囲は、無人車両1が経路を生成しうる範囲として設定するものであり、例えば50m程度に設定する。
(Moving obstacle timeout process)
Finally, the moving obstacle timeout process executed in step S41 of FIG. 6 will be described.
FIG. 11 shows a flowchart showing the moving obstacle time-out process, which will be described below.
First, in step S90, the environment map generation unit 30 sets a predetermined range as a timeout processing range on the environment map. The timeout processing range is set as a range in which the unmanned vehicle 1 can generate a route, and is set to about 50 m, for example.

次にステップS91において、環境地図生成部30は、当該タイムアウト処理範囲におけるグリッドiの移動障害物フラグFmがtrueであるか否かを判別する。当該判別結果が偽(No)である場合、即ち移動障害物フラグFmがfalseである場合はタイムアウト処理の必要はなく、当該処理を終了する。
一方、ステップS91の判別結果が真(Yes)である場合、即ち移動障害物があると識別されている場合にはステップS92に進む。
Next, in step S91, the environment map generation unit 30 determines whether or not the moving obstacle flag Fm of the grid i in the timeout processing range is true. If the determination result is false (No), that is, if the moving obstacle flag Fm is false, the time-out process is not necessary, and the process ends.
On the other hand, if the determination result in step S91 is true (Yes), that is, if it is identified that there is a moving obstacle, the process proceeds to step S92.

ステップS92において、環境地図生成部30は、現在時刻t_nowとグリッドiに登録されているタイムスタンプts_iとの差分であるδt2を算出する。
そしてステップS93において、当該δt2が予め定められたタイムアウト時間(例えば0.2s)より大であるか否かを判別する。なお、当該タイムアウト時間は、上記図8のステップS68における所定時間より長い。当該判別結果が偽(No)である場合、即ちグリッドiにおいてFm=trueとなってからタイムアウト時間を経過していない場合には、そのまま当該処理を終了する。一方、当該判別結果が真(Yes)である場合は、ステップS94に進む。
In step S92, the environment map generation unit 30 calculates δt2 that is the difference between the current time t_now and the time stamp ts_i registered in the grid i.
In step S93, it is determined whether or not δt2 is greater than a predetermined timeout time (for example, 0.2 s). The timeout time is longer than the predetermined time in step S68 of FIG. If the determination result is false (No), that is, if the time-out period has not elapsed since Fm = true in grid i, the process ends as it is. On the other hand, if the determination result is true (Yes), the process proceeds to step S94.

ステップS94において、環境地図生成部30は、グリッドiに対応する切替直前状態データを取得し、グリッドiの状態を当該切替直前状態として更新して、当該移動障害物タイムアウト処理を終了する。具体的には当該グリッドiのタイムスタンプts_iを現在時刻t_nowとし、状態A_iをA_i_chとし、移動障害物フラグFmをfalseとする。
つまり、グリッドiの移動障害物フラグFm=trueとなってから所定のタイムアウト時間を経過したときには、グリッドiの状態を元の状態に戻すこととする。元々グリッドiが走行可能な領域であったならば再び走行可能となり、静止障害物があった場合には障害物として走行不可な領域が維持される。これにより移動障害物が通り過ぎた範囲が走行不可能のまま残ることを防ぐことができる。
In step S94, the environment map generation unit 30 acquires state data immediately before switching corresponding to the grid i, updates the state of the grid i as the state immediately before switching, and ends the moving obstacle timeout process. Specifically, the time stamp ts_i of the grid i is set to the current time t_now, the state A_i is set to A_i_ch, and the moving obstacle flag Fm is set to false.
That is, when the predetermined time-out period elapses after the moving obstacle flag Fm = true for the grid i, the state of the grid i is returned to the original state. If the grid i was originally an area where the vehicle can travel, the vehicle can travel again. If there is a stationary obstacle, the region where the vehicle cannot travel as an obstacle is maintained. As a result, it is possible to prevent the range in which the moving obstacle passes from remaining unmovable.

以上のようなタイムアウト処理を行った後、図5、6で示した環境地図生成処理をリターンして、上述した処理を繰り返していくことで、無人車両1の走行に伴い環境地図を更新していく。
このように、本実施形態における無人車両1は、路面状態を検出するための第1LRF10に加えて、移動障害物を識別するために第2LRF12を設けている。当該第2LRF12は無人車両1の進行方向に向けて測距を行うものであるから比較的高速な移動でも確実に障害物を検出することができる。
After performing the time-out process as described above, the environment map generation process shown in FIGS. 5 and 6 is returned, and the above process is repeated to update the environment map as the unmanned vehicle 1 travels. Go.
As described above, the unmanned vehicle 1 according to the present embodiment includes the second LRF 12 for identifying the moving obstacle in addition to the first LRF 10 for detecting the road surface state. Since the second LRF 12 measures the distance in the traveling direction of the unmanned vehicle 1, an obstacle can be reliably detected even at a relatively high speed.

そして、特に上記障害物識別処理において示されるように環境地図上におけるグリッドの認定状態に基づいて、障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別している。移動障害物と識別されたグリッドiにおいては、所定のタイムアウト時間の間走行不可能な領域と認定した後当該認定前の元の状態A_iに戻して、環境地図を生成することとしている。これにより再び同じ領域の検出を行うことなく、環境地図上に移動障害物の残像が残ることを抑制でき、移動体の移動可能範囲が狭まるのを防止することができる。   In particular, as shown in the obstacle identification process, whether the obstacle is a stationary obstacle or a moving obstacle is identified based on the certified state of the grid on the environmental map. In the grid i identified as the moving obstacle, the environment map is generated by recognizing the area incapable of traveling for a predetermined timeout time and then returning to the original state A_i before the recognition. Accordingly, it is possible to suppress the afterimage of the moving obstacle from remaining on the environment map without detecting the same region again, and it is possible to prevent the movable range of the moving body from being narrowed.

これにより、多数のLRFを設けたり高性能化を必要としたりすることなく、第1LRF10及び第2LRF12の2つのLRFのみを用いることから、コストの増加を抑えることができる。そして、無人車両1が比較的高速な移動を行う場合でも、移動障害物と静止障害物を識別し、移動可能な領域を不要に狭めることのない正確な環境地図を生成することができる。   Accordingly, since only two LRFs of the first LRF 10 and the second LRF 12 are used without providing a large number of LRFs or requiring high performance, an increase in cost can be suppressed. Even when the unmanned vehicle 1 moves at a relatively high speed, it is possible to identify a moving obstacle and a stationary obstacle and generate an accurate environmental map that does not unnecessarily narrow the movable area.

以上で本発明に係る実施形態についての説明を終えるが、実施形態は上記実施形態に限られるものではない。
上記実施形態では、移動体を無人車両としているが、移動体は車両に限られるものではなく、例えば自律歩行をするロボット等でも構わない。
また、移動体は自律型移動体に限られるものではなく、遠隔操縦又は運転者が自ら搭乗して運転するような車両やロボット等にも本発明を適用することができる。例えば、運転者が搭乗する自動車において、本発明により生成した環境地図を用いて周辺環境を認識し、当該周辺環境に応じて運転支援したり、衝突回避のために警告表示をしたり、自動的にブレーキ制御したりしてもよい。
This is the end of the description of the embodiment according to the present invention, but the embodiment is not limited to the above embodiment.
In the above embodiment, the moving body is an unmanned vehicle, but the moving body is not limited to the vehicle, and may be, for example, a robot that performs autonomous walking.
In addition, the moving body is not limited to an autonomous moving body, and the present invention can be applied to a vehicle, a robot, or the like that is remotely operated or driven by a driver. For example, in a car on which a driver is boarded, the environment map generated by the present invention is used to recognize the surrounding environment, and driving assistance according to the surrounding environment, warning display for collision avoidance, automatic Or brake control.

また上記実施形態では、第1LRF10及び第2LRF12としてそれぞれ4ラインLRFを用いているが、LRFはこれに限られず、例えばそれぞれ1ラインのみのLRFを用いても本発明の効果を得ることができる。   In the above-described embodiment, the 4-line LRF is used as each of the first LRF 10 and the second LRF 12, but the LRF is not limited to this.

1 無人車両(移動体)
2 GPS受信機
4 ジャイロセンサ
6 ステアリング
8 アクセル
6a、8a アクチュエータ
10 第1LRF(第1の測距手段)
12 第2LRF(第2の測距手段)
20 コンピュータユニット
22 環境認識・自己位置計測部
24 車両制御部(移動制御手段)
26 自己位置評定部
28 LRFデータ処理部
30 環境地図生成部(障害物識別手段、環境地図生成手段)
32 経路生成部
34 車両操作部
1 Unmanned vehicle (moving body)
2 GPS receiver 4 Gyro sensor 6 Steering 8 Accelerator 6a, 8a Actuator 10 1st LRF (first ranging means)
12 2nd LRF (2nd ranging means)
20 Computer unit 22 Environment recognition / self-position measuring unit 24 Vehicle control unit (movement control means)
26 Self-location assessment unit 28 LRF data processing unit 30 Environmental map generation unit (obstacle identification means, environmental map generation means)
32 Route generation unit 34 Vehicle operation unit

Claims (6)

移動体の移動制御に用いる環境地図を生成する移動体の環境地図生成制御装置において、
前記移動体から路面に向けて測距を行う第1の測距手段と、
前記移動体から進行方向に向けて測距を行う第2の測距手段と、
前記環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて、前記第1の測距手段及び第2の測距手段により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別する障害物識別手段と、
前記障害物識別手段により静止障害物があると識別された領域は移動不可能な領域として認定し続け、前記移動障害物があると識別された領域は、予め定めた一定期間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して、前記環境地図を生成する環境地図生成手段と、を備え
前記障害物識別手段は、前記第2の測距手段により検出した障害物がある前記環境地図上の位置であるグリッドiに隣接するグリッドmも含めて障害物識別処理を行って、前記第1の測距手段及び前記第2の測距手段により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別することを特徴とする移動体の環境地図生成制御装置。
In an environment map generation control device for a mobile object that generates an environment map used for movement control of the mobile object,
First distance measuring means for measuring a distance from the moving body toward the road surface;
A second distance measuring means for measuring a distance from the moving body in a traveling direction;
Based on the transition of the certified state of the area on the environmental map, it is identified whether the obstacle detected by the first distance measuring means and the second distance measuring means is a stationary obstacle or a moving obstacle. Obstacle identification means;
The area identified as having a stationary obstacle by the obstacle identifying means continues to be recognized as a non-movable area, and the area identified as having a moving obstacle is immovable for a predetermined period of time. An environmental map generating means for generating the environmental map after returning to the original certification prior to the certification ,
The obstacle identification means performs obstacle identification processing including the grid m adjacent to the grid i which is the position on the environment map where the obstacle detected by the second distance measuring means is located, and distance measurement means and said second moving body of the environment map generation control unit obstacle detected by the distance measuring means, characterized that you identify whether the moving obstacle or a stationary obstacle.
前記障害物識別手段は、前記第1の測距手段により検出した障害物と、前記第2の測距手段により検出した障害物が前記環境地図上で同一の領域にある場合に、
当該第2の測距手段による障害物の検出から前記一定期間より短く設定した所定時間の間は、前記領域の障害物を移動障害物として識別しておき、
当該第2の測距手段による障害物の検出から前記所定時間以上、前記領域に障害物があるときには前記一定期間経過後に静止障害物があるとして走行不可能な領域と認定することを特徴とする請求項1記載の移動体の環境地図生成制御装置。
The obstacle identifying means, when the obstacle detected by the first distance measuring means and the obstacle detected by the second distance measuring means are in the same area on the environment map,
During the predetermined time set shorter than the predetermined period from the detection of the obstacle by the second distance measuring means, the obstacle in the area is identified as a moving obstacle,
When there is an obstacle in the area for more than the predetermined time from the detection of the obstacle by the second distance measuring means, it is determined that the vehicle cannot travel because there is a stationary obstacle after the fixed period has elapsed. The mobile environment map generation control device according to claim 1.
前記第1の測距手段は、前記移動体から路面に向けてレーザを照射することで測距を行うレーザレンジファインダであり、
前記第2の測距手段は、前記移動体から進行方向に向けてレーザを照射することで測距を行うレーザレンジファインダであることを特徴とする請求項1又は2記載の移動体の環境地図生成制御装置。
The first distance measuring means is a laser range finder that performs distance measurement by irradiating a laser toward the road surface from the moving body,
The second distance measuring unit 130, the environment map according to claim 1 or 2 moving body, wherein the toward the traveling direction from said moving body is a laser range finder measuring a distance by irradiating a laser Generation control device.
請求項1からの何れか一項に記載の環境地図生成制御装置を有し、
生成された環境地図に基づき移動経路を生成し、当該移動経路に沿って移動を行う移動制御手段を備えることを特徴とする移動体。
The environment map generation control device according to any one of claims 1 to 3 ,
A moving body comprising movement control means for generating a movement route based on the generated environment map and moving along the movement route.
移動体の移動制御に用いる環境地図を生成する移動体の環境地図生成方法において、
前記移動体から路面に向けて測距を行うことで第1の測距情報を取得するステップと、
前記移動体から進行方向に向けて測距を行うことで第2の測距情報を取得するステップと、
前記環境地図上における領域の認定状態の変遷に基づいて、前記第1の測距情報及び前記第2の測距情報より検出された障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別する障害物識別ステップと、
前記障害物識別ステップにより静止障害物があると識別された領域は移動不可能な領域として認定し続け、前記移動障害物があると識別された領域は、予め定めた一定期間の間移動不可能な領域と認定した後当該認定前の元の認定に戻して、前記環境地図を生成する環境地図生成ステップと、
を備え
前記障害物識別ステップは、前記第2の測距情報により検出した障害物がある前記環境地図上の位置であるグリッドiに隣接するグリッドmも含めて障害物識別処理を行って、前記第1の測距情報及び前記第2の測距情報により検出した障害物が静止障害物であるか移動障害物であるかを識別することを特徴する移動体の環境地図生成方法。
In a mobile environment map generation method for generating an environment map to be used for movement control of a mobile object,
Obtaining first ranging information by performing ranging from the moving body toward the road surface;
Obtaining second ranging information by performing ranging from the moving body in the traveling direction;
Whether the obstacle detected from the first distance measurement information and the second distance measurement information is a stationary obstacle or a moving obstacle based on the transition of the recognized state of the area on the environmental map. An obstacle identification step to identify;
The area identified as having a stationary obstacle by the obstacle identifying step continues to be recognized as a non-movable area, and the area identified as having the moving obstacle cannot move for a predetermined period of time. An environmental map generation step of generating the environmental map after recognizing a new area and returning to the original certification before the certification;
Equipped with a,
The obstacle identifying step performs an obstacle identification process including a grid m adjacent to a grid i that is a position on the environmental map where the obstacle detected by the second distance measurement information is located, distance measurement information and environmental map generation method of a mobile obstacle detected by the second distance measurement information is characterized that you identify whether the moving obstacle or a stationary obstacle.
前記障害物識別ステップは、前記第1の測距情報より検出された障害物と、前記第2の測距情報より検出された障害物が前記環境地図上で同一の領域にある場合に、
当該第2の測距情報による障害物の検出から前記一定期間より短く設定した所定時間の間は、前記領域の障害物を移動障害物として識別しておき、
当該第2の測距情報による障害物の検出から前記所定時間以上、前記領域に障害物があるときには前記一定期間経過後に静止障害物があるとして走行不可能な領域と認定することを特徴とする請求項記載の移動体の環境地図生成方法。
In the obstacle identification step, when the obstacle detected from the first distance measurement information and the obstacle detected from the second distance measurement information are in the same area on the environment map,
During the predetermined time set shorter than the predetermined period from the detection of the obstacle by the second ranging information, the obstacle in the area is identified as a moving obstacle,
When there is an obstacle in the area for more than the predetermined time from the detection of the obstacle by the second distance measurement information, it is determined that the vehicle cannot travel because there is a stationary obstacle after the fixed period has elapsed. The method for generating an environmental map of a mobile object according to claim 5 .
JP2013056620A 2013-03-19 2013-03-19 Mobile environment map generation control device, mobile body, and mobile environment map generation method Active JP6192958B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013056620A JP6192958B2 (en) 2013-03-19 2013-03-19 Mobile environment map generation control device, mobile body, and mobile environment map generation method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013056620A JP6192958B2 (en) 2013-03-19 2013-03-19 Mobile environment map generation control device, mobile body, and mobile environment map generation method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014182590A JP2014182590A (en) 2014-09-29
JP6192958B2 true JP6192958B2 (en) 2017-09-06

Family

ID=51701241

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013056620A Active JP6192958B2 (en) 2013-03-19 2013-03-19 Mobile environment map generation control device, mobile body, and mobile environment map generation method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6192958B2 (en)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017029982A1 (en) 2015-08-14 2017-02-23 ソニー株式会社 Moving body, information processing device, moving body system, information processing method, and information processing program
US10267908B2 (en) * 2015-10-21 2019-04-23 Waymo Llc Methods and systems for clearing sensor occlusions
JP6528280B2 (en) * 2015-12-28 2019-06-12 株式会社エクォス・リサーチ Moving body
JP6775981B2 (en) * 2016-03-30 2020-10-28 セコム株式会社 Surveillance system and object detection device
CN107305381A (en) * 2016-04-21 2017-10-31 上海慧流云计算科技有限公司 A kind of self-navigation robot and automatic navigation method
JP6792160B2 (en) 2017-01-31 2020-11-25 富士通株式会社 Movement support system, movement support device, movement support terminal, movement support method, map creation system, map creation device, and information acquisition terminal
JP6640777B2 (en) 2017-03-17 2020-02-05 株式会社東芝 Movement control system, movement control device and program
WO2018196000A1 (en) * 2017-04-28 2018-11-01 SZ DJI Technology Co., Ltd. Methods and associated systems for grid analysis
CN111443699B (en) * 2018-12-28 2023-05-23 深圳市优必选科技有限公司 Positioning drift detection method and device and robot
CN110032181B (en) * 2019-02-26 2022-05-17 文远知行有限公司 Method and device for positioning barrier in semantic map, computer equipment and storage medium

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4055701B2 (en) * 2003-11-25 2008-03-05 松下電工株式会社 Autonomous mobile vehicle
JP5212939B2 (en) * 2008-07-17 2013-06-19 パナソニック株式会社 Autonomous mobile device
JP5604117B2 (en) * 2010-01-20 2014-10-08 株式会社Ihiエアロスペース Autonomous mobile

Also Published As

Publication number Publication date
JP2014182590A (en) 2014-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6192958B2 (en) Mobile environment map generation control device, mobile body, and mobile environment map generation method
US20200238993A1 (en) Autonomous driving vehicle system
EP3088280B1 (en) Autonomous driving vehicle system
JP6342822B2 (en) Automatic driving system, automatic driving method and computing device
CN110121449B (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
CN111670468A (en) Moving body behavior prediction device and moving body behavior prediction method
US20170102707A1 (en) Method for operating a driver assistance system for automatically guiding a motor vehicle, and paired motor vehicle
WO2016084479A1 (en) Drive control device for vehicle, drive control method, and drive control program
WO2013027803A1 (en) Autonomous driving control system for vehicle
CN108020229B (en) Method for locating a vehicle
US11847838B2 (en) Recognition device
CN109804419B (en) Method for operating a semi-autonomous or autonomous motor vehicle and motor vehicle
JP2022532920A (en) Yaw rate from radar data
US10261516B2 (en) Vehicle control device
WO2018134863A1 (en) Travel control device for moving body
KR102322538B1 (en) Navigation device for self-driving vehicle
KR20170083233A (en) Drive supporting system using decision for intent of a moving object based on map
US20210061270A1 (en) Method and apparatus for method for real time lateral control and steering actuation assessment
Valldorf et al. Advanced Microsystems for Automotive Applications 2007
JP5781126B2 (en) Obstacle determination device, autonomous mobile device, and obstacle determination method
KR20210058640A (en) Vehicle navigaton switching device for golf course self-driving cars
JP6895741B2 (en) Obstacle detection device and obstacle detection method
US11958506B2 (en) Vehicle control device and vehicle control method
JP6406894B2 (en) ENVIRONMENTAL MAP GENERATION CONTROL DEVICE, MOBILE BODY, AND ENVIRONMENTAL MAP GENERATION METHOD
JP2012256242A (en) Other vehicle recognition device and course evaluation device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160223

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20161221

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170104

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170301

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: 20170726

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20170809

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6192958

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