JP6565869B2 - 自律移動体および自律移動体の制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、自律移動体および自律移動体の制御プログラムに関する。

バッテリを搭載し、自律移動する移動ロボットが知られている。例えば特許文献１に記載された自律移動型の電気掃除装置は、充電台に帰還して、バッテリの充電を自動的に開始する。

特開２０１４−９４２３３号公報

特許文献１に記載された電気掃除装置は、充電台に帰還すると、充電台に設けられた電動送風機からの風を受け、充電端子に付着した塵埃が除去される。自律移動体の受電端子を、例えば家庭用ＡＣ電源に接続された給電端子に接触させて自律移動体のバッテリを充電する場合、給電端子と受電端子の間に塵埃等の汚損が介在すると、適切な充電が行えないこともある。しかし、特許文献１に記載の電気掃除装置のように、充電のたびに除去作業を行うことは、除去作業に必要な電力や充電完了までにかかる時間の観点からは、好ましくない。また、自律移動により受電端子を給電端子に接触させることから、端子間の汚損のみならず、端子間のずれによっても適切な充電が行えなくなるという自律移動体特有の問題もある。

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あり、過剰な電力を消費することなくより確実にバッテリの充電を行うことができ、従来よりも充電処理時間を短縮できる自律移動体、および自律移動体の制御プログラムを提供するものである。

本発明の第１の態様における自律移動体は、自律移動するための移動機構と、外部の給電端子から電力の供給を受ける受電端子と、受電端子が給電端子から電力の供給を受けられる距離よりも離れた位置で給電端子を撮像する撮像部と、撮像部によって撮像された画像を分析した分析結果と、受電端子が給電端子から電力の供給を受けられる距離まで移動機構により移動した場合に予測される給電端子と受電端子のずれに関する情報とに基づいて、給電端子の汚損を除去するか否かを判断する判断部と、判断部が汚損を除去すると判断した場合に、汚損を除去する除去部とを備える。

このような構成を備えることにより、事前に給電端子の汚損を除去すべきか否かを判断し、必要な場合に限って除去作業を行うことができる。したがって、汚損の除去が必要ないときには、除去作業に要する時間と電力を省くことができる。

本発明の第２の態様における自律移動体の制御プログラムは、外部の給電端子から電力の供給を受ける受電端子が給電端子から電力の供給を受けられる距離よりも離れた位置にある状態で、給電端子を撮像する撮像ステップと、撮像ステップによって撮像された画像を分析する分析ステップと、受電端子が給電端子から電力の供給を受けられる距離まで移動した場合に予測される給電端子と受電端子のずれに関する情報を算出する算出ステップと、分析ステップによって分析された結果と、算出ステップによって算出されたずれに関する情報とに基づいて、給電端子の汚損を除去するか否かを判断する判断ステップと、判断ステップによって汚損を除去すると判断した場合に、汚損を除去する除去ステップとをコンピュータに実行させる。

このような各ステップを実行することにより、事前に給電端子の汚損を除去すべきか否かを判断し、必要な場合に限って除去作業を行うことができる。したがって、汚損の除去が必要ないときには、除去作業に要する時間と電力を省くことができる。

本発明により、過剰な電力を消費することなくより確実にバッテリの充電を行うことができ、従来よりも充電処理時間を短縮できる自律移動体、および自律移動体の制御プログラムを提供することができる。

本実施形態にかかる移動ロボットの外観斜視図である。 移動ロボットの制御ブロック図である。 移動ロボットが規定位置に到達した様子を示す俯瞰図である。 移動ロボットが給電端子の汚損を除去する様子を示す俯瞰図である。 移動ロボットの受電端子が給電端子と接触する様子を示す俯瞰図である。 給電端子と受電端子の接触の様子を示す図である。 給電端子と受電端子の予測接触割合を表すテーブルである。 カメラが給電端子を撮像した画像を模式的に示す図である。 塵埃が充電に与える影響を数値化した塵埃係数を表すテーブルである。 酸化が充電に与える影響を数値化した酸化係数を表すテーブルである。 移動ロボットの充電処理手順を示すフロー図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態にかかる自律移動体としての移動ロボット１００の外観斜視図である。移動ロボット１００は、大きく分けて台車部１１０と把持部１２０によって構成される。

台車部１１０は、主に、ベース１１１と、ベース１１１に取り付けられた２つの駆動輪１１２と１つのキャスター１１３とから構成される。２つの駆動輪１１２は、ベース１１１の対向する側方のそれぞれに、回転軸芯が一致するように配設されている。それぞれの駆動輪１１２は、不図示のモータによって独立して回転駆動される。キャスター１１３は、従動輪であり、ベース１１１から鉛直方向に延びる旋回軸が車輪の回転軸から離れて車輪を軸支するように設けられており、台車部１１０の移動方向に倣うように追従する。移動ロボット１００は、例えば、２つの駆動輪１１２が同じ方向に同じ回転速度で回転されれば直進し、逆方向に同じ回転速度で回転されれば重心を通る鉛直軸周りに旋回する。すなわち、移動ロボット１００は、２つの駆動輪１１２の回転方向、回転速度がそれぞれ制御されることにより、前進、後進、旋回することができる。

台車部１１０は、障害物検知や周辺環境認識のための各種センサが設けられている。カメラ１１４は、そのセンサ類の一つであり、ベース１１１の前方に２つ配置されている。カメラ１１４は、例えばＣＭＯＳイメージセンサを含み、撮像した画像信号を後述の制御部へ送信する。２つのカメラ１１４が同一の被写体を捉えれば視差画像を取得でき、当該被写体までの距離を算出することもできる。

ベース１１１の前面には、若干突出して２つの受電端子１１６が設けられている。受電端子１１６は、例えば移動ロボット１００の移動空間の壁面に設けられた給電端子９１６と接触して電力の供給を受ける。受電端子１１６は、給電端子９１６に向かって押圧されたときに給電端子表面に倣う、給電端子側に向けて凸状に形成された導電性の板バネが用いられている。給電端子９１６は、家庭用ＡＣ電源等に接続されている。

ベース１１１の上面には、給電端子９１６の汚損を除去するための除去ツールを収容する収容孔１１７が３つ設けられており、図においてはそのうちの２つに、除去ツールとしてのブロア１３１とサンダ１３２がそれぞれ収容されている様子を表している。１つの収容孔１１７からは収容されていたワイパ１３３が引き抜かれ、後述するハンド１２４が把持している。図示するように、ワイパ１３３は、ハンド１２４が把持する部分であるグリップ１３３ａと、グリップ１３３ａから伸延するシャフト１３３ｂと、シャフト１３３ｂの先端に設けられたブレード１３３ｃから成る。ワイパ１３３は、給電端子９１６の汚損としての水滴を給電端子９１６から拭き取って除去するための除去ツールである。

ブロア１３１とサンダ１３２も同様にそれぞれグリップとシャフトを備え、ブロア１３１のシャフトの先端には圧縮空気の吐出口が、サンダ１３２のシャフトの先端には研磨部が設けられている。ブロア１３１は、給電端子９１６の汚損としての塵埃を給電端子９１６から吹き飛ばして除去するための除去ツールである。サンダ１３２は、給電端子９１６の汚損としての酸化皮膜を給電端子９１６から削り取って除去するための除去ツールである。なお、図においては、それぞれシャフトから先が収容孔１１７に隠れている。

バッテリ１９０は、ベース１１１に収容されている二次電池であり、例えばニッケル水素充電池である。バッテリ１９０は、移動ロボット１００の各要素に電力を供給する。受電端子１１６が給電端子９１６から電力の供給を受けると、バッテリ１９０が充電される。

把持部１２０は、主に、複数のアーム１２１、１２２、１２３と、ハンド１２４とから構成される。アーム１２１は、鉛直軸周りに回転自在に、一端がベース１１１に軸支されている。アーム１２２は、水平軸周りに回転自在に、一端がアーム１２１の他端に軸支されている。アーム１２３は、アーム１２２の他端で放射方向に回転自在に、一端がアーム１２２の他端に軸支されている。ハンド１２４は、アーム１２３の伸延方向と平行な中心軸周りに回転自在に、アーム１２３の他端に軸支されている。

ハンド１２４は、移動ロボット１００の作業対象物としての搬送物を把持できるように、把持機構を備える。移動ロボット１００は、搬送物を搬送するに限らず、様々な目的に適用することができる。把持部１２０は、移動ロボット１００の目的に合わせて様々な作業対象物を把持できる。例えば、レバーを把持して回転し、扉を開く作業を行っても良い。

把持部１２０は、給電端子９１６の汚損を除去する除去作業を実行する除去部としての機能を担う。具体的には、ハンド１２４が除去ツールを把持し、各アームが適切に動作することにより、除去ツールが給電端子９１６の表面に沿って掃引される。

図２は、移動ロボット１００の制御ブロック図である。制御部２００は、例えばＣＰＵであり、台車部１１０に設けられている。駆動輪ユニット２１０は、駆動輪１１２を駆動するための駆動回路やモータを含み、台車部１１０に設けられている。制御部２００は、駆動輪ユニット２１０へ駆動信号を送ることにより、駆動輪１１２の回転制御を実行する。

アームユニット２２０は、アーム１２１、１２２、１２３およびハンド１２４を駆動するための駆動回路やモータを含み、把持部１２０に設けられている。制御部２００は、アームユニット２２０へ駆動信号を送ることにより、把持部１２０の姿勢制御や把持制御を実行する。

センサユニット２３０は、周辺環境を探索したり把持部１２０の姿勢を監視したりする各種センサを含み、台車部１１０および把持部１２０に分散して配置されている。制御部２００は、センサユニット２３０に制御信号を送ることにより、各種センサを駆動してその出力を取得する。カメラ１１４は、センサユニット２３０に含まれ、制御信号に従って撮像動作を実行する。

警告部２４０は、例えばスピーカやＬＥＤを含み、移動ロボット１００に異常が発生した場合に、異常が発生したことを音や光によりユーザへ告知する。警告部２４０は、後述するように、適切な充電処理が行えない場合にもユーザへ告知する。制御部２００は、警告部２４０へ警告生成信号を送ることにより警告を出力させる。警告部２４０は、無線ＬＡＮ等の通信ユニットを含んで、ユーザの利用端末へ警告を送信する構成であっても良い。

メモリ２５０は、不揮発性の記憶媒体であり、例えばソリッドステートドライブが用いられる。メモリ２５０は、移動ロボット１００を制御するための制御プログラムの他にも、制御に用いられる様々なパラメータ値、関数、ルックアップテーブル等を記憶している。メモリ２５０は、後述する各種テーブルを収容するデータベースであるテーブルＤＢ２５１と、同じく後述する端子汚損の画像解析に用いる画像データやパラメータ値を収容するデータベースである端子汚損ＤＢ２５２を含む。

制御部２００は、駆動輪ユニット２１０、アームユニット２２０、センサユニット２３０、警告部２４０、およびメモリ２５０との間で情報を送受信することにより、制御に関わる様々な演算を実行する機能演算部としての役割も担う。経路計画部２０１は、環境地図を用いて移動ロボット１００が目的位置へ向かって自律走行するための経路を計画する。経路計画部２０１は、充電処理を行うために給電端子９１６へ向かって移動するための経路も計画する。判断部２０２は、カメラ１１４を用いて給電端子９１６を撮像した画像データを解析するなどして、給電端子９１６の汚損を除去するか否かを判断する。

除去実行部２０３は、給電端子９１６の汚損を除去する場合に、アームユニット２２０等に制御信号を送信して、除去作業を実行する。充電制御部２０４は、給電端子９１６から供給される電力を受電端子１１６で受けてバッテリ１９０を充電する。このとき、充電制御部２０４は、端子間の接触抵抗やバッテリ１９０の充電量を監視して、給電の開始と停止を制御する。それぞれの具体的な制御演算については、後述する。

図３は、移動ロボット１００が予め定められた規定位置に到達した様子を示す俯瞰図である。移動ロボット１００は、バッテリ１９０の残容量が低下して充電が必要と判断したら、充電行動に移行する。充電行動は、経路計画部２０１が移動ロボット１００を規定位置まで移動させることから始まる。

規定位置は、受電端子１１６が給電端子９１６から電力の供給を受けられる距離よりも離れた位置に規定される。具体的には、カメラ１１４が給電端子９１６の全体を画角内に収められる位置に定められる。カメラ１１４は、受電端子１１６が給電端子９１６から電力の供給を受けられる距離よりも離れた位置で給電端子９１６を撮像する撮像部としての機能を担う。規定位置は、受電端子１１６が給電端子９１６と正対する位置が好ましいが、自律移動の走行制御の観点から、一定の拡がりをもって定められる。すなわち、規定位置は、予め定められた規定範囲内のいずれかの位置であれば良い。

経路計画部２０１は、給電端子９１６が設置された壁面から基準となる距離Ｄ_０の位置で、給電端子９１６に正対する姿勢を目標として経路を計画する。その経路に従って移動した結果が、規定範囲内であれば充電行動を継続する。図３は、計画した経路に沿って移動ロボット１００が移動した結果、受電端子１１６の中心が給電端子９１６の中心に対して横ずれ量ｇだけ横ずれして停止した様子を示す。

なお、制御部２００は、２つのカメラ１１４から得られる視差画像から、移動ロボット１００に対する給電端子９１６の相対位置を認識することができる。また、制御部２００は、給電端子９１６の位置を環境地図から把握しており、移動ロボット１００の進行方向を基準に定められたローカル座標系（図のｘｙｚ座標系）を環境地図のグローバル座標系に対応付けて、駆動輪１１２や把持部１２０の制御を実行する。

判断部２０２は、取得した給電端子９１６の画像を解析して、給電端子の汚損状況を把握する。そして、当該汚損状況と給電端子９１６に対する受電端子１１６の位置を勘案して、給電端子９１６の表面に付着した汚損を除去すべきか否かを判断する。判断部２０２が給電端子９１６の汚損を除去すべきと判断した場合に、除去実行部２０３が汚損の除去を実行する。

図４は、移動ロボット１００が給電端子９１６の汚損を除去する様子を示す俯瞰図である。判断部２０２は、取得した画像を解析して給電端子の汚損の種類を特定し、除去実行部２０３へ特定した汚損の種類を伝達する。除去実行部２０３は、汚損の種類に応じて除去ツールの中から適切なものを選択し、アームユニット２２０へ駆動信号を送信して、ハンド１２４に把持させ、アーム１２１、１２２、１２３を動作させて、当該汚損の除去を実行する。例えば図示するように、除去実行部２０３は、把持部１２０が全体の動作として、ワイパ１３３を収容孔１１７から引き抜き、給電端子９１６の表面をワイパ１３３で掃引するように、アームユニット２２０へ駆動信号を送信する。

なお、除去実行部２０３は、汚損の除去を実行できる位置まで給電端子９１６に接近するよう、駆動輪ユニット２１０へ駆動信号を送信する。給電端子９１６の汚損を除去できる位置は、把持部１２０の動作範囲と選択可能な除去ツールに基づいて、壁面から基準となる距離Ｄ_１の位置として設定されている。したがって、判断部２０２が汚損の除去を実行すると判断した場合は、移動ロボット１００は、図３に示す距離Ｄ_０の位置から図４に示す距離Ｄ_１の位置まで移動する。

図５は、移動ロボット１００の受電端子１１６が給電端子９１６と接触する様子を示す俯瞰図である。移動ロボット１００は、除去実行部２０３が図４に示す汚損の除去作業を終えたら、あるいは、判断部２０２が図３に示す規定位置で汚損の除去作業をしないと判断したら、壁面方向へ接近して、受電端子１１６を給電端子９１６に接触させる。充電制御部２０４は、受電端子１１６が給電端子９１６に接触したことを確認して、バッテリ１９０への充電処理を開始する。なお、制御部２００は、除去ツールが充電処理の邪魔にならないよう、ハンド１２４を壁面から遠ざけ、収容孔１１７へ除去ツールを収容する。

図６は、給電端子９１６と受電端子１１６の接触の様子を示す図である。充電効率の観点からは、受電端子１１６の表面全体が、給電端子９１６の表面と接触することが好ましい。しかし、移動ロボット１００が自律移動により給電端子９１６に接近するという性質上、毎回そのような状態を確実に実現することは難しい。つまり、給電端子９１６までの経路計画に対して、駆動輪１１２の走行面に対するスリップや、移動開始位置におけるキャスター１１３の向き、移動開始位置と給電端子９１６の位置との相対関係などに起因して、到達位置にずれが生じ得る。到達位置にずれが生じると、給電端子９１６と受電端子１１６の接触にもずれが生じる。すなわち、図６に示すように、受電端子１１６の全体が給電端子９１６と接触するのではなく、一部の接触領域が接触する状態となる。

接触領域が小さくなると、接触抵抗が大きくなり、効率的な充電が行えなくなる。しかも、給電端子９１６に汚損が存在すると、接触抵抗はさらに大きくなる。換言すれば、効率的な充電が行えるか否かは、接触領域の大きさと汚損状態の掛け合わせによって判断できると言える。

移動ロボット１００は、途中で汚損の除去作業を実行するかしないかに関わらず、図３に示す規定位置から図５に示す接触位置まで自律移動する。受電端子１１６の表面全体に対する接触領域の割合は、そのような自律移動をシミュレーションしたり事前に実験を繰り返したりして、予測することができる。しかも、移動ロボット１００の移動開始位置が想定する規定位置に対してずれている状況においても、それぞれずれた位置から移動を開始した場合における接触領域の割合を予測することができる。

図７は、事前のシミュレーションまたは実験により作成した、給電端子９１６と受電端子１１６の予測接触割合を表すテーブルの例である。このテーブルは、テーブルＤＢ２５１に格納されており、判断部２０２により適宜参照される。規定位置は、上述の通り給電端子９１６からの距離がＤ_０の正対位置であり、テーブルは、その規定位置に対する横ずれ量ｇと直進距離のずれ量のそれぞれにおいて、予測接触割合を二次元的に表している。

横ずれ量ｇは、０ｍｍ〜５ｍｍ、５ｍｍ〜１０ｍｍ、１０ｍｍ〜１５ｍｍ、１５ｍｍ〜２０ｍｍの４つの範囲に区分されている。直進距離のずれ量は、Ｄ_０−２０ｍｍ〜Ｄ_０−１０ｍｍ、Ｄ_０−１０ｍｍ〜Ｄ_０＋１０ｍｍ、Ｄ_０＋１０ｍｍ〜Ｄ_０＋２０ｍｍ、Ｄ_０＋２０ｍｍ〜Ｄ_０＋３０ｍｍの４つの範囲に区分されている。例えば、横ずれ量ｇが０ｍｍ〜５ｍｍ、直進距離のずれ量がＤ_０−１０ｍｍ〜Ｄ_０＋１０ｍｍの範囲に移動開始位置が含まれていれば、予測接触割合は９０％である。すなわち、この範囲から移動を開始した場合における接触割合の期待値は、９０％であることを意味する。この範囲は、規定位置を含む範囲であるが、移動開始位置がこの範囲から遠ざかるに従って、予測接触割合は低下する。

本実施例においては、予測接触割合が６０％以下となる場合には、端子間の汚損状態に関わらず、適切な充電が行えないと判断する。すなわち、図７において、移動開始位置が斜線で示すセルに所属する場合は、汚損状態の解析結果を待たずに、適切な充電が行えないと判断する。換言すれば、予測接触割合が６０％を超えるセルに所属するのであれば、端子の汚損状態によっては、効率的な充電が可能であると判断する。

次に、給電端子９１６の汚損状態について説明する。図８は、カメラ１１４が給電端子９１６を撮像した画像を模式的に示す図である。給電端子９１６は、右側端子９１６Ｒと左側端子９１６Ｌとから成り、カメラ１１４が撮像する画像は、右側端子９１６Ｒと左側端子９１６Ｌの各像を含む。

図８（ａ）は、左側端子９１６Ｌに塵埃９０１が付着した様子を示す。判断部２０２は、取得画像にエッジ抽出処理を施し、塵埃９０１を認識し、左側端子９１６Ｌの面積に占める塵埃９０１の面積の割合である塵埃占有率を算出する。塵埃占有率が大きいと、そのまま給電端子９１６と受電端子１１６が接触した場合には接触抵抗が大きく、充電効率が低下する。そこで、判断部２０２が汚損としての塵埃９０１を除去すると判断した場合には、除去実行部２０３は、除去ツールとしてブロア１３１を選択し、塵埃９０１を吹き飛ばす除去作業を試みる。

図８（ｂ）は、右側端子９１６Ｒと左側端子９１６Ｌのそれぞれの表面に酸化皮膜９０２が形成された様子を示す。判断部２０２は、取得画像と、端子汚損ＤＢ２５２に格納された参照用画像とを比較して、酸化皮膜９０２の酸化進行度を判断する。酸化進行度は、接触抵抗の増加分を基準として定められ、例えば接触抵抗値が１％増加すれば酸化進行度を１％と定める。参照用画像は、酸化進行度ごとに予め撮影されたサンプル端子の画像である。酸化が進行すると接触抵抗が大きくなるので、充電効率が低下する。そこで、判断部２０２が汚損としての酸化皮膜９０２を除去すると判断した場合には、除去実行部２０３は、除去ツールとしてサンダ１３２を選択し、酸化皮膜９０２を削り取る除去作業を試みる。

図８（ｃ）は、右側端子９１６Ｒの表面に水滴９０３が付着した様子を示す。判断部２０２は、取得画像から彩度が変化する領域を抽出して、水滴付着の有無を判断する。水滴は、押しつぶされたときに広がるので、そのまま給電端子９１６と受電端子１１６が接触した場合には、右側端子９１６Ｒと左側端子９１６Ｌがショートする恐れがある。そこで、判断部２０２が汚損としての水滴９０３の付着を発見した場合には、除去実行部２０３は、除去ツールとしてワイパ１３３を選択し、水滴９０３を拭き取る除去作業を試みる。

なお、上記においては３つの汚損について説明したが、端子の汚損はこれらに限らず、他の汚損の有無を判断して、それに応じた除去ツールで除去作業を試みても良い。また、汚損が複合的な場合は、それぞれに適した除去作業をシーケンシャルに実行しても良い。また、取得画像は、１つのカメラ１１４から取得すれば良いが、２つのカメラ１１４から取得するのであれば、立体情報等を利用して汚損の種類を判断しても良い。

次に、判断部２０２が給電端子９１６の汚損を除去するか否かを判断するための評価関数について説明する。まず、塵埃の評価について説明する。図９は、塵埃が充電に与える影響を数値化した塵埃係数を表すテーブルである。

塵埃が判断に与える影響は、評価関数に塵埃係数として取り込むことにより反映させる。具体的には、給電端子９１６の面積に占める塵埃の面積の割合である塵埃占有率に応じて係数ｋ_１を規定する。例えば、図示するように、塵埃占有率が０％〜２％であればｋ_１＝１．０、１５％より大きければｋ_１＝０．５とする。このように、塵埃の評価として塵埃係数ｋ_１を適用することで、評価関数における充電効率の低下度合に反映させる。

図１０は、酸化が充電に与える影響を数値化した酸化係数を表すテーブルである。酸化が判断に与える影響も、塵埃係数と同様に、評価関数に酸化係数として取り込むことにより反映させる。具体的には、酸化進行度に応じて係数ｋ_２を規定する。例えば、図示するように、酸化進行度が０％〜５％であればｋ_２＝１．０、１５％より大きければｋ_２＝０．５とする。このように、酸化の評価として酸化係数ｋ_２を適用することで、評価関数における充電効率の低下度合に反映させる。

水滴付着が発見された場合には、評価関数に組み込むことなく、除去作業を実行する。汚損の種類が塵埃と酸化皮膜の場合は、上記の係数と図７を用いて説明した移動開始位置の評価を組み込んだ評価関数によって、除去作業を実行するか否かを評価する。具体的には、例えば、
評価値Ｖ＝係数ｋ_１×係数ｋ_２×予測接触割合（％）
とする。判断部２０２は、この評価値Ｖが基準値Ｖ_ｓ（例えば６０）を下回る場合は、除去作業を実行すると判断し、基準値Ｖ_ｓ以上である場合は、除去作業を実行しないと判断する。予測接触割合は、給電端子９１６と受電端子１１６の予測されるずれに関する情報の一種であり、予測されるずれが大きいほどその値は小さくなる。したがって、予測されるずれが大きいほど、除去作業を実行すると判断する可能性は大きくなると言える。また、他の種類の汚損も評価の対象とする場合には、汚損ごとに係数ｋ_３、ｋ_４…と定めて、掛け合わせる係数を増やしても良い。このような評価値を用いた充電処理全体のフローについて説明する。

図１１は、移動ロボット１００の充電処理手順を示すフロー図である。フローは、制御部２００が、バッテリ１９０の充電が必要と判断した時点から開始する。なお、フローを記述する制御プログラムは、メモリ２５０に格納されており、制御部２００は、制御プログラムをメモリ２５０から読み出して実行する。

ステップＳ１０１において、経路計画部２０１は、現在地から図３を用いて説明した規定位置までの経路を計画し、駆動輪ユニット２１０へ駆動信号を送信してその経路に沿って移動ロボット１００を移動させる。

判断部２０２は、ステップＳ１０２で、カメラ１１４で取得した画像から現在地を算出する。そして、図７に示す予測接触割合のテーブルをテーブルＤＢから読み出して参照し、移動ロボット１００の現在地が、テーブルにおいて示される予測接触割合で６０％を超えるセルに所属する範囲内であるか否かを判断する。現在地が当該範囲内でなければ、給電端子９１６の汚損状態に関わらず効率的な充電が望めないので、規定位置へのアプローチをやり直す（ステップＳ１０２のＮＯ）。現在地が当該範囲にあれば、ステップＳ１０３へ進む。

判断部２０２は、ステップＳ１０３で、給電端子９１６を撮像し、画像解析を行う。画像解析により、給電端子９１６の汚損状態を判断し、汚損がある場合には、その種類も判断する。判断部２０２は、ステップＳ１０４へ進み、充電効率の評価演算として上述の評価値を算出する。そして、ステップＳ１０５で、算出した評価値Ｖが、基準値Ｖ_ｓを下回ったか否かを判断する。下回ったと判断したらステップＳ１０５へ進み、そうでなければステップＳ１０９へ進む。なお、解析された汚損の種類が水滴のように、評価値に関係なく除去作業を行う種類の汚損である場合は、評価値を演算することなくステップＳ１０６へ進む。

ステップＳ１０６へ進むと、判断部２０２は、汚損の種類に関する情報を除去実行部２０３に引き継ぎ、除去実行部２０３は、当該汚損の種類に応じた除去ツールを選択して、給電端子９１６の汚損を除去する。除去作業が終了したら、ステップＳ１０７へ進み、判断部２０２は、カメラ１１４により再度給電端子９１６を撮像して、汚損の除去に成功したか否かを判断する。成功したと判断したらステップＳ１０９へ進み、失敗したと判断したら、ステップＳ１０８へ進む。

ステップＳ１０８へ進んだ場合は、制御部２００は、適切な充電処理が行えないものとして、警告部２４０に警告生成信号を送り、ユーザにその旨を告知して、一連の処理を終了させる。なお、ユーザから再開の指示がなされたら、汚損の有無に関わらず、ステップＳ１０９へ引き継ぐようにしても良い。

ステップＳ１０５で評価値Ｖが基準値Ｖ_ｓを下回らないと判断した場合、および、ステップＳ１０７で給電端子９１６の汚損除去に成功したと判断した場合は、制御部２００は、ステップＳ１０９で、移動ロボット１００を移動して受電端子１１６を給電端子９１６に接触させる。接触が完了したらステップＳ１１０へ進み、充電制御部２０４は、受電端子１１６と給電端子９１６の接触抵抗値Ｒが基準値Ｒ_ｓよりも小さいか否かを判断する。接触抵抗値Ｒが基準値Ｒ_ｓよりも小さいと判断したら、充電制御部２０４は、ステップＳ１１１へ進み、充電処理を実行する。そして、充電が完了したら一連の処理を終了する。一方、ステップＳ１１０で、接触抵抗値Ｒが基準値Ｒ_ｓ以上と判断したら、ステップＳ１０８へ進み、上述の警告処理を実行して一連の処理を終了する。

以上説明したフローにおいては、汚損の除去作業を１度行って成功したか否かを判断しているが、失敗しても予め定められた回数までは、除去作業を繰り返しても良い。その場合、再度評価演算を実行すべく、移動ロボット１００を規定位置まで戻しても良い。

以上説明した本実施形態においては、受電端子１１６が給電端子９１６から電力の供給を受けられる距離まで移動した場合に予測される給電端子９１６と受電端子１１６のずれに関する情報として、予測接触割合のテーブルを採用した。しかし、ずれに関する情報は、これに限らず、さまざまな情報を採用し得る。その場合は、評価関数も当該情報に合わせて適宜修正すれば良い。

また、以上説明した本実施形態では、受電端子１１６と給電端子９１６と接触によって電力の受給を行ったが、非接触形式の充電システムにおいても、上記の実施態様を適用し得る。非接触形式の充電システムにおいても、例えば、給電側のコイルと受電側のコイルとの間に汚損が存在すると、やはり給電効率が低下する。したがって、必要に応じて当該汚損を除去することが好ましい。

１００ 移動ロボット、１１０ 台車部、１１１ ベース、１１２ 駆動輪、１１３ キャスター、１１４ カメラ、１１６ 受電端子、１１７ 収容孔、１２０ 把持部、１２１、１２２、１２３ アーム、１２４ ハンド、１３１ ブロア、１３２ サンダ、１３３ ワイパ、１３３ａ グリップ、１３３ｂ シャフト、１３３ｃ ブレード、１９０ バッテリ、２００ 制御部、２０１ 経路計画部、２０２ 判断部、２０３ 除去実行部、２０４ 充電制御部、２１０ 駆動輪ユニット、２２０ アームユニット、２３０ センサユニット、２４０ 警告部、２５０ メモリ、２５１ テーブルＤＢ、２５２ 端子汚損ＤＢ、９０１ 塵埃、９０２ 酸化皮膜、９０３ 水滴、９１６ 給電端子

Claims (8)

1. 自律移動するための移動機構と、
   外部の給電端子から電力の供給を受ける受電端子と、
   前記受電端子が前記給電端子から電力の供給を受けられる距離よりも離れた位置で前記給電端子を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された画像を分析した分析結果と、前記受電端子が前記給電端子から電力の供給を受けられる距離まで前記移動機構により移動した場合に予測される前記給電端子と前記受電端子のずれに関する情報とに基づいて、前記給電端子の汚損を除去するか否かを判断する判断部と、
   前記判断部が前記汚損を除去すると判断した場合に、前記汚損を除去する除去部と
   を備える自律移動体。
2. 前記判断部は、予測される前記給電端子と前記受電端子のずれが大きいほど、前記汚損の除去を行うと判断する可能性を大きくする評価関数を用いて判断する請求項１に記載の自律移動体。
3. 前記判断部は、前記画像に基づいて前記汚損の種類を特定し、
   前記除去部は、前記種類に応じて前記汚損の除去に用いるツールを変更する請求項１または２に記載の自律移動体。
4. 前記自律移動体が行う作業の作業対象物を把持するためのロボットハンドを備え、
   前記汚損を除去するために前記ロボットハンドを前記除去部の少なくとも一部として利用する請求項１から３のいずれか１項に記載の自律移動体。
5. 前記ずれに関する情報は、前記給電端子に対する前記自律移動体の相対位置に応じて各々用意された前記給電端子と前記受電端子の予測接触割合を示すデータベースとして記憶部に格納されている請求項１から４のいずれか１項に記載の自律移動体。
6. 前記判断部は、前記ずれに関する情報から抽出された前記給電端子と前記受電端子の予測接触割合と、前記画像から分析された前記汚損による給電効率の低下度合とに基づいて、前記給電端子の汚損を除去するか否かを判断する請求項１から５のいずれか１項に記載の自律移動体。
7. 前記撮像部は、自律移動するために周辺環境情報を取得する環境センサの一部である請求項１から６のいずれか１項に記載の自律移動体。
8. 外部の給電端子から電力の供給を受ける受電端子が前記給電端子から電力の供給を受けられる距離よりも離れた位置にある状態で、前記給電端子を撮像する撮像ステップと、
   前記撮像ステップによって撮像された画像を分析する分析ステップと、
   前記受電端子が前記給電端子から電力の供給を受けられる距離まで移動した場合に予測される前記給電端子と前記受電端子のずれ量を算出する算出ステップと、
   前記分析ステップによって分析された結果と、前記算出ステップによって算出された前記ずれ量とに基づいて、前記給電端子の汚損を除去するか否かを判断する判断ステップと、
   前記判断ステップによって前記汚損を除去すると判断した場合に、前記汚損を除去する除去ステップと
   をコンピュータに実行させる、自律移動体の制御プログラム。

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