JP7120071B2 - autonomous mobile robot - Google Patents
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Description
本発明は、自律移動ロボットに関する。 The present invention relates to autonomous mobile robots.
医療施設や介護施設などに代表される施設においては、昼間は多くの職員が施設内を行き来しており、施設内で不具合が発生した対象者を職員が迅速に発見することが可能である。一方、夜間は宿直担当職員が一定時間間隔で施設内を定期巡回することにより不具合の発見に努めている。 In facilities such as medical facilities and nursing care facilities, many staff come and go during the daytime, and it is possible for the staff to quickly find the target person who has a problem in the facility. On the other hand, at night, the staff in charge of night duty make regular patrols of the facility at regular intervals to find problems.
このような状況を補うために、施設内の所定の位置にカメラを設置し、該カメラが撮像した画像(静止画像又は動画像)を職員が待機している居室に転送するシステムが採用されている。 In order to compensate for this situation, a system was adopted in which a camera was installed at a predetermined position within the facility, and the image (still image or moving image) captured by the camera was transferred to the room where the staff were waiting. there is
しかしながら、上述したシステムにおいて、カメラの死角に存在する対象者を画像で発見することは困難である。例えば、宿直担当職員の巡回時間間隔が1時間の場合、巡回直後にカメラの死角で転倒したり徘徊している対象者を発見するのは、次の1時間後になってしまう場合がある。 However, in the system described above, it is difficult to find a target person in the blind spot of the camera in the image. For example, if the patrol time interval of the night duty staff is one hour, it may be one hour later that the subject falling or wandering in the blind spot of the camera is found immediately after the patrol.
かかる状況を改善すべく、施設内を自動巡回する自律移動ロボットを利用することができる。自律移動ロボットが施設内を自動巡回する際に、施設内のフロア上に障害物が存在する場合、当該障害物を回避する適切な回避方向を判断しないと、適切に巡回移動することが困難になる。 In order to improve this situation, it is possible to use an autonomous mobile robot that automatically patrols the facility. When an autonomous mobile robot automatically patrols the facility, if there are obstacles on the floor of the facility, it will be difficult for the robot to properly patrol unless it can determine the appropriate direction to avoid the obstacles. Become.
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、施設内の目標に向かって好適に障害物を回避する進行方向を決定する自律移動ロボットを実現することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to realize an autonomous mobile robot that determines a direction of movement toward a target in a facility to avoid obstacles.
上記の課題を解決するために、本発明の態様1に係る自律移動ロボットは、施設内を自動巡回する自律移動ロボットであって、現在地点から障害物までの距離を方向毎に検知するセンサと、前記センサの出力信号を参照して当該自律移動ロボットを制御するコントローラと、を備え、前記コントローラは、方向毎の重みを与える重み関数であって、自動巡回の目標方向の重みが最大となる重み関数を用いて前記センサの出力信号を補正する処理と、補正後の出力信号に応じて当該自律移動ロボットの進行方向を決定する処理と、を実行する、構成である。
In order to solve the above problems, an autonomous mobile robot according to
上記の構成によれば、施設内の目標に向かって好適に障害物を回避する進行方向を決定する自律移動ロボットを実現することができる。 According to the above configuration, it is possible to realize an autonomous mobile robot that determines the direction of movement toward a target within a facility to avoid obstacles.
本発明の態様2に係る自律移動ロボットは、上記の態様1において、当該自律移動ロボットを移動させる駆動装置を更に備え、前記コントローラは、決定した進行方向に当該自律移動ロボットを移動させるための制御信号を前記駆動装置に供給する、構成としてもよい。
An autonomous mobile robot according to aspect 2 of the present invention is the above-described
上記の構成によれば、施設内の目標に向かって好適に障害物を回避しつつ自律移動する自律移動ロボットを実現することができる。 According to the above configuration, it is possible to realize an autonomous mobile robot that autonomously moves toward a target in a facility while suitably avoiding obstacles.
本発明の態様3に係る自律移動ロボットは、上記の態様1又は2において、前記センサは、レーザを用いて特定の周期で現在地点から障害物までの距離を検知し、前記コントローラは、前記特定の周期で前記各処理を実行する、構成としてもよい。
An autonomous mobile robot according to aspect 3 of the present invention is an autonomous mobile robot according to
上記の構成によれば、施設内の目標に向かって好適に障害物を回避する進行方向を周期的に決定し自動巡回する自律移動ロボットを実現することができる。 According to the above configuration, it is possible to realize an autonomous mobile robot that cyclically determines a direction of movement to avoid obstacles and automatically patrols toward a target in a facility.
本発明の態様4に係る自律移動ロボットは、上記の態様1~3までの何れか1態様において、前記コントローラは、前記センサの出力信号を取得する少なくとも1つの入力インタフェースと、予め定められたプログラムに従って前記各処理を実行する少なくとも1つのプロセッサと、前記プログラムを格納した少なくとも1つのメモリと、を備えている、構成としてもよい。
An autonomous mobile robot according to aspect 4 of the present invention is any one aspect of
上記の構成によれば、メモリに格納された情報を参照してプロセッサが処理を実行することにより、施設内の目標に向かって好適に障害物を回避しつつ自動巡回する自律移動ロボットを実現することができる。 According to the above configuration, the processor executes processing with reference to the information stored in the memory, thereby realizing an autonomous mobile robot that automatically patrols toward a target within a facility while suitably avoiding obstacles. be able to.
本発明の態様5に係る制御方法は、施設内を自動巡回する自律移動ロボットを制御する制御方法であって、センサを用いて現在地点から障害物までの距離を方向毎に検知する工程と、前記センサの出力信号を参照して当該自律移動ロボットを制御する工程と、を含み、前記制御する工程は、方向毎の重みを与える重み関数であって、自動巡回の目標方向の重みが最大となる重み関数を用いて前記センサの出力信号を補正する処理と、補正後の出力信号に応じて当該自律移動ロボットの進行方向を決定する処理と、を含む、方法である。 A control method according to aspect 5 of the present invention is a control method for controlling an autonomous mobile robot that automatically patrols a facility, comprising a step of detecting a distance from a current position to an obstacle in each direction using a sensor; and a step of controlling the autonomous mobile robot with reference to the output signal of the sensor, wherein the step of controlling is a weight function that gives a weight for each direction, and the weight in the target direction of automatic patrol is the maximum. and a process of determining the traveling direction of the autonomous mobile robot according to the corrected output signal.
上記の構成によれば、施設内の目標に向かって好適に障害物を回避する進行方向を決定する自律移動ロボットを制御することができる。 According to the above configuration, it is possible to control the autonomous mobile robot that determines the direction of movement toward the target in the facility to avoid obstacles.
本発明の態様6に係る自律移動ロボットを制御する制御プログラムであって、前記コントローラに前記各処理を実行させることを特徴とする制御プログラムは、上記の態様1~4の何れか1項において、請求項1~4の何れか1項に記載の自律移動ロボットを制御する制御プログラムであって、前記コントローラに前記各処理を実行させる構成としてもよい。
A control program for controlling an autonomous mobile robot according to aspect 6 of the present invention, characterized in that the control program causes the controller to execute each of the processes, in any one of
上記の構成によれば、前記制御方法と同様の効果を奏する。 According to the above configuration, the same effects as those of the above control method can be obtained.
本発明の一態様によれば、施設内の目標に向かって好適に障害物を回避する進行方向を決定する自律移動ロボットを実現することができるという効果を奏する。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to one aspect of the present invention, there is an effect that it is possible to realize an autonomous mobile robot that determines a direction of movement toward a target in a facility to avoid obstacles.
〔実施形態1〕
本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット10について、図1~図11を参照して説明する。自律移動ロボット10は、医療施設や介護施設などの職員に代わって施設内の見回りを実施する介護医療用の自律移動ロボットであって、障害物を回避しつつ目標方向に向かって巡回移動する自走式の自律移動ロボットである。
[Embodiment 1]
An autonomous
(自律移動ロボット10の主要構成)
図1は、自律移動ロボット10の主なハードウェア構成を示したブロック図である。図1に示すように、自律移動ロボット10は、少なくともコントローラ11と、測域センサ12と、駆動装置13と、エンコーダ14とを備えている。
(Main Configuration of Autonomous Mobile Robot 10)
FIG. 1 is a block diagram showing the main hardware configuration of an autonomous
コントローラ11は、少なくとも受信部15と、マップ情報入力部16と、順路情報生成部17と、出力部18と、位置情報生成部19とを有する。図1では、コントローラ11を機能ブロック図を用いて機能的に示しているが、後述する図11では、コントローラ11のハードウェア構成を示す。
The
好ましい実施形態では、受信部15は、測域センサ12から測域センサデータを取得する。マップ情報入力部16は、後述する施設内のブロック地図情報を取得する。位置情報生成部19は、エンコーダ14を介して自律移動ロボット10の施設内における現在位置情報を生成する。順路情報生成部17は、当該生成された自律移動ロボット10の施設内における現在位置情報と、ブロック地図情報と、測域センサデータとに基づいて、自律移動ロボット10が施設内を巡回移動する順路情報を生成する。出力部18は、当該生成された順路情報に応じた出力情報を駆動装置13に出力する。当該出力情報に基づいて駆動装置13により自律移動ロボット10が巡回移動する。自律移動ロボット10が施設内を巡回移動するための駆動装置13の移動量に基づいてエンコーダ14は、自律移動ロボット10の走行距離と移動方向の情報を生成する。
In a preferred embodiment, the
(ブロック地図情報)
上述のとおり、マップ情報入力部16は、施設内のブロック地図情報を取得する。本発明においてブロック地図とは、施設内のフロア情報を簡略化してブロック化した地図のことをいう。
(Block map information)
As described above, the map
図2は、本発明の一実施形態に係るブロック地図を模式的に示した概略平面図である。ブロック地図の設定の一例について以下に説明する。好ましい実施形態では、医療施設や介護施設などの施設のフロア図から自律移動ロボット10が通ってよい場所を設定する。次いで、1つの部屋の前の廊下が1つのブロック(21a、21b、21c、21d)となるようにブロック分けをする。ここで大きなブロックは1~2mを目安に分割することが好ましい。各ブロックの中心点(22b、22c、22d)を設定する。自律移動ロボット10が現時点で存在するブロック(図2ではブロック21a)には中心点を設定する必要はない。各ブロックの中心点を目標地点に設定する。図2では、ブロック21aに存在している自律移動ロボット10を出発点として、自律移動ロボット10の現在位置から自律移動ロボット10が存在しているブロックの次のブロックの中心点を点線矢印で結線し、最終ブロック21dまで移動する経路を示している。図2のブロック21b中の23bは、障害物を示す。各ブロックの中心点を目標地点に設定することにより、自律移動ロボット10のおおまかな移動方向情報を生成することができる。好ましい実施形態では、当該移動方向情報を組み合わせた移動ブロック経路の生成を人為的に設定することができるが、目標地点(最終ブロックの中心点)を設定することにより最短経路を生成するアルゴリズムによって自動的に移動ブロック経路を設定することもできる。このように生成したブロック地図の情報をマップ情報入力部16に入力する。
FIG. 2 is a schematic plan view schematically showing a block map according to one embodiment of the present invention. An example of setting a block map is described below. In a preferred embodiment, a place where the autonomous
(ブロック地図における位置判断)
図3は、障害物を回避しつつ目標方向に自律移動ロボット10を進行させる方法を示すフローチャートである。順路情報生成部17は、マップ情報入力部16に入力されたブロック地図の情報を受信し、以下の処理を実行する。まず最終目標ブロックを設定する(S160)。次いで、自律移動ロボット10が現時点で存在しているブロックから最終目標ブロックまでのブロック経路を生成する(S161)。自律移動ロボット10が現時点で存在しているブロックが最終目標ブロックか否か判断する(S162)。自律移動ロボット10が現時点で存在しているブロックが最終目標ブロックの場合(S162でYES)、処理を終了する。自律移動ロボット10が現時点で存在しているブロックが最終目標ブロックでない場合(S162でNO)、障害物回避を考慮しつつ、次の目標ブロックに向けた速度指令を生成する(S171)。
(Position judgment on block map)
FIG. 3 is a flow chart showing a method of advancing the autonomous
(測域センサによる障害物検知)
上述したとおり、順路情報生成部17は、障害物回避を考慮しつつ、次の目標ブロックに向けた速度指令を生成する(S171)。ここで障害物を回避するために、順路情報生成部17は、測域センサ12により得られた測域センサデータを受信部15を介して取得する。測域センサ12は、自律移動ロボット10の筐体の表面に露出した様態で配置することが好ましい。測域センサ12は、自律移動ロボット10の筐体の表面の任意の場所に配置されることができるが、自律移動ロボット10の前進方向正面に配置されていることが好ましい。測域センサ12は、例えば、北陽電機株式会社製のUST-10LXのようなレーザ方式の測域センサを採用することができる。
(obstacle detection by range sensor)
As described above, the
図4は、測域センサ12により検知された障害物をマッピングした様子を模式的に示す概略平面図である。自律移動ロボット10の筐体に搭載された測域センサ12の位置を原点とし、自律移動ロボット10の前進方向をx軸とし、x軸に直交する方向をy軸とした。図4において、障害物は小さな丸印によって表示されている。図4に示すように、測域センサ12の走査角度を±θ°で示す。好ましい実施形態では、測域センサ12は、±θ=±115度の範囲で障害物を検知する。また、0.06m~10m程度の検出距離であることが好ましい。走査時間は25msであることが好ましい。角度分解能は0.25度程度が好ましい。これらの値に限定されることなく、測域センサ12は、任意の検出距離、走査角度、走査時間、角度分解能を有することができる。
FIG. 4 is a schematic plan view schematically showing how obstacles detected by the
(測域センサデータの加工)
順路情報生成部17は、図4に示した、測域センサ12により検知された障害物マッピング情報に基づいて障害物を回避する方向を判断する。当該判断処理に伴う計算量を低減させるため、順路情報生成部17は、測域センサ12により検知された障害物マッピング情報を離散化する。
(Processing of range sensor data)
The
図5の(a)は、測域センサ12により検知された障害物マッピング情報を離散化したグリッドマップの一例を示す。好ましい実施形態では、図5の(a)に示すようにx軸方向4m×y軸方向5mの障害物マッピング情報について、0.1m×0.1mのグリッドに離散化することができる。
(a) of FIG. 5 shows an example of a grid map obtained by discretizing the obstacle mapping information detected by the
図5の(b)は、図5の(a)のグリッドマップをモフォロジー処理した一例を示す。順路情報生成部17は、障害物を回避する方向を判断する際に、自律移動ロボット10を点として取り扱う。そのため、順路情報生成部17は、図5の(a)のグリッドマップに対して障害物領域を自律移動ロボット10のフットプリントの半径分だけ膨張させるモフォロジー処理を施す。かかる膨張モフォロジー処理を施した後のグリッドマップ(図5の(b))において、グリッドが1マスでも空いていれば自律移動ロボット10は、障害物の間を通過することができる。
FIG. 5(b) shows an example of morphology processing of the grid map of FIG. 5(a). The
(障害物回避方向の数値化)
図5の(b)に示すような膨張モフォロジー処理を施した後のグリッドマップを用いて、順路情報生成部17は、障害物回避方向の数値化処理を行う。
(Quantification of obstacle avoidance direction)
Using the grid map that has been subjected to dilation morphology processing as shown in FIG. 5B, the
図6は、障害物回避方向の数値化処理を模式的に示した概略図である。膨張モフォロジー処理を施した後のグリッドマップにおいて、自律移動ロボット10の現在位置を中心に±θ°の走査角度範囲内において一定の角度を隔てた放射線を設定する。好ましい実施形態では、放射線間の間隔角度は5度である。図6に示した放射線間の間隔角度は10度である。また自律移動ロボット10の現在位置を中心に複数の同心円を設定する。好ましい実施形態では同心円の最大半径は3m程度であり、各同心円の半径は0.1m間隔で設定する。図6に示した同心円の最大半径は2.4mであり、各同心円の半径は0.2m間隔で設定される。
FIG. 6 is a schematic diagram schematically showing the numerical processing of the obstacle avoidance direction. In the grid map after dilation morphology processing, rays are set at regular angles within a scanning angle range of ±θ° centering on the current position of the autonomous
当該同心円と放射線との交点のうち、膨張モフォロジー処理を施した障害物に該当しない交点であって、自律移動ロボット10の現在位置と障害物との間に存在する交点の数を放射線ごとにカウントする(点数化する)。図6に示した例では、θ=-100度付近の放射線では、4点とカウントされ、θ=+100度付近の放射線では、5点とカウントされている。θ=+10度付近の放射線では12点とカウントされ、最高得点となっていることが確認できる。これにより自律移動ロボット10の現在位置を中心に障害物までの距離を数値化することができる。
Among the intersections of the concentric circles and the radiation, the number of intersections that do not correspond to obstacles subjected to expansion morphology processing and that exist between the current position of the autonomous
順路情報生成部17は、当該最高得点となった放射線の方向を障害物回避方向として設定することができる。図7は、障害物回避方向と目標方向との関係を模式的に示した概略図である。順路情報生成部17は、自律移動ロボット10の現在位置を起点として、次のブロックの中心点を目標位置とし、当該目標位置の方向を目標方向として設定する。図7から明らかなように、障害物回避方向に自律移動ロボット10を移動させると、目標方向とは異なっているため、目標位置に到達できない。
The route
(障害物回避行動)
上述のように目標位置に到達できない状況を解消するために、順路情報生成部17は、以下のように進行方向を算出する。
(Obstacle avoidance behavior)
In order to solve the situation where the target position cannot be reached as described above, the route
図9の(a)は、膨張モフォロジー処理を施した障害物の間に自律移動ロボット10を配置した位置関係を模式的に示す概略平面図である。測域センサ12を搭載した自律移動ロボット10の正面をx軸正方向とした場合、目標方向は約-20度の方向であることが確認できる。また、障害物までの距離はBの方向よりもAの方向の方が長いことも確認できる。
FIG. 9(a) is a schematic plan view schematically showing the positional relationship in which the autonomous
図8の(a)は、図9の(a)に示した位置関係において、自律移動ロボット10の正面に搭載された測域センサ12の走査角度に対する障害物までの距離を表したグラフである。より具体的には、図8の(a)は、自律移動ロボット10が配置された位置を原点として測域センサ12により走査角度±θ=約±115度の範囲で障害物を検知し、各走査角度における障害物までの距離をプロットしたグラフである。当該グラフの縦軸は、障害物までの距離を正規化した値を用いて表したものである。当該縦軸の値により障害物回避方向を数値化した結果を示す。図9の(a)に示した位置関係に基づいて、約-20度の方向が目標方向である旨を明記している。図8の(a)のグラフからも、自律移動ロボット10から障害物までの距離はBの方向よりもAの方向の方が長いことが確認できる。
FIG. 8(a) is a graph showing the distance to an obstacle against the scanning angle of the
図8の(b)は、重み関数の一例を示したグラフである。COS関数、ガウス関数、放物線関数などのように目標方向の重みが最大となる任意の重み関数を用いることができる。どのような重み関数を適用するかは、フロア構成/ブロック地図構成に依存するパラメータであり、オフラインで設定することが好ましい。本実施形態では、目標方向の重みを最大(=1)とした1次関数(ただし、目標方向より正方向では傾きが負となり、目標方向より負方向では傾きが正となる)を採用した。図8の(a)のグラフに当該重み関数を重畳した結果を図9の(b)に示す。 (b) of FIG. 8 is a graph showing an example of the weighting function. Any weighting function, such as a COS function, a Gaussian function, a parabolic function, etc., that maximizes the weight in the target direction can be used. What kind of weighting function is applied is a parameter dependent on the floor configuration/block map configuration, and is preferably set off-line. In the present embodiment, a linear function with the maximum weight (=1) in the target direction (however, the slope is negative in the positive direction from the target direction, and the slope is positive in the negative direction from the target direction). FIG. 9(b) shows the result of superimposing the weighting function on the graph of FIG. 8(a).
図9の(b)の結果から、目標方向の影響を考慮した重み関数を適用すると、自律移動ロボット10から障害物までの距離はAの方向よりもBの方向の方が長いことが確認できる。したがって、順路情報生成部17は、進行方向をBの方向と決定する。かかる順路情報生成部17の判断により、目標方向に一番近い障害物回避方向を選択することができる。
From the result of FIG. 9B, it can be confirmed that the distance from the autonomous
図10は、このような一連の障害物回避方向選択処理に用いた条件を平面図に表した模式図である。iはブロックを表し、iiは障害物までの距離を表し、iiiは障害物回避方向を表し、ivは目標方向を表し、vは重み関数を表し、viは重み関数を重畳した後の障害物までの距離を表し、viiは進行方向を表す。 FIG. 10 is a schematic plan view showing the conditions used for such a series of obstacle avoidance direction selection processes. i represents the block, ii represents the distance to the obstacle, iii represents the obstacle avoidance direction, iv represents the target direction, v represents the weighting function, and vi represents the obstacle after superimposing the weighting function. vii represents the direction of travel.
(駆動装置の駆動)
上述したとおり、順路情報生成部17は、障害物回避方向を選択して、次の目標ブロックに向けた速度指令を生成する(S171)。駆動速度は、予め設定した速度を用いることが好ましい。順路情報生成部17にて決定された障害物回避方向に所定の駆動速度で駆動させる出力情報を、出力部18は駆動装置13に出力する。好ましい実施形態では、駆動装置13は少なくとも左右2つのモーターから構成される。左右のモーターの回転数を制御することにより、自律移動ロボット10を障害物回避方向へ移動させることができる(S181)。
(Drive of drive device)
As described above, the
(位置情報生成)
エンコーダ14は、左右のモーターのシャフトの回転運動から、走行距離と移動方向の情報を生成することができる。エンコーダ14により生成された当該走行距離と移動方向の情報に基づいて、位置情報生成部19は自律移動ロボット10の位置情報を生成し、ブロック地図における自己位置を推定する(S191)。
(location information generation)
The
位置情報生成部19により生成された移動後の位置情報に基づいて、自律移動ロボット10が現時点で存在しているブロックが最終目標ブロックか否か判断する(S162)。
Based on the post-movement position information generated by the
当該ループ処理のための重み関数の適用周期は、25msであることが好ましい。 The application period of the weighting function for the loop processing is preferably 25 ms.
(コントローラのハードウェア構成)
図11は、本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット10が備えている主要なハードウェア構成を模式的に示す概略図である。図11に示すように、自律移動ロボット10は、少なくとも1つのコントローラ130を有する。コントローラ130は、図1のコントローラ11に相当するハードウェア構成である。図1のコントローラ11は、当該コントローラ11の構成要素を機能的に表現したものであり、一つのコントローラ11のみを記載した。一方、ハードウェア構成としてのコントローラ130は、情報処理の対象によって複数のコントローラ130を備えていてもよい。
(Hardware configuration of controller)
FIG. 11 is a schematic diagram schematically showing the main hardware configuration of the autonomous
コントローラ130は、少なくとも入力インタフェース133、出力インタフェース114、プロセッサ135、メモリ136を備える。
例えば、コントローラ130は、現在地点から障害物までの距離を方向毎に検知する測域センサ12に関する情報を処理する第1のコントローラ130aと、自律移動ロボットを移動させる駆動装置13に関する情報を処理する第2のコントローラ130bとのように複数のコントローラに制御を分担させる構成としてもよい。
For example, the
より具体的には、第1のコントローラ130aは、前記測域センサ12の出力信号を参照して当該自律移動ロボットを制御することができる。具体的には、第1のコントローラ130aは、受信部15、マップ情報入力部16、順路情報生成部17を制御することができる。例えば、方向毎の重みを与える重み関数であって、自動巡回の目標方向の重みが最大となる重み関数を用いて前記センサの出力信号を補正する処理と、補正後の出力信号に応じて当該自律移動ロボットの進行方向を決定する処理と、を実行することができる。
More specifically, the first controller 130a can refer to the output signal of the
第2のコントローラ130bは、決定した進行方向に当該自律移動ロボットを移動させるための制御信号を前記駆動装置13に供給する処理を実行することができる。具体的には、第2のコントローラ130bは、出力部18、位置情報生成部19を制御することができる。
The second controller 130b can execute a process of supplying the driving
入力インタフェース133から入力された情報の処理を実施するアルゴリズムを実行するプログラムは、メモリ136に格納される。当該メモリ136に格納されたプログラムをプロセッサ135にて実行することにより、入力された情報を処理することができる。当該処理された情報は出力情報として出力インタフェース114から出力される。出力インタフェース114から出力された情報により、駆動装置13を制御することができる。
Programs for executing algorithms that implement processing of information input from
〔実施形態2〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 2]
Other embodiments of the invention are described below. For convenience of description, members having the same functions as those of the members described in the above embodiments are denoted by the same reference numerals, and description thereof will not be repeated.
実施形態1では、一つのコントローラ11によって、測域センサ12および駆動装置13を制御する構成を示した。別の実施形態では、測域センサ12を制御する第1のコントローラ130aと、駆動装置13を制御する第2のコントローラ130bは異なるコントローラから構成することができる。第1のコントローラ130aにより生成された出力情報を第2のコントローラ130bが受信し、第2のコントローラ130bが当該出力情報に基づいて駆動装置13を制御することができる。
In
〔ソフトウェアによる実現例〕
自律移動ロボット10のコントローラ11は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Example of realization by software]
The
後者の場合、自律移動ロボット10は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば1つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばCPU(Central Processing Unit)を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ROM(Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
In the latter case, the autonomous
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, but can be modified in various ways within the scope of the claims, and can be obtained by appropriately combining technical means disclosed in different embodiments. is also included in the technical scope of the present invention.
10 自律移動ロボット
11 コントローラ
12 測域センサ
13 駆動装置
14 エンコーダ
15 受信部
16 マップ情報入力部
17 順路情報生成部
18 出力部
19 位置情報生成部
21a、21b ブロック
21d 最終ブロック
22d 中心点
114 出力インタフェース
130 コントローラ
130a 第1のコントローラ
130b 第2のコントローラ
133 入力インタフェース
135 プロセッサ
136 メモリ
10 autonomous
Claims (6)
現在地点から障害物までの距離を方向毎に検知するセンサと、
前記センサの出力信号を参照して当該自律移動ロボットを制御するコントローラと、を備え、
前記コントローラは、
方向毎の重みを与える重み関数であって、自動巡回の目標方向の重みが最大となる、一次関数の組み合わせ、cоs関数、ガウス関数または放物線関数からなる重み関数を用いて前記センサの出力信号を補正する処理と、
補正後の出力信号のうち最大の出力信号に対応する方向を当該自律移動ロボットの進行方向に決定する処理と、を実行する、
ことを特徴とする自律移動ロボット。 An autonomous mobile robot that automatically patrols the facility,
a sensor that detects the distance from the current location to an obstacle in each direction;
a controller that controls the autonomous mobile robot by referring to the output signal of the sensor;
The controller is
The output signal of the sensor is calculated using a weighting function that gives a weight for each direction and is composed of a combination of linear functions, a cos function, a Gaussian function, or a parabolic function that maximizes the weight in the target direction of the automatic tour. a correction process;
determining the direction corresponding to the maximum output signal among the corrected output signals as the traveling direction of the autonomous mobile robot;
An autonomous mobile robot characterized by:
前記コントローラは、決定した進行方向に当該自律移動ロボットを移動させるための制御信号を前記駆動装置に供給する、
ことを特徴とする請求項1に記載の自律移動ロボット。 further comprising a driving device for moving the autonomous mobile robot,
The controller supplies a control signal to the driving device for moving the autonomous mobile robot in the determined traveling direction.
The autonomous mobile robot according to claim 1, characterized in that:
前記コントローラは、前記特定の周期で前記各処理を実行する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の自律移動ロボット。 The sensor uses a laser to detect the distance from the current location to the obstacle at a specific cycle,
The controller executes each of the processes in the specific cycle,
3. The autonomous mobile robot according to claim 1 or 2, characterized in that:
前記センサの出力信号を取得する少なくとも1つの入力インタフェースと、
予め定められたプログラムに従って前記各処理を実行する少なくとも1つのプロセッサと、
前記プログラムを格納した少なくとも1つのメモリと、を備えている、
ことを特徴とする請求項1~3までの何れか1項に記載の自律移動ロボット。 The controller is
at least one input interface for obtaining an output signal of the sensor;
at least one processor that executes each process according to a predetermined program;
at least one memory storing the program;
The autonomous mobile robot according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:
センサを用いて現在地点から障害物までの距離を方向毎に検知する工程と、
前記センサの出力信号を参照して当該自律移動ロボットを制御する工程と、を含み、
前記制御する工程は、
方向毎の重みを与える重み関数であって、自動巡回の目標方向の重みが最大となる、一次関数の組み合わせ、cоs関数、ガウス関数または放物線関数からなる重み関数を用いて前記センサの出力信号を補正する処理と、
補正後の出力信号のうち最大の出力信号に対応する方向を当該自律移動ロボットの進行方向に決定する処理と、を含む、
ことを特徴とする制御方法。 A control method for controlling an autonomous mobile robot that automatically patrols a facility, comprising:
A step of detecting the distance from the current position to the obstacle in each direction using a sensor;
a step of controlling the autonomous mobile robot by referring to the output signal of the sensor;
The controlling step includes:
The output signal of the sensor is calculated using a weighting function that gives a weight for each direction and is composed of a combination of linear functions, a cos function, a Gaussian function, or a parabolic function that maximizes the weight in the target direction of the automatic tour. a correction process;
A process of determining the direction corresponding to the maximum output signal among the output signals after correction as the traveling direction of the autonomous mobile robot,
A control method characterized by:
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