JP7221549B2 - 情報処理装置および移動ロボット - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置および移動ロボットに関する。
従来、サービスロボットやホームロボットなどの自律走行可能な移動ロボットであって、具体的には、掃除ロボットや警備ロボット、運搬ロボット、案内ロボット、介護ロボット、農業ロボットなど、各種の移動ロボットが実用化されている。例えば、走行環境における床面に沿って自律走行する移動ロボットは、走行環境に存在する障害物や段差等を検知するために、床面や障害物等の対象物との距離を測定する距離センサを備えていることが一般的であり、そのような距離センサを用いた距離計測システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に記載された距離計測システム（情報処理装置）は、駆動輪により床面に沿って走行可能なロボット本体（移動体）と、ロボット本体の走行方向前方の対象物までの距離を測定する距離センサ（測距センサ）と、距離センサの測定結果に基づいて駆動輪の駆動部を制御する制御装置と、を備えている。距離センサは、近距離用の第１測距センサと遠距離用の第２測距センサとを有し、各センサで測定した距離データを統合することで、走行方向前方の測定範囲が拡大されるようになっている。
ところで、距離センサによって対象物までの距離を測定して障害物や段差等の環境の変化を検知するためには、距離センサの測定値に現れる環境変化のパターンを想定し、環境変化のパターンを数値化した閾値を予め設定しておく手法が考えられる。そのような閾値を設定しておいたとしても、環境変化のパターンが多岐に渡るとともに、移動体の移動速度や移動距離、姿勢変化等による影響を受けることから、環境変化の検知精度を高めるためにはさらなる改良が望まれている。
本発明は、移動体の移動に伴って環境変化を検知する際の検知精度を向上させることができる情報処理装置および移動ロボットを提供することを目的とする。
本発明の情報処理装置は、環境内を移動する移動体の移動情報を処理する情報処理装置であって、前記移動体の移動に伴い所定の時間間隔ごとに前記環境内の異なる位置までの距離を検出して測定時間および距離の測定値に係る複数組の第１測定値群を得るとともに、前記複数組の第１測定値群を加工して前記移動体の移動距離および距離の測定値に係る複数組の第２測定値群を生成し、生成した前記複数組の第２測定値群同士を比較することにより前記環境の変化を判定する判定手段を備え、前記判定手段は、予め学習により重み係数が設定された学習モデルに基づき、前記複数組の第２測定値群を前記学習モデルに入力して前記環境の変化の有無を出力として得ることを特徴とする。
このような本発明によれば、判定手段は、所定の時間間隔ごとに検出した複数組の第１測定値群を加工して複数組の第２測定値群を生成し、生成した移動体の移動距離ごとの第２測定値群同士を比較して環境の変化を判定することで、移動体の移動速度等による影響を低減し、環境変化の検知精度を向上させることができる。
ここで、移動体が走行しつつ検出するサンプリング値である第１測定値群に基づいて環境の変化を判定するという本発明の判定手法においては、移動体の走行条件の変化や障害物等の移動など、測定条件が様々に変化することが予測されることから、環境変化のパターンを数値化した閾値を予め設定しておくことは困難である。
これに対して、このような構成によれば、判定手段は、予め学習により重み係数が設定された学習モデルに基づいて環境の変化の有無を出力として得るので、様々な環境変化のパターンに対応することができる。
また、第２測定値群は、移動体の移動速度等による影響を受けた第１測定値群と比較して学習モデルに対する親和性が高く、本発明の判定手段は、学習モデルに第２測定値群を入力して環境の変化の有無を出力として得るので、学習モデルに第１測定値群を直に入力して環境の変化の有無を出力として得る場合と比較して良好な判定結果を得ることができる。この際、学習モデルとしては、ニューラルネットワークを用いた学習モデルや、深層学習モデルなど、適宜なものを採用可能である。
ここで、移動体が走行しつつ検出するサンプリング値である第１測定値群に基づいて環境の変化を判定するという本発明の判定手法においては、移動体の走行条件の変化や障害物等の移動など、測定条件が様々に変化することが予測されることから、環境変化のパターンを数値化した閾値を予め設定しておくことは困難である。
これに対して、このような構成によれば、判定手段は、予め学習により重み係数が設定された学習モデルに基づいて環境の変化の有無を出力として得るので、様々な環境変化のパターンに対応することができる。
また、第２測定値群は、移動体の移動速度等による影響を受けた第１測定値群と比較して学習モデルに対する親和性が高く、本発明の判定手段は、学習モデルに第２測定値群を入力して環境の変化の有無を出力として得るので、学習モデルに第１測定値群を直に入力して環境の変化の有無を出力として得る場合と比較して良好な判定結果を得ることができる。この際、学習モデルとしては、ニューラルネットワークを用いた学習モデルや、深層学習モデルなど、適宜なものを採用可能である。
本発明では、前記判定手段は、前記移動体の移動距離を検出した距離測定値に基づき、前記複数組の第１測定値群の測定値間を補間するとともに移動距離ごとの値にリサンプリングして前記複数組の第２測定値群を生成することが好ましい。
ここで、第１測定値群は、所定の時間間隔ごとに検出されたサンプリング値であるため、検出中に移動体の速度が変動すると第１測定値群の各測定値に対応した検出位置の間隔にばらつきが生じることになる。
このような構成によれば、判定手段は、移動体の移動距離を検出した距離測定値に基づいて第１測定値群の測定値間を補間するとともに移動距離ごとの値にリサンプリングして第２測定値群を生成することで、環境内を移動する移動体の位置を適切に反映した第２測定値群を得ることができ、環境変化の検知精度をさらに向上させることができる。
このような構成によれば、判定手段は、移動体の移動距離を検出した距離測定値に基づいて第１測定値群の測定値間を補間するとともに移動距離ごとの値にリサンプリングして第２測定値群を生成することで、環境内を移動する移動体の位置を適切に反映した第２測定値群を得ることができ、環境変化の検知精度をさらに向上させることができる。
本発明では、前記学習モデルは、前記判定手段により前記複数組の第２測定値群同士を比較して前記環境の変化を判定する学習を実行することで重み係数が設定されていることが好ましい。
このような構成によれば、学習モデルは、判定手段により複数組の第２測定値群同士を比較して環境の変化を判定する学習を実行することで重み係数が設定されているので、様々な環境変化のパターンに対応することができる。
本発明の移動ロボットは、前記いずれかにの情報処理装置と、前記移動体を移動させる移動手段と、前記環境内の異なる位置として前記環境内の異なる二位置までの距離を検出する第１の距離センサおよび第２の距離センサと、前記第１の距離センサおよび前記第２の距離センサを制御するとともに前記判定手段として機能する制御手段と、を備え、前記第２の距離センサにより検出する第２の位置は、前記移動体の移動方向に沿って前記第１の距離センサにより検出する第１の位置よりも前記移動体に近い位置に設定されることを特徴とする。
このような本発明の移動ロボットによれば、前述の情報処理装置と同様に、移動体の移動距離ごとの第２測定値群同士を比較して環境の変化を判定することで、移動体の移動速度等による影響を低減し、環境変化の検知精度を向上させることができる。また、移動体の移動方向に沿った前方の第１の位置までの距離を第１の距離センサで検出し、第１の位置よりも後方の第２の位置までの距離を第２の距離センサとで検出し、これにより二組の第１測定値群を得ることで、移動体の移動に伴って前方に出現する環境変化を確実に検出することができる。したがって、移動ロボット（移動体）は、移動する際に障害物や段差等を回避したり乗り越えたりの判断を適切に行うことができる。
本発明では、前記制御手段は、前記第１の距離センサおよび前記第２の距離センサにて検出された前記第１の位置および前記第２の位置までの距離の変化を取得する距離変化取得部と、前記距離変化取得部にて取得された前記第１の位置および前記第２の位置までの距離の変化を比較する距離変化比較部と、前記距離変化比較部にて比較された結果に基づいて、前記移動体の姿勢の変化に起因する距離の変化と、前記環境の変化に起因する距離の変化とを判別する距離変化判別部と、を備えることが好ましい。
このような構成によれば、距離変化判別部は、移動体の姿勢の変化に起因する距離の変化（同位相の変化）と、環境の変化（障害物や段差等）に起因する距離の変化（位相差を有する変化）とを判別するので、制御手段（判定手段）は、移動体の姿勢の変化に起因する距離の変化を除外しつつ、環境の変化に起因する距離の変化に基づくことにより、環境の変化を正確に検出することができる。したがって、移動体の姿勢変化が第１測定値群の測定値に与える影響を低減して測定精度を向上させることができ、これにより環境変化の検知精度をより一層向上させることができる。
以下、本発明の一実施形態を図１～図１３に基づいて説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る移動ロボットの側面図であり、図２は、移動ロボットの平面図である。図３は、移動ロボットのブロック図である。図１～３に示すように、移動ロボット１は、例えば、部屋（環境）内の所定の面である床面Ｆに沿って走行する移動体としてのロボット本体１Ａと、ロボット本体１Ａの各部を駆動制御して自律走行させるための制御手段２と、ロボット本体１Ａの周辺の対象物やロボット本体１Ａの姿勢を検出するための検出手段３と、ロボット本体１Ａを移動させるための移動手段４と、を備える。また、図３に示すように、制御手段２と検出手段３とによって、移動ロボット１の移動情報を処理する情報処理装置５が構成されている。
図１は、本発明の一実施形態に係る移動ロボットの側面図であり、図２は、移動ロボットの平面図である。図３は、移動ロボットのブロック図である。図１～３に示すように、移動ロボット１は、例えば、部屋（環境）内の所定の面である床面Ｆに沿って走行する移動体としてのロボット本体１Ａと、ロボット本体１Ａの各部を駆動制御して自律走行させるための制御手段２と、ロボット本体１Ａの周辺の対象物やロボット本体１Ａの姿勢を検出するための検出手段３と、ロボット本体１Ａを移動させるための移動手段４と、を備える。また、図３に示すように、制御手段２と検出手段３とによって、移動ロボット１の移動情報を処理する情報処理装置５が構成されている。
制御手段２は、ＣＰＵ等の演算手段やＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶手段を備えてロボット本体１Ａの動作を制御するものであって、図３に示すように、移動手段４を駆動制御するための移動制御部２１と、検出手段３を駆動制御するための検出制御部２２と、後述するように移動ロボット１の移動情報を処理するための距離変化取得部２３、距離変化比較部２４、距離変化判別部２５および信頼度評価部２６と、各種のプログラムやデータを記憶するための記憶部２７と、を備える。
検出手段３は、例えば、ロボット本体１Ａの前部に設けられた前方センサである第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２と、これらの距離センサ３１，３２が距離を検出する方向を変更するセンサ方向変更部３３と、ロボット本体１Ａの姿勢を検出するための姿勢検出手段３４と、を備える。第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２は、ロボット本体１Ａの前部にそれぞれ複数ずつ設けられ、ロボット本体１Ａの前方の対象物までの距離を測定するためのものであって、例えば、赤外線レーザー等のレーザー光を照射して距離を測定するレーザー距離計で構成されている。センサ方向変更部３３は、第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２を上下方向に回動させることでレーザー光の照射方向を変更する。姿勢検出手段３４は、例えば、加速度センサで構成され、ロボット本体１Ａの水平面に対する傾きなどを検出する。
図１、２に示すように、複数の第１の距離センサ３１は、ロボット本体１Ａの移動方向Ｄ１前方の床面Ｆにおける第１の位置Ｐ１までの距離を検出し、複数の第２の距離センサ３２は、移動方向Ｄ１前方の床面Ｆにおける第２の位置Ｐ２までの距離を検出する。また、複数の第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２は、図２に示すように、ロボット本体１Ａの移動方向Ｄ１と交差する交差方向Ｄ２に沿って設定された複数の第１の位置Ｐ１および複数の第２の位置Ｐ２までの距離を検出する。第２の位置Ｐ２は、ロボット本体１Ａの移動方向Ｄ１に沿って第１の位置Ｐ１よりもロボット本体１Ａに近い位置に設定され、平坦な床面Ｆにおいて第１の位置Ｐ１と第２の位置Ｐ２との距離差Ｌは所定値に設定されている。第２の距離センサ３２は、第１の距離センサ３１よりも低い分解能を有しており、すなわち、第１の距離センサ３１は、距離の分解能が高い（細かい）センサで構成され、第２の距離センサ３２は、距離の分解能が第１の距離センサ３１よりも低い（粗い）センサで構成されている。
移動手段４は、モータなどを有する駆動部４１と、前後左右の四輪の車輪４２と、前輪の高さを変更してロボット本体１Ａの車高を調整する車高調整部４３と、を備える。駆動部４１は、左右の後輪である車輪４２を各々独立して回転駆動することで、ロボット本体１Ａを前進または後進させたり方向転換させたりする。車高調整部４３は、左右の前輪である車輪４２を上下方向に変位させることで、ロボット本体１Ａの車高を調整する。
図４は、移動ロボットの動作を示す図であり、図５は、移動ロボットによる測定情報を示す概念図である。図４（Ａ）に示すように、移動ロボット１が床面Ｆに沿って移動方向Ｄ１前方に向かって走行しているとき、第１の距離センサ３１が床面Ｆの第１の位置Ｐ１までの距離を検出し、第２の距離センサ３２が床面Ｆの第２の位置Ｐ２までの距離を検出する。第１の距離センサ３１による測定データは、制御手段２の距離変化取得部２３に送信され、距離変化取得部２３は、床面Ｆまでの距離の変化を取得し、図５（Ａ）に示すように、その距離の変化に基づき第１の変化値Ｓ１を時系列に記憶部２７に記憶する。第２の距離センサ３２による測定データは、距離変化取得部２３に送信され、距離変化取得部２３は、床面Ｆまでの距離の変化を取得し、図５（Ｂ）に示すように、その距離の変化に基づき第２の変化値Ｓ２を時系列に記憶部２７に記憶する。このとき、床面Ｆが平坦であれば、変化値Ｓ１，Ｓ２にも変化がない（すなわち、変化値Ｓ１，Ｓ２がゼロ）か、変化値Ｓ１，Ｓ２には微小な値しか表れない。
次に、図４（Ｂ）に示すように、移動ロボット１の移動方向Ｄ１前方の床面Ｆに物体Ｍが存在する場合、第１の位置Ｐ１が物体Ｍに到達し、第１の距離センサ３１が物体Ｍまでの距離を検出すると、距離変化取得部２３は、図５（Ａ）に示すように、床面Ｆまでよりも近くなった距離の変化を取得し、第１の変化値Ｓ１ａとして記憶部２７に記憶する。さらに、図４（Ｃ）に示すように、第２の位置Ｐ２が物体Ｍに到達し、第２の距離センサ３２が物体Ｍまでの距離を検出すると、距離変化取得部２３は、図５（Ｂ）に示すように、床面Ｆまでよりも近くなった距離の変化を取得し、第２の変化値Ｓ２ａとして記憶部２７に記憶する。この際、第１の位置Ｐ１が物体Ｍよりも前方になれば、第１の距離センサ３１によって床面Ｆまでの距離が測定されることから、再び第１の変化値Ｓ１はゼロか微小な値となる。さらに、図４（Ｄ）に示すように、第２の位置Ｐ２が物体Ｍよりも前方になれば、再び第２の変化値Ｓ２はゼロか微小な値となる。
このようにして第１の変化値Ｓ１および第２の変化値Ｓ２が得られると、制御手段２の距離変化比較部２４は、第１の変化値Ｓ１と第２の変化値Ｓ２とを比較する。距離変化比較部２４による比較方法としては、例えば、図５（Ｃ）に示すように、第１の変化値Ｓ１と第２の変化値Ｓ２との差分をとった差分値Ｓ３を算出し、その差分値Ｓ３に残る第１の差分値Ｓ３ａと第２の差分値Ｓ３ｂとの時間差Ｔ１を算出する。距離変化判別部２５は、距離変化比較部２４にて比較された第１の変化値Ｓ１と第２の変化値Ｓ２との差分値Ｓ３に基づいて、移動ロボット１の姿勢の変化に起因する距離の変化（同位相の変化）と、床面Ｆの形状に起因する距離の変化（位相差を有する変化）とを判別する。具体的には、第１の差分値Ｓ３ａと第２の差分値Ｓ３ｂとが所定の閾値以上となる値であって、その発生する時間差Ｔ１が移動ロボット１の速度に応じた時間差（位相差）であれば、距離変化判別部２５は、変化値Ｓ１ａ，Ｓ２ａを床面Ｆの形状（すなわち、物体Ｍ）に起因する距離の変化であると判別する。ここで、移動ロボット１の速度に応じた時間差とは、第１の位置Ｐ１と第２の位置Ｐ２との距離差Ｌを移動ロボット１の速度で除して求まる時間差である。
一方、移動ロボット１の姿勢の変化に起因する距離の変化としては、図６に示す場合が例示できる。図６は、移動ロボットの姿勢変化による測定情報を示す概念図である。図６（Ａ）には、第１の距離センサ３１が検出した床面Ｆの第１の位置Ｐ１までの距離に基づき、距離変化取得部２３が取得した床面Ｆまでの距離の変化値Ｓ１が示されている。図６（Ｂ）には、第２の距離センサ３２が検出した床面Ｆの第２の位置Ｐ２までの距離に基づき、距離変化取得部２３が取得した床面Ｆまでの距離の変化値Ｓ２が示されている。ここで、変化値Ｓ１ｂ，Ｓ２ｂの発生タイミングがほぼ同時である場合、距離変化比較部２４によって算出される第１の変化値Ｓ１と第２の変化値Ｓ２との差分である差分値Ｓ３は、図６（Ｃ）に示すようにほぼゼロとなる。このように差分値Ｓ３がほぼゼロである場合、距離変化判別部２５は、変化値Ｓ１ｂ，Ｓ２ｂの発生タイミングに時間差（位相差）がないものであり、床面Ｆの形状に起因するものではなく移動ロボット１の姿勢の変化に起因する距離の変化であると判別する。
また、検出手段３の姿勢検出手段３４は、移動ロボット１の姿勢の変化を検出する。すなわち、車輪４２が床面Ｆにある細かい凹凸、フローリングやタイルの継ぎ目、カーペットの段差などにより、ロボット本体１Ａが振動したり床面Ｆに対して前後左右に傾くように揺れたりすると、その振動や傾き、揺れなどの姿勢変化を姿勢検出手段３４が検出して検出制御部２２に送信する。このようにロボット本体１Ａの姿勢変化が検出されると、制御手段２の信頼度評価部２６は、距離変化取得部２３にて取得された第１の変化値Ｓ１および第２の変化値Ｓ２の信頼度を評価する。さらに、距離変化比較部２４は、信頼度評価部２６の評価結果に基づいて、第１の変化値Ｓ１および第２の変化値Ｓ２を比較するか否かを決定する。すなわち、そのときの変化値Ｓ１，Ｓ２が信頼できないものであると信頼度評価部２６が評価した場合には、前述したような距離変化比較部２４による第１の変化値Ｓ１と第２の変化値Ｓ２との比較を実行しない。
以上のような情報処理装置５（制御手段２および検出手段３）による移動ロボット１の移動情報を処理する手順について、図７も参照して説明する。図７は、移動ロボットにおける情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置５は、図７に示すステップＳＴ１～ＳＴ９を所定周期（例えば、０．１秒程度の短時間）で繰り返すことで移動ロボット１の移動情報を処理する。
移動ロボット１の移動中に制御手段２が移動情報処理を開始すると、検出制御部２２は、第１の距離センサ３１に第１の位置Ｐ１までの距離を検出させるとともに（第１距離検出工程：ステップＳＴ１）、第２の距離センサ３２に第２の位置Ｐ２までの距離を検出させる（第２距離検出工程：ステップＳＴ２）。また、検出制御部２２は、姿勢検出手段３４にロボット本体１Ａの姿勢変化を検出させる（姿勢変化検出工程：ステップＳＴ３）。距離検出工程（ステップＳＴ１，ＳＴ２）にて第１の位置Ｐ１および第２の位置Ｐ２までの距離を検出すると、距離変化取得部２３は、床面Ｆまでの距離の変化を取得し、変化値Ｓ１，Ｓ２を記憶部２７に記憶させる（距離変化取得工程：ステップＳＴ４）。さらに、距離変化取得部２３は、取得した変化値Ｓ１，Ｓ２に基づいて後述する学習モデルを用いた判定手法により走行環境の変化を判定する（環境変化判定工程：ステップＳＴ５）。姿勢変化検出工程（ステップＳＴ３）にてロボット本体１Ａの姿勢変化を検出すると、信頼度評価部２６は、そのときの変化値Ｓ１，Ｓ２の信頼度を評価する（信頼度評価工程：ステップＳＴ６）。
信頼度評価工程（ステップＳＴ６）において、変化値Ｓ１，Ｓ２に信頼度が無いものと判断した場合（ステップＳＴ６でＮＯ）、制御手段２は、第１距離検出工程（ステップＳＴ１）に戻って、前述の各ステップＳＴ１～ＳＴ６を繰り返す。信頼度評価工程（ステップＳＴ６）において、変化値Ｓ１，Ｓ２に信頼度が有るものと判断した場合（ステップＳＴ６でＹＥＳ）、制御手段２は、次のステップＳＴ８を実行する。すなわち、距離変化比較部２４は、第１の変化値Ｓ１と第２の変化値Ｓ２との差分をとった差分値Ｓ３を算出する（距離変化比較工程：ステップＳＴ８）。次に、距離変化判別部２５は、差分値Ｓ３に基づいて、移動ロボット１の姿勢の変化に起因する距離の変化と、床面Ｆの形状に起因する距離の変化とを判別し（距離変化判別工程：ステップＳＴ９）、その後、第１距離検出工程（ステップＳＴ１）に戻る。
なお、本実施形態では、ステップＳＴ５の環境変化判定工程は、ステップＳＴ９の距離変化判別工程の前に実行しているが、距離変化判別工程の後に実行するようにしてもよく、この場合には、移動ロボット１の姿勢の変化に起因する距離の変化ではなく、床面Ｆの形状に起因する距離の変化であると距離変化判別部２５にて判別された場合にのみ、環境変化判定工程を実行するようにしてもよい。
なお、本実施形態では、ステップＳＴ５の環境変化判定工程は、ステップＳＴ９の距離変化判別工程の前に実行しているが、距離変化判別工程の後に実行するようにしてもよく、この場合には、移動ロボット１の姿勢の変化に起因する距離の変化ではなく、床面Ｆの形状に起因する距離の変化であると距離変化判別部２５にて判別された場合にのみ、環境変化判定工程を実行するようにしてもよい。
以上のように移動ロボット１の移動情報を処理することで、制御手段２は、ロボット本体１Ａの移動方向Ｄ１前方の床面Ｆが平坦で走行可能か、あるいは、ロボット本体１Ａの移動方向Ｄ１前方の床面Ｆに凹凸や障害物（物体Ｍ）などが存在するか、を常時判別しつつ移動手段４によってロボット本体１Ａを走行させる。ロボット本体１Ａの移動方向Ｄ１前方の床面Ｆに障害物（物体Ｍ）が存在した場合、その物体Ｍの床面Ｆからの高さも判別されるため、制御手段２は、物体Ｍが乗り越えられるか否かを判定する。物体Ｍが乗り越えられないと判定した場合、制御手段２は、物体Ｍを回避するように移動制御部２１によって移動手段４を駆動制御させる。ロボット本体１Ａの車高を調整することなく物体Ｍが乗り越えられると判定した場合、制御手段２は、移動制御部２１による移動手段４の駆動制御を継続して物体Ｍを乗り越えさせる。
一方、ロボット本体１Ａの車高を調整すれば物体Ｍが乗り越えられると判定した場合、制御手段２は、移動制御部２１によって車高調整部４３を駆動制御し、図８に示すように、左右の前輪である車輪４２を下向きに変位させることで、ロボット本体１Ａの前方側の車高を上げる。図８は、移動ロボットの車高調整動作を示す図である。図８（Ａ）に示すように、車高調整部４３によってロボット本体１Ａの前方側の車高を上げると、ロボット本体１Ａの姿勢が変化することから、第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２の方向が変化する。この姿勢変化を姿勢検出手段３４が検出すると、制御手段２は、検出制御部２２によってセンサ方向変更部３３を駆動制御し、第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２の方向を下向きに変更する。また、図８（Ｂ）に示すように、前輪である車輪４２が物体Ｍに乗り上げてロボット本体１Ａの姿勢がさらに変化すると、姿勢検出手段３４の検出に基づき、検出制御部２２の制御によりセンサ方向変更部３３が第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２の方向をさらに下向きに変更する。
次に、情報処理装置５による走行環境の変化（床面Ｆの段差や凹凸、障害物である物体Ｍなどの有無）の判定手法について、図９～図１３も参照して詳しく説明する。図９、１０は、移動ロボットによる測定動作を示す概念図であり、図１０（Ａ）は、図９の場合よりも移動ロボットの移動速度が速い場合を示し、図１０（Ｂ）は、図９の場合よりも移動ロボットの移動速度が遅い場合を示している。図１１は、移動ロボットの測定動作により得られる第１測定値群を示すグラフであり、図１２は、第１測定値群を加工して生成した第２測定値群を示すグラフである。図１３は、第２測定値群を比較して環境の変化を判定する手順を示す図である。情報処理装置５の制御手段２は、走行環境の変化を判定する判定手段として機能する。
図９、１０に示すように、移動ロボット１の移動に伴い、第１の距離センサ３１は、ロボット本体１Ａの移動方向Ｄ１前方の床面Ｆにおける第１の位置Ｐ１までの距離を検出し、第２の距離センサ３２は、移動方向Ｄ１前方の床面Ｆにおける第２の位置Ｐ２までの距離を検出する。これら第１および第２の距離センサ３１，３２による距離の検出は、略同時に実行されるとともに、所定の時間間隔（例えば、０．０１秒間隔）で連続的に実行される。第１の距離センサ３１により検出された第１の位置Ｐ１までの距離、および第２の距離センサ３２により検出された第２の位置Ｐ２までの距離は、それぞれ連続したサンプリングデータである二組（複数組）の第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２として、それぞれ記憶部２７に記憶される（図１１参照）。ここで、図１０（Ａ）に示すように、図９の場合よりも移動ロボット１の移動速度が速い場合には、第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２の間隔が広くなり、図１０（Ｂ）に示すように、図９の場合よりも移動ロボット１の移動速度が遅い場合には、第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２の間隔が狭くなる。
図１１（Ａ）は、第１の距離センサ３１により検出された第１の位置Ｐ１までの距離の測定値である第１測定値群Ｓ１１を示し、図１１（Ｂ）は、第２の距離センサ３２により検出された第２の位置Ｐ２までの距離の測定値である第１測定値群Ｓ１２を示している。図１１（Ａ）に示すように、第１の位置Ｐ１までの距離（第１測定値群Ｓ１１）は、測定時間が０．６秒あたりまでは１５０ｍｍ前後の略一定値を示し、０．６秒を過ぎたところで急激に低下し、これは第１の位置Ｐ１が物体Ｍに到達したことを示している。図１１（Ｂ）に示すように、第２の位置Ｐ２までの距離（第１測定値群Ｓ１２）は、測定時間が０．７秒あたりまでは６５～７０ｍｍ前後の略一定値を示し、０．７秒を過ぎたところで急激に低下し、これは第２の位置Ｐ２が物体Ｍに到達したことを示している。
制御手段２は、以上のようにして所定の時間間隔ごとに得た二組の第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２を加工し、移動ロボット１の移動距離ごと（例えば、１０ｍｍ間隔ごと）の二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成する。具体的には、記憶部２７に記憶された過去の第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２から所定時間分（例えば図１１にＡで示す範囲）の測定値を取り出し、取り出した第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２を移動ロボット１の移動距離あたりの測定値に変換することで、図１２に示すように二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２が生成される。ここで、第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２を取り出す過去の所定時間の範囲としては、例えば、その時間で移動ロボット１の移動距離が１５０ｍｍとなる範囲である。
図１２において、実線は第１の位置Ｐ１までの距離の測定値から生成した第２測定値群Ｓ２１であり、破線は第２の位置Ｐ２までの距離の測定値から生成した第２測定値群Ｓ２２である。このように第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成する際、制御手段２は、移動ロボット１の車輪４２の回転数などから移動距離を検出しておき、この距離測定値に基づいて第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２を補間し、これにより第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成する。具体的には、第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２の各測定値を測定した時刻に対して移動距離を当てはめ、測定値の間を一次補間して移動距離に対応させるとともに、移動距離ごとに測定値をリサンプリングすることで第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成する。このように第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２を補間してリサンプリングすることで、移動ロボット１の移動速度の変動などにより第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２の間隔がばらついた場合でも、移動距離ごとの第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２に生じるばらつきの影響を抑制することができる。
なお、本実施形態では、測定値の間は、一次補間して移動距離に対応させているが、他の補間法を採用してもよい。
なお、本実施形態では、測定値の間は、一次補間して移動距離に対応させているが、他の補間法を採用してもよい。
制御手段２は、以上のようにして移動ロボット１の移動距離ごとの二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成したら、これら二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を入力値とし、学習モデルを用いて走行環境の変化の有無を判定する。具体的には、制御手段２は、図１３に示すように、二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を入力１、入力２とし、畳み込み層、プーリング層、結合層を有し、走行環境の変化の有無を出力するニューラルネットワークを用いて走行環境の変化の有無を判定する。入力された二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２は、畳み込み層において所定の重み係数を有したフィルタによって畳み込み処理が実行され、それぞれの特徴が抽出されるとともにデータ量が縮小されてからプーリング層に出力される。さらに、プーリング層おいて、二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２は、それぞれの特徴を維持しつつ所定の重み係数を有したフィルタによって縮小処理されてから結合層に出力される。結合層では、プーリング層から出力された第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２それぞれの特徴を重ね合わせて比較し、比較結果を出力する。学習モデルは、この比較結果に基づいて走行環境の変化の有無を判定する。なお、学習モデルとしては、畳み込み層、プーリング層、および結合層からなる中間層を複数有した深層学習モデルを採用してもよいし、その他の適宜な学習モデルであってもよい。
以上のような学習モデルにおいて、各層で用いられる重み係数は、事前の学習により設定されている。この学習は、段差や凹凸、障害物等の環境変化のある環境において実行され、前述したように生成される第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を学習モデルに入力することで出力（環境の変化の有無）を得るとともに、得られた出力が実際の環境の変化に適合しているか否かを教示する工程を繰り返し実行する。このように入力と出力、その出力に対する教示を行うことで、学習モデルが自ら重み係数を変更し、適切な重み係数となるまで学習を繰り返す。このような繰り返し学習の結果得られた重み係数を実用値として記憶部２７に記憶させ、移動ロボット１の実稼働に利用する。
このような本実施形態によれば、以下の作用・効果を奏することができる。
（１）移動ロボット１の判定手段である制御手段２は、所定の時間間隔ごとに検出した二組の第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２を加工して二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成し、生成した移動ロボット１の移動距離ごとの第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２同士を比較して環境の変化（床面Ｆの段差や凹凸、障害物である物体Ｍなどの有無）を判定することで、移動ロボット１の移動速度等による影響を低減し、環境変化の検知精度を向上させることができる。
（１）移動ロボット１の判定手段である制御手段２は、所定の時間間隔ごとに検出した二組の第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２を加工して二組の第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成し、生成した移動ロボット１の移動距離ごとの第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２同士を比較して環境の変化（床面Ｆの段差や凹凸、障害物である物体Ｍなどの有無）を判定することで、移動ロボット１の移動速度等による影響を低減し、環境変化の検知精度を向上させることができる。
（２）判定手段である制御手段２は、移動ロボット１の車輪４２の回転数などから検出した距離測定値に基づいて第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２の測定値間を補間するとともに移動距離ごとの値にリサンプリングして第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成することで、環境内を移動する移動ロボット１の位置を適切に反映した第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を得ることができ、環境変化の検知精度をさらに向上させることができる。
（３）判定手段である制御手段２は、予め学習により重み係数が設定された学習モデルに基づいて環境の変化の有無を出力として得るので、様々な環境変化のパターンに対応することができる。また、第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２は、移動ロボット１の移動速度等による影響を受けた第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２と比較して学習モデルに対する親和性が高く、制御手段２は、学習モデルに第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を入力して環境の変化の有無を出力として得るので、学習モデルに第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２を直に入力して環境の変化の有無を出力として得る場合と比較して良好な判定結果を得ることができる。
（４）移動ロボット１の制御手段２は、距離変化判別部２５によってロボット本体１Ａの姿勢変化に起因する距離の変化（同位相の変化）と、環境内の床面Ｆの形状に起因する距離の変化（位相差を有する変化）とを判別し、ロボット本体１Ａの姿勢変化に起因する距離の変化を除外しつつ、床面Ｆの形状に起因する距離の変化に基づくことにより、凹凸や障害物などの対象物を正確に検出することができる。したがって、ロボット本体１Ａの姿勢変化が距離測定に与える影響を低減し、床面Ｆに存在する凹凸や障害物などの対象物までの距離の測定精度を向上させることができる。
（５）第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２は、ロボット本体１Ａの移動方向Ｄ１と交差する交差方向Ｄ２に沿った複数の第１の位置Ｐ１および第２の位置Ｐ２までの距離を検出することで、床面Ｆの形状に起因する距離の変化をロボット本体１Ａに対応した幅で検出することができる。
（６）第２の距離センサ３２は、第１の距離センサ３１よりも低い分解能を有していることで、移動方向Ｄ１に沿って第１の位置Ｐ１よりもロボット本体１Ａに近い位置にある第２の位置Ｐ２までの距離を検出する際に、第１の距離センサ３１にて検出された第１の位置Ｐ１までの距離の変化とのバランスを取ることができる。このため、距離変化判別部２５は、ロボット本体１Ａの姿勢変化に起因する距離の変化と、床面Ｆの形状に起因する距離の変化とを判別しやすくすることができる。
（７）距離変化比較部２４は、信頼度評価部２６の評価結果に基づいて、距離変化取得部２３にて取得された第１の位置Ｐ１および第２の位置Ｐ２までの距離の変化を比較するか否かを決定するので、信頼度の低い第１の位置Ｐ１および第２の位置Ｐ２までの距離の変化を比較しないようにすることができ、計算コストを削減することができる。
（８）制御手段２は、姿勢検出手段３４が検出したロボット本体１Ａの姿勢変化に基づき、センサ方向変更部３３によって第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２の方向を変更し、床面Ｆに対する所定方向の距離を検出できるようにすることで、ロボット本体１Ａの姿勢が変化した場合であっても確実に環境内の床面Ｆまでの距離を検出することができる。
〔実施形態の変形〕
なお、本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、前記実施形態では、移動ロボット１として具体的なものを例示しなかったが、移動ロボットとしては、サービスロボットやホームロボットなどであって、より具体的には、掃除ロボットや警備ロボット、運搬ロボット、案内ロボットなどが例示できる。さらに、移動体の移動範囲は、二次元平面空間に限らず、三次元空間であってもよく、その場合には移動体がドローンなどの飛行体であってもよい。また、環境内の所定の面としては、床面Ｆなどの水平面に限らず、鉛直面や傾斜面などの平面であってもよいし、適宜な曲面であってもよい。
なお、本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、前記実施形態では、移動ロボット１として具体的なものを例示しなかったが、移動ロボットとしては、サービスロボットやホームロボットなどであって、より具体的には、掃除ロボットや警備ロボット、運搬ロボット、案内ロボットなどが例示できる。さらに、移動体の移動範囲は、二次元平面空間に限らず、三次元空間であってもよく、その場合には移動体がドローンなどの飛行体であってもよい。また、環境内の所定の面としては、床面Ｆなどの水平面に限らず、鉛直面や傾斜面などの平面であってもよいし、適宜な曲面であってもよい。
前記実施形態では、情報処理装置５を構成する制御手段２および検出手段３が移動体であるロボット本体１Ａに設けられていたが、制御手段２の全部または一部は、ロボット本体１Ａではなく、ロボット本体１Ａと通信可能な他の機器に設けられ、他の機器によって制御手段２の全部または一部の機能が構成されていてもよい。また、本発明の情報処理装置は、移動ロボット１に適用される以外に、自動運転自動車や作業車、飛行体などの移動体の移動情報を処理する用途に利用することも可能である。また、移動体は、移動ロボット１のように移動手段４を備えたものに限らず、他の装置や人などによって移動される台車などであってもよい。
前記実施形態では、判定手段である制御手段２が学習モデルによって環境の変化を判定したが、学習モデルを用いずに、環境変化のパターンを数値化した閾値を予め設定しておいてもよい。
前記実施形態では、制御手段２は、移動ロボット１の車輪４２の回転数などから検出した距離測定値に基づいて第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２の測定値間を補間するとともに移動距離ごとの値にリサンプリングして第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成したが、複数組の第１測定値群を加工して移動体の移動距離ごとの複数組の第２測定値群を生成することができれば、本実施形態とは異なる手法を採用してもよい。
前記実施形態では、制御手段２は、移動ロボット１の車輪４２の回転数などから検出した距離測定値に基づいて第１測定値群Ｓ１１，Ｓ１２の測定値間を補間するとともに移動距離ごとの値にリサンプリングして第２測定値群Ｓ２１，Ｓ２２を生成したが、複数組の第１測定値群を加工して移動体の移動距離ごとの複数組の第２測定値群を生成することができれば、本実施形態とは異なる手法を採用してもよい。
前記実施形態では、信頼度評価部２６の評価結果に基づいて、距離変化取得部２３にて取得された第１の位置Ｐ１および第２の位置Ｐ２までの距離の変化を比較するか否かを距離変化比較部２４が決定し、信頼度が低い場合には距離の変化を比較しないように構成されていたが、信頼度に関わらず全ての距離の変化を比較するように構成されていてもよい。また、前記実施形態では、姿勢検出手段３４によってロボット本体１Ａの姿勢変化を検出し、センサ方向変更部３３によって第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２の方向を変更したが、姿勢検出手段３４やセンサ方向変更部３３は本発明に必須の構成ではなく、適宜に省略することができる。
前記実施形態では、第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２がレーザー光を照射して距離を測定するレーザー距離計で構成されていたが、距離センサは、レーザー距離計に限らず、赤外線センサやＬＩＤＡＲ（Light Detection and RangingまたはLaser Imaging Detection and Ranging）などの光学センサでもよいし、超音波センサでもよく、さらには、カメラと撮像素子を有した画像センサでもよい。また、前記実施形態では、姿勢検出手段３４として、加速度センサを例示したが、これに限らず、ジャイロセンサであってもよい。また、前記実施形態では、姿勢検出手段３４がロボット本体１Ａの振動や傾き、揺れなどの細かい姿勢変化、および車高調整部４３による車高の変化や物体Ｍへの乗り上げによるロボット本体１Ａの大きな姿勢変化の両方を検出する構成であったが、細かい姿勢変化を検出する第１の姿勢検出手段と、大きな姿勢変化を検出する第２の姿勢検出手段と、がそれぞれ別のセンサによって構成されていてもよい。
前記実施形態では、第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２がロボット本体１Ａの前部にそれぞれ複数ずつ設けられていたが、これに限らず、図１４に示すような構成が採用できる。図１４は、移動ロボットの変形例を示す平面図である。図１４_に示すように、第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２は、ロボット本体１Ａの前部中央に各１個ずつ設けられるとともに、左右に回動可能に設けられ、これによって交差方向Ｄ２に沿った複数の第１の位置Ｐ１および第２の位置Ｐ２までの距離を検出するように構成されている。
前記実施形態では、第１の距離センサ３１と第２の距離センサ３２とが別体のセンサで構成されていたが、これに限らず、図１５に示すような構成が採用できる。図１５は、移動ロボットの他の変形例を示す側面図である。図１５に示すように、第１の距離センサ３１および第２の距離センサ３２は、単一のセンサで構成され、この距離センサ３１，３２の上下方向の検出範囲に応じて、第１の位置Ｐ１と第２の位置Ｐ２とが識別されるように構成されている。また、単一の距離センサ３１，３２がセンサ方向変更部３３によって上下に回動されることで、ロボット本体１Ａからの検出距離が変更され、これにより第１の位置Ｐ１および第２の位置Ｐ２までの距離を検出する構成であってもよい。また、第２の距離センサ３２は、第１の距離センサ３１よりも低い分解能を有したものに限らず、第１の距離センサ３１と第２の距離センサ３２とが同じ分解能を有したものでもよいし、第２の距離センサ３２が第１の距離センサ３１よりも高い分解能を有したものでもよい。
以上のように、本発明は、移動体の姿勢変化による影響を低減して対象物までの距離の測定精度を向上させることができる情報処理装置および移動ロボットに好適に利用できる。
１ 移動ロボット
１Ａ ロボット本体（移動体）
２ 制御手段（判定手段）
３ 検出手段
４ 移動手段
５ 情報処理装置
２３ 距離変化取得部
２４ 距離変化比較部
２５ 距離変化判別部
３１ 第１の距離センサ
３２ 第２の距離センサ
Ｆ 床面（所定の面）
Ｍ 物体（環境の変化）
Ｐ１ 第１の位置
Ｐ２ 第２の位置
Ｓ１１，Ｓ１２ 第１測定値群
Ｓ２１，Ｓ２２ 第２測定値群
１Ａ ロボット本体（移動体）
２ 制御手段（判定手段）
３ 検出手段
４ 移動手段
５ 情報処理装置
２３ 距離変化取得部
２４ 距離変化比較部
２５ 距離変化判別部
３１ 第１の距離センサ
３２ 第２の距離センサ
Ｆ 床面（所定の面）
Ｍ 物体（環境の変化）
Ｐ１ 第１の位置
Ｐ２ 第２の位置
Ｓ１１，Ｓ１２ 第１測定値群
Ｓ２１，Ｓ２２ 第２測定値群
Claims (5)
- 環境内を移動する移動体の移動情報を処理する情報処理装置であって、
前記移動体の移動に伴い所定の時間間隔ごとに前記環境内の異なる位置までの距離を検出して測定時間および距離の測定値に係る複数組の第１測定値群を得るとともに、
前記複数組の第１測定値群を加工して前記移動体の移動距離および距離の測定値に係る複数組の第２測定値群を生成し、生成した前記複数組の第２測定値群同士を比較することにより前記環境の変化を判定する判定手段を備え、
前記判定手段は、予め学習により重み係数が設定された学習モデルに基づき、前記複数組の第２測定値群を前記学習モデルに入力して前記環境の変化の有無を出力として得る
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項１に記載された情報処理装置において、
前記判定手段は、前記移動体の移動距離を検出した距離測定値に基づき、前記複数組の第１測定値群の測定値間を補間するとともに移動距離ごとの値にリサンプリングして前記複数組の第２測定値群を生成する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項１または請求項２に記載された情報処理装置において、
前記学習モデルは、前記判定手段により前記複数組の第２測定値群同士を比較して前記環境の変化を判定する学習を実行することで重み係数が設定されている
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項１から請求項３のいずれかに記載された情報処理装置と、
前記移動体を移動させる移動手段と、
前記環境内の異なる位置として前記環境内の異なる二位置までの距離を検出する第１の距離センサおよび第２の距離センサと、
前記第１の距離センサおよび前記第２の距離センサを制御するとともに前記判定手段として機能する制御手段と、を備え、
前記第２の距離センサにより検出する第２の位置は、前記移動体の移動方向に沿って前記第１の距離センサにより検出する第１の位置よりも前記移動体に近い位置に設定される
ことを特徴とする移動ロボット。 - 請求項４に記載された移動ロボットにおいて、
前記制御手段は、
前記第１の距離センサおよび前記第２の距離センサにて検出された前記第１の位置および前記第２の位置までの距離の変化を取得する距離変化取得部と、
前記距離変化取得部にて取得された前記第１の位置および前記第２の位置までの距離の変化を比較する距離変化比較部と、
前記距離変化比較部にて比較された結果に基づいて、前記移動体の姿勢の変化に起因する距離の変化と、前記環境の変化に起因する距離の変化とを判別する距離変化判別部と、を備える
ことを特徴とする移動ロボット。
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