JP7459732B2 - 自己位置推定システム - Google Patents

Description

本発明は、自己位置推定システムに関する。

従来の自己位置推定システムとしては、例えば特許文献１に記載されているような技術が知られている。特許文献１に記載の自己位置推定システムは、自律移動ロボットに設けられ、自律移動ロボットと障害物との距離を計測するレーザ距離センサと、このレーザ距離センサからの計測データと地図記憶部に記憶された地図データとを照合することで、自律移動ロボットの位置及び姿勢を推定する位置姿勢推定部と、パーティクルの分散を計算して、位置姿勢推定部の位置姿勢推定結果の信頼度の評価値を算出する位置姿勢推定評価値算出部とを備えている。

特許第５９０９４８６号

しかしながら、上記従来技術においては、周囲環境が変化しやすい状況では、位置姿勢推定結果の信頼度の評価（判定）が難しい。このため、自律移動ロボットの位置が正確に推定されているにも関わらず、位置姿勢推定結果の信頼度が低下していると判定されることがある。この場合には、自律移動ロボットが停止し、作業遅れが発生してしまう可能性がある。

本発明の目的は、移動体の周囲環境が変化しやすい状況でも、移動体の自己位置推定の信頼度を高精度に判定することができる自己位置推定システムを提供することである。

本発明の一態様に係る自己位置推定システムは、移動体の周囲にレーザを照射し、移動体の周囲に位置する物体で反射されたレーザを受光することにより、物体でのレーザの反射強度と移動体から物体までの距離とを検出するレーザセンサと、レーザセンサにより検出された移動体から物体までの距離データと移動体の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体の自己位置を推定する自己位置推定部と、移動体が走行する走行路に設置され、レーザセンサから照射されたレーザを地図情報として登録された物体よりも高い強度で反射させる反射部材と、地図情報と反射部材の位置情報とを記憶する記憶部と、自己位置推定部による移動体の自己位置推定の信頼度を判定する信頼度判定部とを備え、信頼度判定部は、レーザセンサにより検出されたレーザの反射強度データ及び距離データに基づいて、記憶部に記憶された位置情報に相当する反射部材で反射されたレーザが存在するかどうかを判断し、記憶部に記憶された位置情報に相当する反射部材で反射されたレーザが存在するときは、自己位置推定部による移動体の自己位置推定の信頼度が高いと判定する。

このような自己位置推定システムにおいては、レーザセンサによって移動体の周囲に照射されて物体で反射されたレーザが受光されることにより、物体でのレーザの反射強度と移動体から物体までの距離とが検出される。そして、移動体から物体までの距離データと移動体の周囲環境の地図情報とに基づいて、移動体の自己位置が推定される。ここで、移動体が走行する走行路には、レーザセンサから照射されたレーザを地図情報として登録された物体よりも高い強度で反射させる反射部材が設置されている。そして、レーザセンサにより検出された反射強度データ及び距離データに基づいて、記憶部に記憶された位置情報に相当する反射部材で反射されたレーザが存在するかどうかが判断される。そして、記憶部に記憶された位置情報に相当する反射部材で反射されたレーザが存在するときは、自己位置推定部による移動体の自己位置推定の信頼度が高いと判定される。このように移動体の走行路に設置された反射部材を利用することにより、移動体の周囲環境が変化しやすい状況でも、移動体の自己位置推定の信頼度が高精度に判定される。また、反射部材は、移動体の自己位置の推定ではなく、自己位置推定の信頼度の判定に利用される。従って、反射部材としては、自己位置推定の信頼度の判定が行われるエリアに少なくとも１つあれば足りる。

信頼度判定部は、反射強度データに基づいて、反射部材で反射されたレーザを抽出し、距離データに基づいて、反射部材におけるレーザの反射位置が記憶部に記憶された反射部材の位置情報と合致するかどうかを判断し、反射部材におけるレーザの反射位置が記憶部に記憶された反射部材の位置情報と合致するときは、自己位置推定部による移動体の自己位置推定の信頼度が高いと判定してもよい。このような構成では、反射部材以外の物体で反射されたレーザは除去され、反射部材で反射されたレーザのみが抽出される。従って、記憶部に記憶された位置情報に相当する反射部材で反射されたレーザが存在するかどうかが正確に判断される。

反射部材は、走行路の所定エリアに複数設置されていてもよい。このような構成では、移動体の周囲環境が変化しやすい状況が長く続くエリアでも、移動体の自己位置推定の信頼度が高精度に判定される。

信頼度判定部は、反射強度データに基づいて、複数の反射部材で反射されたレーザを抽出し、複数の反射部材におけるレーザの反射位置が記憶部に記憶された反射部材の位置情報と合致するときは、自己位置推定部による移動体の自己位置推定の信頼度が高いと判定してもよい。このような構成では、反射部材の数が複数である場合は、複数の反射部材におけるレーザの反射位置が記憶部に記憶された反射部材の位置情報と合致しないと、自己位置推定の信頼度が高いと判定されない。従って、移動体の自己位置推定の信頼度がより高精度に判定される。

信頼度判定部は、距離データに基づいて、複数の反射部材のうち移動体からの距離が規定値以下である反射部材を選択し、反射強度データに基づいて、移動体からの距離が規定値以下である反射部材で反射されたレーザを抽出してもよい。このような構成では、複数の反射部材のうち移動体からの距離が規定値以下である反射部材を選択することにより、検知しやすい反射部材のみが自己位置推定の信頼度の判定に使用されることになる。従って、自己位置推定の信頼度の判定処理が簡略化される。

本発明によれば、移動体の周囲環境が変化しやすい状況でも、移動体の自己位置推定の信頼度を高精度に判定することができる。

本発明の一実施形態に係る自己位置推定システムを備えた走行制御システムの概略構成を示すブロック図である。 フォークリフトの走行路の一例を示す概念図である。 図１に示された信頼度判定部の構成を示すブロック図である。 図３に示された反射板選択部により実行される反射板選択処理の手順を示すフローチャートである。 レーザセンサにより受光された全てのレーザのうち、反射板で反射されたレーザのみが抽出される様子を示す概念図である。 図３に示された反射板探索部により実行される反射板探索処理の手順を示すフローチャートである。 図３に示された信頼度決定部により実行される信頼度決定処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る自己位置推定システムを備えた走行制御システムの概略構成を示すブロック図である。図１において、走行制御システム１は、図２に示されるように、移動体であるフォークリフト２を目的地に向けて自動的に走行させるように制御するシステムである。

フォークリフト２は、産業車両の一つである。フォークリフト２は、図示しない駆動輪及び操舵輪を有する走行装置３と、この走行装置３の前側に配置された荷役装置４とを備えている。荷役装置４は、図示しないパレットを保持して昇降させる１対のフォーク５を有している。

走行制御システム１は、レーザセンサ６と、反射板７と、コントローラ８と、駆動部９とを備えている。レーザセンサ６、コントローラ８及び駆動部９は、フォークリフト２に搭載されている。

レーザセンサ６は、図２に示されるように、フォークリフト２の周囲にレーザＬを照射し、フォークリフト２の周囲に位置する静止物体１０で反射するレーザＬを受光することにより、静止物体１０でのレーザＬの反射強度とフォークリフト２から静止物体１０までの距離とを検出する。静止物体１０は、例えばフォークリフト２が走行する走行路Ｓの左右両側に設置された柱または壁等であり、地図情報（後述）として登録されている。

レーザセンサ６は、例えばフォークリフト２の前方直進を中心とした所定の角度範囲（例えば２７０度）でレーザＬを照射する。レーザセンサ６としては、例えば３次元にレーザＬを照射する３Ｄのレーザレンジファインダが使用される。

反射板７は、図２に示されるように、フォークリフト２の走行路Ｓに設置されている。反射板７は、フォークリフト２の走行路Ｓにおけるフォークリフト２の自己位置の推定精度が低下しやすい所定エリアに複数設置されている。フォークリフト２の自己位置の推定精度が低下しやすい所定エリアとしては、例えばトラックの往来が激しい場所等といった周囲環境が変化しやすいエリアが挙げられる。

反射板７は、レーザセンサ６から照射されたレーザＬを反射させる反射部材である。反射板７は、レーザセンサ６から照射されたレーザＬを静止物体１０よりも高い強度で反射させる。反射板７は、静止物体１０に貼り付けられている。反射板７は、走行路Ｓの左右両側に配置されている。

コントローラ８は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及び入出力インターフェース等により構成されている。コントローラ８は、レーザセンサ６の検出データに基づいて、フォークリフト２の自己位置を推定し、フォークリフト２を目的地まで走行させるように駆動部９を制御する。

駆動部９は、特に図示はしないが、フォークリフト２の駆動輪（前述）を回転させる走行モータと、フォークリフト２の操舵輪（前述）を転舵させる操舵モータとを有している。

コントローラ８は、自己位置推定部１１と、記憶部１２と、信頼度判定部１３と、駆動制御部１４とを有している。

自己位置推定部１１は、例えばＳＬＡＭ（simultaneous localization andmapping）手法を用いて、フォークリフト２の現在の自己位置を推定する。ＳＬＡＭは、センサデータ及び地図データを用いて自己位置推定を行う自己位置推定技術である。

自己位置推定部１１は、レーザセンサ６により検出されたフォークリフト２から静止物体１０までの距離データとフォークリフト２の周囲環境の地図情報とに基づいて、フォークリフト２の自己位置を推定する。具体的には、自己位置推定部１１は、フォークリフト２から静止物体１０までの距離とフォークリフト２の周囲環境の地図とをマッチングさせて、フォークリフト２の自己位置の推定演算を行う。

記憶部１２は、フォークリフト２の周囲環境の地図情報と各反射板７の位置情報とを記憶する。各反射板７の位置情報は、地図座標系での位置座標として登録されている。

信頼度判定部１３は、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置推定の信頼度を判定する。信頼度判定部１３は、レーザセンサ６により検出されたレーザＬの反射強度データ及びフォークリフト２からの距離データに基づいて、記憶部１２に記憶された位置情報に相当する反射板７で反射されたレーザＬが存在するかどうかを判断し、記憶部１２に記憶された位置情報に相当する反射板７で反射されたレーザＬが存在するときは、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置推定の信頼度が高いと判定する。信頼度判定部１３については、後で詳述する。

駆動制御部１４は、基本的には、自己位置推定部１１により推定されたフォークリフト２の自己位置に基づいて、フォークリフト２を目的地まで走行させるように駆動部９を制御する。

ここで、レーザセンサ６、反射板７、コントローラ８の自己位置推定部１１、記憶部１２及び信頼度判定部１３は、本実施形態の自己位置推定システム１５を構成している。

信頼度判定部１３は、図３に示されるように、反射板選択部２１と、フィルタ部２２と、クラスタリング部２３と、反射板探索部２４と、信頼度決定部２５とを有している。

反射板選択部２１は、レーザセンサ６により検出されたフォークリフト２からの距離データに基づいて、複数の反射板７のうち自己位置推定の信頼度の判定に使用する反射板７を選択する。

図４は、反射板選択部２１により実行される反射板選択処理の手順を示すフローチャートである。図４において、反射板選択部２１は、まずレーザセンサ６により検出された距離データを取得する（手順Ｓ１０１）。続いて、反射板選択部２１は、フォークリフト２から反射板７までの距離が予め決められた規定値以下であるかどうかを判断する（手順Ｓ１０２）。

反射板選択部２１は、フォークリフト２から反射板７までの距離が規定値以下であると判断したときは、当該反射板７を自己位置推定の信頼度の判定に使用する反射板７として選択する（手順Ｓ１０３）。反射板選択部２１は、フォークリフト２から反射板７までの距離が規定値以下でないと判断したときは、当該反射板７を自己位置推定の信頼度の判定に使用しない（手順Ｓ１０４）。

フィルタ部２２は、レーザセンサ６により検出されたレーザＬの反射強度データに基づいて、レーザセンサ６で受光されたレーザＬのうち反射板７で反射されたレーザＬを抽出するフィルタリングを行う。

このとき、フィルタ部２２は、図５に示されるように、レーザＬの反射強度から、レーザセンサ６で受光された全てのレーザＬのうち（図５（ａ）参照）、反射板７で反射されたレーザＬのみを取り出し、反射板７以外の物体（静止物体１０を含む）で反射されたレーザＬを除去する（図５（ｂ）参照）。

また、反射板７の位置は、予め分かっている。このため、フィルタ部２２は、レーザＬの反射強度データに加え、自己位置推定部１１により推定されたフォークリフト２の自己位置データとレーザセンサ６により検出された距離データも用いて、フィルタリングを行ってもよい。この場合には、反射板７で反射されたレーザＬの抽出精度が高くなる。

クラスタリング部２３は、図５（ｂ）の領域Ｒ１，Ｒ２で示されるように、フィルタ部２２により抽出されたレーザＬのデータ群を反射板７毎にグルーピングする。つまり、クラスタリング部２３は、同じ反射板７で反射された全てのレーザＬのデータを同一グループとする。

このとき、クラスタリング部２３は、同じ反射板７で反射された各レーザＬの反射位置の平均値を当該反射板７におけるレーザＬの反射位置とする。レーザＬの反射位置は、フォークリフト２の所定位置（例えば中心位置）を原点とした車両座標系での位置座標として表される。

反射板探索部２４は、クラスタリング部２３によりグルーピングされた各反射板７におけるレーザＬの反射位置が記憶部１２に記憶された反射板７の位置情報と合致するかどうかを探索する。

図６は、反射板探索部２４により実行される反射板探索処理の手順を示すフローチャートである。図６において、反射板探索部２４は、まず自己位置推定部１１により推定されたフォークリフト２の現在の自己位置データを取得する（手順Ｓ１１１）。

続いて、反射板探索部２４は、フォークリフト２の現在の自己位置データと記憶部１２に記憶された反射板７の位置情報とに基づいて、地図座標系での反射板７の相対位置を車両座標系での反射板７の相対位置に座標変換する（手順Ｓ１１２）。反射板７の相対位置は、例えば反射板７の中心位置である。

続いて、反射板探索部２４は、クラスタリング部２３により得られた反射板７におけるレーザＬの反射位置（以下、反射板７のレーザ反射位置）と手順Ｓ１１２で座標変換された反射板７の相対位置とのユークリッド距離を算出する（手順Ｓ１１３）。続いて、反射板探索部２４は、反射板７のレーザ反射位置と反射板７の相対位置とのユークリッド距離が予め決められた閾値以下であるかどうかを判断する（手順Ｓ１１４）。

反射板探索部２４は、反射板７のレーザ反射位置と反射板７の相対位置とのユークリッド距離が閾値以下であると判断したときは、反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された登録済の反射板７の位置情報と合致していると判定する（手順Ｓ１１５）。反射板探索部２４は、反射板７のレーザ反射位置と反射板７の相対位置とのユークリッド距離が閾値以下でないと判断したときは、反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された登録済の反射板７の位置情報と合致していないと判定する（手順Ｓ１１６）。

信頼度決定部２５は、反射板探索部２４の探索結果に基づいて、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置推定の信頼度を決定する。

図７は、信頼度決定部２５により実行される信頼度決定処理の手順を示すフローチャートである。図７において、信頼度決定部２５は、反射板探索部２４の探索結果に基づいて、クラスタリング部２３によりグルーピングされた全ての反射板７について、反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された登録済の反射板７の位置情報と合致しているかどうかを判断する（手順Ｓ１２１）。

信頼度決定部２５は、全ての反射板７について、反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された登録済の反射板７の位置情報と合致していると判断されたときは、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置推定の信頼度が高いと決定する（手順Ｓ１２２）。

信頼度決定部２５は、全ての反射板７のうちの１つでも、反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された登録済の反射板７の位置情報と合致していないと判断されたときは、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置推定の信頼度が低いと決定する（手順Ｓ１２３）。

駆動制御部１４は、信頼度決定部２５により自己位置推定の信頼度が高いと決定されたときは、自己位置推定部１１により推定されたフォークリフト２の現在の自己位置に基づいて、フォークリフト２を目的地まで走行させるように駆動部９を制御する。駆動制御部１４は、信頼度決定部２５により自己位置推定の信頼度が低いと決定されたときは、フォークリフト２を停止させるように駆動部９を制御する。

ところで、トラックの往来が多いエリアでは、周囲環境が変化しやすいため、フォークリフト２の自己位置推定の信頼度の判定が難しくなる。また、特に３Ｄのレーザセンサ６を使用して、フォークリフト２の自己位置の推定を行う場合には、自己位置の推定精度は高くなるが、自己位置推定の信頼度の計算処理が複雑になるため、フォークリフト２の自己位置推定の信頼度の判定が更に難しくなる。このため、実際にはフォークリフト２の自己位置が正確に推定されているにも関わらず、自己位置推定の信頼度が低下していると判定されることがある。この場合には、フォークリフト２が停止し、作業遅れが発生してしまう。

そのような課題に対し、本実施形態では、レーザセンサ６によってフォークリフト２の周囲に照射されて静止物体１０で反射されたレーザＬが受光されることにより、静止物体１０でのレーザＬの反射強度とフォークリフト２から静止物体１０までの距離とが検出される。そして、フォークリフト２から静止物体１０までの距離データとフォークリフト２の周囲環境の地図情報とに基づいて、フォークリフト２の自己位置が推定される。ここで、フォークリフト２が走行する走行路Ｓには、レーザセンサ６から照射されたレーザＬを地図情報として登録された静止物体１０よりも高い強度で反射させる反射板７が設置されている。そして、レーザセンサ６により検出された反射強度データ及び距離データに基づいて、記憶部１２に記憶された位置情報に相当する反射板７で反射されたレーザＬが存在するかどうかが判断される。そして、記憶部１２に記憶された位置情報に相当する反射板７で反射されたレーザＬが存在するときは、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置推定の信頼度が高いと判定される。このようにフォークリフト２の走行路Ｓに設置された反射板７を利用することにより、フォークリフト２の周囲環境が変化しやすい状況でも、フォークリフト２の自己位置推定の信頼度が高精度に判定される。

また、本実施形態では、レーザＬの反射強度データに基づいて、反射板７で反射されたレーザＬが抽出され、フォークリフト２からの距離データに基づいて、反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された反射板７の位置情報と合致するかどうかが判断される。そして、反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された反射板７の位置情報と合致するときは、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置推定の信頼度が高いと判定される。このため、反射板７以外の物体で反射されたレーザＬは除去され、反射板７で反射されたレーザＬのみが抽出される。従って、記憶部１２に記憶された位置情報に相当する反射板７で反射されたレーザＬが存在するかどうかが正確に判断される。

また、本実施形態では、反射板７は、フォークリフト２の走行路Ｓの所定エリアに複数設置されている。このため、フォークリフト２の周囲環境が変化しやすい状況が長く続くエリアでも、フォークリフト２の自己位置推定の信頼度が高精度に判定される。

また、本実施形態では、レーザＬの反射強度データに基づいて、複数の反射板７で反射されたレーザＬが抽出され、複数の反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された反射板７の位置情報と合致するときは、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置推定の信頼度が高いと判定される。このため、反射板７の数が複数である場合は、複数の反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された反射板７の位置情報と合致しないと、自己位置推定の信頼度が高いと判定されない。従って、フォークリフト２の自己位置推定の信頼度がより高精度に判定される。

また、本実施形態では、フォークリフト２からの距離データに基づいて、複数の反射板７のうちフォークリフト２からの距離が規定値以下である反射板７が選択され、レーザＬの反射強度データに基づいて、フォークリフト２からの距離が規定値以下である反射板７で反射されたレーザＬが抽出される。このように複数の反射板７のうちフォークリフト２からの距離が規定値以下である反射板７を選択することにより、検知しやすい反射板７のみが自己位置推定の信頼度の判定に使用されることになる。従って、自己位置推定の信頼度の判定処理が簡略化される。

また、本実施形態では、フォークリフト２の自己位置を推定するためのレーザセンサ６を使用して反射板７を検知するため、反射板７用のセンサを別途フォークリフト２に取り付ける必要がない。従って、コスト及び工数が少なくて済む。

なお、本発明は、上記実施形態には限定されない。例えば上記実施形態では、反射板７は、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置の推定精度が低下しやすいエリアに複数設置されているが、特にそのような形態には限られない。

例えば反射板７を使用してフォークリフト２の自己位置を推定する場合は、三角測量によって自己位置の推定を行うため、２つ以上の反射板７が必要となる。しかし、ここでは、反射板７は、フォークリフト２の自己位置の推定ではなく、自己位置推定の信頼度の判定に利用される。従って、反射板７としては、自己位置推定部１１によるフォークリフト２の自己位置の推定精度が低下しやすいエリアに１つだけ設置されていてもよい。この場合には、コスト削減を図ることができる。

また、上記実施形態では、反射板選択部２１により選択された全ての反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された反射板７の位置情報と合致するときに、自己位置推定部１１による自己位置推定の信頼度が高いと判定されているが、特にそのような形態には限られない。反射板選択部２１により選択された全ての反射板７のうちの規定比率（例えば８０％）以上の反射板７のレーザ反射位置が記憶部１２に記憶された反射板７の位置情報と合致するときに、自己位置推定部１１による自己位置推定の信頼度が高いと判定してもよい。

また、上記実施形態では、自己位置推定部１１による自己位置の推定精度が低下しやすいエリアに設置された複数の反射板７のうちフォークリフト２からの距離が規定値以下である反射板７が選択され、その反射板７が自己位置推定の信頼度の判定に使用されているが、特にそのような形態には限られない。フォークリフト２から反射板７までの距離に加え、フォークリフト２に対する反射板７の向き（角度）を考慮して、自己位置推定の信頼度の判定に使用される反射板７を選択してもよい。また、自己位置推定部１１による自己位置の推定精度が低下しやすいエリアに設置された全ての反射板７を、自己位置推定の信頼度の判定に使用してもよい。

また、上記実施形態では、３次元にレーザＬを照射する３Ｄのレーザセンサ６が使用レーザされているが、特にその形態には限られず、２次元にレーザＬを照射する２Ｄのレーザセンサ６を使用してもよい。

また、上記実施形態の自己位置推定システム１５は、フォークリフト２の自己位置を推定するシステムであるが、本発明は、特にフォークリフト２には限られず、他の車両や移動ロボット等といった移動体にも適用可能である。

２…フォークリフト（移動体）、６…レーザセンサ、７…反射板（反射部材）、１０…静止物体（物体）、１１…自己位置推定部、１２…記憶部、１３…信頼度判定部、１５…自己位置推定システム、Ｌ…レーザ、Ｓ…走行路。

Claims (5)

1. 移動体の周囲にレーザを照射し、前記移動体の周囲に位置する物体で反射されたレーザを受光することにより、前記物体でのレーザの反射強度と前記移動体から前記物体までの距離とを検出するレーザセンサと、
   前記レーザセンサにより検出された前記移動体から前記物体までの距離データと前記移動体の周囲環境の地図情報とに基づいて、前記移動体の自己位置を推定する自己位置推定部と、
   前記移動体が走行する走行路に設置され、前記レーザセンサから照射されたレーザを前記地図情報として登録された前記物体よりも高い強度で反射させる反射部材と、
   前記地図情報と前記反射部材の位置情報とを記憶する記憶部と、
   前記自己位置推定部による前記移動体の自己位置推定の信頼度を判定する信頼度判定部とを備え、
   前記レーザセンサは、前記反射部材で反射されたレーザを受光することにより、前記反射部材でのレーザの反射強度と前記移動体から前記反射部材までの距離とを更に検出し、
   前記信頼度判定部は、前記レーザセンサにより検出された前記レーザの反射強度データ及び前記移動体からの距離データに基づいて、前記記憶部に記憶された位置情報に相当する反射部材で反射されたレーザが存在するかどうかを判断し、前記記憶部に記憶された位置情報に相当する反射部材で反射されたレーザが存在するときは、前記自己位置推定部による前記移動体の自己位置推定の信頼度が高いと判定する自己位置推定システム。
2. 前記信頼度判定部は、前記レーザの反射強度データに基づいて、前記反射部材で反射されたレーザを抽出し、前記移動体からの距離データに基づいて、前記反射部材におけるレーザの反射位置が前記記憶部に記憶された反射部材の位置情報と合致するかどうかを判断し、前記反射部材におけるレーザの反射位置が前記記憶部に記憶された反射部材の位置情報と合致するときは、前記自己位置推定部による前記移動体の自己位置推定の信頼度が高いと判定する請求項１記載の自己位置推定システム。
3. 前記反射部材は、前記走行路の所定エリアに複数設置されている請求項２記載の自己位置推定システム。
4. 前記信頼度判定部は、前記レーザの反射強度データに基づいて、前記複数の反射部材で反射されたレーザを抽出し、前記複数の反射部材におけるレーザの反射位置が前記記憶部に記憶された反射部材の位置情報と合致するときは、前記自己位置推定部による前記移動体の自己位置推定の信頼度が高いと判定する請求項３記載の自己位置推定システム。
5. 前記信頼度判定部は、前記移動体からの距離データに基づいて、前記複数の反射部材のうち前記移動体からの距離が規定値以下である反射部材を選択し、前記レーザの反射強度データに基づいて、前記移動体からの距離が前記規定値以下である反射部材で反射されたレーザを抽出する請求項３または４記載の自己位置推定システム。

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