JP7490591B2 - ロボット装置、ロボットシステム、ロボット装置の制御方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ロボット装置、ロボットシステム、ロボット装置の制御方法及びコンピュータプログラムに関する。

従来、自律走行を行うロボット装置を制御する技術として例えば非特許文献１，２が知られている。非特許文献１には、ロボット装置の自律走行を実現するためのオープンソースソフトウェア「ＲＯＳ（Robot Operating System）」が開示されている。ＲＯＳの基本機能として、ロボット装置に搭載された「ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）」装置を用いてロボット装置の現在位置を推定する自己位置推定機能や、ユーザやアプリケーションがロボット装置の目的地を指定すると現在位置から目的地までの経路を生成し、当該経路に沿ってロボット装置を自律走行させる自律走行制御機能が提供されている。またＲＯＳでは、ロボット装置を制御するための各種のパラメータはプログラム起動時に指定されるが、プログラム起動後においても一部のパラメータを変更するための仕組み（Dynamic Reconfigure）が提供されている。

非特許文献２には、ロボット装置を制御するための最適なパラメータを設定する方法として、経路生成やコストマップ生成や自己位置推定の各機能について動作に影響を与えるパラメータを抽出し、その影響について調査した結果が開示されている。

"ROS（Robot Operating System）"、インターネット＜ＵＲＬ：http://wiki.ros.org/ja＞ Kaiyu Zheng、"ROS Navigation Tuning Guide"、Sep. 2016

しかし、上述した非特許文献１に記載された技術では、ロボット装置を制御するための一部のパラメータをＲＯＳの起動後に変更するための仕組みが提供されるが、変更するパラメータをどのようにして取得するのかまでは開示されていない。また非特許文献２に記載された技術では、経路生成やコストマップ生成や自己位置推定の各機能について動作に影響を与えるパラメータについての設定方法が開示されるが、ロボット装置の走行の途上で動的にパラメータを設定する方法までは開示されていない。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、ロボット装置を制御するためのパラメータを、ロボット装置の走行の途上で動的に設定することを図ることにある。

（１）本発明の一態様は、自律走行を行うロボット装置において、前記ロボット装置を制御するためのパラメータを使用して前記ロボット装置の自律走行を制御する自律走行制御部と、前記ロボット装置が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、前記ロボット装置が前記設定環境情報に示される環境を自律走行する場合に前記ロボット装置を制御するための設定パラメータとを関連付けて格納するパラメータ設定情報格納部と、前記ロボット装置が走行している環境を示す環境情報を取得する環境情報取得部と、前記環境情報に対応する前記設定パラメータを前記パラメータ設定情報格納部から取得し、当該取得した前記設定パラメータを前記自律走行制御部に設定する動的パラメータ制御部と、を備え、前記設定環境情報は、通路の幅を示す情報であり、前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の通路の幅を示す情報であり、前記設定パラメータは、最大速度と障害物までの最小許容距離とインフレーション領域の半径とを含む、ロボット装置である。
（２）本発明の一態様は、前記設定環境情報及び前記環境情報は位置を示す位置情報をさらに含み、前記環境情報取得部は、前記ロボット装置の現在位置を示す位置情報を取得する、上記（１）のロボット装置である。
（３）本発明の一態様は、前記設定環境情報は、路面の状態を示す情報をさらに含み、前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の路面の状態を示す情報をさらに含む、上記（１）又は（２）のいずれかのロボット装置である。
（４）本発明の一態様は、前記設定パラメータの値は、前記設定環境情報に示される環境と前記ロボット装置の走行に関する性能とに応じて決定された、上記（１）のロボット装置である。
（５）本発明の一態様は、前記設定パラメータの値は、前記設定環境情報に示される通路の状態と前記ロボット装置のサイズとに応じて決定された、上記（４）のロボット装置である。
（６）本発明の一態様は、前記設定パラメータの値は、前記設定環境情報に示される路面の状態と前記ロボット装置のタイヤの素材とに応じて決定された、上記（４）のロボット装置である。

（７）本発明の一態様は、ロボット装置の走行を制御するロボットシステムにおいて、前記ロボット装置を制御するためのパラメータを使用して前記ロボット装置の自律走行を制御する自律走行制御部と、前記ロボット装置が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、前記ロボット装置が前記設定環境情報に示される環境を自律走行する場合に前記ロボット装置を制御するための設定パラメータとを関連付けて格納するパラメータ設定情報格納部と、前記ロボット装置が走行している環境を示す環境情報を取得する環境情報取得部と、前記環境情報に対応する前記設定パラメータを前記パラメータ設定情報格納部から取得し、当該取得した前記設定パラメータを前記自律走行制御部に設定する動的パラメータ制御部と、を備え、前記設定環境情報は、通路の幅を示す情報であり、前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の通路の幅を示す情報であり、前記設定パラメータは、最大速度と障害物までの最小許容距離とインフレーション領域の半径とを含む、ロボットシステムである。

（８）本発明の一態様は、自律走行を行うロボット装置の制御方法であって、前記ロボット装置が、前記ロボット装置が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、前記ロボット装置が前記設定環境情報に示される環境を自律走行する場合に前記ロボット装置を制御するための設定パラメータとを関連付けてパラメータ設定情報格納部に格納するパラメータ設定情報格納ステップと、前記ロボット装置が、前記ロボット装置を制御するためのパラメータを使用して前記ロボット装置の自律走行を制御する自律走行制御ステップと、前記ロボット装置が、前記ロボット装置が走行している環境を示す環境情報を取得する環境情報取得ステップと、前記ロボット装置が、前記環境情報に対応する前記設定パラメータを前記パラメータ設定情報格納部から取得し、当該取得した前記設定パラメータを前記自律走行制御ステップに設定する動的パラメータ制御ステップと、を含み、前記設定環境情報は、通路の幅を示す情報であり、前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の通路の幅を示す情報であり、前記設定パラメータは、最大速度と障害物までの最小許容距離とインフレーション領域の半径とを含む、ロボット装置の制御方法である。

（９）本発明の一態様は、自律走行を行うロボット装置のコンピュータに、前記ロボット装置が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、前記ロボット装置が前記設定環境情報に示される環境を自律走行する場合に前記ロボット装置を制御するための設定パラメータとを関連付けてパラメータ設定情報格納部に格納するパラメータ設定情報格納ステップと、前記ロボット装置を制御するためのパラメータを使用して前記ロボット装置の自律走行を制御する自律走行制御ステップと、前記ロボット装置が走行している環境を示す環境情報を取得する環境情報取得ステップと、前記環境情報に対応する前記設定パラメータを前記パラメータ設定情報格納部から取得し、当該取得した前記設定パラメータを前記自律走行制御ステップに設定する動的パラメータ制御ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであり、前記設定環境情報は、通路の幅を示す情報であり、前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の通路の幅を示す情報であり、前記設定パラメータは、最大速度と障害物までの最小許容距離とインフレーション領域の半径とを含む、コンピュータプログラムである。

本発明によれば、ロボット装置を制御するためのパラメータを、ロボット装置の走行の途上で動的に設定することができるという効果が得られる。

第１実施形態に係るロボット装置の構成例を示すブロック図である。 一実施形態に係るロボット装置の制御方法の全体手順の例を示すフローチャートである。 一実施形態に係るパラメータ設定情報の例である。 一実施形態に係るパラメータ設定情報の例である。 一実施形態に係るパラメータ設定情報の例である。 一実施形態に係るパラメータ設定情報の例である。 第２実施形態に係るロボット装置の構成例を示すブロック図である。 第３実施形態に係るロボットシステムの構成例を示すブロック図である。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係るロボット装置の構成例を示すブロック図である。図１において、ロボット装置１は、カメラ部１１と、ＬｉＤＡＲ部１２と、走行部１３と、制御部２０と、記憶部３０と、を備える。制御部２０は、自己位置推定機能（自己位置推定部２１）と、自律走行制御機能（自律走行制御部２２）と、動的パラメータ制御機能（動的パラメータ制御部２３）とを有する。記憶部３０は、地図情報３１と、パラメータ設定情報３２とを格納する。

カメラ部１１は、ロボット装置１の周辺を撮像する。ＬｉＤＡＲ部１２は、ＬｉＤＡＲ技術により、ロボット装置１の周辺に存在する物体までの距離（点群情報）等の計測を行う。走行部１３は、ロボット装置１を走行させる走行機構や走行機構を駆動する駆動装置等を備え、自律走行制御部２２からの命令に従ってロボット装置１を走行させる。

制御部２０は、ロボット装置１の制御を行う。制御部２０の各機能は、制御部２０がＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）及びメモリ等のコンピュータハードウェアを備え、ＣＰＵがメモリに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。なお、制御部２０として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。記憶部３０は、各種の情報を記憶する。

自己位置推定部２１は、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）技術により、ＬｉＤＡＲ部１２が計測した点群情報と地図情報３１とのマッチングを行ってロボット装置１の現在位置を推定する。地図情報３１は、ロボット装置１が走行予定の範囲を含む地図情報である。

自律走行制御部２２は、ユーザやアプリケーションがロボット装置１の目的地を指定すると、パスプランニングの技術を用いて現在位置から目的地までの経路を生成する。自律走行制御部２２は、当該経路に沿ってロボット装置を走行させるように、走行部１３へ命令を出す。自律走行制御部２２は、ロボット装置１を制御するためのパラメータを使用してロボット装置１の自律走行を制御する。当該パラメータは、ロボット装置１の起動時に設定されたり、ロボット装置１の起動後に変更されたりする。

自己位置推定部２１及び自律走行制御部２２は、例えば非特許文献１に開示されるＲＯＳが適用されてもよい。

動的パラメータ制御部２３は、ロボット装置１が走行している環境を示す環境情報に対応する設定パラメータをパラメータ設定情報３２から取得し、当該取得した設定パラメータを自律走行制御部２２に設定する。パラメータ設定情報３２は、ロボット装置１が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、ロボット装置１が当該設定環境情報に示される環境を自律走行する場合にロボット装置１を制御するための設定パラメータとを関連付けて格納する。

設定環境情報及び環境情報は、例えば、位置を示す位置情報や通路の状態を示す通路状態情報等である。通路状態情報は、例えば、通路の幅を示す通路幅情報や、路面の状態を示す路面状態情報や、通路上に存在する障害物を示す障害物情報等である。

次に図２を参照して、本実施形態に係るロボット装置の制御方法の全体手順を説明する。図２は、本実施形態に係るロボット装置の制御方法の全体手順の例を示すフローチャートである。

（ステップＳ１） ロボット装置１は、パラメータ設定情報３２を記憶部３０に格納する。パラメータ設定情報３２は、例えば通信によりロボット装置１へ送られてもよい。またパラメータ設定情報３２は、ロボット装置１の走行の途上で、通信により更新されてもよい。

（ステップＳ２） ロボット装置１は、自律走行を開始する。ロボット装置１の自律走行は、自律走行制御部２２によって制御される。

（ステップＳ３） ロボット装置１は、自己が走行している環境を示す環境情報を定常的に取得する。例えば、ロボット装置１は一定の周期で環境情報を取得する。

（ステップＳ４） ロボット装置１は、ステップＳ３で取得した環境情報に対応する設定パラメータをパラメータ設定情報３２から取得し、当該取得した設定パラメータを自律走行制御部２２に設定する。自律走行制御部２２は、当該設定された設定パラメータを使用してロボット装置１の自律走行を制御する。これにより、ロボット装置１が走行している環境に対応するパラメータによって、ロボット装置１の自律走行が制御される。

次にロボット装置の制御方法についていくつかの具体例を挙げて説明する。

［ロボット装置の制御方法の例１］
図３に、ロボット装置の制御方法の例１におけるパラメータ設定情報３２の例を示す。ロボット装置の制御方法の例１では、ロボット装置１（動的パラメータ制御部２３）は、ロボット装置１の現在位置に対応する設定パラメータを、パラメータ設定情報３２から取得して自律走行制御部２２に設定する。動的パラメータ制御部２３は、自己位置推定部２１によって推定されたロボット装置１の現在位置を使用する。自己位置推定部２１は、ＬｉＤＡＲ部１２が計測した点群情報に基づいてロボット装置１の現在位置を推定する。この場合、ＬｉＤＡＲ部１２及び自己位置推定部２１が環境情報取得部に対応する。

図３に例示されるように、パラメータ設定情報３２には、位置情報（Ｘ軸区画、Ｙ軸区画）と、設定パラメータ（Ｘ軸最大速度、Ｙ軸最大速度、障害物までの最小許容距離、インフレーション領域の半径）とが関連付けて格納されている。位置情報であるＸ軸区画とＹ軸区画とによって、２次元の位置の範囲が特定される。設定パラメータのうちＸ軸最大速度とＹ軸最大速度とによって、２次元における最大速度が特定される。設定パラメータのうち障害物までの最小許容距離によって、ロボット装置１が障害物に近付くことが許容される最小の距離が特定される。設定パラメータのうちインフレーション領域の半径とは、ロボット装置１（自律走行制御部２２）が生成するコストマップを膨張させる距離である。自律走行制御部２２は、インフレーション領域の半径が大きく設定されると、ロボット装置１と障害物との間の距離に応じて設定されるコスト値を大きくし、これにより、ロボット装置１と障害物との間の距離が大きくなるように走行経路を生成するようになる。

図３のパラメータ設定情報３２について、例えば、ロボット装置１がＸ軸区画「１０ｍから２０ｍまでの範囲」且つＹ軸区画「０ｍから１０ｍまでの範囲」の２次元区画内に存在する場合、動的パラメータ制御部２３は、Ｘ軸最大速度「０．２ｍ／ｓ」、Ｙ軸最大速度「０．２ｍ／ｓ」、障害物までの最小許容距離「０．２５ｍ」及びインフレーション領域の半径「０．５ｍ」をパラメータ設定情報３２から取得して自律走行制御部２２に設定する。

図３の例では、Ｘ軸区画「１０ｍから２０ｍまでの範囲」且つＹ軸区画「０ｍから１０ｍまでの範囲」の２次元区画に対しては、他の２次元区画よりも、Ｘ軸最大速度、Ｙ軸最大速度及び障害物までの最小許容距離が小さい値に、インフレーション領域の半径が大きい値に設定されている。これは、Ｘ軸区画「１０ｍから２０ｍまでの範囲」且つＹ軸区画「０ｍから１０ｍまでの範囲」の２次元区画内の通路の幅が他の２次元区画内の通路の幅よりも狭いために、最大速度を小さく設定することによりロボット装置１に安定した走行を行わせるとともに、相対的に回転速度のウェイトが高くなるのでロボット装置１が通路上で旋回しやすくさせるためである。また、障害物までの最小許容距離を小さく設定することにより、ロボット装置１が走行可能な範囲を広くし、ロボット装置１が通路上で旋回しやすくなる。また、インフレーション領域の半径を大きく設定することにより、ロボット装置１と障害物との間の距離が大きくなるように走行経路を生成するようになる。最小許容距離を小さくすることでロボット装置１が障害物の近くを走行しうる状態となるが、インフレーション領域の半径を大きくすることでロボット装置１が障害物からできる限り離れた状態で走行するようになる。このような設定を行うことにより、ロボット装置１は、障害物の近くを走行する必要がある場合には障害物の近くを走行し、それ以外の場合には障害物からできる限り離れて走行するようになる。

なお、ロボット装置１の走行に関する性能に応じて、設定パラメータの値を決定してもよい。例えば、ロボット装置１のサイズと２次元区画内の通路の幅との大小関係に応じて、設定パラメータの値が決定されてもよい。

［ロボット装置の制御方法の例２］
図４に、ロボット装置の制御方法の例２におけるパラメータ設定情報３２の例を示す。ロボット装置の制御方法の例２では、ロボット装置１（動的パラメータ制御部２３）は、ロボット装置１の周辺の通路の幅に対応する設定パラメータを、パラメータ設定情報３２から取得して自律走行制御部２２に設定する。ロボット装置１の周辺の通路の幅は、カメラ部１１が撮像した撮像画像やＬｉＤＡＲ部１２が計測した点群情報や地図情報３１等から取得される。

動的パラメータ制御部２３は、例えば、カメラ部１１の撮像画像に対する画像解析を行い、当該画像解析結果から通路脇に在る障害物の形状を取得して障害物間の距離を算出し、当該算出結果の距離からロボット装置１の周辺の通路の幅を取得する。この場合、カメラ部１１及び動的パラメータ制御部２３が環境情報取得部に対応する。

動的パラメータ制御部２３は、例えば、ＬｉＤＡＲ部１２の点群情報から通路脇に在る障害物の２次元又は３次元の形状を取得して障害物間の距離を算出し、当該算出結果の距離からロボット装置１の周辺の通路の幅を取得する。この場合、ＬｉＤＡＲ部１２及び動的パラメータ制御部２３が環境情報取得部に対応する。

また地図情報３１が障害物の２次元又は３次元の形状を含む場合、動的パラメータ制御部２３は、ロボット装置１の現在位置の周辺の障害物の２次元又は３次元の形状を地図情報３１から取得して障害物間の距離を算出し、当該算出結果の距離からロボット装置１の周辺の通路の幅を取得する。動的パラメータ制御部２３は、自己位置推定部２１によって推定されたロボット装置１の現在位置を使用する。この場合、自己位置推定部２１及び動的パラメータ制御部２３が環境情報取得部に対応する。

図４に例示されるように、パラメータ設定情報３２には、通路の幅（通路幅）と、設定パラメータ（Ｘ軸最大速度、Ｙ軸最大速度、障害物までの最小許容距離、インフレーション領域の半径）とが関連付けて格納されている。図４のパラメータ設定情報３２について、例えば、ロボット装置１が通路幅「０ｍから１ｍまで」の通路上に存在する場合、動的パラメータ制御部２３は、Ｘ軸最大速度「０．２ｍ／ｓ」、Ｙ軸最大速度「０．２ｍ／ｓ」、障害物までの最小許容距離「０．２５ｍ」及びインフレーション領域の半径「０．５ｍ」をパラメータ設定情報３２から取得して自律走行制御部２２に設定する。図４の例では、上記図３の例と同様に、通路幅が狭い２次元区画に対しては、他の２次元区画よりも、Ｘ軸最大速度、Ｙ軸最大速度及び障害物までの最小許容距離が小さい値に、インフレーション領域の半径が大きい値に設定されている。

なお、ロボット装置１の走行に関する性能に応じて、設定パラメータの値を決定してもよい。例えば、ロボット装置１のサイズと通路幅との大小関係に応じて、設定パラメータの値が決定されてもよい。また、図４に例示されるようにパラメータ設定情報３２として通路の幅に対応する設定パラメータの値を保持する方法以外の他の方法として、パラメータ設定情報３２として、通路の幅を引数として設定パラメータを出力する関数を保持してもよい。

［ロボット装置の制御方法の例３］
図５に、ロボット装置の制御方法の例３におけるパラメータ設定情報３２の例を示す。ロボット装置の制御方法の例３では、ロボット装置１（動的パラメータ制御部２３）は、ロボット装置１の周辺の路面の状態に対応する設定パラメータを、パラメータ設定情報３２から取得して自律走行制御部２２に設定する。ロボット装置１の周辺の路面の状態は、カメラ部１１が撮像した撮像画像から取得される。

動的パラメータ制御部２３は、カメラ部１１の撮像画像に対する画像解析を行い、当該画像解析結果から物体検出を行って路面の状態を示す路面状態情報を取得する。この場合、カメラ部１１及び動的パラメータ制御部２３が環境情報取得部に対応する。路面状態情報は、例えば路面の素材や形状等を示す情報であってタイルやカーペットやグレーチング等である。路面状態情報を取得するための画像解析技術として、ディープラーニング等の機械学習を利用してもよい。

図５に例示されるように、パラメータ設定情報３２には、路面の状態と、設定パラメータ（Ｘ軸最大速度、Ｙ軸最大速度、障害物までの最小許容距離、インフレーション領域の半径）とが関連付けて格納されている。図５のパラメータ設定情報３２について、例えば、ロボット装置１が路面の状態「グレーチング」の通路上に存在する場合、動的パラメータ制御部２３は、Ｘ軸最大速度「０．２ｍ／ｓ」、Ｙ軸最大速度「０．２ｍ／ｓ」、障害物までの最小許容距離「０．２５ｍ」及びインフレーション領域の半径「０．５ｍ」をパラメータ設定情報３２から取得して自律走行制御部２２に設定する。

図５の例では、路面の状態「グレーチング」の通路に対しては、他の路面の状態（例えばタイル）の通路よりも、Ｘ軸最大速度、Ｙ軸最大速度及び障害物までの最小許容距離が小さい値に、インフレーション領域の半径が大きい値に設定されている。これは、グレーチングが空調のための網目上の路面であるので、ロボット装置１がグレーチング上を走行するとロボット装置１に揺れが発生してロボット装置１の走行が不安定になりやすいからである。このため、最大速度を小さく設定することによりロボット装置１に安定した走行を行わせるとともに、障害物までの最小許容距離を小さく設定することにより、ロボット装置１が走行可能な範囲を広くしている。また、インフレーション領域の半径を大きく設定することにより、ロボット装置１と障害物との間の距離が大きくなるように走行経路を生成するようになる。

なお、ロボット装置１の走行に関する性能に応じて、設定パラメータの値を決定してもよい。例えば、ロボット装置１のサイズやタイヤの素材がグレーチング上の走行に問題がないものである場合には、路面の状態「グレーチング」の通路に対して、他の路面の状態（例えばタイル）の通路と同等以上の最大速度（Ｘ軸最大速度、Ｙ軸最大速度）を設定パラメータに決定してもよい。

［ロボット装置の制御方法の例４］
図６にロボット装置の制御方法の例４におけるパラメータ設定情報３２の例を示す。ロボット装置の制御方法の例４では、ロボット装置１（動的パラメータ制御部２３）は、ロボット装置１の周辺の通路上に存在する障害物に対応する設定パラメータを、パラメータ設定情報３２から取得して自律走行制御部２２に設定する。ロボット装置１の周辺の通路上に存在する障害物は、カメラ部１１が撮像した撮像画像から取得される。

動的パラメータ制御部２３は、カメラ部１１の撮像画像に対する画像解析を行い、当該画像解析結果から物体検出を行って通路上に存在する障害物を示す障害物情報を取得する。この場合、カメラ部１１及び動的パラメータ制御部２３が環境情報取得部に対応する。障害物情報は、障害物の有無や種類を示す情報である。障害物の種類として、例えばロードコーンや机やキャビネット等が挙げられる。障害物情報を取得するための画像解析技術として、ディープラーニング等の機械学習を利用してもよい。

図６に例示されるように、パラメータ設定情報３２には、障害物の有無や種類と、設定パラメータ（Ｘ軸最大速度、Ｙ軸最大速度、障害物までの最小許容距離、インフレーション領域の半径）とが関連付けて格納されている。図６のパラメータ設定情報３２について、例えば、ロボット装置１の周辺の通路上に障害物「ロードコーン」が存在する場合、動的パラメータ制御部２３は、Ｘ軸最大速度「０．２ｍ／ｓ」、Ｙ軸最大速度「０．２ｍ／ｓ」、障害物までの最小許容距離「１．０ｍ」及びインフレーション領域の半径「０．５ｍ」をパラメータ設定情報３２から取得して自律走行制御部２２に設定する。

図６の例では、障害物（例えばロードコーン）が存在する通路に対しては、障害物なしの通路よりも、Ｘ軸最大速度及びＹ軸最大速度が小さい値に、障害物までの最小許容距離及びインフレーション領域の半径が大きい値に設定されている。これは、ロボット装置１が障害物付近を走行する場合、ロボット装置１が障害物に衝突する可能性があるので、最大速度を小さく設定することによりロボット装置１に安全に走行を行わせるためである。また、障害物までの最小許容距離及びインフレーション領域の半径を大きく設定することにより、ロボット装置１と障害物との間の距離が大きくなるように走行経路が生成されて、ロボット装置１が障害物に衝突する可能性を低減させることができる。

なお、ロボット装置１が障害物に衝突した場合の影響は、障害物の種類やロボット装置１の走行に関する性能などに応じて変わる。このため、単に障害物の有無のみで設定パラメータの値を決定するのではなく、障害物の種類やロボット装置１の走行に関する性能などに応じて設定パラメータの値を決定してもよい。例えば、障害物の種類と、ロボット装置１のサイズや重量や防護力等の性能との強弱関係に応じて、設定パラメータの値が決定されてもよい。

以上がロボット装置の制御方法の具体例の説明である。上述したロボット装置の制御方法の例１，例２，例３，例４は、単独で適用してもよく、又は複数を組み合わせて適用してもよい。ロボット装置の制御方法の例１，例２，例３，例４のうち複数を組み合わせる場合、当該複数の例に対応する項目を有するパラメータ設定情報３２を作成してもよい。又は、ロボット装置１が取得した環境情報に応じて当該例１，例２，例３，例４の中から採用する例を選択するルールを設定してもよい。

第１実施形態によれば、ロボット装置１を制御するためのパラメータとしてロボット装置１が走行している環境に応じた設定パラメータを、ロボット装置１の走行の途上で動的に設定することができる。

［第２実施形態］
図７は、第２実施形態に係るロボット装置の構成例を示すブロック図である。この図７において図１の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。上述した図１の第１実施形態に係るロボット装置１がカメラ部１１を備えるのに対して、図７に示す第２実施形態に係るロボット装置１ａはカメラ部１１を備えていない。したがって、ロボット装置１ａは、ＬｉＤＡＲ部１２が計測した点群情報に基づいて環境情報を取得する。

第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、ロボット装置１ａを制御するためのパラメータとしてロボット装置１ａが走行している環境に応じた設定パラメータを、ロボット装置１ａの走行の途上で動的に設定することができる。

［第３実施形態］
図８は、第３実施形態に係るロボットシステムの構成例を示すブロック図である。この図８において図１の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。第３実施形態では、サーバ装置３を設け、ロボット装置１ｂとサーバ装置３とに、図１のロボット装置１の機能を分散配置する。図８の機能分散の例では、ロボット装置１ｂにはカメラ部１１やＬｉＤＡＲ部１２や走行部１３などの主にハードウェアによる機能を配置する一方、サーバ装置３には制御部２０や記憶部３０などの主にソフトウェアによる機能を配置する。

ロボット装置１ｂは、カメラ部１１とＬｉＤＡＲ部１２と走行部１３と通信部４０とを備える。サーバ装置３は、制御部２０（自己位置推定部２１、自律走行制御部２２、動的パラメータ制御部２３）と、記憶部３０（地図情報３１、パラメータ設定情報３２）と、通信部５０とを備える。ロボット装置１ｂの通信部４０とサーバ装置３の通信部５０とは、通信ネットワークＮＷを介して通信を行う。通信ネットワークＮＷは、有線回線若しくは無線回線から構成されてもよく、又は有線回線及び無線回線から構成されてもよい。例えば、ロボット装置１ｂの通信部４０が通信ネットワークＮＷの無線回線に接続する一方、サーバ装置３の通信部５０は通信ネットワークＮＷの有線回線に接続してもよい。

サーバ装置３は、ロボット装置１ｂからカメラ部１１の撮像画像やＬｉＤＡＲ部１２の計測結果の点群情報を受信する。サーバ装置３は、それらロボット装置１ｂから受信した情報を使用して、上述した第１実施形態と同様に、ロボット装置１が走行している環境を示す環境情報を取得する。次いで、サーバ装置３の動的パラメータ制御部２３は、ロボット装置１が走行している環境を示す環境情報に対応する設定パラメータをパラメータ設定情報３２から取得する。次いで、サーバ装置３において、動的パラメータ制御部２３は、当該取得した設定パラメータを自律走行制御部２２に設定する。次いで、サーバ装置３の自律走行制御部２２は、当該設定された設定パラメータを使用して、ロボット装置１ｂの自律走行を遠隔で制御する。

なお、ロボット装置１ｂとサーバ装置３とへの機能分散の仕方は、図８の例に限定されず、様々な変形例が考えられる。例えば、自己位置推定部２１がロボット装置１ｂに配置され、自己位置推定部２１によるロボット装置１ｂの現在位置の推定結果がロボット装置１ｂからサーバ装置３へ送られてもよい。

また、サーバ装置３の各機能は、サーバ装置３がＣＰＵ及びメモリ等のコンピュータハードウェアを備え、ＣＰＵがメモリに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。なお、サーバ装置３として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。例えば、サーバ装置３は、インターネット等の通信ネットワークに接続されるサーバコンピュータを使用して構成されてもよい。また、サーバ装置３の各機能はクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。また、サーバ装置３は、単独のコンピュータにより実現するものであってもよく、又はサーバ装置３の機能を複数のコンピュータに分散させて実現するものであってもよい。

第３実施形態においても、第１実施形態と同様に、ロボット装置１ｂを制御するためのパラメータとしてロボット装置１ｂが走行している環境に応じた設定パラメータを、ロボット装置１ｂの走行の途上で動的に設定することができる。

上述したように各実施形態によれば、ロボット装置を制御するためのパラメータを、ロボット装置の走行の途上で動的に設定することができる。これにより、例えば通路の幅や路面の状態や障害物などが様々に変化する走行環境において、ロボット装置に対し動的に最適なパラメータを設定することができるので、そのような走行環境の変化に適応したロボット装置のスムーズな走行を実現することが可能になる。

上述した各実施形態に係るロボット装置は、屋内を自律走行するものであってもよく、又は屋外を自律走行するものであってもよい。上述した各実施形態に係るロボット装置として、例えば、データセンター等のセキュリティに優れる屋内を走行するものが挙げられる。データセンター等のセキュリティに優れる屋内では、無人による作業が好ましい場合があるので、上述した各実施形態に係るロボット装置はそのような場合にも好適である。

なお、これにより、例えばロボット装置を利用する各種のサービスにおける総合的なサービス品質の向上を実現することができることから、国連が主導する持続可能な開発目標（SDGs）の目標９「レジリエントなインフラを整備し、持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る」に貢献することが可能となる。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

また、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

１，１ａ，１ｂ…ロボット装置、３…サーバ装置、１１…カメラ部、１２…ＬｉＤＡＲ部、１３…走行部、２０…制御部、２１…自己位置推定部、２２…自律走行制御部、２３…動的パラメータ制御部、３０…記憶部、３１…地図情報、３２…パラメータ設定情報、４０，５０…通信部、ＮＷ…通信ネットワーク

Claims (9)

1. 自律走行を行うロボット装置において、
   前記ロボット装置を制御するためのパラメータを使用して前記ロボット装置の自律走行を制御する自律走行制御部と、
   前記ロボット装置が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、前記ロボット装置が前記設定環境情報に示される環境を自律走行する場合に前記ロボット装置を制御するための設定パラメータとを関連付けて格納するパラメータ設定情報格納部と、
   前記ロボット装置が走行している環境を示す環境情報を取得する環境情報取得部と、
   前記環境情報に対応する前記設定パラメータを前記パラメータ設定情報格納部から取得し、当該取得した前記設定パラメータを前記自律走行制御部に設定する動的パラメータ制御部と、
   を備え、
   前記設定環境情報は、通路の幅を示す情報であり、
   前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の通路の幅を示す情報であり、
   前記設定パラメータは、最大速度と障害物までの最小許容距離とインフレーション領域の半径とを含む、
   ロボット装置。
2. 前記設定環境情報及び前記環境情報は位置を示す位置情報をさらに含み、
   前記環境情報取得部は、前記ロボット装置の現在位置を示す位置情報を取得する、
   請求項１に記載のロボット装置。
3. 前記設定環境情報は、路面の状態を示す情報をさらに含み、
   前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の路面の状態を示す情報をさらに含む、
   請求項１又は２のいずれか１項に記載のロボット装置。
4. 前記設定パラメータの値は、前記設定環境情報に示される環境と前記ロボット装置の走行に関する性能とに応じて決定された、
   請求項１に記載のロボット装置。
5. 前記設定パラメータの値は、前記設定環境情報に示される通路の状態と前記ロボット装置のサイズとに応じて決定された、
   請求項４に記載のロボット装置。
6. 前記設定パラメータの値は、前記設定環境情報に示される路面の状態と前記ロボット装置のタイヤの素材とに応じて決定された、
   請求項４に記載のロボット装置。
7. ロボット装置の走行を制御するロボットシステムにおいて、
   前記ロボット装置を制御するためのパラメータを使用して前記ロボット装置の自律走行を制御する自律走行制御部と、
   前記ロボット装置が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、前記ロボット装置が前記設定環境情報に示される環境を自律走行する場合に前記ロボット装置を制御するための設定パラメータとを関連付けて格納するパラメータ設定情報格納部と、
   前記ロボット装置が走行している環境を示す環境情報を取得する環境情報取得部と、
   前記環境情報に対応する前記設定パラメータを前記パラメータ設定情報格納部から取得し、当該取得した前記設定パラメータを前記自律走行制御部に設定する動的パラメータ制御部と、
   を備え、
   前記設定環境情報は、通路の幅を示す情報であり、
   前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の通路の幅を示す情報であり、
   前記設定パラメータは、最大速度と障害物までの最小許容距離とインフレーション領域の半径とを含む、
   ロボットシステム。
8. 自律走行を行うロボット装置の制御方法であって、
   前記ロボット装置が、前記ロボット装置が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、前記ロボット装置が前記設定環境情報に示される環境を自律走行する場合に前記ロボット装置を制御するための設定パラメータとを関連付けてパラメータ設定情報格納部に格納するパラメータ設定情報格納ステップと、
   前記ロボット装置が、前記ロボット装置を制御するためのパラメータを使用して前記ロボット装置の自律走行を制御する自律走行制御ステップと、
   前記ロボット装置が、前記ロボット装置が走行している環境を示す環境情報を取得する環境情報取得ステップと、
   前記ロボット装置が、前記環境情報に対応する前記設定パラメータを前記パラメータ設定情報格納部から取得し、当該取得した前記設定パラメータを前記自律走行制御ステップに設定する動的パラメータ制御ステップと、
   を含み、
   前記設定環境情報は、通路の幅を示す情報であり、
   前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の通路の幅を示す情報であり、
   前記設定パラメータは、最大速度と障害物までの最小許容距離とインフレーション領域の半径とを含む、
   ロボット装置の制御方法。
9. 自律走行を行うロボット装置のコンピュータに、
   前記ロボット装置が走行することが想定される環境を示す設定環境情報と、前記ロボット装置が前記設定環境情報に示される環境を自律走行する場合に前記ロボット装置を制御するための設定パラメータとを関連付けてパラメータ設定情報格納部に格納するパラメータ設定情報格納ステップと、
   前記ロボット装置を制御するためのパラメータを使用して前記ロボット装置の自律走行を制御する自律走行制御ステップと、
   前記ロボット装置が走行している環境を示す環境情報を取得する環境情報取得ステップと、
   前記環境情報に対応する前記設定パラメータを前記パラメータ設定情報格納部から取得し、当該取得した前記設定パラメータを前記自律走行制御ステップに設定する動的パラメータ制御ステップと、
   を実行させるためのコンピュータプログラムであり、
   前記設定環境情報は、通路の幅を示す情報であり、
   前記環境情報は、前記ロボット装置の周辺の通路の幅を示す情報であり、
   前記設定パラメータは、最大速度と障害物までの最小許容距離とインフレーション領域の半径とを含む、
   コンピュータプログラム。

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