JPH05297940A - 移動体の現在位置認識処理装置 - Google Patents
移動体の現在位置認識処理装置Info
- Publication number
- JPH05297940A JPH05297940A JP4121431A JP12143192A JPH05297940A JP H05297940 A JPH05297940 A JP H05297940A JP 4121431 A JP4121431 A JP 4121431A JP 12143192 A JP12143192 A JP 12143192A JP H05297940 A JPH05297940 A JP H05297940A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- feature point
- current position
- flow chart
- shape feature
- present position
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 32
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 21
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 6
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 description 15
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 12
- 210000002414 leg Anatomy 0.000 description 7
- 210000002683 foot Anatomy 0.000 description 5
- 210000000544 articulatio talocruralis Anatomy 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 210000003423 ankle Anatomy 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 210000001624 hip Anatomy 0.000 description 2
- 210000000629 knee joint Anatomy 0.000 description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000004394 hip joint Anatomy 0.000 description 1
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 210000000689 upper leg Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D57/00—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track
- B62D57/02—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members
- B62D57/032—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members with alternately or sequentially lifted supporting base and legs; with alternately or sequentially lifted feet or skid
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
- G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
- G05D1/0251—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting 3D information from a plurality of images taken from different locations, e.g. stereo vision
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
- G05D1/0272—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means comprising means for registering the travel distance, e.g. revolutions of wheels
Abstract
(57)【要約】
【構成】 単眼の視覚センサを備え、環境地図に移動空
間に存在する物体の形状特徴点を全て記述しておき、移
動時に所定の離間距離内にある形状特徴点を選択し、自
己との挟み角度を測定して現在位置を測定。 【効果】 簡単な構成で、高速かつ高精度に現在位置を
認識することができる。
間に存在する物体の形状特徴点を全て記述しておき、移
動時に所定の離間距離内にある形状特徴点を選択し、自
己との挟み角度を測定して現在位置を測定。 【効果】 簡単な構成で、高速かつ高精度に現在位置を
認識することができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は移動体の現在位置認識
処理装置に関し、より具体的には移動環境内の視覚認識
アルゴリズムに適した特徴的な形状を認識して、その認
識された位置から自己の現在位置を認識する移動ロボッ
トにおいて、視覚認識処理の高速化と高精度化を実現し
たものに関する。
処理装置に関し、より具体的には移動環境内の視覚認識
アルゴリズムに適した特徴的な形状を認識して、その認
識された位置から自己の現在位置を認識する移動ロボッ
トにおいて、視覚認識処理の高速化と高精度化を実現し
たものに関する。
【０００２】
【従来の技術】移動体としては有人、無人を含めてさま
ざまなものが存在するが、そのうち無人の移動体として
代表的なものに移動ロボットを挙げることができる。そ
して、移動型のロボットとしては今までに、特開昭６２
−９７００５号公報に記載の脚式のもの、特開昭６２−
２８５１１２号公報に記載のクローラ式のもの、ないし
は車輪式のものなど種々のものが提案されている。その
様な移動ロボットが例えば屋内を移動するとき、天井や
ドアの様に見えやすく、かつ形状も簡単なものを視覚認
識処理して自己の現在位置を求めて移動することが予想
される。尚、視覚認識処理技術自体は、例えば「機械の
研究」第４３巻、第１号（１９９１年）、ないしは「人
工知能学会誌」Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．６（１９９０年１１
月）などに詳しい。
ざまなものが存在するが、そのうち無人の移動体として
代表的なものに移動ロボットを挙げることができる。そ
して、移動型のロボットとしては今までに、特開昭６２
−９７００５号公報に記載の脚式のもの、特開昭６２−
２８５１１２号公報に記載のクローラ式のもの、ないし
は車輪式のものなど種々のものが提案されている。その
様な移動ロボットが例えば屋内を移動するとき、天井や
ドアの様に見えやすく、かつ形状も簡単なものを視覚認
識処理して自己の現在位置を求めて移動することが予想
される。尚、視覚認識処理技術自体は、例えば「機械の
研究」第４３巻、第１号（１９９１年）、ないしは「人
工知能学会誌」Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．６（１９９０年１１
月）などに詳しい。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、現実にロボッ
トが移動する際には、複雑な環境の中を精度良く現在位
置を認識して移動することが要求されるため、前記の天
井の様に、遠方にあって正確な位置の測定が困難な対象
によって現在位置を知ろうとする手法では、十分な移動
精度を実現することができない。
トが移動する際には、複雑な環境の中を精度良く現在位
置を認識して移動することが要求されるため、前記の天
井の様に、遠方にあって正確な位置の測定が困難な対象
によって現在位置を知ろうとする手法では、十分な移動
精度を実現することができない。
【０００４】このため、ロボットの近傍にある対象物の
形状の中から、認識しやすいものを選択して高精度に現
在位置を認識しようとすることが容易に考えられるが、
この様な一般的な対象物の中に存在する視覚認識に適し
た形状は、物体の角部や色彩の異なったラベルなどであ
って、それらは現実には多数存在しており、それらの中
から、どの特徴形状を使用するか予め設定しておくこと
は、移動経路が特定されていない限り、困難である。
形状の中から、認識しやすいものを選択して高精度に現
在位置を認識しようとすることが容易に考えられるが、
この様な一般的な対象物の中に存在する視覚認識に適し
た形状は、物体の角部や色彩の異なったラベルなどであ
って、それらは現実には多数存在しており、それらの中
から、どの特徴形状を使用するか予め設定しておくこと
は、移動経路が特定されていない限り、困難である。
【０００５】従って、この発明の目的は上記した不都合
を解消することにあり、移動環境内を移動する移動体に
おいて視覚認識処理を通じて現在位置を高速かつ高精度
に認識できる様にした移動体の現在位置認識処理装置を
提供することにある。
を解消することにあり、移動環境内を移動する移動体に
おいて視覚認識処理を通じて現在位置を高速かつ高精度
に認識できる様にした移動体の現在位置認識処理装置を
提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記した課題を解決する
ためにこの発明は例えば請求項１項に示す如く、視覚セ
ンサを備え、少なくとも該センサを通じて得た画像情報
に基づいて自己の現在位置を認識して移動する移動体の
現在位置認識処理装置において、該現在位置認識処理装
置が、移動空間に存在する物体の形状ないしは位置につ
いて複数個の特徴点を予め記憶する記憶手段と、及び該
複数個の特徴点の中から予め用意された評価関数に従っ
て所定の特徴点を選択し、その選択された特徴点につい
ての画像情報に基づいて自己の現在位置を認識する認識
手段とからなる様に構成した。
ためにこの発明は例えば請求項１項に示す如く、視覚セ
ンサを備え、少なくとも該センサを通じて得た画像情報
に基づいて自己の現在位置を認識して移動する移動体の
現在位置認識処理装置において、該現在位置認識処理装
置が、移動空間に存在する物体の形状ないしは位置につ
いて複数個の特徴点を予め記憶する記憶手段と、及び該
複数個の特徴点の中から予め用意された評価関数に従っ
て所定の特徴点を選択し、その選択された特徴点につい
ての画像情報に基づいて自己の現在位置を認識する認識
手段とからなる様に構成した。
【０００７】
【作用】移動空間に存在する物体の形状ないしは位置に
ついて複数個の特徴点を予め記憶しておき、その中から
予め用意された評価関数に基づいて自己の現在位置を認
識する様にしたことから、評価関数を適宜設定しておく
ことにより、高速かつ高精度に現在位置を認識すること
ができる。
ついて複数個の特徴点を予め記憶しておき、その中から
予め用意された評価関数に基づいて自己の現在位置を認
識する様にしたことから、評価関数を適宜設定しておく
ことにより、高速かつ高精度に現在位置を認識すること
ができる。
【０００８】
【実施例】以下、移動体として２足歩行の脚式移動ロボ
ットを例にとってこの発明の実施例を説明する。図１は
そのロボット１を全体的に示す説明スケルトン図であ
り、左右それぞれの脚部リンク２に６個の関節（軸）を
備える（理解の便宜のために各関節（軸）をそれを駆動
する電動モータで例示する）。該６個の関節（軸）は上
から順に、腰の脚部回旋用の関節（軸）１０Ｒ，１０Ｌ
（右側をＲ、左側をＬとする。以下同じ）、腰のピッチ
方向（ｙ軸まわり）の関節（軸）１２Ｒ，１２Ｌ、同ロ
ール方向（ｘ軸まわり）の関節（軸）１４Ｒ，１４Ｌ、
膝部のピッチ方向の関節（軸）１６Ｒ，１６Ｌ、足首部
のピッチ方向の関節（軸）１８Ｒ，１８Ｌ、同ロール方
向の関節（軸）２０Ｒ，２０Ｌとなっており、その下部
には足平（足部）２２Ｒ，２２Ｌが取着されると共に、
最上位には基体（胴体部２４）が設けられ、その内部に
は後で述べる様にマイクロ・コンピュータを備えた制御
ユニット２６が格納される。上記において腰関節は関節
（軸）１０Ｒ（Ｌ），１２Ｒ（Ｌ），１４Ｒ（Ｌ）から
構成され、また足関節は、関節（軸）１８Ｒ（Ｌ），２
０Ｒ（Ｌ）から構成される。また、腰関節と膝関節との
間は大腿リンク２８Ｒ，２８Ｌで、膝関節と足関節との
間は下腿リンク３０Ｒ，３０Ｌで連結される。
ットを例にとってこの発明の実施例を説明する。図１は
そのロボット１を全体的に示す説明スケルトン図であ
り、左右それぞれの脚部リンク２に６個の関節（軸）を
備える（理解の便宜のために各関節（軸）をそれを駆動
する電動モータで例示する）。該６個の関節（軸）は上
から順に、腰の脚部回旋用の関節（軸）１０Ｒ，１０Ｌ
（右側をＲ、左側をＬとする。以下同じ）、腰のピッチ
方向（ｙ軸まわり）の関節（軸）１２Ｒ，１２Ｌ、同ロ
ール方向（ｘ軸まわり）の関節（軸）１４Ｒ，１４Ｌ、
膝部のピッチ方向の関節（軸）１６Ｒ，１６Ｌ、足首部
のピッチ方向の関節（軸）１８Ｒ，１８Ｌ、同ロール方
向の関節（軸）２０Ｒ，２０Ｌとなっており、その下部
には足平（足部）２２Ｒ，２２Ｌが取着されると共に、
最上位には基体（胴体部２４）が設けられ、その内部に
は後で述べる様にマイクロ・コンピュータを備えた制御
ユニット２６が格納される。上記において腰関節は関節
（軸）１０Ｒ（Ｌ），１２Ｒ（Ｌ），１４Ｒ（Ｌ）から
構成され、また足関節は、関節（軸）１８Ｒ（Ｌ），２
０Ｒ（Ｌ）から構成される。また、腰関節と膝関節との
間は大腿リンク２８Ｒ，２８Ｌで、膝関節と足関節との
間は下腿リンク３０Ｒ，３０Ｌで連結される。
【０００９】脚部リンク２は左右の足についてそれぞれ
６つの自由度を与えられ、歩行中にこれらの６×２＝１
２個の関節（軸）をそれぞれ適宜な角度に駆動すること
で、足全体に所望の動きを与えることができ、任意に３
次元空間を歩行することができる様に構成される。先に
述べた様に、上記した関節は電動モータからなり、更に
はその出力を倍力する減速機などを備えるが、その詳細
は先に本出願人が提案した出願（特願平１−３２４２１
８号、特開平３−１８４７８２号）などに述べられてお
り、それ自体はこの発明の要旨とするところではないの
で、これ以上の説明は省略する。
６つの自由度を与えられ、歩行中にこれらの６×２＝１
２個の関節（軸）をそれぞれ適宜な角度に駆動すること
で、足全体に所望の動きを与えることができ、任意に３
次元空間を歩行することができる様に構成される。先に
述べた様に、上記した関節は電動モータからなり、更に
はその出力を倍力する減速機などを備えるが、その詳細
は先に本出願人が提案した出願（特願平１−３２４２１
８号、特開平３−１８４７８２号）などに述べられてお
り、それ自体はこの発明の要旨とするところではないの
で、これ以上の説明は省略する。
【００１０】ここで、図１に示すロボット１の基体２４
には、公知のＣＣＤ（固体映像素子）カメラからなる視
覚センサ３２が１個（単眼）配置され、その出力はマイ
クロ・コンピュータからなる画像処理ユニット３４に送
られる。また、足首部には公知の６軸力センサ３６が設
けられ、足平を介してロボットに伝達されるｘ，ｙ，ｚ
方向の力成分Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚとその方向まわりのモー
メント成分Ｍｘ，Ｍｙ，Ｍｚとを測定し、足部の着地の
有無と支持脚に加わる力の大きさと方向とを検出する。
また、基体２４の上部には一対の傾斜センサ４０，４２
が設置され、ｘ−ｚ平面内のｚ軸に対する傾きとその角
速度および角加速度と、同様にｙ−ｚ平面内のｚ軸に対
する傾きとその角速度および角加速度とを検出する。ま
た、各関節の電動モータには、その回転量を検出するロ
ータリエンコーダが設けられる（図１において足関節の
電動モータ用のもののみを示す）。これらの出力は前記
した制御ユニット２６に送られる。
には、公知のＣＣＤ（固体映像素子）カメラからなる視
覚センサ３２が１個（単眼）配置され、その出力はマイ
クロ・コンピュータからなる画像処理ユニット３４に送
られる。また、足首部には公知の６軸力センサ３６が設
けられ、足平を介してロボットに伝達されるｘ，ｙ，ｚ
方向の力成分Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚとその方向まわりのモー
メント成分Ｍｘ，Ｍｙ，Ｍｚとを測定し、足部の着地の
有無と支持脚に加わる力の大きさと方向とを検出する。
また、基体２４の上部には一対の傾斜センサ４０，４２
が設置され、ｘ−ｚ平面内のｚ軸に対する傾きとその角
速度および角加速度と、同様にｙ−ｚ平面内のｚ軸に対
する傾きとその角速度および角加速度とを検出する。ま
た、各関節の電動モータには、その回転量を検出するロ
ータリエンコーダが設けられる（図１において足関節の
電動モータ用のもののみを示す）。これらの出力は前記
した制御ユニット２６に送られる。
【００１１】図２は制御ユニット２６の詳細を示すブロ
ック図であり、マイクロ・コンピュータから構成され
る。そこにおいて傾斜センサ４０，４２などの出力はＡ
／Ｄ変換器５０でデジタル値に変換され、その出力はバ
ス５２を介してＲＡＭ５４に送られる。また各電動モー
タに隣接して配置されるエンコーダの出力は可逆カウン
タ５６を介してＲＡＭ５４内に入力される。またユーザ
が目標位置などを入力するためにキーボードとマウス５
８が設けられ（図１で図示省略）、その出力はマイクロ
・コンピュータからなるユーザインタフェース６０を通
じてマイクロ・コンピュータ内に送出される。更に、前
記した画像処理ユニット３４の出力も通信インタフェー
ス６２を通じて同様にマイクロ・コンピュータ内に取り
込まれる。制御ユニット内には演算装置６４が設けられ
ており、ＲＯＭ６６に格納されている環境地図に基づい
て後で詳細に述べる様に現在位置の認識処理を行って歩
行制御値を決定し、可逆カウンタ５６から送出される実
測値との偏差から電動モータの速度指令値を算出し、Ｄ
／Ａ変換器６８を介してサーボアンプに送出する。
ック図であり、マイクロ・コンピュータから構成され
る。そこにおいて傾斜センサ４０，４２などの出力はＡ
／Ｄ変換器５０でデジタル値に変換され、その出力はバ
ス５２を介してＲＡＭ５４に送られる。また各電動モー
タに隣接して配置されるエンコーダの出力は可逆カウン
タ５６を介してＲＡＭ５４内に入力される。またユーザ
が目標位置などを入力するためにキーボードとマウス５
８が設けられ（図１で図示省略）、その出力はマイクロ
・コンピュータからなるユーザインタフェース６０を通
じてマイクロ・コンピュータ内に送出される。更に、前
記した画像処理ユニット３４の出力も通信インタフェー
ス６２を通じて同様にマイクロ・コンピュータ内に取り
込まれる。制御ユニット内には演算装置６４が設けられ
ており、ＲＯＭ６６に格納されている環境地図に基づい
て後で詳細に述べる様に現在位置の認識処理を行って歩
行制御値を決定し、可逆カウンタ５６から送出される実
測値との偏差から電動モータの速度指令値を算出し、Ｄ
／Ａ変換器６８を介してサーボアンプに送出する。
【００１２】続いて、この制御ユニットの動作を説明す
る。
る。
【００１３】図３はその動作を環境認識処理に焦点をお
いて示す機能ブロック図である。図示の如く、前記した
ＲＯＭ６６に格納した環境地図に基づいて視覚センサ３
２を通じて得た画像情報から現在位置を認識しつつ移動
制御を行うものである。
いて示す機能ブロック図である。図示の如く、前記した
ＲＯＭ６６に格納した環境地図に基づいて視覚センサ３
２を通じて得た画像情報から現在位置を認識しつつ移動
制御を行うものである。
【００１４】以下、図４のフロー・チャート（ＰＡＤ図
（構造化フロー・チャート））を参照してその詳細を説
明する。
（構造化フロー・チャート））を参照してその詳細を説
明する。
【００１５】先ず、Ｓ１０において移動環境における初
期現在位置の概略値、即ち、最初にロボット１が立って
いる位置と方向とを入力し、次いでＳ１２において移動
目標、即ち、目標点の位置とロボットの方向とを入力す
る。この入力は図２に示したキーボード、マウス５８と
ユーザインタフェース６０とを通じて行う。
期現在位置の概略値、即ち、最初にロボット１が立って
いる位置と方向とを入力し、次いでＳ１２において移動
目標、即ち、目標点の位置とロボットの方向とを入力す
る。この入力は図２に示したキーボード、マウス５８と
ユーザインタフェース６０とを通じて行う。
【００１６】ここで、この実施例においては、移動環境
として図５に示す様な室内環境を想定する。即ち、ロボ
ットは与えられた命令に従って階段を昇降し、２本の柱
の間を通過して目標点に辿りつくための経路を選んで、
その経路を参考にして移動動作を実行する。環境地図は
図６に良く示す如く、最上位レベルから第２レベルを経
て第３レベルに至る様に階層的に記述する。最上位レベ
ルは建物内の結合関係を示すものでエリアの結合として
記述される。エリアはルームとリンクで構成される。こ
こでルームとは部屋や廊下の様に領域的に一固まりに考
えられる空間を、リンクとはルームの間を移動するため
に通過しなければいけない階段、ドアなどの場所を意味
する。最上位レベルの下には、物体配置情報が第２レベ
ルとして記述され、更にその下に、各物体について後で
述べる接近禁止領域の情報、形状特徴の情報などが記述
される。図７と図８にその詳細を示す。この様な情報が
環境地図としてＲＯＭ６６内に格納される。尚、以下で
は図５に示した部屋１内の移動に限って説明する。
として図５に示す様な室内環境を想定する。即ち、ロボ
ットは与えられた命令に従って階段を昇降し、２本の柱
の間を通過して目標点に辿りつくための経路を選んで、
その経路を参考にして移動動作を実行する。環境地図は
図６に良く示す如く、最上位レベルから第２レベルを経
て第３レベルに至る様に階層的に記述する。最上位レベ
ルは建物内の結合関係を示すものでエリアの結合として
記述される。エリアはルームとリンクで構成される。こ
こでルームとは部屋や廊下の様に領域的に一固まりに考
えられる空間を、リンクとはルームの間を移動するため
に通過しなければいけない階段、ドアなどの場所を意味
する。最上位レベルの下には、物体配置情報が第２レベ
ルとして記述され、更にその下に、各物体について後で
述べる接近禁止領域の情報、形状特徴の情報などが記述
される。図７と図８にその詳細を示す。この様な情報が
環境地図としてＲＯＭ６６内に格納される。尚、以下で
は図５に示した部屋１内の移動に限って説明する。
【００１７】図４フロー・チャートにおいては次いでＳ
１４に進んで経路計画処理を行う。脚式移動ロボット、
特に２足歩行のものにおいては、指定された距離を進ん
だり、指定された経路上を移動するなど、進行方向を自
由に制御することは簡単ではない。しかしながら、移動
制御では、その様な移動の実現が不可欠である。そこ
で、この実施例では、移動動作を幾つかの基本歩行機能
に分割して実行する様にした。これによって基本歩行機
能を実行する制御処理のみで移動制御を実現することが
できる。基本歩行機能は図９に示す様に、（ａ）直進、
（ｂ）階段昇降、（ｃ）方向転換、（ｄ）歩幅合わせ
（前後）、（ｅ）歩幅合わせ（左右）の５種とした。Ｓ
１４の経路計画処理の時点ではこの様に基本歩行機能の
結合として表現し、軌道としての直接表現はしない。
１４に進んで経路計画処理を行う。脚式移動ロボット、
特に２足歩行のものにおいては、指定された距離を進ん
だり、指定された経路上を移動するなど、進行方向を自
由に制御することは簡単ではない。しかしながら、移動
制御では、その様な移動の実現が不可欠である。そこ
で、この実施例では、移動動作を幾つかの基本歩行機能
に分割して実行する様にした。これによって基本歩行機
能を実行する制御処理のみで移動制御を実現することが
できる。基本歩行機能は図９に示す様に、（ａ）直進、
（ｂ）階段昇降、（ｃ）方向転換、（ｄ）歩幅合わせ
（前後）、（ｅ）歩幅合わせ（左右）の５種とした。Ｓ
１４の経路計画処理の時点ではこの様に基本歩行機能の
結合として表現し、軌道としての直接表現はしない。
【００１８】このＳ１４での経路計画処理は具体的に
は、図１０に示す様な必須通過点を生成し（Ｓ１６）、
図１１に示す様な障害物との干渉を検討しつつ図１２に
示す様な障害物回避経路を生成する（Ｓ１８）ことであ
る。ここで、必須通過点としては、階段下目標点Ａ、階
段降り始め点Ｂ、階段領域脱出点Ｃでの位置と方向とす
る。これを詳細に示すと、図１３の様になる。
は、図１０に示す様な必須通過点を生成し（Ｓ１６）、
図１１に示す様な障害物との干渉を検討しつつ図１２に
示す様な障害物回避経路を生成する（Ｓ１８）ことであ
る。ここで、必須通過点としては、階段下目標点Ａ、階
段降り始め点Ｂ、階段領域脱出点Ｃでの位置と方向とす
る。これを詳細に示すと、図１３の様になる。
【００１９】図４フロー・チャートにおいては続いてＳ
２０に進み、階段下目標点（Ａ点）への移動制御を行
う。
２０に進み、階段下目標点（Ａ点）への移動制御を行
う。
【００２０】そのサブルーチンを示す図１４フロー・チ
ャートを参照して説明すると、先ずＳ１００において現
在位置の認識を行う。具体的には、先ずＳ１０２におい
て選択処理の準備を行う。図１５はそのサブルーチンを
示すフロー・チャートであり、選択処理の準備はＳ１０
２０，Ｓ１０２１に記載する様に、推定現在位置におけ
るカメラ（視覚センサ３２）の視野計算の準備を行うこ
とである。図１６にそれを示す。
ャートを参照して説明すると、先ずＳ１００において現
在位置の認識を行う。具体的には、先ずＳ１０２におい
て選択処理の準備を行う。図１５はそのサブルーチンを
示すフロー・チャートであり、選択処理の準備はＳ１０
２０，Ｓ１０２１に記載する様に、推定現在位置におけ
るカメラ（視覚センサ３２）の視野計算の準備を行うこ
とである。図１６にそれを示す。
【００２１】図１４フロー・チャートにおいて、続いて
Ｓ１０４に進んで形状特徴点の絞り込みを行う。図１７
はそのサブルーチンを示すフロー・チャートである。形
状特徴点の絞り込み処理は、環境情報に記載された形状
特徴点の中から、形状特徴点の候補を算出するために、
階層的に記述されている環境知識情報の全物体の全形状
特徴点（図８に示す）に対して絞り込みのための第１の
評価関数による評価を行い、その評価結果の順に特徴点
候補のリストを作り出す。第１の評価関数としては、遠
くの点ほど認識精度が悪く、他の形状との誤認識の可能
性が大きいという一般的な性質から、ロボットからの距
離を認識誤差の大きさに関する評価関数として採用し
た。特徴点候補の数は、次の最適特徴形状点選出処理に
必要な数だけ用意すれば良いので、その数を予め設定し
て不要の分は捨てている。原理的には捨てずに全ての形
状特徴点の順番のリストを求めても良い。
Ｓ１０４に進んで形状特徴点の絞り込みを行う。図１７
はそのサブルーチンを示すフロー・チャートである。形
状特徴点の絞り込み処理は、環境情報に記載された形状
特徴点の中から、形状特徴点の候補を算出するために、
階層的に記述されている環境知識情報の全物体の全形状
特徴点（図８に示す）に対して絞り込みのための第１の
評価関数による評価を行い、その評価結果の順に特徴点
候補のリストを作り出す。第１の評価関数としては、遠
くの点ほど認識精度が悪く、他の形状との誤認識の可能
性が大きいという一般的な性質から、ロボットからの距
離を認識誤差の大きさに関する評価関数として採用し
た。特徴点候補の数は、次の最適特徴形状点選出処理に
必要な数だけ用意すれば良いので、その数を予め設定し
て不要の分は捨てている。原理的には捨てずに全ての形
状特徴点の順番のリストを求めても良い。
【００２２】具体的には図１７フロー・チャートのＳ１
０４０からＳ１０４８に示す如く、環境情報に記述され
ている対象物体のノードデータ（図８に示す）から形状
特徴点を選び出し、その形状特徴点がそのときのカメラ
の視野の中に入っているかを調べる。次にロボットから
形状特徴点までの距離を計算する。単眼による視覚処理
なので、図１８に示す様に、カメラから形状特徴点まで
の視線が環境情報に記載されている形状特徴点の高さを
横切る点までの距離により、ロボットから形状特徴点ま
での距離を求める。
０４０からＳ１０４８に示す如く、環境情報に記述され
ている対象物体のノードデータ（図８に示す）から形状
特徴点を選び出し、その形状特徴点がそのときのカメラ
の視野の中に入っているかを調べる。次にロボットから
形状特徴点までの距離を計算する。単眼による視覚処理
なので、図１８に示す様に、カメラから形状特徴点まで
の視線が環境情報に記載されている形状特徴点の高さを
横切る点までの距離により、ロボットから形状特徴点ま
での距離を求める。
【００２３】この手法では形状特徴点までの距離しか測
定できないので、ロボットの現在位置を求めるために
は、少なくとも２点以上の形状特徴点までの距離を求め
る必要がある。この実施例ではその必要最小限の２点の
距離から位置を決定している。他方、この手法では２点
が挟む角度が小さいと、方向の測定誤差が大きくなる。
そのため、図１４フロー・チャートにおいて次のＳ１０
６の最適形状特徴点の選択処理において、測定誤差が大
きくならない様にした。
定できないので、ロボットの現在位置を求めるために
は、少なくとも２点以上の形状特徴点までの距離を求め
る必要がある。この実施例ではその必要最小限の２点の
距離から位置を決定している。他方、この手法では２点
が挟む角度が小さいと、方向の測定誤差が大きくなる。
そのため、図１４フロー・チャートにおいて次のＳ１０
６の最適形状特徴点の選択処理において、測定誤差が大
きくならない様にした。
【００２４】即ち、図１９サブルーチン・フロー・チャ
ートに示す最適形状特徴点の選択処理では、形状特徴点
候補の上位２点の挟む角度が、誤差の許容量から決めら
れる角度（許容角度）よりも大きかったら、そのまま２
点を最適形状特徴点として決定し、その２点からロボッ
トの現在位置を計算する（Ｓ１０６０〜Ｓ１０６２）。
また、許容角度より小さければ、視野の中にある他の形
状特徴点候補を含めた２点によって挟む角度を大きくで
きるか否か判断する（Ｓ１０６３）。このとき、全ての
組み合わせを調べる様にすると、候補の数が多くなった
場合に処理時間が急速に長くなるので、この実施例では
上位２点のうち、１点を交換することとして、その組み
合わせの中で挟み角が最大となる２点の組を最適形状特
徴点と決定している。例えば、図２０に示す如く、候補
１，２による挟み角αが許容角度より小さいときは、候
補１，２の一方、この場合は１を４に代え、新たな挟み
角βを求めて許容角度と比較する様にした。
ートに示す最適形状特徴点の選択処理では、形状特徴点
候補の上位２点の挟む角度が、誤差の許容量から決めら
れる角度（許容角度）よりも大きかったら、そのまま２
点を最適形状特徴点として決定し、その２点からロボッ
トの現在位置を計算する（Ｓ１０６０〜Ｓ１０６２）。
また、許容角度より小さければ、視野の中にある他の形
状特徴点候補を含めた２点によって挟む角度を大きくで
きるか否か判断する（Ｓ１０６３）。このとき、全ての
組み合わせを調べる様にすると、候補の数が多くなった
場合に処理時間が急速に長くなるので、この実施例では
上位２点のうち、１点を交換することとして、その組み
合わせの中で挟み角が最大となる２点の組を最適形状特
徴点と決定している。例えば、図２０に示す如く、候補
１，２による挟み角αが許容角度より小さいときは、候
補１，２の一方、この場合は１を４に代え、新たな挟み
角βを求めて許容角度と比較する様にした。
【００２５】尚、評価関数としては更に、近くに誤認識
しやすい形状がある場合に、その様な形状の特徴点の使
用を避ける様に、視覚認識のアルゴリズムの認識確率に
関する関数を使用しても良い。また、複雑な環境の中を
移動する場合には、複数の視覚認識やソナーなどの他の
環境認識手段を併用して現在位置を認識することが考え
られるが、その場合には、それらの処理の容易さや、認
識精度なども考慮した評価関数を設定して形状特徴点を
決定しても良い。
しやすい形状がある場合に、その様な形状の特徴点の使
用を避ける様に、視覚認識のアルゴリズムの認識確率に
関する関数を使用しても良い。また、複雑な環境の中を
移動する場合には、複数の視覚認識やソナーなどの他の
環境認識手段を併用して現在位置を認識することが考え
られるが、その場合には、それらの処理の容易さや、認
識精度なども考慮した評価関数を設定して形状特徴点を
決定しても良い。
【００２６】図１４フロー・チャートに戻ると、Ｓ１０
７において選択した特徴点の位置測定を通じて現在位置
を認識した後、続いてＳ１０８に進んで歩行計画処理を
行う。これは図２１に示す様に指定された移動目標とな
る様に基本歩行機能へ展開する作業を意味する。具体的
にはそのサブルーチンを示す図２２フロー・チャートに
従って説明すると、Ｓ１０８０において転換角度などを
決定し、Ｓ１０８１において歩数と余りを決定する。よ
り具体的には図２２の下部に注記した様に、最初にα度
転換し（モードＰ１とする）、ｎ歩前進し（モードＰ
２）、余りｌ′ｍを歩幅合わせで前進し（モードＰ
３）、最後にβ度転換する（モードＰ４）歩行を計画す
る（尚、各モードの後に付した（ａ）などは、図９に示
す該当する基本歩行機能を示す）。
７において選択した特徴点の位置測定を通じて現在位置
を認識した後、続いてＳ１０８に進んで歩行計画処理を
行う。これは図２１に示す様に指定された移動目標とな
る様に基本歩行機能へ展開する作業を意味する。具体的
にはそのサブルーチンを示す図２２フロー・チャートに
従って説明すると、Ｓ１０８０において転換角度などを
決定し、Ｓ１０８１において歩数と余りを決定する。よ
り具体的には図２２の下部に注記した様に、最初にα度
転換し（モードＰ１とする）、ｎ歩前進し（モードＰ
２）、余りｌ′ｍを歩幅合わせで前進し（モードＰ
３）、最後にβ度転換する（モードＰ４）歩行を計画す
る（尚、各モードの後に付した（ａ）などは、図９に示
す該当する基本歩行機能を示す）。
【００２７】図１４フロー・チャートにおいては続い
て、Ｓ１１０に進んで歩行制御処理を行う。これはＳ１
１２に示す様に歩行計画による基本歩行モードの順次実
行を意味しており、具体的には図２３のサブルーチン・
フロー・チャートにおいてＳ１１２０〜Ｓ１１２３に示
す如く、モードＰ１からＰ４を順次実行すべく、制御値
を決定することを意味する。但し、ここで留意すべきこ
とは、この段階において制御は、該当する基本歩行機能
を実現する様に、図１に示した１２個の関節についての
角度指令値で決定されることであり、より具体的には角
度指令値とエンコーダを通して得た実際値との偏差を解
消する様にサーボアンプを介して各モータを駆動する様
に行われる。但し、その詳細はこの発明の目的とすると
ころではないので、これ以上の説明は省略する。
て、Ｓ１１０に進んで歩行制御処理を行う。これはＳ１
１２に示す様に歩行計画による基本歩行モードの順次実
行を意味しており、具体的には図２３のサブルーチン・
フロー・チャートにおいてＳ１１２０〜Ｓ１１２３に示
す如く、モードＰ１からＰ４を順次実行すべく、制御値
を決定することを意味する。但し、ここで留意すべきこ
とは、この段階において制御は、該当する基本歩行機能
を実現する様に、図１に示した１２個の関節についての
角度指令値で決定されることであり、より具体的には角
度指令値とエンコーダを通して得た実際値との偏差を解
消する様にサーボアンプを介して各モータを駆動する様
に行われる。但し、その詳細はこの発明の目的とすると
ころではないので、これ以上の説明は省略する。
【００２８】図１４フロー・チャートにおいては、続い
てＳ１１４において移動誤差の認識処理、即ち、移動目
標（階段下）への指令値に基づく移動後の現在位置の推
定値に対してＳ１００と同様の現在位置の認識を行って
指令値との移動誤差を認識する処理を行い、Ｓ１１６〜
Ｓ１２０で誤差が所定値を超えると判断されるときは、
誤差がその所定値以下になるまで修正移動を反復する。
図２４に移動指令から推定した現在位置と視覚センサを
通じて求めた現在位置とから、移動誤差を求める状態を
示す。尚、図２５は画像処理による形状特徴点の確認作
業の説明図である。
てＳ１１４において移動誤差の認識処理、即ち、移動目
標（階段下）への指令値に基づく移動後の現在位置の推
定値に対してＳ１００と同様の現在位置の認識を行って
指令値との移動誤差を認識する処理を行い、Ｓ１１６〜
Ｓ１２０で誤差が所定値を超えると判断されるときは、
誤差がその所定値以下になるまで修正移動を反復する。
図２４に移動指令から推定した現在位置と視覚センサを
通じて求めた現在位置とから、移動誤差を求める状態を
示す。尚、図２５は画像処理による形状特徴点の確認作
業の説明図である。
【００２９】図４フロー・チャートに戻ると、続いてＳ
２２〜Ｓ２８に進んで階段登り動作などが行われるが、
これはＳ２０の階段下目標点への移動で述べたと同様
に、現在位置を認識して歩行（移動）制御を行い、移動
誤差を認識して修正移動を行うことであるので、その詳
細は省略する。
２２〜Ｓ２８に進んで階段登り動作などが行われるが、
これはＳ２０の階段下目標点への移動で述べたと同様
に、現在位置を認識して歩行（移動）制御を行い、移動
誤差を認識して修正移動を行うことであるので、その詳
細は省略する。
【００３０】この実施例は、予定する移動空間に存在す
る物体の形状特徴点を全て環境地図に記述しておき、そ
の中から予め用意された評価関数に従い、所定の離間距
離内にあるものを先ず選別し、その近傍の入力画像デー
タのみを用いて挟み角が許容角度より大きいものを選択
して現在位置を認識する様にした。また挟み角が許容角
度以下のときは候補点の一方を代えて測定し直し、許容
角度を超えるものの中で最大となるものを選択して現在
位置を認識する様にした。更に、絶対的な現在位置では
なく、相対的な現在位置、即ち、移動指令から推定した
現在位置と視覚センサを通じて得た実際の現在位置との
誤差を求め、誤差が許容範囲を超えるときは修正移動す
る様にした。よって、現在位置を認識するのに適した形
状特徴点に対する環境認識処理を高速かつ高精度に行う
ことができる。また環境地図に特徴点を記述しておくこ
とから、様々な移動地点における適切な特徴点の位置の
認識ができることによって、簡単な構成で現在位置を認
識することができる。
る物体の形状特徴点を全て環境地図に記述しておき、そ
の中から予め用意された評価関数に従い、所定の離間距
離内にあるものを先ず選別し、その近傍の入力画像デー
タのみを用いて挟み角が許容角度より大きいものを選択
して現在位置を認識する様にした。また挟み角が許容角
度以下のときは候補点の一方を代えて測定し直し、許容
角度を超えるものの中で最大となるものを選択して現在
位置を認識する様にした。更に、絶対的な現在位置では
なく、相対的な現在位置、即ち、移動指令から推定した
現在位置と視覚センサを通じて得た実際の現在位置との
誤差を求め、誤差が許容範囲を超えるときは修正移動す
る様にした。よって、現在位置を認識するのに適した形
状特徴点に対する環境認識処理を高速かつ高精度に行う
ことができる。また環境地図に特徴点を記述しておくこ
とから、様々な移動地点における適切な特徴点の位置の
認識ができることによって、簡単な構成で現在位置を認
識することができる。
【００３１】尚、図２１で述べた基本歩行機能への展開
はさまざまなバリエーションが可能であり、例えば図２
６の場合などは、左右の歩幅合わせを行ってから直進し
ても良いし、或いは図２１のときと同様に方向転換して
直進して再度方向転換しても良い。
はさまざまなバリエーションが可能であり、例えば図２
６の場合などは、左右の歩幅合わせを行ってから直進し
ても良いし、或いは図２１のときと同様に方向転換して
直進して再度方向転換しても良い。
【００３２】尚、上記した実施例において単眼の視覚セ
ンサを用いたが、複眼のものを用いても良い。
ンサを用いたが、複眼のものを用いても良い。
【００３３】更には、この発明を２足歩行の脚式移動ロ
ボットについて説明したが、それに限られるものではな
く、１足ないしは３足以上の脚式移動ロボットにも、更
にはクローラ型、車輪型など他の形態の移動ロボットに
も妥当するものである。
ボットについて説明したが、それに限られるものではな
く、１足ないしは３足以上の脚式移動ロボットにも、更
にはクローラ型、車輪型など他の形態の移動ロボットに
も妥当するものである。
【００３４】
【発明の効果】請求項１項にあっては、視覚センサを備
え、少なくとも該センサを通じて得た画像情報に基づい
て自己の現在位置を認識して移動する移動体の現在位置
認識処理装置において、該現在位置認識処理装置が、移
動空間に存在する物体の形状ないしは位置について複数
個の特徴点を予め記憶する記憶手段と、及び該複数個の
特徴点の中から予め用意された評価関数に従って所定の
特徴点を選択し、その選択された特徴点についての画像
情報に基づいて自己の現在位置を認識する認識手段とか
らなる如く構成したので、評価関数を適宜設定すること
により、高速かつ高精度に現在位置を認識することがで
きる。
え、少なくとも該センサを通じて得た画像情報に基づい
て自己の現在位置を認識して移動する移動体の現在位置
認識処理装置において、該現在位置認識処理装置が、移
動空間に存在する物体の形状ないしは位置について複数
個の特徴点を予め記憶する記憶手段と、及び該複数個の
特徴点の中から予め用意された評価関数に従って所定の
特徴点を選択し、その選択された特徴点についての画像
情報に基づいて自己の現在位置を認識する認識手段とか
らなる如く構成したので、評価関数を適宜設定すること
により、高速かつ高精度に現在位置を認識することがで
きる。
【００３５】請求項２項の装置にあっては、前記予め用
意された評価関数が距離についての関数を含む如く構成
したので、比較的近傍にある特徴点を使用して現在位置
を認識することができ、現在位置を高速かつ高精度に認
識することができる。
意された評価関数が距離についての関数を含む如く構成
したので、比較的近傍にある特徴点を使用して現在位置
を認識することができ、現在位置を高速かつ高精度に認
識することができる。
【００３６】請求項３項の装置にあっては、前記予め用
意された評価関数が角度についての関数を含む如く構成
したので、単一の視覚センサを用いるときも、高速かつ
高精度に現在位置を認識することができる。
意された評価関数が角度についての関数を含む如く構成
したので、単一の視覚センサを用いるときも、高速かつ
高精度に現在位置を認識することができる。
【図１】この発明に係る移動体の現在位置認識処理装置
を２足歩行の脚式移動ロボットを例として全体的に示す
概略図である。
を２足歩行の脚式移動ロボットを例として全体的に示す
概略図である。
【図２】図１に示す制御ユニットの説明ブロック図であ
る。
る。
【図３】図２に示す制御ユニットの動作を示す機能ブロ
ック図である。
ック図である。
【図４】図２に示す制御ユニットの動作を示すフロー・
チャートである。
チャートである。
【図５】図４フロー・チャートで予定する移動環境の説
明図である。
明図である。
【図６】図５の環境地図の記述例を具体的に示す説明図
である。
である。
【図７】図６の記述例の第３レベルをより詳細に示す説
明図である。
明図である。
【図８】図６の記述例の第３レベルをより詳細に示す説
明図で、特に特徴点の記述を詳細に示す説明図である。
明図で、特に特徴点の記述を詳細に示す説明図である。
【図９】図４フロー・チャートで予定する基本歩行機能
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図１０】図４フロー・チャートの中の必須通過点の生
成を示す説明図である。
成を示す説明図である。
【図１１】図４フロー・チャートの中の中間目標点の生
成を示す説明図である。
成を示す説明図である。
【図１２】図４フロー・チャートの中の中間目標点の生
成を示す同様の説明図である。
成を示す同様の説明図である。
【図１３】図４フロー・チャートの中の中間目標点の生
成で設定された経路を示す説明図である。
成で設定された経路を示す説明図である。
【図１４】図４フロー・チャートの中の階段下目標点へ
の移動のサブルーチンを示すフロー・チャートである。
の移動のサブルーチンを示すフロー・チャートである。
【図１５】図１４フロー・チャートの中の現在位置の認
識のうち、選択処理の準備のサブルーチンを示すフロー
・チャートである。
識のうち、選択処理の準備のサブルーチンを示すフロー
・チャートである。
【図１６】図１５フロー・チャートの動作を示す説明図
である。
である。
【図１７】図１４フロー・チャートの中の形状特徴点の
絞り込みのサブルーチンを示すフロー・チャートであ
る。
絞り込みのサブルーチンを示すフロー・チャートであ
る。
【図１８】図１７フロー・チャートの動作を示す説明図
である。
である。
【図１９】図１４フロー・チャートの中の最適形状特徴
点の選択のサブルーチンを示すフロー・チャートであ
る。
点の選択のサブルーチンを示すフロー・チャートであ
る。
【図２０】図１９フロー・チャートの動作を示す説明図
である。
である。
【図２１】移動目標の指定と基本歩行機能への展開を示
す説明図である。
す説明図である。
【図２２】図１４フロー・チャートの中の歩行計画処理
のサブルーチンを示すフロー・チャートである。
のサブルーチンを示すフロー・チャートである。
【図２３】図１４フロー・チャートの中の歩行計画によ
る基本歩行モードの順次実行のサブルーチンを示すフロ
ー・チャートである。
る基本歩行モードの順次実行のサブルーチンを示すフロ
ー・チャートである。
【図２４】移動指令から推定した現在位置とロボットの
現在位置の認識結果との誤差を示す説明図である。
現在位置の認識結果との誤差を示す説明図である。
【図２５】画像処理による形状特徴点の認識を示す説明
図である。
図である。
【図２６】図２１と同様な基本歩行機能への展開の他の
バリエーションを示す説明図である。
バリエーションを示す説明図である。
１ 脚式移動ロボット（２足歩行ロボ
ット） ２４ 基体 ２６ 制御ユニット ３２ 視覚センサ ３４ 画像処理ユニット ５８ キーボード、マウス ６０ ユーザインタフェース
ット） ２４ 基体 ２６ 制御ユニット ３２ 視覚センサ ３４ 画像処理ユニット ５８ キーボード、マウス ６０ ユーザインタフェース
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４１５ 9287−5Ｌ
Claims (3)
- 【請求項１】 視覚センサを備え、少なくとも該センサ
を通じて得た画像情報に基づいて自己の現在位置を認識
して移動する移動体の現在位置認識処理装置において、
該現在位置認識処理装置が、 ａ．移動空間に存在する物体の形状ないしは位置につい
て複数個の特徴点を予め記憶する記憶手段と、 及び ｂ．該複数個の特徴点の中から予め用意された評価関数
に従って所定の特徴点を選択し、その選択された特徴点
についての画像情報に基づいて自己の現在位置を認識す
る認識手段と、からなることを特徴とする移動体の現在
位置認識処理装置。 - 【請求項２】 前記予め用意された評価関数が距離につ
いての関数を含むことを特徴とする請求項１項記載の移
動体の現在位置認識処理装置。 - 【請求項３】 前記予め用意された評価関数が角度につ
いての関数を含むことを特徴とする請求項１項または２
項記載の移動体の現在位置認識処理装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12143192A JP3176701B2 (ja) | 1992-04-15 | 1992-04-15 | 移動体の現在位置認識処理装置 |
| US08/045,840 US5378969A (en) | 1992-04-15 | 1993-04-09 | Navigation control system for mobile robot |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12143192A JP3176701B2 (ja) | 1992-04-15 | 1992-04-15 | 移動体の現在位置認識処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05297940A true JPH05297940A (ja) | 1993-11-12 |
| JP3176701B2 JP3176701B2 (ja) | 2001-06-18 |
Family
ID=14810976
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP12143192A Expired - Fee Related JP3176701B2 (ja) | 1992-04-15 | 1992-04-15 | 移動体の現在位置認識処理装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5378969A (ja) |
| JP (1) | JP3176701B2 (ja) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002055718A (ja) * | 2000-08-11 | 2002-02-20 | Meidensha Corp | 無人車位置検出方式 |
| JP2005182826A (ja) * | 2003-12-23 | 2005-07-07 | Honda Motor Co Ltd | 多面体認識装置 |
| JP2006192562A (ja) * | 2004-12-14 | 2006-07-27 | Honda Motor Co Ltd | 自律移動ロボット |
| US7398136B2 (en) | 2003-03-31 | 2008-07-08 | Honda Motor Co., Ltd. | Biped robot control system |
| KR100904805B1 (ko) * | 2006-06-22 | 2009-06-25 | 혼다 리서치 인스티튜트 유럽 게엠베하 | 상호작용 로봇 및 그 제어방법과, 그를 위한 컴퓨터 판독 가능 매체 |
| US7571026B2 (en) * | 2006-12-20 | 2009-08-04 | Honda Motor Co., Ltd. | Mobile apparatus, and control method thereof, control program and supervisory system therefor |
| JP2010061484A (ja) * | 2008-09-05 | 2010-03-18 | Hitachi Industrial Equipment Systems Co Ltd | 移動体および移動体の位置推定誤り状態からの復帰方法 |
| KR101415297B1 (ko) * | 2008-04-16 | 2014-07-07 | 삼성전자주식회사 | 로봇 지도 생성 방법 및 로봇 지도 이용 방법 및 로봇지도를 가지는 로봇 |
| JP2015080832A (ja) * | 2013-10-22 | 2015-04-27 | 本田技研工業株式会社 | 脚式移動ロボットの制御システム |
| JP2017111606A (ja) * | 2015-12-16 | 2017-06-22 | カシオ計算機株式会社 | 自律移動装置、自律移動方法及びプログラム |
| US10108199B2 (en) | 2015-12-10 | 2018-10-23 | Casio Computer Co., Ltd. | Autonomous movement device, autonomous movement method and non-transitory recording medium |
| US10296002B2 (en) | 2016-03-14 | 2019-05-21 | Casio Computer Co., Ltd. | Autonomous movement device, autonomous movement method, and non-transitory recording medium |
Families Citing this family (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3330710B2 (ja) * | 1993-12-30 | 2002-09-30 | 本田技研工業株式会社 | 移動ロボットの位置検知および制御装置 |
| JP3277076B2 (ja) * | 1994-09-09 | 2002-04-22 | 株式会社小松製作所 | 歩行ロボットの歩行制御装置および歩行制御方法 |
| US5781697A (en) * | 1995-06-02 | 1998-07-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for automatic running control of a robot |
| US5999866A (en) * | 1996-11-05 | 1999-12-07 | Carnegie Mellon University | Infrastructure independent position determining system |
| JP3876463B2 (ja) * | 1996-11-18 | 2007-01-31 | ソニー株式会社 | 地図情報提供装置及び方法 |
| JP3615702B2 (ja) * | 1999-11-25 | 2005-02-02 | ソニー株式会社 | 脚式移動ロボットの動作制御装置及び動作制御方法、並びに、脚式移動ロボット |
| JP4480843B2 (ja) * | 2000-04-03 | 2010-06-16 | ソニー株式会社 | 脚式移動ロボット及びその制御方法、並びに、脚式移動ロボット用相対移動測定センサ |
| JP4491912B2 (ja) * | 2000-05-22 | 2010-06-30 | ソニー株式会社 | バッテリ駆動の脚式移動ロボット及びその制御方法 |
| KR20020010257A (ko) * | 2000-07-28 | 2002-02-04 | 김인광 | 로봇 시스템에서의 자기위치 인식 장치 및 방법 |
| JP2002154076A (ja) * | 2000-11-17 | 2002-05-28 | Honda Motor Co Ltd | ロボットの腕 |
| JP4119080B2 (ja) * | 2000-11-17 | 2008-07-16 | 本田技研工業株式会社 | 人間型ロボットの腕構造 |
| KR100812506B1 (ko) * | 2002-05-31 | 2008-03-11 | 후지쯔 가부시끼가이샤 | 원격 조작 로봇 및 로봇 자기 위치 추정 방법 |
| US7011171B1 (en) | 2002-10-08 | 2006-03-14 | Poulter Andrew R | Rugged terrain robot |
| JP3994950B2 (ja) * | 2003-09-19 | 2007-10-24 | ソニー株式会社 | 環境認識装置及び方法、経路計画装置及び方法、並びにロボット装置 |
| WO2005088244A1 (ja) | 2004-03-17 | 2005-09-22 | Sony Corporation | 平面検出装置、平面検出方法、及び平面検出装置を搭載したロボット装置 |
| JP4481719B2 (ja) * | 2004-05-13 | 2010-06-16 | 本田技研工業株式会社 | 車輌診断ロボット |
| CA2510104C (en) * | 2004-06-09 | 2010-06-01 | Dean B. Mcneil | Guidance system for a robot |
| US7840308B2 (en) * | 2004-09-10 | 2010-11-23 | Honda Motor Co., Ltd. | Robot device control based on environment and position of a movable robot |
| KR20060059006A (ko) * | 2004-11-26 | 2006-06-01 | 삼성전자주식회사 | 이동형 가전기기가 장애물을 회피하며 벽을 따라 이동하는방법 및 장치 |
| WO2007057390A2 (en) * | 2005-11-16 | 2007-05-24 | Abb Ab | Method and device for controlling motion of an industrial robot with a position switch |
| JP2007316966A (ja) * | 2006-05-26 | 2007-12-06 | Fujitsu Ltd | 移動ロボット、その制御方法及びプログラム |
| JP4929506B2 (ja) * | 2007-03-29 | 2012-05-09 | 本田技研工業株式会社 | 脚式移動ロボット |
| JP4703605B2 (ja) * | 2007-05-31 | 2011-06-15 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 地物抽出方法、並びにそれを用いた画像認識方法及び地物データベース作成方法 |
| JP4957799B2 (ja) * | 2007-06-15 | 2012-06-20 | 富士通株式会社 | ロボットおよび案内方法 |
| US8406505B2 (en) * | 2007-08-30 | 2013-03-26 | Honda Motor Co., Ltd. | Image brightness reduction for legged mobile robot |
| JP5104355B2 (ja) * | 2008-02-01 | 2012-12-19 | 富士通株式会社 | ロボット制御装置、ロボット制御方法およびロボット制御プログラム |
| KR100988568B1 (ko) * | 2008-04-30 | 2010-10-18 | 삼성전자주식회사 | 로봇 및 그 지도작성방법 |
| CN101823516B (zh) * | 2010-04-09 | 2012-06-13 | 华南理工大学 | 一种两足步行仿生机器人 |
| WO2011144968A1 (en) * | 2010-05-19 | 2011-11-24 | Nokia Corporation | Physically-constrained radiomaps |
| CN101973032B (zh) * | 2010-08-30 | 2013-06-26 | 东南大学 | 一种焊接机器人线结构光视觉传感器离线编程系统和方法 |
| CN102087530B (zh) * | 2010-12-07 | 2012-06-13 | 东南大学 | 基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法 |
| KR20120069924A (ko) * | 2010-12-21 | 2012-06-29 | 삼성전자주식회사 | 보행 로봇 및 그 제어 방법 |
| US8447863B1 (en) | 2011-05-06 | 2013-05-21 | Google Inc. | Systems and methods for object recognition |
| KR20130049029A (ko) * | 2011-11-03 | 2013-05-13 | 삼성전자주식회사 | 보행 로봇 및 그 제어 방법 |
| US9044863B2 (en) | 2013-02-06 | 2015-06-02 | Steelcase Inc. | Polarized enhanced confidentiality in mobile camera applications |
| CN104111656A (zh) * | 2014-08-06 | 2014-10-22 | 武汉汉迪机器人科技有限公司 | 多台移动机器人平台导航控制系统及其控制方法 |
| CN105607632B (zh) * | 2015-10-15 | 2018-02-16 | 浙江大学 | 一种3d欠驱动双足机器人跳跃运动的驱动控制方法 |
| US11287826B2 (en) * | 2018-10-12 | 2022-03-29 | Boston Dynamics, Inc. | Terrain aware step planning system |
| US11599128B2 (en) | 2020-04-22 | 2023-03-07 | Boston Dynamics, Inc. | Perception and fitting for a stair tracker |
| US11548151B2 (en) | 2019-04-12 | 2023-01-10 | Boston Dynamics, Inc. | Robotically negotiating stairs |
| CN110737195A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-01-31 | 同济大学 | 基于速度控制的双足机器人行走落脚点规划方法及装置 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5975357A (ja) * | 1982-10-22 | 1984-04-28 | Hitachi Ltd | 画像処理装置 |
| US4940925A (en) * | 1985-08-30 | 1990-07-10 | Texas Instruments Incorporated | Closed-loop navigation system for mobile robots |
| JPS6297005A (ja) * | 1985-10-23 | 1987-05-06 | Hitachi Ltd | 多関節ロボツトの制御装置 |
| JP2510519B2 (ja) * | 1986-06-04 | 1996-06-26 | 株式会社日立製作所 | 移動体の走行制御装置 |
| JPS63150176A (ja) * | 1986-12-15 | 1988-06-22 | 工業技術院長 | 動的歩行ロボツトの歩行制御方法 |
| JPS63314618A (ja) * | 1987-06-17 | 1988-12-22 | Nissan Motor Co Ltd | 自律走行車両制御装置 |
| US4884216A (en) * | 1987-11-09 | 1989-11-28 | Michael Kuperstein | Neural network system for adaptive sensory-motor coordination of multijoint robots for single postures |
| JPH01180010A (ja) * | 1988-01-08 | 1989-07-18 | Sanyo Electric Co Ltd | 移動車 |
| JPH0672770B2 (ja) * | 1988-02-01 | 1994-09-14 | 豊田工機株式会社 | ロボットの物体認識装置 |
| US5005658A (en) * | 1988-12-22 | 1991-04-09 | Carnegie-Mellon University | Orthogonal legged walking robot |
| US5144685A (en) * | 1989-03-31 | 1992-09-01 | Honeywell Inc. | Landmark recognition for autonomous mobile robots |
| JP2520019B2 (ja) * | 1989-06-29 | 1996-07-31 | 本田技研工業株式会社 | 脚式移動ロボットの駆動制御装置 |
| JP2592340B2 (ja) * | 1989-12-14 | 1997-03-19 | 本田技研工業株式会社 | 脚式歩行ロボットの関節構造 |
-
1992
- 1992-04-15 JP JP12143192A patent/JP3176701B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1993
- 1993-04-09 US US08/045,840 patent/US5378969A/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002055718A (ja) * | 2000-08-11 | 2002-02-20 | Meidensha Corp | 無人車位置検出方式 |
| US7398136B2 (en) | 2003-03-31 | 2008-07-08 | Honda Motor Co., Ltd. | Biped robot control system |
| JP2005182826A (ja) * | 2003-12-23 | 2005-07-07 | Honda Motor Co Ltd | 多面体認識装置 |
| JP4511919B2 (ja) * | 2003-12-23 | 2010-07-28 | 本田技研工業株式会社 | 多面体認識装置 |
| JP4564447B2 (ja) * | 2004-12-14 | 2010-10-20 | 本田技研工業株式会社 | 自律移動ロボット |
| JP2006192562A (ja) * | 2004-12-14 | 2006-07-27 | Honda Motor Co Ltd | 自律移動ロボット |
| KR100904805B1 (ko) * | 2006-06-22 | 2009-06-25 | 혼다 리서치 인스티튜트 유럽 게엠베하 | 상호작용 로봇 및 그 제어방법과, 그를 위한 컴퓨터 판독 가능 매체 |
| US7571026B2 (en) * | 2006-12-20 | 2009-08-04 | Honda Motor Co., Ltd. | Mobile apparatus, and control method thereof, control program and supervisory system therefor |
| KR101415297B1 (ko) * | 2008-04-16 | 2014-07-07 | 삼성전자주식회사 | 로봇 지도 생성 방법 및 로봇 지도 이용 방법 및 로봇지도를 가지는 로봇 |
| JP2010061484A (ja) * | 2008-09-05 | 2010-03-18 | Hitachi Industrial Equipment Systems Co Ltd | 移動体および移動体の位置推定誤り状態からの復帰方法 |
| JP2015080832A (ja) * | 2013-10-22 | 2015-04-27 | 本田技研工業株式会社 | 脚式移動ロボットの制御システム |
| US10108199B2 (en) | 2015-12-10 | 2018-10-23 | Casio Computer Co., Ltd. | Autonomous movement device, autonomous movement method and non-transitory recording medium |
| JP2017111606A (ja) * | 2015-12-16 | 2017-06-22 | カシオ計算機株式会社 | 自律移動装置、自律移動方法及びプログラム |
| US10296009B2 (en) | 2015-12-16 | 2019-05-21 | Casio Computer Co., Ltd. | Autonomous movement device, autonomous movement method and non-transitory recording medium |
| US10296002B2 (en) | 2016-03-14 | 2019-05-21 | Casio Computer Co., Ltd. | Autonomous movement device, autonomous movement method, and non-transitory recording medium |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3176701B2 (ja) | 2001-06-18 |
| US5378969A (en) | 1995-01-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3176701B2 (ja) | 移動体の現在位置認識処理装置 | |
| US5737217A (en) | System for detecting and controlling the position of a mobile robot | |
| US6802382B2 (en) | Robot moving on legs and control method therefor, and relative movement measuring sensor for robot moving on legs | |
| JP4276624B2 (ja) | ロボット制御装置、ロボット制御方法、及びロボット制御プログラム | |
| KR100529287B1 (ko) | 로봇 장치 및 그 자세 제어 방법 | |
| JP5284923B2 (ja) | 脚式移動ロボットの制御装置 | |
| US5594644A (en) | Method and system for generating trajectory of robot and the like | |
| US7383717B2 (en) | Force sensor abnormality detection system for legged mobile robot | |
| JP3667914B2 (ja) | 脚式移動ロボットの遠隔制御システム | |
| US5337235A (en) | Locomotion control system for legged mobiled robot | |
| US9073211B2 (en) | Control system and teaching method for seven-axis articulated robot | |
| JP3167404B2 (ja) | ロボットの関節駆動制御装置 | |
| KR101549817B1 (ko) | 로봇의 보행 제어장치 및 그 방법 | |
| WO1998004388A1 (fr) | Dispositif de reproduction de la demarche pour robot articule muni de jambes | |
| JPH09201782A (ja) | 脚式移動ロボットの歩行制御装置 | |
| JP4511919B2 (ja) | 多面体認識装置 | |
| Devjanin et al. | The six-legged walking robot capable of terrain adaptation | |
| Seiwald et al. | Quintic spline collocation for real-time biped walking-pattern generation with variable torso height | |
| JP3167406B2 (ja) | 脚式移動ロボットの歩行制御装置 | |
| JPH05285868A (ja) | 脚式移動ロボットの歩行制御装置 | |
| Dang et al. | A framework for manipulation and locomotion with realtime footstep replanning | |
| JP2569579Y2 (ja) | 視覚センサを備えた脚式移動ロボット | |
| JP3024023B2 (ja) | 脚式移動ロボットの歩行制御装置 | |
| JP3071028B2 (ja) | 脚式移動ロボットの歩行制御装置 | |
| JP3167407B2 (ja) | 脚式移動ロボットの歩行制御装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20010306 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080406 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090406 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090406 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100406 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110406 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110406 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120406 Year of fee payment: 11 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |