JPH0631657A - 移動ロボット制御方式 - Google Patents

移動ロボット制御方式

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Publication number
JPH0631657A
JPH0631657A JP4189280A JP18928092A JPH0631657A JP H0631657 A JPH0631657 A JP H0631657A JP 4189280 A JP4189280 A JP 4189280A JP 18928092 A JP18928092 A JP 18928092A JP H0631657 A JPH0631657 A JP H0631657A
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JP
Japan
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topographic map
mobile robot
detailed
route
sensor
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP4189280A
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English (en)
Inventor
Toshihiko Morita
俊彦 森田
Satoshi Ishii
聡 石井
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Publication date
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Publication of JPH0631657A publication Critical patent/JPH0631657A/ja
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 移動ロボットを目的地点まで走行させながら
高精度の地形図を作成する。 【構成】 位置姿勢推定部21は移動ロボットに搭載し
た航法センサ、遠方計測センサを用いて移動ロボットの
位置を計測し、詳細地形図作成部31は近傍計測センサ
を用いて移動ロボット周辺の詳細地形図を作成する。地
形図高精度化部41は地図管理部11に記憶されている
概略地形図と作成された詳細地形図をマッチングさせて
地形図を高精度化し地図管理部11に格納する。概略経
路計画部51は移動ロボットの現在地から目標値までの
概略経路を概略地形図に基づいて作成し、詳細経路計画
部61は詳細地形図と概略経路を用いて移動ロボットの
詳細経路を計画し、走行計画部71は該詳細経路に沿っ
て移動ロボットを走行させる走行計画(時間・速度特
性、時間・ステアリング角特性の決定等)を行い、走行
制御部81は該走行計画に基づいて移動ロボットを移動
させる。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は移動ロボット制御方式に
係わり、特に月面や火星等惑星上の複数の地点間を結
び、これらの間を連続的に移動しながら探査する無人移
動探査機(移動ロボット)の制御方式に関する。
【0002】
【従来の技術】人工衛星が打ち上げられて以来、宇宙開
発のために着々と成果が上げられ、長期間の宇宙滞在、
有人宇宙ステーションの建設、月面着陸、宇宙船の再利
用が可能となってきている。このため、有人宇宙旅行、
宇宙基地建設等は現実的になりつつある。かかる将来の
有人ミッション(有人宇宙旅行、宇宙基地構築等)のた
めには、予め月面や火星等を探査して詳細な地形図の
作成、鉱物資源の分布、水資源の存在/不存在の確
認、環境データ(大気圧、温度、宇宙線等)の取得、
月や惑星資源の利用実験の実施等を行う必要がある。
そこで、月面や火星等の地表上に無人の移動探査機(移
動ロボットという)を着陸させ、複数の地点間を連続的
に移動しながら上記〜の作業を行って月面や火星の
探査を行う必要がある。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、無人の
移動ロボットにより月面や惑星等を探査させるには、移
動ロボットを出発地点から目的地点まで障害物を回避し
ながら走行させ、かつ、走行させながら詳細な地形図を
作成したり、砂や岩石を採集して物理的、科学的特性分
析を行わせる必要がある。以上から本発明の目的は、移
動ロボットを出発地点から目的地点まで障害物を回避し
ながら走行させることができる移動ロボット制御方式を
提供することである。本発明の別の目的は、移動ロボッ
トを走行させながら高精度の地形図を作成できる移動ロ
ボット制御方式を提供することである。本発明の更に別
の目的は、移動ロボットの位置を高い精度で測定でき、
結果的に高精度の地形図や走行経路の決定ができる移動
ロボット制御方式を提供することである。
【0004】
【課題を解決するための手段】図1は本発明の原理説明
図である。11は探査しようとする月面等の地形図デー
タを管理する地図管理部、21は移動ロボットに搭載し
た第1のセンサを用いて該移動ロボットの位置や方位
(姿勢)を推定する位置姿勢推定部、31は移動ロボッ
トに搭載した第2のセンサを用いて移動ロボット周辺の
詳細地形図を生成する詳細地形図作成部、41は概略地
形図と計測した詳細地形図を参照して全体の地形図を高
精度化して地図管理部に記憶する地形図高精度化部、5
1は予め得られている月面の概略地形図に基づいて移動
ロボットの概略経路を計画する概略経路計画部、61は
詳細な地形図及び概略経路を考慮して移動ロボットの詳
細な経路計画を行う詳細経路計画部、71は詳細経路に
沿って移動ロボットを走行させる走行計画(走行速度、
ステアリング角の決定等)を行う走行計画部、81は走
行計画に基づいて移動ロボットを移動させる走行制御部
である。
【0005】
【作用】位置姿勢推定部21は移動ロボットに搭載した
第1のセンサ(航法センサ、遠方計測センサ)を用いて
移動ロボットの位置を計測し、詳細地形図作成部31は
第2のセンサである近傍計測センサを用いて移動ロボッ
ト周辺の詳細地形図を作成する。詳細地形図が得られる
と、地形図高精度化部41は地図管理部11に記憶され
ている概略地形図と該詳細地形図をマッチングさせて全
体の概略地形図の該当部分を高精度化し、地図管理部1
1に格納する。又、概略経路計画部51は、予め観測衛
星を用いて得られている月面等の全体の概略地形図(地
図管理部11に記憶されている)に基づいて概略経路を
計画し、詳細経路計画部61は詳細地形図が得られれ
ば、該詳細地形図と概略経路を用いて概略地形図になか
った障害物等を回避するように移動ロボットの詳細経路
を計画し、走行計画部71は該詳細経路に沿って移動ロ
ボットを走行させる走行計画(時間・速度特性、時間・
ステアリング角特性の決定等)を行い、走行制御部81
は該走行計画に基づいて移動ロボットを移動させる。
尚、移動につれて詳細地形図が得られる毎に上記制御を
繰り返す。又、移動しながら適所で岩石や砂を採集す
る。以上のようにすれば、概略地形図では検出できなか
った障害物を回避しながら移動ロボットを出発地点から
目的地点まで走行させることができ、しかも移動しなが
ら地形図を高精度化することができる。
【0006】又、絶対座標系で表現された概略地形図の
一部分と相対座標系で表現された詳細地形図が重なるよ
うに座標変換マトリックスを求め、該座標変換マトリッ
クスを用いて詳細地形図データを絶対座標系に変換して
地図管理部に記憶するようにすれば、走行しながら高精
度の地形図を作成することができる。更に、概略地形図
データに地形的に特徴のある複数の地形点(山の頂上や
クレータの淵等)の絶対位置座標を持たせておくと共
に、移動ロボットから見た所定の2つの特徴的地形点の
相対方位θ0,θ1を遠方計測センサを用いて観測すると
共に、航法センサを用いて移動ロボットの絶対方位Θを
計測し、2つの特徴的地形点の絶対座標(x0,y0),
(x1,y1)と相対方位θ0,θ1と絶対方位Θを用いて
移動ロボットの絶対座標系における位置(X,Y)を求
めるようにすれば、移動ロボットの位置を高精度で測定
でき、結果的に高精度の地形図や走行経路の決定ができ
る。
【0007】
【実施例】
(a) 移動ロボットの自律走行の検討 移動ロボット(月面又は惑星移動探査機)を自律的に走
行制御するためには、一般的に考えてSensing-Planning
-Actionの3つの機能を必要とする。すなわち、周囲の
状況を把握し(Sensing)、それに適合する走行経路を計
画し(Planning)、その計画に従って探査機をリアルタイ
ム制御する(Action)。又、障害物検知や経路計画に使用
する地図の管理なども重要な構成要素となる。
【0008】既知情報の評価 自律走行を行う場合には、衛星等で観測される地形図
(概略地形図)の精度並びに航法系から得られる自己位
置情報の精度が大きく影響する。衛星により得られる概
略地形図の空間分解能は10m、高さ分解能は4〜20
m程度である。又、移動ロボットに搭載される慣性航法
装置、スターセンサ、太陽センサから位置姿勢情報が計
測されるが、ジャイロ・加速度計を用いる慣性航法装置
が、加速度分力が多く発生する不整地走行においてどれ
だけの精度を維持できるかは不明であり、1時間の走行
で100m以上の誤差が生じることも考えられる。又、
スターセンサ、太陽センサを用いても、位置の分解能は
数十〜数百m程度である。しかし、角度分解能は0.0
050以下の高分解能が期待できる。従って、航法セン
サによる自己位置姿勢分解能は位置について数十〜数百
m、角度について0.10以下と考えられる。
【0009】環境計測機能の概略検討 自律走行系は以下の2つの機能(a) 予め定められたサブ
ゴールを経由して目標地点まで到達する、(b) 詳細な地
形図を作成する、を果たさなければならない。前者のた
めには、衛星から得られた絶対座標系で表現された概略
地形図において移動ロボットの位置・姿勢を100m以
下の分解能で求める機能が必要になる。慣性航法装置の
分解能が仮りに高いとしても、得られるのは相対的な位
置・姿勢のみであり、この要求を満たさない。又、スタ
ーセンサ、太陽センサの位置分解能は数十〜数百mと不
明確である。従って、画像を使い位置・姿勢を推定する
機能を考慮する必要がある。具体的には、遠方の地形を
観測し、概略地形図と比較する方法が考えられる。ここ
ではこの機能を遠方計測機能と呼び、遠方の地形を観測
するセンサを遠方計測センサという。遠方計測では、方
式にもよるが50m程度での位置計測が可能である。
【0010】又、走行の際、障害物に衝突したり、溝に
はまったりすることがないように比較的近傍を計測する
必要もある。ここでは、これを近傍計測機能と呼び、近
傍を計測するセンサを近傍計測センサという。近傍計測
では、絶対位置等を求める必要はなく、移動ロボットに
相対的な座標系での計測結果が得られればよい。(a)の
「目標地点まで到達する」ためには、上記機能で十分と
考えられる。しかし、(b)の「詳細な地形図を作成す
る」ためには、絶対座標系での位置・姿勢を更に正確に
求めなければならない。1mオーダの地形図作成を目指
すならば、位置の推定精度も1mが要求される。遠方計
測による位置推定分解能50mでは、この要求を満たさ
ない。従って、別の方法で、移動ロボットの絶対位置・
姿勢を精度良く求める機能が必要である。可能性として
は、近傍計測結果と概略地形図をマッチングして位置を
逆算する方法が考えられる。ただし、1回の計測範囲が
たとえば40m四方であるとすると、10m間隔の概略
地図を16点(4点×4点)しか含まない。概略地形図
の高さ分解能も考えあわせると、果たして安定に位置・
姿勢を求められるかが疑問である。従って、隣接する近
傍地形図同士を融合し範囲を広げた上で、概略地形図と
比較する等の工夫が必要である。機能構成 以上の検討により、自律走行系に要求される機能は下表
に示すとおりである。
【0011】
【表1】
【0012】環境計測機能としては、前述の遠方計測機
能と近傍計測機能の両方を設ける。そして、遠方計測で
は、絶対座標における位置・姿勢の推定を行う。又、近
傍計測では移動ロボットから見た周囲の地形図を詳細に
計測する。その結果は予め得られている概略地形図と比
較され、地形図を高精度化するために利用される。この
処理の副産物として、移動ロボットの位置・姿勢がより
高い精度で得られる。尚、遠方計測で得られた位置姿勢
推定結果を、この処理の初期値として利用し、処理の安
定性を高めるようにする。経路計画としては、概略経路
計画と詳細経路計画の2つに機能分割する。前者では遠
方計測結果を利用したサブゴールへの大局的な誘導を制
御する。そして、後者では、近傍計測結果を利用して局
所的な障害物回避を行う。尚、概略経路計画機能では、
事前にオフラインで概略経路を計画したり、サブゴール
を配置したりする機能も必要である。
【0013】経路計画機能では、どのような経路を通る
かだけ判断するが、実際に走行するためには、速度等の
制御計画が必要となる。又、移動ロボットが車輪型と仮
定し、トレッド等が可変の場合は、地形に合わせた制御
計画等が必要となる。そこで、このような計画を行う機
能として、走行計画機能を設ける。走行制御機能は、実
際に走行しながら、ステアリングや速度をリアルタイム
制御する機能である。又、障害物検知機能としては、環
境計測機能で発見できなかった不意の障害物を発見する
機能である。
【0014】走行の概略シナリオ 走行は、予め設定されたランドマークを次々と通過して
いくように制御する。サブゴール地点では、停止して、
遠方計測や航法センサによる位置・姿勢計測を行う。こ
の時、必ずしも高い精度でサブゴールに到達していると
は限らないので、計測によって求めた現在位置を使って
概略経路(次のサブゴールの方位)を設定し直す必要が
ある。移動中は、近傍計測・詳細経路計画を繰返し、近
傍計測センサ(視覚センサ)で捕らえた障害物を回避し
ながら走行する。その間、遠方計測による位置・姿勢計
測を繰返し、次のサブゴールへ確実に到達するように制
御する。尚、障害物検知機能は常に動作し、視覚センサ
で捕らえられなかった障害物物を発見した場合は、停止
するものとする。
【0015】サブゴール 移動ロボットを安全に誘導するためには、サブゴールを
どのような位置に設定するかが非常に重要な課題とな
る。やみくもにサブゴールを配置すると、環境計測や経
路計画の負担が大きくなり安全性と走行効率が低下す
る。それを避けるためには、図2に示すように曲がる
(移動ロボットの進行方向を変える)必要がある箇所に
は必ずサブゴールを設置し、サブゴール間は原則として
直進できるようにすることが望ましい。この方式によ
り、走行中の処理の負担を減らすことができると同じ
に、大局的には袋小路を避けることができる。又、目標
経路からの大きな逸脱を避けることができる。サブゴー
ルの間隔は1Km程度が妥当であるが、地形に応じて変
えることも必要である。
【0016】(b) 本発明の実施例構成図 図3は本発明の移動ロボット制御方式の全体の構成図、
図4は全体の概略制御の流れ図である。尚、図3に示す
各部は移動ロボット(例えば月面移動探査機)に搭載さ
れているものである。全体の構成 図3において、11は探査しようとする月面等の地形図
データを絶対座標系で管理する地図管理部であり、当初
は衛星等を使って得られた月面等の概略地形図のみが記
憶されている。概略地形図データには、地形的に特徴の
ある複数の地形点(山の頂上やクレータの淵等)の絶対
位置座標が含まれている。21は移動ロボットに搭載し
た第1のセンサ(航法センサ、遠方計測センサ)を用い
て移動ロボットの絶対位置や方位を推定する位置姿勢推
定部、22、23はそれぞれ第1のセンサを構成する航
法センサ、遠方計測センサであり、航法センサ22は移
動ロボットの絶対方位Θを計測し、遠方計測センサ23
は2つの地形的特徴地点(ランドマーク)の方位θ0
θ1を観測する。31は移動ロボットに搭載した第2の
センサ(近傍計測センサ)を用いて移動ロボット周辺の
詳細地形図を相対座標系で作成する詳細地形図作成部、
32は近傍計測センサ(視覚センサ)であり、光を対象
物に照射し、反射して戻ってくるまでの時間から対象物
までの距離を算出するもので、照射位置を水平、垂直方
向にスキャンしながら距離を計測することにより対象物
表面の全ポイントまでの距離を計測する。
【0017】41は地形図高精度化部であり、絶対座標
系で表現された概略地形図の一部分に相対座標系で表現
された詳細地形図が重なるように座標変換マトリックス
を求め、該座標変換マトリックスを用いて詳細地形図デ
ータを絶対座標系に変換して高精度の地形図を作成す
る。51は予め得られている月面等の概略地形図に基づ
いてサブゴールからサブゴールまでの移動ロボットの概
略経路を計画する概略経路計画部、61は詳細な地形図
及び概略経路を考慮して移動ロボットの詳細な経路計画
を行う詳細経路計画部、71は詳細経路に沿って移動ロ
ボットを走行させる走行計画(走行速度、ステアリング
角の決定等)を行う走行計画部、81は走行計画に基づ
いて移動ロボットを移動させる走行制御部、91は障害
物センサ、92は障害物センサ出力に基づいて障害物を
検出したことを走行制御部81に通知する障害物検知部
である。
【0018】全体の概略動作 図4は移動ロボットの全体の概略動作説明図である。移
動ロボットを走行させるに先だって、位置姿勢推定部2
1は移動ロボットに搭載した第1のセンサ(航法セン
サ、遠方計測センサ)を用いて移動ロボットの現在位置
を計測し、概略経路計画部51に入力する(ステップ1
01)。すなわち、位置姿勢推定部21は移動ロボット
から見た所定の2つの特徴的地形点(ランドマーク:山
の頂上やクレータの淵等)の相対方位θ0,θ1を遠方計
測センサを用いて観測すると共に、航法センサを用いて
移動ロボットの絶対方位Θを計測し、2つの特徴的地形
点の絶対座標(x0,y0),(x1,y1)と相対方位θ
0,θ1と絶対方位Θを用いて移動ロボットの絶対座標系
における位置(X,Y)を計測する。概略経路計画部5
1は設定されているサブゴールと、出発位置(現在位
置)と、予め衛星を用いて得られている月面等の概略地
形図(地図管理部11に記憶されている)に基づいてサ
ブゴール迄の大局的な概略経路を計画する(ステップ1
02)。
【0019】ついで、詳細地形図作成部31は第2のセ
ンサである近傍計測センサを用いて移動ロボット周辺の
詳細地形図を作成し、該詳細地形図を地形図高精度化部
41と詳細経路計画部61に入力する(ステップ10
3)。地形図高精度化部41は詳細地形図が入力される
と、地図管理部11に記憶されている概略地形図と該詳
細地形図をマッチングさせて概略地形図の該当部分を高
精度化して地図管理部11に格納する(ステップ10
4)。すなわち、地形図高精度化部41は絶対座標系で
表現された概略地形図の一部分に相対座標系で表現され
た詳細地形図が重なるようにする座標変換マトリックス
を求め、該座標変換マトリックスを用いて詳細地形図デ
ータを絶対座標系に変換して地図管理部11に記憶す
る。詳細経路計画部61は移動ロボット周辺の詳細地形
図が入力されると、該詳細地形図と概略経路計画部51
より入力されている概略経路とを用いて移動ロボットの
詳細経路を計画し、走行計画部71に入力する(ステッ
プ105)。これにより、例えば、概略地形図になかっ
た障害物等を回避するように詳細な経路が作成される。
【0020】走行計画部71は詳細経路に沿って移動ロ
ボットを走行させる走行計画(時間・速度特性、時間・
ステアリング角特性の決定等)を行い(ステップ10
6)、走行制御部81は該走行計画に基づいて移動ロボ
ットを走行制御する(ステップ107)。走行中、近傍
計測センサ32で検知できなかった障害物(大きな岩、
溝等)が障害物センサ91により検出されたか監視し
(ステップ108)、障害物が検出されておらず、又、
サブゴールに到達してなければ、ステップ103に戻り
前述の処理を繰り返す。以上により、概略地形図にない
障害物を回避しながら移動ロボットを出発地点からサブ
ゴールに向けて走行させることができる。又、移動ロボ
ットの走行に従って周辺の詳細地形図が得られ、地形図
高精度化部41により地形図が高精度化されながら最終
的にサブゴールに到達する(ステップ109)。サブゴ
ールに到達すれば、ステップ101に戻り、次のサブゴ
ールへの制御が繰り返される。
【0021】一方、ステップ108において、回避不能
な障害物が検知されると一端停止し(ステップ11
0)、その旨を遠隔地の移動ロボット制御センタに通知
し、オペレータ指示に従う(ステップ111)。オペレ
ータは障害部を回避しながら移動ロボットを所定地点ま
で移動させる。以後、該地点を出発地としてステップ1
01以降の処理を実行する。以下、図3の各部について
説明する。
【0022】位置姿勢推定部 図5は位置姿勢推定に関連する部分の構成図であり、2
1は位置姿勢推定部、22は航法センサ、23は遠方計
測センサである。航法センサ22としては慣性航法装置
やスターセンサ、太陽センサが用いられるが、図5には
慣性航法装置が示されている。22aは移動ロボットの
角加速度を検出するジャイロ、22bは角加速度を二重
積分して角度を求め、該角度を積算して基準方向からの
移動ロボットの進行方位(絶対方位)Θを出力する角度
演算部である。この航法センサによれば進行方位Θを高
精度に得ることができる。
【0023】遠方計測センサ23において、23aは遠
方の風景を捕らえるカメラ、23bはカメラを基準位置
から所定角度回転(回転角度をθi1とする)させるカメ
ラパン部、23cはカメラで捕らえた風景画像を記憶す
る画像メモリ、23dは画像メモリ内のランドマークL
M(山の頂上とする)の水平方向位置xHに基づいて、
該ランドマークのカメラ視野内における方向(角度)θ
i2を演算する視野内方向演算部、23eはカメラ回転角
度θi1とカメラ視野内角度θi2を加算し、移動ロボット
の進行方向からランドマークまでの相対方位θi(=θ
i1+θi2)を演算する対象物方位演算部である。位置姿
勢推定部21は移動ロボットの進行方向を基準にして得
られる2つのランドマークの相対方位と移動ロボットの
進行方位(絶対方位)と各ランドマークの絶対座標(既
知)とを用いて移動ロボットの絶対座標系における位置
(X,Y)を求める。ランドマークとしては山の頂上や
クレータの淵等を利用する。
【0024】図6に示すように、移動ロボットMRBの
地図上での位置を(X,Y)、姿勢(移動ロボットの進
行方向)をΘ、i個目のランドマークの地図上での位置
を(xi,yi),移動ロボットの進行方向からランドマ
ークまでの相対方位をθi、移動ロボットからランドマ
ークまでの距離をdiとすると次式 xi=X+di・cos(Θ+θi) yi=Y+di・sin(Θ+θi) の関係が成り立つ。上式において、(xi,yi)は既
知、θiは遠方計測センサ23により観測され、またΘ
は航法センサ22により計測される。
【0025】2個のランドマークの計測結果(i=0,
1)から x0=X+d0・cos(Θ+θ0) y0=Y+d0・sin(Θ+θ0) x1=X+d1・cos(Θ+θ1) y1=Y+d1・sin(Θ+θ1) が成り立つ。d0,d1を消去すると (y0-Y)/(x0-X)=tan(Θ+θ0) (y1-Y)/(x1-X)=tan(Θ+θ1) が得られる。ここで、右辺は観測値から求めることがで
きる。従って、 tan(Θ+θ0)=A tan(Θ+θ1)=B として上式を解けば、X,Yを求めることができる。 X={(Ax0-y0)-(Bx1-y1)}/(A-B) (1) Y={B(Ax0-y0)-A(Bx1-y1)}/(A-B) (2) 以上から、位置姿勢推定部21は、航法センサ22より
移動ロボットの進行方位(絶対方位)Θを入力されると
共に、遠方計測センサ23より各ランドマークの方位θ
0、θ1が入力されると、(1)式及び(2)式を用いて移動ロ
ボットの現在位置(X,Y)を演算し、概略経路計画部
51と地形図高精度化部41に入力する。尚、各ランド
マークの絶対座標値は地図管理部11に予め設定されて
いるから、着目している2つのランドマークの座標値
(x0,y0),(x1,y1)を地図管理部11より読み
出して(1),(2)式の演算を行う。
【0026】位置を推定する別な方法として、航法セン
サの情報を利用せず、Θを未知とする方法も考えられ
る。しかし、カメラが微小に平行移動した時と、微小に
回転した時とで、ランドマークの見え方が殆ど同じであ
ることから、位置と姿勢を同じに推定しようとすると高
い精度は期待できない。一方、航法センサから得られる
姿勢情報は高い精度を有している。従って、その情報を
利用し、位置だけを推定する本発明の位置推定方式が有
効である。位置の推定分解能ΔRは、2個のランドマー
クの相対離角が900というよい条件のもとで、両者ま
での距離を等しくdとした時、 ΔR≒δ+d・tanΔθ+(√2)d・tanΔΘ で近似できる。ただし、δはランドマークの地図上での
位置の分解能、δΘは移動ロボットの姿勢分解能、δθ
はランドマーク方位の観測分解能である。例えば、Δθ
=ΔΘ=0.10、δ=10m、d=10Kmの時、ΔR
=52mとなる。
【0027】近傍計測センサ 近傍計測センサ(視覚センサ)32として、ここではタ
イムオフライト方式を採用する。タイムオフライト方式
とは、図7に示すように移動ロボットMRBに搭載した
近傍計測センサ32より光を対象物OBJに照射し、反
射して戻ってくるまでの時間差から距離を算出する方式
であり、広範囲にわたって計測するために光を二次元的
に操作する。このタイムオフライト方式としては、パル
スレーザ光を用いて光の飛行時間を計測するレーダ方式
や光強度を適当な周波数で変調して変調波の位相シフト
を計測する位相差検出方式などがある。
【0028】・レーダ方式 図8はレーダ方式の説明図であり、(a)は構成図、(b)は
波形図である。図8(a)において、32aはパルスレー
ザ発振部、32b,32cはハーフミラー、32dはパ
ルスレーザを発射してから該パルスレーザが対象物OB
Jで反射して戻ってくるまでの時間を計時する計時回
路、32eは計時時間Tと光速度を用いて近傍計測セン
サ32から対象物OBJまでの距離を演算する距離演算
部である。パルスレーザ32aより出力されたレーザ光
の一部は、ハーフミラー32bで反射して計時回路32
dにスタートパルスとなって入力し、計時を開始させ
る。又、パルスレーザ32aより出力されたレーザ光の
残りはハーフミラー32b、ハーフミラー32cを通過
して対象物OBJに到達し、そこで反射してハーフミラ
ー32cに戻ってくる。ハーフミラー32cは該反射パ
ルスを反射してストップパルスとして計時回路32dに
入力する。以上により、レーザパルスを発射してから戻
ってくるまでの時間Tが計測され、距離演算部32eは
次式 d=c・T/2 (ただし、cは光速) により距離を演算する。
【0029】・位相差検出方式 図9は位相差検出方式の説明図であり、(a)は構成図、
(b)は波形図である。図9(a)において、32a′は一定
振幅のレーザ光(連続波)を出力するレーザ発振部、3
2b′は正弦波状の信号を出力する発振回路、32c′
はレーザ光を正弦波信号で振幅変調して出力する振幅変
調部、32d′はハーフミラー、32e′は送出レーザ
光と受信レーザ光の位相差を検出する位相差検出回路で
ある。振幅変調部32c′でレーザ光の強度を正弦波状
に振幅変調したレーザビームを対象物OBJに発射し、
対象物に当たって反射してくる波(受信レーザ光)と元
の波(送出レーザ光)との位相差θを位相差検出回路3
2e′で検出することによって光の飛行時間を計測して
対象物までの距離を計測する。この位相差検出方式によ
れば、レーダ方式に比較して連続する光信号の波形を計
測するものであるため、ノイズの影響を受けにくく計測
精度の上から優れている。
【0030】詳細地形図作成部 近傍計測センサ32より得られるデータは一般にセンサ
座標系Xs−Ys−Zs(図7参照)の原点を中心にした
極座標系で表現されている。すなわち、近傍計測センサ
32より得られるデータは図10に示すように対象物O
BJ迄の距離dとレーザの発射方向(水平方向角α、垂
直方向角β)で表現されている。ところで、経路計画や
高精度地形図作成は極座標形式のデータを用いるより、
基準面からの高さで表現されたデータを用いる方が処理
がしやすい。そこで、詳細地形図作成部31に極座標系
から移動式ロボットMRBの真下位置を原点とするX−
Y−Z座標系(図7参照)に変換する座標変換マトリッ
クスを予め設定しておく。かかる状態において、近傍計
測センサ32から極座標データが入力されると、詳細地
形図作成部31は極座標形式のデータをX−Y−Z座標
系に座標変換する。これにより、対象物OBJの表面各
ポイントの水平位置(XY座標値)と高さ(Z座標値)
が得られる。図11は座標変換により得られたデータを
直観的に理解するための摸式図であり、各ポイントをX
−Y−Z座標系にプロットしたものである。
【0031】地形図高精度化部 地形図高精度化部41は、図12に示すように計測地点
が異なる2つの地形データ(概略地形図MP1、詳細地
形図MP2)から特徴の対を抽出し、その対から座標変
換マトリックスを求めてマッチングさせる。すなわち、
絶対座標系で表現された概略地形図MP1の一部分に、
計測された相対座標系で表現された詳細地形図MP2が
重なるようにする座標変換マトリックスを求め、該座標
変換マトリックスを用いて詳細地形図データを絶対座標
系に変換して高精度の地形図を作成する。地形図の特徴
としては、地形表面の曲率を用いる。これは、曲率が計
測点の違いにより影響を受けないためであり、峰や谷、
穴などのエッジ部分では曲率が大きくなる。
【0032】図13は地形図高精度化部41の処理の流
れ図、図13はその説明図である。詳細地形図作成部3
1から入力された詳細地形図MP2の全地点についてZ
方向の曲率を次式 |∂Z/∂X|+|∂Z/∂Y| により演算する(ステップ201)。全地点の曲率計算
が終了すれば、曲率が所定のスライス値より大きい地点
を抽出する(ステップ202)。図14(b)の太実線部
は曲率がスライス値より大きい地点を例示するが、実際
の計測された詳細地形図MP2(図14(a))に一致し
ていない。ついで、抽出結果(曲率の大きな地点)を含
むように領域A1〜A3に分割し(ステップ203)、
各領域A1〜A3の大きさ、特徴部分の長さ、曲率を抽
出して記憶する(ステップ204、図14(c)参照)。
以上により、峰や谷や穴等の領域とそれらの特徴が抽出
されたことになる。
【0033】詳細地形図MP2に付いての処理が終了す
れば、移動ロボットの現在位置(X,Y)及び姿勢(方
位)を参照し、概略地形図MP1より現在位置周辺の概
略地形図部分(図14(a)の点線参照)を切り出し(ステ
ップ205)、切り出した概略地形図MP1の全地点に
ついてZ方向の曲率を演算する(ステップ206)。全
地点の曲率計算が終了すれば、曲率が所定のスライス値
より大きい地点を抽出する(ステップ207)。図14
(b)の太実線部は曲率がスライス値より大きい地点を例
示するが、実際の概略地形図MP1(図14(a))に一
致していない。ついで、抽出結果(曲率の大きな地点)
を含むように領域A1′〜A3′に分割し(ステップ2
08)、各領域A1′〜A3′の大きさ、特徴部分の長
さ、曲率を抽出して記憶する(ステップ209、図14
(c)参照)。
【0034】以上により、概略地形図MP1に付いての
処理が終了すれば、概略地形図の特徴が詳細地形図の特
徴とマッチングするか判断し(ステップ210)、マッ
チングしなければ、切り出し位置を変えてステップ20
5以降の処理を繰り返す。概略地形図の特徴が詳細地形
図の特徴とマッチングすれば、平行移動、回転移動によ
り詳細地形図MP2が概略地形図MP1に重なるように
する座標変換マトリックスを求める(ステップ21
1)。尚、この座標変換マトリックスを求めるに際して
は、移動ロボットの現在位置(X,Y)が考慮される。
座標変換マトリックスが求まれば、計測されている詳細
地形図データを該座標変換マトリックスで座標変換して
絶対座標系の詳細地形図データを求めて地図管理部11
に記憶する(ステップ212)。以後、移動ロボットが
移動する毎にミニの詳細地形図を求めて結合することに
より絶対座標系の大きな詳細地形図が生成される。
【0035】経路計画 概略経路と詳細経路の違いは解像度の違いだけであり、
概略経路計画部51は荒い精度の地形図(概略地形図)
を用いて経路を生成するもので、ちょうど、地球上で1/
10,0000の地図の大まかなルートを作ることに相当す
る。詳細経路計画部61は詳細地形図を用いて経路を生
成するもので、地球上で1/5000の地図で詳細なルートを
作ることに相当する。経路計画手法は概略経路計画、詳
細経路計画とも同じである。図15は経路計画手法の説
明図である。この手法は領域や制約条件をポテンシャル
関数で表す手法であり、障害物OBTとの距離が遠い
程、値が低くなるポテンシャル関数φ1を仮想的に設定
し、また、サブゴールPEに近い程値が低く、出発地PS
に近い程値が高いポテンシャル関数φ2を設定する。つ
いで、これら2つのポテンシャル関数を融合し、出発地
Psから所定距離の地点のうち融合ポテンシャルφの値
が最小のポイントを探索し、ついで探索したポイントを
基準にして所定距離の地点のうち融合ポテンシャル値が
最小のポイントを探索し、以後順次同様の処理を繰り返
し、求めたポイントをつなげて経路RTとする。すなわ
ち、高い地点から低い地点に水が流れるように経路を求
める。
【0036】尚、詳細経路計画に際しては概略経路計画
により生成された大局的な概略経路に沿って詳細経路が
生成されるようにすると共に、概略地形図になかった障
害物等を回避するように経路を生成する。図16は概略
経路RT上に概略地形図になかった障害物OBTが存在
する場合の詳細経路計画説明図であり、障害物OBTを
回避するように詳細経路(点線参照)が作成される。以
上より、概略経路計画部51は、設定されているサブゴ
ールと、出発位置(現在位置)と、予め観測衛星を用い
て得られている月面等の概略地形図に基づいて前記手法
によりサブゴール迄の大局的な概略経路を作成し、詳細
経路計画部61は移動ロボット周辺の詳細地形図と概略
経路計画部51より入力されている概略経路とを用いて
移動ロボットの詳細経路を作成する。
【0037】走行計画部 走行計画部71は詳細経路計画部61より詳細経路デー
タが入力されると、詳細経路に沿って移動ロボットを実
際に走行させる走行計画(時間・速度特性、時間・ステ
アリング角特性の決定等)を行う。図17は車輪型の移
動ロボットを例にした走行経路計画の説明図であり、
(a)は詳細経路RTを示し、(b)は時間・速度特性図を示
し、(c)は時間・ステアリング角特性図を示す。詳細経
路RTは直線経路RT1,RT3、曲線経路RT2を有
している。直線経路RT1の初めでは高速の一定速度V
1まで加速して以後該速度で高速走行する。曲線経路R
T2の近くにくると速度V2まで減速し、以後低速走行
し、曲線経路を通過すると再び高速の一定速度V1まで
加速し、以後サブゴールPEに近ずくまで高速走行し、
サブゴール近傍で減速して停止する。以上のように、経
路は直線と曲線で構成されているから、複雑な経路であ
っても上記と同様な基準により時間・速度の関係を決定
する。又、ステアリング角は決められた経路に沿って移
動ロボットが移動するように時間に対応させて決定す
る。
【0038】走行制御部81は走行計画で決定された時
間・速度特性及び時間・ステアリング角特性通りに移動
ロボットを走行させるようにサーボ制御を行い、サブゴ
ールに向けて移動させる。以上、本発明を実施例により
説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主
旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排
除するものではない。
【0039】
【発明の効果】以上本発明によれば、概略地形図では検
出できなかった障害物を回避しながら移動ロボットを出
発地点から目的地点まで走行させることができ、又、走
行させながら高精度地形図を得ることができる。又、本
発明によれば、絶対座標系で表現された概略地形図の一
部分と相対座標系で表現された詳細地形図が重なるよう
に座標変換マトリックスを求め、該座標変換マトリック
スを用いて詳細地形図データを絶対座標系に変換して地
図管理部に記憶するようにしたから、走行しながら高精
度の地形図を作成することができる。
【0040】更に、本発明によれば、概略地形図データ
に地形的に特徴のある複数の地形点(山の頂上やクレー
タの縁等)の絶対位置座標を持たせておくと共に、移動
ロボットの進行方向から所定の2つの特徴的地形点まで
の相対方位θ0,θ1を遠方計測センサを用いて観測する
と共に、航法センサを用いて移動ロボットの絶対方位Θ
を計測し、2つの特徴的地形点の絶対座標(x0
0),(x1,y1)と相対方位θ0,θ1と絶対方位Θ
を用いて移動ロボットの絶対位置(X,Y)を求めるよ
うしたから、移動ロボットの位置を高精度で測定でき、
結果的に高精度の地形図や走行経路の決定ができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の原理説明図である。
【図2】サブゴール設定説明図である。
【図3】本発明の実施例構成図である。
【図4】全体の概略動作説明フロー図である。
【図5】位置姿勢推定に関連する部分の構成図である。
【図6】位置演算法説明図である。
【図7】近傍計測センサの原理説明図である。
【図8】レーダ方式の説明図である。
【図9】位相差検出方式の説明図である。
【図10】極座標データの説明図である。
【図11】X−Y−Z座標系データの説明図である。
【図12】地形図高精度化処理の概略説明図である。
【図13】地形図高精度化部の処理の流れ図である。
【図14】地形図高精度化処理の説明図である。
【図15】経路計画法の説明図である。
【図16】障害物を回避する詳細経路計画説明図であ
る。
【図17】走行計画の説明図である。
【符号の説明】 11・・地図管理部 21・・位置姿勢推定部 31・・詳細地形図作成部 41・・地形図高精度化部 51・・概略経路計画部 61・・詳細経路計画部 71・・走行計画部 81・・走行制御部

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 移動ロボットに搭載した第1のセンサを
    用いて該移動ロボットの現在位置を計測すると共に、第
    2のセンサである近傍計測センサを用いて移動ロボット
    周辺の詳細地形図を生成し、 該詳細地形図と予め得られている絶対座標系の概略地形
    図を用いて絶対座標系の地形図を高精度化し、 予め得られている概略地形図に基づいて、現在地から目
    標地までの概略経路を計画すると共に、詳細地形図及び
    概略経路を考慮して移動ロボットの詳細な経路を計画
    し、 該詳細経路に沿って移動ロボットを走行させる走行計画
    を行い、 走行計画に基づいて移動ロボットを移動させることを特
    徴とする移動ロボット制御方式。
  2. 【請求項2】 予め得られている絶対座標系の前記概略
    地形図の一部分に相対座標系で生成された前記詳細地形
    図が重なるように詳細地形図データの座標を変換する変
    換マトリックスを求め、 該変換マトリックスを用いて詳細地形図データを絶対座
    標系に変換して高精度の地形図を得ることを特徴とする
    請求項1記載の移動ロボット制御方式。
  3. 【請求項3】 前記概略地形図データに地形的に特徴の
    ある複数の地形点の絶対位置座標を持たせておくと共
    に、前記第1センサとして航法センサと遠方計測センサ
    を設け、 移動ロボットの進行方向から見た所定の2つの特徴的地
    形点までの相対方位θ 0,θ1を遠方計測センサを用いて
    観測すると共に、航法センサを用いて移動ロボットの絶
    対方位Θを計測し、 2つの特徴的地形点の絶対座標(x0,y0),(x1
    1)と相対方位θ0,θ1と絶対方位Θを用いて移動ロ
    ボットの絶対座標系における位置(X,Y)を求めるこ
    とを特徴とする請求項1又は請求項2記載の移動ロボッ
    ト制御方式。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1128686A (ja) * 1997-07-04 1999-02-02 Tescon:Kk ロボットアームの衝突回避方法
JP2000198497A (ja) * 1999-01-05 2000-07-18 Nissan Motor Co Ltd 宇宙探査用走行車
JP2001106194A (ja) * 1999-10-07 2001-04-17 Ihi Aerospace Co Ltd 宇宙探査用走行車
KR100310617B1 (ko) * 1999-07-12 2001-10-18 배종렬 미장로봇을 위한 경로계획 생성방법
JP2002034055A (ja) * 2000-07-13 2002-01-31 Ryosuke Shibazaki 移動体用広視野角多方向画像取得装置及び移動体用広視野角多方向画像取得システム
JP2005125457A (ja) * 2003-10-24 2005-05-19 Yaskawa Electric Corp 作業用移動ロボット
JP2007122304A (ja) * 2005-10-27 2007-05-17 Hitachi Ltd 移動ロボット
KR100901312B1 (ko) * 2009-03-13 2009-06-05 국방과학연구소 자율이동플랫폼의 지형데이터 생성 장치, 이를 구비하는 자율이동플랫폼 및 자율이동플랫폼의 지형데이터 생성 방법
JP2017224048A (ja) * 2016-06-13 2017-12-21 村田機械株式会社 移動目標決定装置、及び、移動目標決定方法
CN108369418A (zh) * 2015-09-22 2018-08-03 蓝宝机噐人技术股份公司 用于自主车辆的虚拟线路跟随和改进方法
WO2020050084A1 (ja) * 2018-09-07 2020-03-12 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 誘導制御プログラムを格納した記憶媒体
WO2024053047A1 (ja) * 2022-09-08 2024-03-14 株式会社ispace 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1128686A (ja) * 1997-07-04 1999-02-02 Tescon:Kk ロボットアームの衝突回避方法
JP2000198497A (ja) * 1999-01-05 2000-07-18 Nissan Motor Co Ltd 宇宙探査用走行車
KR100310617B1 (ko) * 1999-07-12 2001-10-18 배종렬 미장로봇을 위한 경로계획 생성방법
JP2001106194A (ja) * 1999-10-07 2001-04-17 Ihi Aerospace Co Ltd 宇宙探査用走行車
JP2002034055A (ja) * 2000-07-13 2002-01-31 Ryosuke Shibazaki 移動体用広視野角多方向画像取得装置及び移動体用広視野角多方向画像取得システム
JP2005125457A (ja) * 2003-10-24 2005-05-19 Yaskawa Electric Corp 作業用移動ロボット
JP2007122304A (ja) * 2005-10-27 2007-05-17 Hitachi Ltd 移動ロボット
US8036775B2 (en) 2005-10-27 2011-10-11 Hitachi, Ltd. Obstacle avoidance system for a user guided mobile robot
KR100901312B1 (ko) * 2009-03-13 2009-06-05 국방과학연구소 자율이동플랫폼의 지형데이터 생성 장치, 이를 구비하는 자율이동플랫폼 및 자율이동플랫폼의 지형데이터 생성 방법
CN108369418A (zh) * 2015-09-22 2018-08-03 蓝宝机噐人技术股份公司 用于自主车辆的虚拟线路跟随和改进方法
JP2018527689A (ja) * 2015-09-22 2018-09-20 ブルーボティックス・ソシエテ・アノニム 自律車両のための仮想的なライン追従方法及び改造方法
US10725471B2 (en) 2015-09-22 2020-07-28 Bluebotics Sa Virtual line-following and retrofit method for autonomous vehicles
JP2017224048A (ja) * 2016-06-13 2017-12-21 村田機械株式会社 移動目標決定装置、及び、移動目標決定方法
WO2020050084A1 (ja) * 2018-09-07 2020-03-12 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 誘導制御プログラムを格納した記憶媒体
WO2024053047A1 (ja) * 2022-09-08 2024-03-14 株式会社ispace 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

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