JPH09185411A - 無人車の走行方向検出方法 - Google Patents

無人車の走行方向検出方法

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JPH09185411A
JPH09185411A JP7342876A JP34287695A JPH09185411A JP H09185411 A JPH09185411 A JP H09185411A JP 7342876 A JP7342876 A JP 7342876A JP 34287695 A JP34287695 A JP 34287695A JP H09185411 A JPH09185411 A JP H09185411A
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JP
Japan
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unmanned vehicle
distance
traveling
traveling direction
distance measuring
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JP7342876A
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English (en)
Inventor
Kazunari Kitachi
一成 北地
Yukifumi Hara
享史 原
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Shinko Electric Co Ltd
Original Assignee
Shinko Electric Co Ltd
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Publication date
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  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 無人車の走行方向を高い精度で設定するため
の走行方向検出方法を提供する。 【解決手段】 無人車の側面に，目標経路１０に対する
角度が既知で直線的な側方壁面１１との離間距離を計測
する測距センサを設け，無人車が上記壁面１１に沿って
走行する間の複数点について，距離センサにより壁面１
１との離間距離を計測し，離間距離と複数点間の走行距
離とを用いて無人車の出発地点における目標経路に対す
る傾きを求める。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，走行角度及び走行
距離の計測により走行位置の推定を行って走行する無人
車に係り，該無人車の所定走行位置における走行方向を
修正するための無人車の走行方向検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】工場内の資材搬送等の目的で使用される
無人車を出発地点から目的地点に走行させる方法とし
て，設定した目標経路に電磁誘導線あるいは反射テープ
等の誘導ラインを敷設し，無人車に設けた検出装置によ
り上記誘導ラインを検出しつつ無人車を誘導ラインに沿
って走行させる誘導ライン方式が知られている。しか
し，この方式は目標経路に沿って無人車を走行させる走
行制御が安定しているものの，工場内のレイアウト変更
や製造工程の変更に伴って目標経路を変更する場合に，
上記誘導ラインを改めて敷設しなければならない欠点が
あった。そこで，これに代わる方式として，ジャイロ等
により走行方位を検出し，エンコーダ等により走行距離
を検出すると共に，目標経路に設けられた位置マーカに
より走行方向の修正を行って走行する推測航法方式が開
発されている。この推測航法を用いた無人車の走行制御
の従来技術として，特開昭６１−８２２１０号公報に開
示された走行制御方法について以下に概略を示す。
【０００３】上記従来技術における無人車に搭載される
制御装置は，図１３に示すように構成され，この制御装
置を備えた無人車は，図１４に示すように走行路上に位
置マーカ４４が設けられた目標経路を走行する。無人車
を手動により図１４に示す初期位置マーカ４５の手前ま
で移動させ，スタートスイッチ３０をオンに操作して無
人車をスタートさせると，初期設定回路３１の記憶装置
に記憶されている車輪角度０度指令及び低速走行指令が
走行制御回路３５に与えられ，無人車は低速で真っ直ぐ
に走行する。センサ３７ａ，３７ｂが上記初期位置マー
カ４５を検出すると，予め上記初期設定回路３１に記憶
されている初期位置マーカ４５の位置データが存在位置
演算回路３４に入力され，無人車の現在位置との差が演
算され，その差が０になるように操舵制御により無人車
の走行位置が修正される。これにより走行制御回路３５
への指令がリセットされ，無人車は停止して初期設定が
完了する。上記の制御がなされることにより，無人車を
初期位置マーカ４５近傍にラフに位置させるだけで初期
位置の設定が可能となる。
【０００４】無人車を初期位置マーカ４５の位置からス
タートさせると，無人車の直進方向からの左右への振れ
はオートジャイロ３３により検出され，走行距離は車輪
の回転センサ４０により検出されるので，これらの検出
データは存在位置演算回路３４に入力されて偏位角度θ
が演算され，更に，単位時間内のＸ軸移動距離Δｘ，Ｙ
軸移動距離Δｙが演算され，これらから無人車の推定現
在位置ｘ，ｙ及び偏位角度θが演算される。この演算デ
ータは単位時間毎に走行制御回路３５に出力され，走行
制御回路３５内に記憶されている走行マップの位置と比
較され，目標経路に乗るように操舵及び速度制御がなさ
れる。無人車が走行して姿勢修正ゾーンにある位置マー
カ４４をセンサ３７が検出すると，低速走行に切替えら
れ，姿勢検知回路３２からデータが走行制御回路３５に
入力されて位置ｘ，ｙ及び偏位角度θが修正される。上
記のように目標経路の要所に設けられた姿勢修正ゾーン
の位置マーカを検出することにより，走行位置及び走行
方向が修正されるので，複雑な走行経路に対応して自動
走行させることができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記走
行制御方法では，位置マーカを検出した位置で次の目標
地点に対して無人車を正しく方向付け出来れば良いが，
実際には，方位センサの精度上の問題から，方位センサ
だけでは正しい方向付けが難しいという問題があった。
更に，本発明のように，目標経路に沿った壁面を基準と
して走行方向を演算する場合，途中に壁がないか，壁か
らの距離が遠くなりすぎると，走行方向の演算が不能と
なる問題が新たに発生する。従って，本発明が目的とす
るところは，目標経路に沿って出発地点から目標地点へ
直線的に走行する場合に，出発地点近くに存在する既存
の壁面を走行方向修正の基準として利用することにより
走行方向検出の精度を向上させ，更に，出発地点近傍で
無人車の目標経路に対する傾きを速やかに修正して走行
途中に基準となる壁面がない場所を通る場合でも，正確
に目標経路に倣って走行し得るようにした無人車の走行
方向検出方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本願が採用する第１発明は，無人車の走行方位を検出
する方位計測手段及び走行距離を計測する走行距離計測
手段と，無人車の走行駆動のための動輪及び走行方向操
作のための操舵装置とを備え，出発地点から目的地点に
向かう所定の直線的目標経路に沿って走行する無人車の
出発地点での目標経路に対する傾きを求め，これを修正
して目的地点に向けて走行させる無人車の出発地点での
走行方向検出方法において，上記無人車の側面に，上記
目標経路に対する角度が既知で直線的な側方壁面との離
間距離を計測する測距センサを設け，上記無人車が上記
壁面に沿って走行する間の複数点について，上記測距セ
ンサにより上記壁面との離間距離を計測し，該離間距離
と上記複数点間の走行距離とを用いて無人車の出発地点
における目標経路に対する傾きを求めることを特徴とす
る無人車の走行方向検出方法として構成されている。
又，本願の第２発明は，上記無人車の目標経路に対する
傾きを，上記測距センサによる検出データの移動平均を
用いて演算する無人車の走行方向検出方法として構成さ
れている。
【０００７】更に，本願の第３発明は，上記測距センサ
が，上記無人車の側面に，該無人車の走行方向に関して
所定距離離間して２個設けられ，上記無人車が停止して
いる状態での上記壁面に対する無人車の方向を上記２個
の測距センサによる検出データから求め，これを修正す
る走行動作を行った後に，上記壁面に沿って走行しつつ
目標経路に対する傾きを求める請求項１記載の無人車の
走行方向検出方法として構成されている。更に，本願の
第４発明は，２以上の測距センサを設け，それぞれの測
距センサにより得られたデータをセンサ毎に直線近似す
ると共に，これをセンサの個数分で平均処理して目標経
路に対する傾きを求める無人車の走行方向検出方法とし
て構成されている。更に，本願の第５発明は，上記測距
センサが，上記無人車の側面に，該無人車の走行方向に
関して所定距離離間して２個設けられ，上記無人車が停
止している状態での上記壁面に対する無人車の方向を上
記２個の測距センサによる検出データから求め，これを
修正する走行動作を行った後に，上記無人車の目標経路
に対する傾きを上記距離センサによる検出データの移動
平均を用いて演算する請求項１記載の無人車の走行方向
検出方法として構成されている。
【０００８】更に，本願の第６発明は，測距センサ毎の
移動平均値を採取し，それを所定走行距離毎に複数回行
い，このセンサ毎に複数得られた移動平均値を直線近似
すると共に，これを測距センサの個数で平均化する請求
項１記載の無人車の走行方向検出方法として構成されて
いる。更に，本願の第７発明は，上記測距センサが，上
記無人車の側面に，該無人車の走行方向に関して所定距
離離間して２個以上設けられ，上記無人車が停止してい
る状態での上記壁面に対する無人車の方向を上記測距セ
ンサの中の２個の測距センサによる検出データから求
め，これを修正する走行動作を行った後に，それぞれの
測距センサにより得られたデータをセンサ毎に直線近似
すると共に，これをセンサの個数分で平均処理して目標
経路に対する傾きを求める請求項１記載の無人車の走行
方向検出方法として構成されている。更に，本願の第８
発明は，上記測距センサが，上記無人車の側面に，該無
人車の走行方向に関して所定距離離間して２個以上設け
られ，上記無人車が停止している状態での上記壁面に対
する無人車の方向を上記測距センサの中の２個の測距セ
ンサによる検出データから求め，これを修正する走行動
作を行った後に，測距センサ毎の移動平均値を採取し，
それを所定走行距離毎に複数回行い，このセンサ毎に複
数得られた移動平均値を直線近似すると共に，これを測
距センサの個数で平均化する請求項１記載の無人車の走
行方向検出方法として構成されている。
【０００９】
【作用】第１発明によれば，無人車の側面に測距センサ
を設けて，目標経路に対する角度が既知で直線的な壁面
の側方を無人車が走行する間の複数点について，上記測
距センサにより壁面との離間距離を計測すると共に，上
記複数点間の走行距離を無人車に備えた距離計測手段に
より計測する。この複数点における離間距離と複数点間
の走行距離とから複数点毎の無人車の壁面に対する傾き
が演算できるので，各傾きを直線回帰等により処理する
ことにより無人車の上記壁面に対する走行方向を求める
ことができる。上記壁面の目標経路に対する角度は既知
なので，求められた上記壁面に対する傾きから無人車の
目標経路に対する傾きが演算され，この傾きが０になる
ように操舵制御することにより走行方向の修正を行うこ
とができる。複数点で計測したデータから目標経路に対
する傾きを検知するので，その時々の検出値のバラツキ
によらず正確に走行方向を検出することができる。又，
走行方向検出の基準とする壁面は，位置及び方向が既知
の壁面を利用することができるので，ジャイロ等の方位
センサだけによる場合と比べて，検出精度が飛躍的に向
上する。
【００１０】又，第２発明によれば，上記第１発明にお
ける壁面との離間距離を移動平均により求める。この移
動平均は，例えば走行方向について細かいピッチで測距
センサからの信号を取り込んで平均する処理を上記１ピ
ッチづつずらしながら行うものである。これにより，演
算された目標経路に対する傾きが平滑化され，測定値毎
のバラツキのないデータが得られる。上記細かいピッチ
を例えば動輪の１回転を複数分割したピッチにすれば，
動輪の半径がバラツキや走行面の凹凸によるバラツキが
ならされ，理論値に近いものが得られる。更に，第３発
明によれば，出発地点における無人車の目標経路に対す
る傾きを測定し，その傾きを走行開始時に速やかに修正
する。上記傾きがあまりに大きいと，上記第１発明及び
第２発明におけるような測距センサによる走行しながら
の目標経路に沿った走行方向修正が不可能になるが，こ
の第３の発明のように，走行開始時に，大きい傾きを上
記倣い走行可能な程度の小さい傾きに修正することで，
その後の倣い走行の精度が向上する。更に，第４発明に
よれば，無人車の側面に走行方向に関して所定距離離間
した２個以上の測距センサを設け，これらのセンサによ
り得られた離間距離データをセンサ毎に直線近似するこ
とでセンサ毎にバラツキの少ないデータが得られ，これ
を更にセンサの個数分で平均化することで無人車の走行
方向にデータがならされ，更にバラツキの少ないデータ
が得られる。
【００１１】更に，第５発明によれば，上記第２発明に
よる検出方法と，上記第３発明による検出方法とを併用
して無人車の走行方向が検出されるので，出発地点での
無人車の壁面に対する大きい傾きが修正されるので，そ
の後の走行しつつ行う走行方向検出の精度が低下せず，
且つ移動平均を用いて走行方向の検出を行うので，その
演算精度が飛躍的に向上する。更に，第６発明によれ
ば，上記第２発明による検出方法と，上記第４発明によ
る検出方法とを併用して無人車の走行方向が検出される
ので，移動平均を用いることにより検出データのバラツ
キがならされ，その直線性が向上すると共に，そのデー
タをさらに所定間隔づつで直線近似して更にその平均を
取るので，データの直線性がますます向上する。更に，
第７発明によれば，上記第３発明による検出方法と，上
記第４発明による検出方法とを併用して無人車の走行方
向が検出されるので，出発地点での無人車の壁面に対す
る大きい傾きが修正されると共に，その後の走行しつつ
行う走行方向検出の精度が低下せず，且つセンサ毎のデ
ータについて直線近似を行うので，その演算精度が飛躍
的に向上する。更に，第８発明によれば，上記第２発明
による検出方法と，上記第３発明による検出方法と，上
記第４発明による検出方法とを併用して無人車の走行方
向が検出されるので，出発地点での無人車の壁面に対す
る大きい傾きが修正されると共に，その後の走行しつつ
行う走行方向検出においては移動平均を用いてデータの
平滑化を行うので，データのバラツキがなく直線性のよ
いデータが得られ，更に，複数のセンサについて同様の
検出を行い，それらのセンサ毎のデータについて直線近
似を行うので，その演算精度が飛躍的に向上する。
【００１２】
【発明の実施の形態】続いて，添付図面を参照して本発
明を具体化した実施例につき説明し，本発明の理解に供
する。尚，以下に示す実施例は本発明を具体化した一例
であって，本発明の技術的範囲を限定するものではな
い。ここに，図１は，本発明の一実施形態に係る検出方
法を実施するための手順を示すフローチャート，図２
は，本発明の第１の実施例に係る検出方法を実施するた
めの手順を示すフローチャート，図３は，本発明の第２
の実施例に係る検出方法を実施するための手順を示すフ
ローチャート，図４は 本発明の第３の実施例に係る検
出方法を実施するための手順を示すフローチャート，図
５は，本発明の一実施形態に係る検出方法を適用可能の
無人車の概略構造を示す平面図（ａ）及び側面図
（ｂ），図６は，本発明の第１の実施例に係る検出方法
を適用可能の無人車の概略構造を示す平面図（ａ）及び
側面図（ｂ），図７は，本発明の第２の実施例に係る検
出方法を適用可能の無人車の概略構造を示す平面図
（ａ）及び側面図（ｂ），図８は，無人車の走行軌跡の
一例を示す平面図，図９は，本発明の実施形態に係る検
出方法の概念を示すための無人車の走行軌跡を示す平面
図，図１０は，本発明の第１の実施例に係る検出方法の
概念を示すグラフ，図１１は，本発明の第２の実施例に
係る検出方法の概念を示す無人車の概略平面図，図１２
は，本発明の第３の実施例に係る検出方法の概念を示す
グラフである。
【００１３】まず，各実施例に共通する構成について説
明する。図５，図６及び図７はそれぞれ，測距センサの
配置が異なる無人車１，２及び３の構成を示すものであ
る。図５に示す無人車１は，図示しない駆動源により駆
動される動輪４，４と，図示しない操舵装置により操作
される遊輪５，５と，無人車１の所定方向に対する角度
を検出するジャイロ（走行方向検出手段の一例）６と，
上記動輪４の回転数から走行距離を計測するエンコーダ
（走行距離計測手段の一例）７と，無人車１の左右両側
面に設けられて走行経路に沿った直線的な壁面との離間
距離を計測する測距センサ８，８と，走行制御を行うコ
ントローラ９とを備えて構成されている。上記壁面の目
標経路に対する角度は既知である。本構成になる無人車
１は，上記測距センサ８，８とエンコーダ７とにより単
位計測周期毎に壁面との離間距離と走行距離とを計測
し，この計測データを上記コントローラ９に入力して後
に詳述するように目標経路に対する無人車の走行方向の
傾きを算出し，走行しつつ該コントローラ９により目標
経路に対する上記傾きθｓが０に近づくように遊輪５の
角度を制御する。
【００１４】図６に示す無人車２は，２個の測距センサ
８ｆ，８ｒが車体側方の前後に離間して設けられている
他は，上記無人車１と同様に構成されている。又，図７
に示す無人車３は，複数の測距センサ８ａ，８ｂ，８ｃ
…が車体側方の前後方向に間隔をあけて設けられている
他は，上記無人車１と同様に構成されている。尚，上記
各無人車１，２，３に設けられた測距センサ８又は８
ｆ，８ｒ，８ａ，８ｂ，８ｃ…は，同様の構成が車体の
左右両側に設けられており，任意の側の壁面１１との離
間距離を計測できるように構成されている。上記無人車
１，２，３は，例えば図８に示すように設定された既知
の目標経路（鎖線で示す）１０に倣って，地点Ａから地
点Ｂ，Ｂ′，Ｃを経て地点Ｄに向けて走行するように倣
い走行制御される。上記目標経路１０に倣った走行制御
に際して，ある出発地点Ａから走行開始してある目的地
点Ｂに正確に到達するには，出発地点Ａから直線走行す
るときの走行方向を精度よく決定する必要がある。これ
は地点Ａが途中地点である場合や，地点Ｂから所定地点
Ｃへ，所定地点Ｃから地点Ｄへ走行させる場合も同様で
ある。従って，この発明において用いる出発地点，目的
地点は，ある地点と，その地点から次に目標とする地点
の意味である。但し，上記各出発地点は，図８に示すよ
うに無人車１又は２，３の走行方向に沿った壁面１１が
存在する位置に設定する。目的地点については，かなら
ずしも壁面の近傍にある必要はない。所定地点の間に１
２のような窪みがある場合も，無人車が出発地点（例え
ばＡ）で目標経路１０に一致した方向を向いていれば，
その後の直線進行で目標経路からずれることはほとんど
ない。無人車は主として工場内等の建物内で使用される
ので，直線状の壁面１１の設定は困難なことではない。
利用できる壁面がないときには，設置位置が移動しない
構造物により代替えすることもできる。この壁面１１
は，出発地点から走行方向に，計測区間とする直線区間
が後記する走行方向修正処理に必要な所要長さあること
を条件とする。
【００１５】この実施形態方法は，無人車１が上記出発
地点Ａから目的地点Ｂに向けて上記壁面１１に沿って走
行する場合を一例として採り上げている。この第１の実
施形態方法を図１に示すフローチャートを参照して説明
する。尚，同図に示すＳ１，Ｓ２…は，処理手順を示す
ステップ番号で，本文中に記載する番号と一致する。ま
ず，出発地点Ａにおける壁面１１の目標経路１０に対す
る角度θ0 は既知であり，記憶されているので，コント
ローラ９はこれを入力する（Ｓ１）。走行する無人車１
は，上記出発地点Ａの近傍を走行する間に，図９に示す
ように所定の計測周期毎の複数の計測点ｘ0 ，ｘ1 ，ｘ
2 …で測距センサ８により無人車１の壁面１１に対する
離間距離ｙ0 ，ｙ1 ，ｙ2 …を計測する（Ｓ２）。又，
上記計測周期毎の計測点間を無人車１が走行した走行距
離Δｘ1 ，Δｘ2 ，Δｘ3 …をエンコーダ７によりを計
測する（Ｓ３）。この計測された複数の離間距離ｙi と
走行距離Δｘi とから，上記計測区間における無人車１
の軌跡を最小二乗法を用いて直線近似し，壁面１１に対
する走行方向の傾きθW を演算する（Ｓ４）。上記壁面
１１の目標経路１０に対する角度θ0 は上記（Ｓ１）か
ら既知であるので，これと上記θｗとの和により，検出
された走行方向の目標経路１０に対する傾きθs が算出
される（Ｓ５）。この検出された傾きθS が０になるよ
うに遊輪５を制御（又は動輪４，４の回転量に差をつけ
つつ無人車１を操舵制御）することにより，走行方向の
ずれが修正される（Ｓ６）。こうして，無人車１が目標
地点Ｂの方向を向くと，無人車１を直進走行させる。こ
れによって無人車１を目標地点Ｂに正確にたどり着かせ
ることができる。
【００１６】尚，上記検出方法では，複数の離間距離ｙ
i と走行距離Δｘi とから最小二乗法を用いて計測区間
における無人車１の壁面１１に対する傾きθW を演算し
ているが，計測周期毎の離間距離ｙ0 ，ｙ1 ｙ2 …と
走行距離Δｘ1 ，Δｘ2 ，Δｘ3 …とから，個々に壁面
１１に対する角度θ0 ，θ1 ，θ2 …を算出し，複数の
角度θi を直線回帰処理して壁面１１に対する走行方向
を検出することもできる。
【００１７】
【実施例】次に述べる無人車の走行方向検出方法では，
移動平均を用いて壁面１１との正確な離間距離が演算さ
れる。これは無人車１の動輪４の左右輪の形状差や車体
の路面の凸凹等による振動等による計測値のバラツキを
キャンセルするのに有効な方向である。図９に示した無
人車１に適用した場合を例にとって説明する。処理手順
は図２に，採取するデータの概念図は図１０に示されて
いる。図２に示すように先ず壁面の目標経路に対する既
知の角度θ0 を入力する（Ｓ１）。次に走行を開始しな
がら壁面１１との最初の離間距離ａ0 を計測し（Ｓ２）
, そこから計測周期ｔ0 経過した後（Ｓ３）の地点で次
の離間距離ａ1 を計測する（Ｓ４）。この時点でＡ0 ＝
ａ0 ＋ａ1 を演算し（Ｓ５）, 計測周期ｔ0 後に（Ｓ
６）３番目の離間距離ａ2 を計測する（Ｓ７）。ここで
Ａ0 をＡ0 ＝ａ0＋ａ1 ＋ａ2 とすると共に, Ａ1 ＝ａ
1 ＋ａ2 を演算する（Ｓ８）。次にまた計測周期ｔ0 が
経過した時点で（Ｓ９）ａ3 を計測し（Ｓ１０）, Ａ0
をＡ0 ＝ａ 0 ＋ａ1 ＋ａ2 ＋ａ3 に置き換え, その平均
Ａ0 ／４をメモリに記憶する。またＡ1 をＡ1 ＝ａ1 ＋
ａ2 ＋ａ3 とし Ａ2 ＝ａ2 ＋ａ3 とする（Ｓ１１）。
その後計測周期ｔ0 が経過すると（Ｓ１２）次の離間距
離ａ4 を計測して（Ｓ１３） , Ａ1 をＡ1 ＝ａ1 ＋ａ2
＋ａ3 ＋ａ4 とし，その平均Ａ1 ／４をメモリに記憶し
, Ａ2 ＝ａ2 ＋ａ3 ＋ａ4,Ａ3 ＝ａ3 ＋ａ4 とする（Ｓ
１４）。以下上記手順を繰り返し４個１組の離間距離デ
ータ（ａ）の和（Ａ）を１計測周期毎に移動させて演算
し，移動平均Ａｎ＝（ａn ＋ａn+1 ＋ａn+2 ＋ａn+3 ）
／４を演算してメモリへ記憶する（Ｓ１５）。こうして
得られたｎ個の移動平均とその間のｎ個の走行距離とか
らｎ個の壁面に対する走行方向θｗn を演算する（Ｓ１
６）と共にこれを平均し（Ｓ１７）てθｗを演算し，上
記壁面に対する走行方向θｗとＳ 1 で記憶した角度θ0
とから目標経路に対する角度θS を演算して（Ｓ１８）
,無人車１を目標経路の方向へ向ける（Ｓ１９）。
【００１８】この実施例では，図１０に示すように一定
区間ずつ離間距離データを平均しながら進行方向にずら
していく，いわゆる移動平均を取るものであるため，機
台の振動，路面の凸凹等のバラツキが均されて直線性の
よいデータとなる。これによりこれらのデータを用いて
直線回帰処理を行えば走行方向の演算精度が飛躍的に向
上する。上記実施例では，４個１組のデータをｎ個分ず
らして移動平均をとったが，これは一例であって任意の
個数に設定できる。次に，第２実施例に係る走行方向検
出方法について，図３，図６及び図１１を参照して説明
する。この実施例に用いる無人車２は図６に示すによう
に，測距センサ８ｆ及び８ｒを車体左右側面の前後に所
定距離をおいて具備している。例えば出発地点におい
て，無人車２が壁面１１に対して大きく傾いている場
合，これを前記した実施形態や実施例１のような手法
で，徐々に目標経路に沿った方向に走行方向を修正する
には，かなりの時間がかかり，実際的でない。この第２
実施例では，出発地点で無人車がどの程度壁面から傾い
ているかを予め測定し，前記実施形態に記載したような
走行方向の修正処理を行う前に，無人車２を概略目標経
路の方向を向くように修正することを目的とするもので
ある。この粗い修正を行った後に，前記実施形態や実施
例１のような精度の高い修正処理が行われる。
【００１９】まず図３に示すように出発地点Ａにおける
壁面１１の目標経路に対する既知の角度θ0 が入力され
る（Ｓ１）。次に出発地点Ａにおいて停止状態のままで
前記離間して設けられた壁側の測距センサ８ｆ，８ｒに
より図１１に示すような壁面１１との離間距離ｙf ，ｙ
r が計測される（Ｓ２，Ｓ３）。この２点における壁面
との離間距離ｙf,ｙr 及び２点間の距離（既知）とか
ら，無人車２の壁面に対する車体の角度θｗが演算され
る（Ｓ４）。従ってこの角度とＳ１で入力されたθ0 と
から，無人車２の目標経路に対するズレ角度θｓが演算
され（Ｓ５）るので，無人車２を走行させつつ操舵して
上記ズレ角度θｓが０となるように調整し，その後，実
施形態でおこなったと同様の厳密な修正作業をおこなう
（Ｓ７〜Ｓ１１）。引き続き第３の実施例について説明
する。この場合，図７に示すように測距センサ８ａ，８
ｂ，８ｃ…を無人車３の左右側面に，夫々多数配設し，
これらの複数の測距センサによって得られた壁面との離
間距離データをセンサごとに直線近似すると共に，これ
をセンサの個数分で平均処理して目標経路に対する傾き
を求める。このようにセンサ毎に直線近似することで，
センサ毎にバラツキの少ないデータが得られ，これを更
にセンサの個数分で平均化処理することで，無人車の走
行方向にデータが均され，更にバラツキの少ないデータ
が得られる。
【００２０】この場合の処理手順は図４に示される。図
４に示すように先ずＳ１において出発地点における壁面
と目標経路との既知の角度θ0 を入力する。次にＳ２に
おいて，無人車３を発進させて, 所定の計測周期ｔ0 毎
に, 上記複数の測距センサにより壁面との離間距離を計
測する。また上記計測周期ｔ0 毎の複数点間の走行距離
を計測する（Ｓ３）。所定の計測回数が終了すると，各
離間距離と走行距離とから，各計測点における無人車３
の壁面に対する走行方向の角度を求め，これを各センサ
毎に直線回帰する（Ｓ４）と共に，直線回帰された上記
センサ毎の壁面に対する走行方向の角度をセンサの数に
応じて平均処理する（Ｓ５）。これによってセンサの個
数と計測点数とによって均された壁面に対する無人車３
の走行方向の角度θｗが得られるでの，これと前記Ｓ１
で入力した壁面と目標経路の角度θ0 とから，無人車３
の目標経路に対するズレ角度θｓが演算され（Ｓ６），
このズレ角度θｓが０になるように操舵による修正が行
われる（Ｓ７）。第４実施例では，前記第２実施例で行
った出発地点における初期的な傾きを修正する処理を行
った後，第１の実施例における高精度の修正処理を行
う。この場合，前記図３に示したＳ１〜Ｓ６の処理によ
り出発地点での初期的な修正の後に，壁面１１に沿って
走行しながら，図２のＳ１〜Ｓ１９の処理を行う。詳細
については，すでに説明済みであるので，ここでは省略
する。
【００２１】第５実施例では，前記第１実施例方法で示
したように，複数個のセンサからの離間距離データにつ
いて，各センサ毎に移動平均による平均的な離間距離を
得ると共に，この平均的な離間距離を各センサについて
第４実施例と同様，走行方向に所定走行距離毎に複数採
取し，その直線近似を行ったものについてセンサの個数
で平均化処理するものである。具体的には，図２に示し
たＳ１〜Ｓ１８の処理を図７に示した全てのセンサにつ
いて行って，センサ毎の移動平均値を採取し，それを図
４に示したＳ２〜Ｓ６の処理手順に従って所定走行距離
毎に複数回行い，このセンサ毎に複数得られた移動平均
値を直線近似することでその時の無人車の壁面に対する
角度をセンサ毎に得ると共に，これをセンサの個数で平
均化するものである。処理の具体的内容については，既
に説明したので，ここでは省略する。第６の実施例で
は，前記第２実施例で行った出発地点における初期的な
傾きを修正する処理を複数のセンサの内の１つにより行
った後，第３実施例における高精度の修正処理を行う。
この場合，前記図３に示したＳ１〜Ｓ６の処理により出
発地点での初期的な修正の後に，壁面１１に沿って走行
しながら，図４のＳ１〜Ｓ７の処理を行う。詳細につい
ては，すでに説明済みであるので，ここでは省略する。
【００２２】第７実施例は，前記第１実施例，第２実施
例及び第３実施例を組み合わせたもので，第２実施例に
よる２個のセンサを用いた出発地点での初期的な傾き修
正処理をおこなった後，上記第５実施例と同様の処理で
データのバラツキによる精度の悪化がなく，移動平均及
び直線近似により直線性及び平滑性が向上したデータを
得ることができる。具体的には，前記図３に示したＳ１
〜Ｓ６の処理により出発地点での初期的な修正の後に，
壁面１１に沿って走行しながら，図２に示したＳ１〜Ｓ
１８の処理を図７に示した全てのセンサについて行っ
て，センサ毎の移動平均値を採取し，それを図４に示し
たＳ２〜Ｓ６の処理手順に従って所定走行距離毎に複数
回行い，このセンサ毎に複数得られた移動平均値を直線
近似することでその時の無人車の壁面に対する角度θｗ
をセンサ毎に得ると共に，これをセンサの個数で平均化
するものである。処理の具体的内容については，既に説
明したので，ここでは省略する。
【００２３】
【発明の効果】本出願に係る第１の発明は，上記したよ
うに構成されている。この場合，走行方向検出の基準と
する壁面は，既存の壁面を利用することができるので，
ジャイロ等の方位センサだけによる場合と比べて，検出
精度が飛躍的に向上する。また，複数点で計測したデー
タから目標経路に対する傾きを検知するので，その時々
の検出値のバラツキによらず正確に走行方向を検出する
ことができる。第２の発明では，上記第１発明における
壁面との離間距離を移動平均により求める。この移動平
均は，例えば走行方向について細かいピッチで測距セン
サからの信号を取り込んで平均する処理を上記１ピッチ
づつずらしながら行うものである。これにより，演算さ
れた目標経路に対する無人車の傾きが平滑化され，測定
値毎のバラツキのないデータが得られる。上記細かいピ
ッチを例えば動輪の１回転を複数分割したピッチにすれ
ば，動輪の半径の変動によるバラツキや走行面の凹凸に
よるバラツキがならされ，理論値に近いものが得られ
る。
【００２４】更に，第３発明によれば，出発点における
無人車の目標経路に対する傾きを測定し，その傾きを走
行開始時に速やかに修正する。上記傾きがあまりに大き
いと，上記第１発明及び第２発明におけるような距離セ
ンサによる走行しながらの目標経路に沿ったデリケート
な走行方向修正が不可能になるが，この第３の発明のよ
うに，走行開始時に，大きい傾きを上記倣い走行可能な
程度の小さい傾きに修正することで，その後の倣い走行
の精度が向上する。更に，第４発明によれば，無人車の
側面に走行方向に関して離間した２個以上の測距センサ
を設け，これらのセンサにより得られた離間距離データ
をセンサ毎に直線近似することでセンサ毎にバラツキの
少ないデータが得られ，これを更にセンサの個数分で平
均化することで無人車の走行方向にデータがならされ，
更にバラツキの少ないデータが得られる。更に，第５発
明によれば，出発地点での無人車の壁面に対する大きい
傾きが修正されるので，その後の走行しつつ行う走行方
向検出の精度が低下せず，且つ移動平均を用いて走行方
向の検出を行うので，その演算精度が飛躍的に向上す
る。
【００２５】更に，第６発明によれば，移動平均を用い
ることにより検出データのバラツキがならされ，その直
線性が向上すると共に，そのデータをさらに所定間隔づ
つで直線近似するので平均化され，データの直線性がま
すます向上する。更に，第７発明によれば，出発地点で
の無人車の壁面に対する大きい傾きが修正されると共
に，その後の走行しつつ行う走行方向検出の精度が低下
せず，且つセンサ毎のデータについて平均処理するの
で，その演算精度が飛躍的に向上する。更に，第８発明
によれば，出発地点での無人車の壁面に対する大きい傾
きが修正されると共に，その後の走行しつつ行う走行方
向検出においては移動平均を用いてデータの平滑化を行
うので，データのバラツキがなく直線性のよいデータが
得られ，更に，複数のセンサについて同様の検出を行
い，それらのセンサ毎のデータについて直線近似を行う
ので，その演算精度が飛躍的に向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態に係る検出方法を実施す
るための手順を示すフローチャート。
【図２】 本発明の第１の実施例に係る検出方法を実施
するための手順を示すフローチャート。
【図３】 本発明の第２の実施例に係る検出方法を実施
するための手順を示すフローチャート。
【図４】 本発明の第３の実施例に係る検出方法を実施
するための手順を示すフローチャート。
【図５】 本発明の一実施形態に係る検出方法を適用可
能の無人車の概略構造を示す平面図（ａ）及び側面図
（ｂ）。
【図６】 本発明の第１の実施例に係る検出方法を適用
可能の無人車の概略構造を示す平面図（ａ）及び側面図
（ｂ）。
【図７】 本発明の第２の実施例に係る検出方法を適用
可能の無人車の概略構造を示す平面図（ａ）及び側面図
（ｂ）。
【図８】 無人車の走行軌跡の一例を示す平面図。
【図９】 本発明の実施形態に係る検出方法の概念を示
すための無人車の走行軌跡を示す平面図。
【図１０】 本発明の第１の実施例に係る検出方法の概
念を示すグラフ。
【図１１】 本発明の第２の実施例に係る検出方法の概
念を示す無人車の概略平面図。
【図１２】 本発明の第３の実施例に係る検出方法の概
念を示すグラフ。
【図１３】 従来の無人車の走行制御装置のブロック
図。
【図１４】 従来の無人車の走行制御の概念を示す走行
軌跡の平面図。
【符号の説明】
１，２，３…無人車 ４…動輪 ５…遊輪 ６…走行方位検出手段 ７…走行距離検出手段 ８，８ａ，８ｂ，８ｃ…測距センサ ９…コントローラ １０…目標経路 １１…壁面 １２…窪み

Claims (8)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 無人車の走行方位を検出する走行方位計
    測手段及び走行距離を計測する走行距離計測手段と，無
    人車の走行駆動のための動輪及び走行方向操作のための
    操舵装置とを備え，出発地点から目的地点に向かう所定
    の目標経路に沿って走行する無人車の出発地点での目標
    経路に対する傾きを求め，これを修正して目的地点に向
    けて走行させる無人車の出発地点での走行方向検出方法
    において，上記無人車の側面に，上記目標経路に対する
    角度が既知で直線的な側方壁面との離間距離を計測する
    測距センサを設け，上記無人車が上記壁面に沿って走行
    する間の複数点について，上記測距センサにより上記壁
    面との離間距離を計測し，該離間距離と上記複数点間の
    走行距離とを用いて無人車の出発地点における目標経路
    に対する傾きを求めることを特徴とする無人車の走行方
    向検出方法。
  2. 【請求項２】 上記無人車の目標経路に対する傾きを上
    記測距センサによる検出データの移動平均を用いて演算
    する請求項１記載の無人車の走行方向検出方法。
  3. 【請求項３】 上記測距センサが，上記無人車の側面
    に，該無人車の走行方向に関して所定距離離間して２個
    設けられ，上記無人車が停止している状態での上記壁面
    に対する無人車の方向を上記２個の測距センサによる検
    出データから求め，これを修正する走行動作を行った後
    に，上記壁面に沿って走行しつつ目標経路に対する傾き
    を求める請求項１記載の無人車の走行方向検出方法。
  4. 【請求項４】 ２以上の測距センサを設け，それぞれの
    測距センサにより得られたデータをセンサ毎に直線近似
    すると共に，これをセンサの個数分で平均処理して目標
    経路に対する傾きを求める請求項１記載の無人車の走行
    方向検出方法。
  5. 【請求項５】 上記測距センサが，上記無人車の側面
    に，該無人車の走行方向に関して所定距離離間して２個
    設けられ，上記無人車が停止している状態での上記壁面
    に対する無人車の方向を上記２個の測距センサによる検
    出データから求め，これを修正する走行動作を行った後
    に，上記無人車の目標経路に対する傾きを上記距離セン
    サによる検出データの移動平均を用いて演算する請求項
    １記載の無人車の走行方向検出方法。
  6. 【請求項６】 測距センサ毎の移動平均値を採取し，そ
    れを所定走行距離毎に複数回行い，このセンサ毎に複数
    得られた移動平均値を直線近似すると共に，これを測距
    センサの個数で平均化する請求項１記載の無人車の走行
    方向検出方法。
  7. 【請求項７】 上記測距センサが，上記無人車の側面
    に，該無人車の走行方向に関して所定距離離間して２個
    以上設けられ，上記無人車が停止している状態での上記
    壁面に対する無人車の方向を上記測距センサの中の２個
    の測距センサによる検出データから求め，これを修正す
    る走行動作を行った後に，それぞれの測距センサにより
    得られたデータをセンサ毎に直線近似すると共に，これ
    をセンサの個数分で平均処理して目標経路に対する傾き
    を求める請求項１記載の無人車の走行方向検出方法。
  8. 【請求項８】 上記測距センサが，上記無人車の側面
    に，該無人車の走行方向に関して所定距離離間して２個
    以上設けられ，上記無人車が停止している状態での上記
    壁面に対する無人車の方向を上記測距センサの中の２個
    の測距センサによる検出データから求め，これを修正す
    る走行動作を行った後に，測距センサ毎の移動平均値を
    採取し，それを所定走行距離毎に複数回行い，このセン
    サ毎に複数得られた移動平均値を直線近似すると共に，
    これを測距センサの個数で平均化する請求項１記載の無
    人車の走行方向検出方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005209090A (ja) * 2004-01-26 2005-08-04 Matsushita Electric Works Ltd 自己位置認識配膳車
JPWO2016035597A1 (ja) * 2014-09-05 2017-04-27 三菱電機株式会社 自動列車運行システム及びブレーキ制御装置
CN111650622A (zh) * 2020-05-30 2020-09-11 广东省现代农业装备研究所 一种无人车通用目标方向寻优方法
CN114200924A (zh) * 2021-11-02 2022-03-18 深圳优地科技有限公司 一种路径规划方法、无人车及计算机可读存储介质

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