JPWO2013069147A1 - 自律移動方法および自律移動装置 - Google Patents
自律移動方法および自律移動装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2013069147A1 JPWO2013069147A1 JP2013542783A JP2013542783A JPWO2013069147A1 JP WO2013069147 A1 JPWO2013069147 A1 JP WO2013069147A1 JP 2013542783 A JP2013542783 A JP 2013542783A JP 2013542783 A JP2013542783 A JP 2013542783A JP WO2013069147 A1 JPWO2013069147 A1 JP WO2013069147A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- position estimation
- estimation accuracy
- mobile device
- autonomous mobile
- information
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 138
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 56
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 35
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 20
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 12
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 74
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 19
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000011982 device technology Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
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
- G05D1/0268—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
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/005—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 with correlation of navigation data from several sources, e.g. map or contour matching
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
-
- 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
Abstract
Description
また、特許文献2には、複数測位手段を組み合わせて自己位置推定する測位組み合わせ決定システムが開示されている。
さらに、特許文献3には、自律移動装置が通過した際の各地点での位置推定誤差を求め、誤差が大きい場合は、管理者に知らせて地図の更新を管理者に促す自立移動システムおよび自律移動装置が開示されている。
その他の解決手段は、実施形態中において適宜記載する。
まず、図1〜図7を参照して、本発明の第1実施形態を説明する。
(自律移動装置の構成)
図1は、第1実施形態に係る自律移動装置の構成例を示す図である。
自律移動装置1は、制御部100、記憶部101、センサ102、経路決定部103、検出部104、更新処理部105、位置推定部106、移動制御部107、移動機構108、入出力部109および手動操縦部110を有している。なお、本実施形態において、自律移動装置1は、人が搭乗するタイプのもの(搭乗型)を想定しているが、無人のものでもよい。
制御部100は、自律移動装置1の全体制御を行う。
記憶部101は、後記する走行路情報(後記)や、センサデータ(レーザスキャンのデータや、自律移動装置1に備えられているカメラの画像や、GPSによる位置情報)や、センサデータと比較されることによって自己位置の推定が行われる地図データや、経路情報や、目印情報などの各種情報が格納される。目印情報は後記して説明する。
センサ102は、GPSや、レーザスキャンや、ホイールオドメトリに使用するエンコーダや、カメラや、ステレオカメラなどである。
経路決定部103は、自律移動装置1が移動する経路を決定する。経路決定部103は、記憶部101に記憶されている1つ以上の走行路情報や、地図データを参照して、出発地から目的地までの経路を決定する。経路の決定は、既存の各種経路探索アルゴリズムを使用するため、詳細な説明を省略する。
更新処理部105は、得られたセンサデータの情報を基に、自己位置を推定する際の精度である自己位置推定精度などを算出し、走行路情報などの各種情報を更新する。
位置推定部106は、走行中において現在の自己位置を推定する。
移動制御部107は、位置推定部106が推定した現在の自己位置や、経路情報を基に進行方向を決定し、移動機構108を制御して自律移動装置1を自律的に移動させる。
移動機構108は、例えば、車輪や、脚、駆動装置(モータ)などからなり、自律移動装置1を進行方向に移動させる。、
手動操縦部110は、自律移動装置1の進行方向を、自律移動装置1の使用者(搭乗者)が手動で指示するためのジョイスティックや、ハンドルなどである。
図2は、エリアの概念図である。
図2に示すように、走行路情報は、自律移動装置1が走行する領域が細線で示されるエリア毎に管理されている。ここで、図2において、太線が走行路、斜線が構造物、細線がエリアの境界線を示している。また、各エリアに記載されている数字は、エリアを識別するためのエリア番号である。さらに、図2に示すように、走行路の位置はx−y座標で表される。x−y座標は、具体的には、経度−緯度でもよいし、任意の位置を原点とする平面直交座標系でもどんな座標系でもよい。また、エリア内における走行方法の単純化のため、1つのエリア内の走行路はおおよそ直進走行できるよう、カーブは細かくエリア分割されるとよい。また、分岐場所でも単純に分岐方向を示せるように、分岐場所は1つのエリアに分割されるとよい。なお、エリアの分割は、管理者が行ってもよいし、自動分割アルゴリズムによる自動分割でもよい。
走行路情報は、インターネットを介して取得された地図を参考に管理者が初期情報として作成したり、他の自律移動装置1によって生成された走行路情報が初期情報として使用されてもよい。そして、自律移動装置1が走行することによって、走行路情報に必要なデータが追加されていって、走行路情報が拡充されていく。
エリア番号は、走行路情報の対象となっているエリアのエリア番号であり、図4の例はエリア「5」に関する走行路情報であることを示している。このように、走行路情報は、各エリア毎に生成される。なお、このエリア番号「5」は、図2のエリア番号「5」に対応している。
通過方向エリア番号は、自律移動装置1が経路上を移動する際に、通過する前後のエリア番号が記述される。ここでは、出発地がエリア「9」(以下、エリア番号は図2のエリア番号に準ずる)、目的地がエリア「13」の場合において、経路決定手段3に決定された経路が、走行路エリア「9」,「10」,「7」,「6」,「5」,「12」,「13」を順に経由するものであるものとして説明を行う。このような経路の場合、自律移動装置1がエリア「5」を通過する際には、エリア「6」からエリア「5」に入って、エリア「12」へ通過する。従って、自律移動装置1は、図4のような通過エリア番号が曲がり通過「6→12」の走行路情報を参照する。
また、走行レーンは、対象となっているエリアにおける走行可能な位置であり、走行路の端、中央、全体、左右端、道全体などが格納される。例えば、車道の両側の歩道を走行してよい場合は、図4の例のように左右端となる。また、狭い道の場合は、道全体などとなる。
つまり、図4の例において、「L:Mi(B1)」は、当該エリアにおいて「レーザスキャンで路肩段差沿い走行による位置推定方式」による自己位置推定が可能であり、その精度は「中精度」であることを意味している。同様に、「E:Lo(A3)」は、当該エリアにおいて「エンコーダでホイールオドメトリによる位置推定方式」が可能であり、その精度は「低精度」であることを意味している。また、「L+E:Mi(B1)」は、当該エリアにおいて「レーザスキャンとエンコーダを組み合わせた路肩段差沿い走行による位置推定方式」が可能であり、その精度が「中精度」であることを意味している。
まだ、自律移動装置1が実走行をしていないエリアでは、以前に自律移動装置1が走行した際に登録された目印情報や、センサ102の種類(つまり、レーザスキャンや、エンコーダや、GPSなど)を基に、管理者などが経験に基づき、重みづけなどをして求めるとよい。目印情報については、後記して説明する。自律移動装置1が実走行をしたエリアでは、更新処理部105が走行状態を基に位置推定精度を求めてもよい。例えば、位置推定精度は、スムーズに走行できれば「高精度(Hi:High)」、ぎくしゃくした走行であれば「中精度(Mi)」、頻繁に停止しながらの走行であれば「低精度(Lo)」などと算出される。なお、位置推定精度は、直進、角を曲がるなど通過方向によって異なるので、該当の通過方向(図4では、「6→12」)が付記されている。
このように、目印情報は位置推定方式によって必要な情報が異なる。例えば、3D環境形状マッチング走行では、目印となる3D環境形状に関する情報が必要となり、曲がり角標識認識方式では、目印となる標識の種類、高さ、大きさに関する情報が必要となる。
まず、自律移動装置1の搭乗者が入出力部109を介して目的地情報を設定することによって目的地設定が行われる(S101)。目的地情報は、例えば、地図上の座標などである。
そして、経路決定部103が現在地から目的地までの経路を決定する(S102)。前記したように経路の決定方法は既存の技術であるため、説明を省略する。
そして、移動制御部107が走行を開始する(S103)。
走行中において、センサ102は移動環境内をセンシングしてセンサデータを取得し、そのセンサデータから目印の特徴や、センサデータ内(画像内など)における目印の位置を検出している。
位置推定部106は、検出部105による目印の検出結果などを基に、現在の自己位置を推定し、その結果を基に移動制御部107が移動機構108を制御することによって、走行が行われる。この時、センサデータは、記憶部101に格納される。記憶部101に格納されるセンサデータは、すべてのエリアでもよいし、走行路情報において位置推定精度が低いと記述されているエリアのみ収集するようにしてもよい。
なお、自己位置推定不可能とは、走行路情報において、すべてのセンサ102を使用することができず、自己位置の推定が不可能と判定されているエリアである。つまり、図4における位置推定精度の欄が空欄であるエリアである(言い換えれば、位置推定精度が「0」)。
ステップS104の結果、現在走行しているエリアが、推定困難エリアでない場合(S104→No)、移動制御部107はセンサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続し(S105)、ステップS107へ処理を進める。
ステップS107の結果、目的地に到達していない場合(S107→No)、制御部100はステップS104へ処理を戻す。
ステップS107の結果、目的地に達している場合(S107→Yes)、制御部100は、ステップS108〜S115の更新処理を始める。
まず、検出部104が記憶部101に格納しているセンサデータから、エリア毎に各種目印情報を抽出する(S108)。
次に、更新処理部105が、抽出した目印情報や、そのときの走行速度などを基に目印情報の種類ごとの位置推定精度を算出する(S109)。位置推定精度の算出方法は前記した通りである。
更新処理部105は、該当するエリアの走行路情報のうち、該当する位置推定方式における位置推定精度の欄を、新たな位置推定精度に更新する(S110)。
ステップS111の結果、記憶部101に、まだ記憶されていない種類の目印情報ではない場合(S111→No)、更新処理部105は、ステップS112の処理をスキップする。
ステップS111の結果、記憶部101に、まだ記憶されていない種類の目印情報が検出された場合(S111→Yes)、更新処理部105は、走行路情報に、新たに検出された目印情報の位置推定精度を追加する(S112)。また、新たに抽出された目印情報に関する情報は、記憶部101に格納される。
ステップS115の結果、更新処理を完了していないエリアが存在する場合(S115→No)、制御部100はステップS108へ処理を戻し、次のエリアについて更新処理を行う。
ステップS115の結果、すべてのエリアについて更新処理を完了している場合(S115→Yes)、制御部100は処理を終える。
図6は、第1実施形態に係る自律移動装置の別の構成例を示す図である。図6において、図1と同様の構成要素については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。
図6の自律移動装置1aが、図1の自律移動装置1と異なる点は、手動操縦部110の代わりに遠隔操縦部111を有している点である。
自律移動装置1aが走行しているエリアが推定困難エリアである場合(図5のS104→Yes)、入出力部109に搭乗者に遠隔操縦による走行が提示される。搭乗者が遠隔操縦による走行を選択した場合、移動制御部107は、自律走行の代わりに、無線などによる遠隔操縦で自律移動装置1aを走行させる。なお、遠隔操縦による走行中においても、センサ102はセンサデータを取得し続ける。遠隔操縦は、自宅にいる家族や、遠隔操縦センタなどにいる遠隔操縦者によって行われる。遠隔操縦部111には、カメラ、通信装置、制御装置などが備わっており、遠隔操縦する人物はカメラで自律移動装置1aの周囲環境の画像を見ながら無線で通信して操作を行う。このように推定困難エリアで、遠隔操縦を行う方法は、自分が操作することに安全面で不安のある子供や高齢者等に適している。
図7に示す自律移動装置1bは、図1に示す自律移動装置1における手動操縦部110の代わりに、移動環境内において、走行路に設置されている走行に関する情報である環境特徴を検出する環境特徴検出部112と、環境特徴とその意味が対応付けられた環境特徴意味記憶部113を有している。
環境特徴は、標識や記号、看板などである。
このような走行方法は、環境特徴の検出に時間が長くかかったり、低精度による蛇行、ぎくしゃくした走行になることがあるため、移動制御部107が、必要に応じて、走行速度を低速にすることが望ましい。
このような方法を用いることで、自律移動装置1bは推定困難エリアでも自律走行が可能となる。
また、第1実施形態に係る自律移動装置1は、経路中のすべてのエリアにおいて、位置推定精度が高精度あるいは中精度でなくても、推定困難エリアでは他の方法(手動操縦、遠隔操縦、環境特徴検出による走行)を利用することができるので、自律移動装置1の導入時における負担が軽減される。つまり、位置推定精度に応じた走行をエリア毎に行うことができる。
次に、図8〜図13を参照して、本発明の第2実施形態を説明する。第2実施形態は、一般の登録者(一般登録者)がネットワークを経由して登録した画像などを基に、目印情報、走行路情報の拡充を行うものである。
自律移動システムZは、自律移動装置1c、管理装置2、配車装置4、遠隔操縦装置5を有している。
自律移動装置1cは、図1の自律移動装置1の構成に加え、図6の遠隔操縦部111、管理装置2、配車装置4との通信を行う通信部114を有している。
管理装置2は、制御部200、記憶部201、経路決定部202、検出部203、更新処理部204、格納処理部205、通信部206および汎用通信部207を有している。
制御部200は、自律移動装置1cの全体制御を行う。
記憶部201は、後記する走行路情報(後記)や、目印情報や、携帯機器3から送信された画像などの各種情報が格納されている。
経路決定部202は、自律移動装置1cが移動する経路を決定する。経路決定部202は、記憶部201に記憶されている1つ以上の走行路情報や、地図データなどを参照して、出発地から目的地までの経路を決定する。経路の決定には、各種経路探索アルゴリズムが開発されているため、詳細な説明を省略する。
更新処理部204は、携帯機器3から送信された画像などを基に自己位置推定精度などを算出し、走行路情報などの各種情報を更新する。
格納処理部205は、各種情報を記憶部201に格納する。
通信部206は、自律移動装置1cとの通信を行うものである。
汎用通信部207は、インターネットや無線電話回線を通じて、携帯機器3と通信を行うものである。
また、配車装置4は、管理装置2とも通信し、経路上に低精度や目印情報が未取得で自己位置推定不可能なエリアがあるか否かの情報などを取得して、自律移動装置1cへ送信してもよい。さらに配車装置4は、自律移動装置1cとも通信し、自律移動装置1cへ出発地までの自律移動指令や、必要に応じて、目的地から待機場までの帰還指令を出す。
遠隔操縦装置5は、自律移動装置1cを遠隔操縦するための装置である。
図9および図10は、走行路情報の具体例を示す図である。
エリア番号は、図4と同様に走行路情報の対象となっているエリアのエリア番号であり、図9の例はエリア「5」に関する走行路情報であることを示している。なお、図9および図10におけるエリア番号は図2のエリア番号に対応している。
通過方向エリア番号は、図4と同様に自律移動装置1cが経路上を移動する際に、対象となっているエリアの前後のエリア番号が記述される。なお、図9の例では、図4の例と異なり、複数の通過エリア番号が記載されているが、これは、複数の通過エリアに関する走行路情報がまとめられていることを示している。なお、図9および図10は、ひと続きのデータである。
公開可否は、目印情報の公開に関する情報であり、公開、非公開、登録拒否の3つが考えられるが、これ以外の情報でもよい。
ここで、公開は誰でも利用可能であり、非公開は特定の人のみ利用可能であり、登録拒否は目印情報の登録不可という意味である。非公開の場合は、パスワードやその他の認証手段を設け、目印情報の利用前に、認証された場合のみ利用可能とする。公開可否の情報は私有地エリアの所有者のプライバシー保護や防犯が目的であり、公開可否情報の設定は、私有地エリアの所有者に設定権利を与えるとよい。なお、登録拒否は、万が記憶部201内のデータへの不正アクセスがあった場合でも、形状情報が流出することを防ぐために、記憶部201への登録を拒否すると言う意味である。
予想位置推定精度は、予想される位置推定精度であり、実績位置推定精度は実際のセンサデータを基に算出される位置推定精度である。
なお、予想位置推定精度および実績位置推定精度において、「G」はGPS、「M」は磁気センサ、「C」はカラーカメラ、「L」はレーザスキャン、「E」はエンコーダの各センサ102を意味しており、「L+E」などは該当するセンサ102の組み合せを示している。これらのセンサ102は第1実施形態にも適用可能である。
また、予想位置推定精度および実績位置推定精度において、「Hi」は高精度(High)、「Mi」は中精度(Middle),「Lo」は低精度(Low)、「Fa」は不可(Failure)、「Uk」は未確認(Unknown)、「−」は未取得であることを意味している。さらに、高精度+(Hi+)、中精度(Mi+)、低精度(Lo+)などの精度を有する。これらの、位置推定精度は第1実施形態にも適用可能である。なお、不可とは、該当するエリアでは、環境条件のため、該当するセンサ102が使用できないことを意味しており、未取得とは、センサ102の使用が不可であるため、センサデータを取得していないことを意味する。
実績位置推定精度は、該当するセンサ102を用い、該当する位置推定方式で走行したときの状態を基に管理装置2が判定する。例えば、スムーズに走行できれば、管理装置2は「高精度(Hi:High)」と判定し、ぎくしゃくした走行であれば、管理装置2は「中精度(Mi)」と判定し、頻繁に停止しながらの走行であれば、管理装置2は「低精度(Lo)」と判定する。
また、「A1」、「B3」などは、位置推定方式を示しており、図9の下から3行目以下および図10における位置推定方式情報の「方式名と基本精度」における「A1」〜「C4」の位置推定方式(GPSや、3D環境形状マッチング走行など)に対応している。
登録情報ファイル名と種別には、携帯機器3から送られた画像データが格納されているファイル名と、その画像に関する種別情報が格納されている。例えば、「abc.zz」という画像データは、座標(123,456)の地点において、北に対する向き24°で撮影された画像であり、カラーであることが示されている。座標や、向きは撮影時に携帯機器3のGPS機能や、電子水準器などを基に取得され、管理装置2へ画像データとともに送られる。このように座標や、向きなどの情報を画像データのファイル名とともに格納することで、例えば、近傍地域のデータが複数登録されることにより、詳細な目印情報が得られる場合があるので、近傍地域の画像を撮影するよう一般登録者に促したり、ほぼ同一の物体を、少し離れた位置から撮影した画像があれば、ステレオ視により距離情報を得ることが可能となることがわかるなどの利点がある。
位置推定方式情報は、方式名と基本精度、必要目印情報、目印パラメータ、閾値と予想精度、実測値、予想精度を有する。
方式名と基本精度には、位置推定方式名と、その記号と、その自己位置推定精度における限界精度(最高精度)が格納されている。例えば、GPS(記号「A1」)による自己位置推定は最高精度が高精度(Hi)な自己位置推定精度である。これに対し、ホイールオドメトリ(記号「A3」)における自己位置推定は、最高でも低精度(Lo)な精度しか得ることができない。
ここで、絶対位置による位置推定方式は、例えば、「A1」〜「A3」があり、ある特徴に沿うように走行する方式は、例えば、「B1」〜「B5」があり、目印で曲がる方式は、例えば、「C1」〜「C4」の各方式がある。
目印パラメータは、位置推定精度の目安となるパラメータであり、閾値と予想精度は位置推定精度の度合いを算出するための閾値と、その閾値から導き出される予想精度である。例えば、GPS(記号「A1」)による位置推定精度は、上空開空間率を基に算出され、その上空開空間率が50%未満であれば低精度(Lo)と判定され、50%〜80%であれば中精度(Mi)と判定され、80%以上であれば高精度(Hi)と判定される。
予想精度はセンサ102別の限界精度である。例えば、GPS(記号「A1」)による位置推定方式では、使用されるセンサ102はGPSのみであるため、予想精度の欄にはGPSを示す「G」が記載され、GPSによる限界精度である高精度(Hi)が記述されている。一方、図10の電柱沿い走行(記号「B4」)は、レーザスキャン(「L」)と、ステレオカメラ(「S」)による2通りの方法で自己位置推定が可能である。この2つの方法は、限界精度が異なっており、レーザスキャンによる自己位置推定の限界精度は高精度(Hi)であるが、ステレオカメラによる限界精度は中精度(Mi)である。基本精度には、これらの予想精度のうち、精度の低い方が記述される。
なお、図9および図10における走行路情報は、第1実施形態にも適用可能である。
図11および図12は、第2実施形態に係る自律移動システムの処理の手順を示すフローチャートである。なお、管理装置2と自律移動装置1cの間の通信は、通信部114,206を介して行われるが、図11の説明では、その記述を省略する。
まず、搭乗者がPC(Personal Computer)や携帯電話などを使用して、配車装置4に配車要求を送信する(図11のS201)。搭乗者は、携帯機器3で、出発地、目的地に関する情報を含む配車要求を送信する。
次に、配車装置4が、送信された配車要求に含まれる出発地および目的地に関する情報を、管理装置2へ送信し、管理装置2の経路決定部202が、出発地から目的地までの経路を決定する(S202)。
ステップS203の結果、決定した経路上に推定困難エリアがない場合(S203→No)、管理装置2の経路決定部202は、決定した経路上に推定困難エリアがない旨の情報を配車装置4へ送信する。
決定した経路上に推定困難エリアがない旨の情報を受信した配車装置4は、自身が管理する自律移動装置1cの中から適切な1台を選択する(S204)。
配車指令を受信した自律移動装置1cの制御部100は、経路情報を管理装置2からダウンロードした後、通過するエリアに必要な目印情報と、走行条件に適合する走行路情報とを管理装置2からダウンロードして(S205)、ダウンロードした各情報を自身の記憶部101に格納する。
そして、自律移動装置1cの移動制御部107が、自身を出発地へ自律走行させることによって、配車が行われる(S206)。この配車中でも、移動制御部107はセンサデータを取得してもよい。
ステップS209の結果、目的地に達していない場合(S209→No)、移動制御部107はセンサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続する(S210)。
ステップS209の結果、目的地に達した場合(S209→Yes)、自律移動装置1cの制御部100は図12のステップS223へ処理を進める。ステップS223以降の処理については後記する。
ステップS211の結果、搭乗者が手動または遠隔操縦のいずれの方法も拒否した場合(S211→No)、自律移動システムZは処理を終了する。
配車指令を受信した自律移動装置1cの制御部100は、経路情報を管理装置2からダウンロードした後、通過するエリアに必要な目印情報と、走行条件に適合する走行路情報とを管理装置2からダウンロードして(S213)、ダウンロードした各情報を自身の記憶部101に格納する。
そして、自律移動装置1cの移動制御部107が、自身を出発地へ自律移動させることによって、配車が行われる(S214)。
ステップS217の結果、現在走行しているエリアが推定困難エリアでない場合(S217→No)、移動制御部107は、センサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続し(S218)、自律移動装置1cの制御部100はステップS222へ処理を進める。
ステップS217の結果、現在走行しているエリアが推定困難エリアである場合(S217→Yes)、移動制御部107は、図9のステップS211で選択した操縦手段が遠隔操縦であるか否かを判定する(S219)。
ステップS219の結果、遠隔操縦が選択されていない場合(S219→No)、すなわち、手動操縦が選択されていた場合、手動操縦部110を介して、搭乗者が手動操縦を行うことによって、移動制御部107は、センサデータを取得しつつ、手動操縦による走行を行う(S221)。
なお、ステップS216の遠隔操縦、ステップS217の手動操縦のいずれの場合も、移動制御部106は走行中に登録拒否以外かつ推定困難エリアのみにおけるセンサデータを取得し、記憶部101に格納するようにしてもよい。
また、現在走行しているエリアが、自己位置推定不可能ではないが、低精度な場合、搭乗者の意向により自律移動走行をしてもよい。この場合、例えば、入出力部109に、「自律移動走行をしますか?する場合は、このボタンにタッチして下さい。」などといった表示画面が表示され、搭乗者が、そのボタンにタッチした場合、移動制御部107が自律移動走行を行うようにしてもよい。ただし、このような走行を行う場合、位置推定精度が低いため移動制御部107は障害物回避機能などを用いて、走行位置を頻繁に修正しながら走行する必要性が生じる可能性があるため、低速で走行することが好ましい。
ステップS222の結果、目的地に達していない場合(S222→No)、自律移動装置1cの制御部100はステップS217へ処理を戻す。
ステップS222の結果、目的地に達している場合(S222→Yes)、自律移動装置1cの制御部100はステップS223〜S228の更新処理を始める。
次に、管理装置2の検出部203がアップロードされたセンサデータから、エリア毎に各種目印情報を抽出する(S224)。目印情報は使用される位置推定方式や、センサデータを取得したセンサ102の種類毎に抽出される。
そして、管理装置2の更新処理部204が、抽出した目印情報を基に目印情報の種類ごとの位置推定精度を算出する(S225)。具体的には、走行路情報の閾値や、走行状態(スムーズ、ぎくしゃく、頻繁停止)や、抽出した目印情報を基に、更新処理部105は位置推定精度を算出する。なお、ここで、算出される位置推定精度は、図9、図10における実績位置推定精度である。
そして、管理装置2の格納処理部205が、抽出した目印情報を管理装置2の記憶部201に格納し、算出した位置推定精度および公開可否(公開/非公開)を走行路情報に格納することで走行路情報の更新を行う(S226)。公開可否の情報は、後記する一般登録者が携帯機器3で撮影した画像を管理装置2へ送信する際に入力される情報である。ステップS226の段階で、公開可否を変更するかどうかは、自律移動装置1cの更新処理部105が、ステップS223におけるセンサデータのアップロード前に、入出力部109を介して、走行路情報の公開可否を搭乗者に確認し、その確認結果を公開可否の情報としてもよい。このように、公開可否の情報を含むことは、自宅内など個人情報の保護につながる。
ステップS227の結果、更新処理を完了していないエリアが存在する場合(S227→No)、制御部200はステップS224へ処理を戻し、次のエリアについて処理を行う。
ステップS227の結果、すべてのエリアについて更新処理を完了している場合(S227→Yes)、更新処理部204は、目印情報および走行路情報の登録処理が終わったことを自律移動装置1cへ通知し、自律移動装置1cの更新処理部105が、自身の記憶装置に格納されているセンサデータを消去するとともに、管理装置2の格納処理部205がアップロードされたセンサデータおよび目印情報を消去するといった各種情報の消去が行われた(S223)後、自律移動システムZは処理を終了し、移動制御部107は、自身を配車センタへ帰還させる。
また、更新処理部105は、現在記憶されていない新たな種類の目印情報が検出された場合に、その目印情報を追加するようにしてもよい。
また、図11および図12の処理では、推定困難エリアで手動操縦するか、遠隔操縦するかが、走行前に選択されているが、第1実施形態のように、自律移動装置1cが推定困難エリアに到達してから、手動操縦するか、遠隔操縦するかを搭乗者に選択させるようにしてもよい。
まず、一般登録者は、手持ちのカメラ付き情報通信機器で、自律走行をさせたい場所の画像を撮影する(S301)。このとき、一般登録者が自転車や自動車に乗って撮影すれば、広い範囲の地図を短時間で撮影できる。
次に、一般登録者は、撮影した画像を含む登録情報を管理装置2にアップロードする(S302)。このとき、一般登録者は、カメラ付き情報通信機器のGPS機能や、電子水準器などを利用して、緯度、経度、向きのデータもアップロードする。また、一般登録者は、公開可否情報も画像とともにアップロードする。画像、緯度、経路、向き、公開可否情報をまとめて登録情報と称することとする。
そして、管理装置2の検出部203は、アップロードされた登録情報と、近傍の登録情報を必要に応じて利用し、アップロードされた登録情報から目印情報を抽出する(S304)。
そして、抽出結果を基に、管理装置2の更新処理部204が、抽出した目印情報を基に位置推定精度を算出する(S306)。位置推定精度の算出は、前記した予想位置推定精度の算出方法に従って行われる。
そして、管理装置2の格納処理部205が目印情報、位置推定精度、公開可否情報の各種情報を記憶部201に登録する(S305)。ここで、位置推定精度、公開可否情報は走行路情報に格納される。
このとき、格納処理部205が、一般登録者が該当エリアの所有者か否かの認証を行い、一般登録者が所有者でない私有地だった場合、格納処理部205は、一般登録者の意思に拘わらず、走行路情報の公開可否(図9)の方法「非公開」にすることが好ましい。
ここで、更新処理部204は、ステップS305で算出された位置推定精度が所定の値以下であるか否かを判定する(S308)。
ステップS308の結果、算出された位置推定精度が所定の値より大きい場合(S308→No)、管理装置2の制御部200は一般登録者による目印情報の登録処理を終了する。
ステップS308の結果、算出された位置推定精度が所定の値以下の場合(S308→Yes)、管理装置2の更新処理部204は、登録情報が撮影された位置や、向きなどを基に、位置推定精度が向上する目印情報が得られるような位置、向きの画像データの要求(追加要求情報)を一般登録者に提示した(S309)後、制御部200は、一般登録者による目印情報の登録処理を終了する。ステップS309で提示される内容は、更新処理部204が自動で検出してもよいし、管理装置2を運用している管理者が目視で検出してもよい。ステップS309における追加要求情報の提示は、次回一般登録者が画像を撮影するときの参考になり、目印情報や、位置推定精度の拡充の効率化を図ることができる。なお、ステップS308、S309の処理は省略してもよいし、算出された位置推定精度の値に関わりなく、管理装置2の更新処理部204がステップS309における追加要求画像情報の提示を行うようにしてもよい。
また、第2実施形態に係る自律移動システムZは、走行路情報に公開可否の情報を付加することで、私有地などの情報を公表することなく、プライバシーとセキュリティを保つことができる。
次に、図14および図15を参照して、本発明の第3実施形態について説明する。第3実施形態は、自律移動装置1dのテスト走行などの結果を基に、自律移動装置1dが走行できるか否かを外部で判定してもらう際に、センサデータをマスクするものである。
(システム構成)
図14は、第3実施形態に係る自律移動システムの構成例を示す図である。なお、図14において、第1実施形態および第2実施形態と同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
自律移動システムZaは、自律移動装置1d、管理装置2、前処理用装置6を有している。
自律移動装置1dは、図8における自律移動装置1cに特定情報用記憶部115を加えた構成を有している。なお、自律移動装置1dは、図1、図6、図7の構成に特定情報用記憶部115を加えた構成でもよい。
特定情報用記憶部115は、建物の配置や内部構造を部外者に知られたくない場所の目印情報や、センサデータを管理装置2に登録せずに、自身で格納管理するための記憶部である。
なお、第3実施形態に係る自律移動装置1dはシェアリングではなく、特定ユーザのみが使用できる機体であることが望ましい。
前処理用装置6には、前処理用ソフトウェア601が実行されている。前処理用ソフトウェア601は、部外者に知られたくない場所の目印情報や、センサデータをマスクするためのソフトウェアである。
第3実施形態において、センサデータは前処理用装置6を経由して管理装置2へ送られる。
まず、自律移動装置1dの制御部100は、走行可能か否かの判定を行う判定対象情報として、管理装置2に登録済みの目印情報や、センサデータや、地図データや、カメラによる画像などの登録済み情報を使用するか否かをユーザに問合せる画面を、例えば前処理用装置6の表示画面に表示し、ユーザの入力を基に判定対象情報として、登録済み情報を使用するか否かを判定する(S401)。
ステップS401の結果、登録済み情報を使用する場合(S401→Yes)、ユーザは入出力部109に表示されている経路地図から、判定対象エリアを選択し(S402)、そのエリアのエリア番号を管理装置2へ送信する。
そして、管理装置2の制御部200は、ステップS402で選択されたエリアの登録済み情報を記憶部201から取得し(S403)、ステップS408へ処理を進める。ステップS408以降の処理については後記する。
そして、自律移動装置1dが、走行想定経路を移動しながら、搭載したビデオカメラやスチルカメラや、レーザスキャン(すなわち、センサ102)などで動画や、一定間隔での連続画像を撮影したり、通常の走行と同様にセンサ102によるセンサデータの取得を行いながら走行することでセンサデータを取得する(S405)。この場合のセンサデータには、第1実施形態や、第2実施形態におけるセンサデータに加え、ビデオカメラや、スチルカメラによる画像も含まれる。
そして、ユーザが撮影したセンサデータを、前処理用装置6へ送信あるいは入力した後、前処理用装置6の前処理用ソフトウエア601が、センサデータに対して前処理を実行し(S406)、前処理後のセンサデータを管理装置2へアップロードする(S407)。
そして、管理装置2の更新処理部204は、算出した位置推定精度を前処理用装置6などに送信し、前処理用装置6は送信された位置推定精度を表示画面に表示することで、ユーザに提示する(S411)。
ユーザは、提示された位置推定精度を確認し、条件を変えて、再度位置推定精度の算出を行うか否かの判定を行う(S412)。
ステップS412の結果、条件を変えてもう一度位置推定精度の算出を行う場合(S412→Yes)、自律移動システムZaはステップS408へ処理を戻し、ユーザが異なる条件を前処理用装置6に入力する。
ステップS412の結果、再度位置推定精度を算出することを行わない場合(S412→No)、ユーザは前処理用装置6を介して、処理を終了する旨の通知を管理装置2へ送信し、管理装置2の格納処理部205は、ステップS407などでアップロードされた管理装置2内のセンサデータを消去して(S413)、処理を終了する。
管理装置2は、サーバなどのコンピュータであり、ROMや、HD(Hard Disk)に格納されたプログラムが、RAMに展開され、CPUによって実行されることによって具現化する。
2 管理装置
3 携帯機器(通信機器)
4 配車装置
5 遠隔操縦装置
6 前処理用装置
100 制御部(自律移動装置)
101 記憶部
102 センサ
103 経路決定部(自律移動装置)
104 検出部(自律移動装置)
105 更新処理部(自律移動装置)
106 位置推定部
107 移動制御部
108 移動機構
109 入出力部
110 手動操縦部
111 遠隔操縦部
112 環境特徴検出部
113 環境特徴意味記憶部
114 通信部(自律移動装置)
115 登録情報記憶部
200 制御部(管理装置)
201 記憶部(管理装置)
202 経路決定部(管理装置)
203 検出部(管理装置)
204 更新処理部(管理装置)
205 格納処理部
206 通信部(管理装置)
207 汎用通信部
601 前処理用ソフトウェア
Z,Za 自律移動システム
Claims (20)
- 記憶部に格納されており、自己位置の推定精度である位置推定精度を基に、自律移動する自律移動装置における自律移動方法であって、
前記自律移動装置は、
センサを介して、走行中に収集したセンサデータを基に、前記位置推定精度を算出し、前記記憶部に格納されている位置推定精度を更新する
ことを特徴とする自律移動方法。 - 前記位置推定精度が、走行路を分割してエリア毎に設定されている
ことを特徴とする請求の範囲第1項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動装置は、
前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行う
ことを特徴とする請求の範囲第1項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動装置は、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、手動による移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求の範囲第3項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動装置は、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、遠隔操作による移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求の範囲第3項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動装置は、
前記センサデータから抽出される、自己位置の推定に使用される目印情報が、新たな目印情報である場合、当該新たな目印情報に関する情報を記憶部に格納する
ことを特徴とする請求の範囲第1項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動装置は、
前記センサデータを基に、走行路に設置されている走行に関する情報である環境特徴を抽出し、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、前記環境特徴に従った移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求の範囲第2項に記載の自律移動方法。 - 記憶部に格納されており、自己位置の推定精度である位置推定精度を基に、自律移動する自律移動装置と、
前記位置推定精度を記憶部に格納している管理装置と、
を有する自律移動システムにおける自律移動方法であって、
前記管理装置は、
一般登録者が所有する通信機器から送信されたデータを基に、前記位置推定精度を算出し、前記管理装置の記憶部に、当該算出した位置推定精度を前記管理装置の前記記憶部格納し、
前記自律移動装置は、
前記管理装置から送信された位置推定精度を基に、自律移動する
ことを特徴とする自律移動方法。 - 前記位置推定精度が、走行路を分割したエリア毎に設定されている
ことを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動装置は、
前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行う
ことを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動装置は、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、手動による移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求の範囲第10項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動装置は、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、遠隔操作による移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求の範囲第10項に記載の自律移動方法。 - 前記通信機器から送信されたデータには、当該送信されたデータが取得された状況に関する情報が含まれており、
前記管理装置は、
前記状況に関する情報を基に、前記送信されたデータが取得された状況とは異なる状況におけるデータを送信する旨の要求を前記通信機器へ送信する
ことを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動システムは、
配車装置をさらに有し、
前記配車装置は、
前記管理装置から送信される配車情報を基に、前記自律移動装置を、所定の場所へ配車する
ことを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。 - 前記自律移動システムは、
前処理用装置をさらに有し、
前記前処理用装置は、
入力装置を介して入力される情報を基に、前記自律移動装置から取得したセンサデータの一部を加工して、前記加工後のセンサデータを前記管理装置へ送信し、
前記管理装置は、
前記送信された加工後のセンサデータを基に、前記位置推定精度を算出する
ことを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。 - 前記管理装置は、
入力部を介して、前記自律移動装置における前記センサに関する情報が入力され、
算出された前記位置推定精度とともに、前記センサに関する情報を出力する
ことを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。 - センサを介して、走行中に収集したセンサデータを基に、自己位置の推定精度であ位置推定精度を算出し、記憶部に格納されている位置推定精度を更新する更新処理部と、
前記位置推定精度を基に、自律移動を行う制御部
を有することを特徴とする自律移動装置。 - 前記位置推定精度が、走行路を分割したエリア毎に設定されている
ことを特徴とする請求の範囲第17項に記載の自律移動装置。 - 前記制御部は、
前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行う
ことを特徴とする請求の範囲第18項に記載の自律移動装置。 - 前記自律移動装置は、搭乗者が搭乗する
ことを特徴とする請求の範囲第17項に記載の自律移動装置。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2011/076056 WO2013069147A1 (ja) | 2011-11-11 | 2011-11-11 | 自律移動方法および自律移動装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2013069147A1 true JPWO2013069147A1 (ja) | 2015-04-02 |
JP5905483B2 JP5905483B2 (ja) | 2016-04-20 |
Family
ID=48288769
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013542783A Expired - Fee Related JP5905483B2 (ja) | 2011-11-11 | 2011-11-11 | 自律移動方法および自律移動装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20140297090A1 (ja) |
JP (1) | JP5905483B2 (ja) |
WO (1) | WO2013069147A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017161427A (ja) * | 2016-03-11 | 2017-09-14 | 株式会社ゼンリン | 移動体位置特定システム |
Families Citing this family (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6296447B2 (ja) * | 2014-03-19 | 2018-03-20 | 株式会社日本総合研究所 | 自動運転交通システムを利用した撮影情報共有システム、撮影情報管理装置及び撮影情報共有方法 |
JP6361220B2 (ja) * | 2014-03-27 | 2018-07-25 | 株式会社ニコン | 自律走行車両 |
JP6326985B2 (ja) * | 2014-06-04 | 2018-05-23 | 住友電気工業株式会社 | 自律運転制御装置、車両、コンピュータプログラム、及び自律運転制御方法 |
US10604155B2 (en) | 2014-09-11 | 2020-03-31 | Honda Motor Co., Ltd. | Driving assistance device |
US9494935B2 (en) * | 2014-11-13 | 2016-11-15 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Remote operation of autonomous vehicle in unexpected environment |
US9534906B2 (en) | 2015-03-06 | 2017-01-03 | Wal-Mart Stores, Inc. | Shopping space mapping systems, devices and methods |
US20180099846A1 (en) | 2015-03-06 | 2018-04-12 | Wal-Mart Stores, Inc. | Method and apparatus for transporting a plurality of stacked motorized transport units |
WO2016142794A1 (en) | 2015-03-06 | 2016-09-15 | Wal-Mart Stores, Inc | Item monitoring system and method |
US9733096B2 (en) | 2015-06-22 | 2017-08-15 | Waymo Llc | Determining pickup and destination locations for autonomous vehicles |
CN105116900B (zh) * | 2015-08-28 | 2017-07-25 | 浙江工业大学 | 基于Nash迭代的分布式多移动机器人编队控制方法 |
JP6387548B2 (ja) * | 2016-03-14 | 2018-09-12 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
CN107272727B (zh) * | 2016-04-01 | 2022-02-01 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 自主移动体 |
CA2961938A1 (en) | 2016-04-01 | 2017-10-01 | Wal-Mart Stores, Inc. | Systems and methods for moving pallets via unmanned motorized unit-guided forklifts |
US11215464B2 (en) * | 2017-04-10 | 2022-01-04 | Mitsubishi Electric Corporation | Map management device and autonomous mobile body control device |
CN107333245B (zh) | 2017-06-16 | 2020-08-07 | 华为技术有限公司 | 一种机动车辆自动驾驶方法及终端设备 |
WO2019167203A1 (ja) | 2018-02-28 | 2019-09-06 | 本田技研工業株式会社 | 制御装置、作業機械及びプログラム |
JP6960519B2 (ja) * | 2018-02-28 | 2021-11-05 | 本田技研工業株式会社 | 制御装置、移動体、プログラム及び制御方法 |
JP6917935B2 (ja) * | 2018-03-22 | 2021-08-11 | ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 | 自動走行システム |
CN111033423B (zh) * | 2018-04-18 | 2023-11-21 | 百度时代网络技术(北京)有限公司 | 用于评估自动驾驶车辆的定位系统的方法 |
JP7215107B2 (ja) * | 2018-11-22 | 2023-01-31 | トヨタ自動車株式会社 | 移動指示システム |
US11656617B1 (en) * | 2018-12-27 | 2023-05-23 | United Services Automobile Association (Usaa) | Remote pilot of vehicle during unsafe driving conditions |
DE102019204267A1 (de) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Steuerung zumindest eines autonomen Arbeitsgeräts |
JP7347194B2 (ja) * | 2019-12-18 | 2023-09-20 | 株式会社豊田自動織機 | 走行制御装置 |
KR102289874B1 (ko) * | 2020-01-09 | 2021-08-13 | 국방과학연구소 | 대상 물체의 위치를 추정하는 장치 및 방법 |
CA3167764A1 (en) * | 2020-02-12 | 2021-08-19 | Yamaha Motor Power Products Kabushiki Kaisha | Vehicle and mobile terminal utilized therefor |
CN115176295A (zh) * | 2020-02-21 | 2022-10-11 | 株式会社电装 | 管制装置、停车场系统以及位置精度计算方法 |
JP7285799B2 (ja) * | 2020-03-16 | 2023-06-02 | 東京海上日動火災保険株式会社 | 事故分析装置、事故分析方法及びプログラム |
JP7447060B2 (ja) * | 2021-07-29 | 2024-03-11 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、自律走行ロボット装置、及びコンピュータプログラム |
DE102022206725A1 (de) * | 2022-06-30 | 2024-01-04 | Mercedes-Benz Group AG | Verfahren zur Verarbeitung von Poseninformationen in einem zumindest teilweise automatisierten Fahrzeug und/oder Roboter |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11184521A (ja) * | 1997-12-24 | 1999-07-09 | Mitsubishi Electric Corp | 自動配車システム |
JP2003256047A (ja) * | 2001-12-28 | 2003-09-10 | Yamaha Motor Co Ltd | 自動誘導タイプ乗用移動車 |
JP2005062083A (ja) * | 2003-08-19 | 2005-03-10 | Komatsu Engineering Corp | 位置誤差補正機能を持つ測量システム |
JP2007322138A (ja) * | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Toyota Motor Corp | 移動装置及び移動装置の自己位置推定方法 |
JP2010152835A (ja) * | 2008-12-26 | 2010-07-08 | Ihi Aerospace Co Ltd | 無人移動体システム |
JP2011064523A (ja) * | 2009-09-16 | 2011-03-31 | Hitachi Ltd | 測位組み合わせ決定システム |
JP2011065308A (ja) * | 2009-09-16 | 2011-03-31 | Hitachi Ltd | 自律移動システム及び自律移動装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7499776B2 (en) * | 2004-10-22 | 2009-03-03 | Irobot Corporation | Systems and methods for control of an unmanned ground vehicle |
US7499804B2 (en) * | 2004-10-22 | 2009-03-03 | Irobot Corporation | System and method for multi-modal control of an autonomous vehicle |
-
2011
- 2011-11-11 JP JP2013542783A patent/JP5905483B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2011-11-11 US US14/355,075 patent/US20140297090A1/en not_active Abandoned
- 2011-11-11 WO PCT/JP2011/076056 patent/WO2013069147A1/ja active Application Filing
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11184521A (ja) * | 1997-12-24 | 1999-07-09 | Mitsubishi Electric Corp | 自動配車システム |
JP2003256047A (ja) * | 2001-12-28 | 2003-09-10 | Yamaha Motor Co Ltd | 自動誘導タイプ乗用移動車 |
JP2005062083A (ja) * | 2003-08-19 | 2005-03-10 | Komatsu Engineering Corp | 位置誤差補正機能を持つ測量システム |
JP2007322138A (ja) * | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Toyota Motor Corp | 移動装置及び移動装置の自己位置推定方法 |
JP2010152835A (ja) * | 2008-12-26 | 2010-07-08 | Ihi Aerospace Co Ltd | 無人移動体システム |
JP2011064523A (ja) * | 2009-09-16 | 2011-03-31 | Hitachi Ltd | 測位組み合わせ決定システム |
JP2011065308A (ja) * | 2009-09-16 | 2011-03-31 | Hitachi Ltd | 自律移動システム及び自律移動装置 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017161427A (ja) * | 2016-03-11 | 2017-09-14 | 株式会社ゼンリン | 移動体位置特定システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20140297090A1 (en) | 2014-10-02 |
WO2013069147A1 (ja) | 2013-05-16 |
JP5905483B2 (ja) | 2016-04-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5905483B2 (ja) | 自律移動方法および自律移動装置 | |
JP5901779B2 (ja) | 画像データベース地図サービスからアシストシステム内にデータを移す方法 | |
US9939814B1 (en) | Computer system and method for automated mapping by robots | |
US10818188B2 (en) | Method for dispatching a vehicle to a user's location | |
KR101505871B1 (ko) | 주차 위치 확인시스템 및 이를 이용한 주차 위치 확인방법 | |
US11538342B2 (en) | Method for providing parking space guide service | |
EP3333803A1 (en) | Pose error estimation and localization using static features | |
US10553113B2 (en) | Method and system for vehicle location | |
US20180301031A1 (en) | A method and system for automatically detecting and mapping points-of-interest and real-time navigation using the same | |
EP2669633A2 (en) | System and method for hazard detection and sharing | |
KR101643292B1 (ko) | 주차 위치 확인 시스템 및 이를 이용한 주차 위치 확인 방법 | |
US11183056B2 (en) | Electronic device for generating map data and operating method therefor | |
Basiri et al. | The Use of Quick Response (QR) Codes in Landmark-Based Pedestrian Navigation. | |
US9191782B2 (en) | 2D to 3D map conversion for improved navigation | |
KR102197704B1 (ko) | 실내주차장에서 증강현실기반 주차 안내시스템 | |
US20230016153A1 (en) | Map Feature Identification Using Motion Data and Surfel Data | |
US20230119887A1 (en) | Travel control device and travel control method | |
JP2015105833A (ja) | 経路探索システム | |
CN113892275A (zh) | 一种定位方法、装置、电子设备及存储介质 | |
WO2020085142A1 (ja) | 計測装置及び計測システム | |
CN114554391A (zh) | 一种停车场寻车方法、装置、设备和存储介质 | |
JP2011113245A (ja) | 位置認識装置 | |
JP6810723B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
KR20150093902A (ko) | 증강 현실을 이용한 투어 서비스 제공 방법 및 시스템 | |
US20220281486A1 (en) | Automated driving vehicle, vehicle allocation management device, and terminal device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150901 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20151030 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160301 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160316 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5905483 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |