JPWO2016009585A1 - 自律移動体とその制御方法 - Google Patents

Abstract

自律移動体の制御方法では、通路へ進入するに際し、通路の表面と平行な第一計測平面を有する第一センサで通路内を計測する。そして、第一センサからの情報に基づき通路を通過可能か否かを判断する。次いで、通路を通過可能と判断した場合、第一計測平面に対して傾いた第二計測平面を有する第二センサの第二計測平面を自律移動体の左右方向に走査し、第二センサからの情報に基づき通路を通過可能か否かを再判断する。再判断の結果、通路を通過不能と判断した場合、通路外の待機位置へ自律移動体を移動させ、通路を通過可能と判断した場合、通路に自律移動体を進入させる。

Description

本開示は、移動障害物との衝突を回避しつつ自律的に移動する自律移動体とその制御方法に関する。

従来、工場や病院等の建物内において、狭い通路で自律移動体同士が衝突しないようにするため、一方の自律移動体を退避させる手法が知られている。例えば、２つの自律移動体同士が交差点等において接近する可能性があるとき、一方の自律移動体を一時的に停止させ、２台の自律移動体が接触することを防止する（例えば特許文献１）。

特開２００６−１１３６８７号公報

本開示の自律移動体の制御方法では、通路へ進入するに際し、通路の表面と平行な第一計測平面を有する第一センサで通路内を計測する。そして、第一センサからの情報に基づき通路を通過可能か否かを判断する。次いで、通路を通過可能と判断した場合、第一計測平面に対して傾いた第二計測平面を有する第二センサの第二計測平面を自律移動体の左右方向に走査し、第二センサからの情報に基づき通路を通過可能か否かを再判断する。再判断の結果、通路を通過不能と判断した場合、通路外の待機位置へ移動し、通路を通過可能と判断した場合、通路に進入する。

また本開示による自律移動体は、上記第一センサと第二センサと、移動部と、制御装置とを有する。制御装置は移動部を制御して上記制御方法を実行する。

本開示によれば、自律移動体が、通路部で他の回避できない移動体との遭遇を防止することができ、特に自律移動体の接触の可能性が高い狭い通路において、自律移動体の自律移動の問題発生の可能性を軽減することができる。

図１は、実施の形態に係る自律移動体の機能構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係る自律移動体を検出エリアと共に模式的に示す斜視図である。 図３は、実施の形態に係る自律移動体が有する地図情報の一部を可視的に示す説明図である。 図４は、実施の形態に係る自律移動体の制御の流れを示すフローチャートである。 図５は、実施の形態に係る自律移動体が移動障害物を検知するときの様子を示す図である。 図６は、実施の形態に係る自律移動体の移動障害物のグループ化に関する説明図である。 図７は、実施の形態に係る自律移動体の通路部での回避動作の説明図である。 図８は、実施の形態に係る自律移動体の移動障害物の認識フローの説明図である。 図９は、実施の形態に係る自律移動体が近くに位置する移動障害物を計測する場合と、遠方に位置する移動障害物を計測するときの差異の説明図である。 図１０は、実施の形態に係る自律移動体が障害物を計測するときの斜視図である。 図１１は、実施の形態に係る自律移動体が障害物を計測するときの斜視図である。 図１２は、実施の形態に係る自律移動体が第二センサを用いて物体認識を行う場合のフローチャートである。

本発明の実施の形態の説明に先立ち、従来の自律移動体における問題点を簡単に説明する。上述した特許文献１に示す方法は、複数の自律移動体のそれぞれの位置および進行方向を把握しなければ成立しない。しかし、自律移動体と人や台車などがすれ違う場合のように、自律移動体が他方の移動障害物の存在や位置を把握できない場合には特許文献１に示す方法を適用することができない可能性がある。そのため、特に自律移動体の接触の可能性が高い狭い通路において、自律移動体の自律移動に問題が発生する可能性がある。

以下、本開示の実施の形態に係る自律移動体について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施の形態に係る自律移動体の機能構成を示すブロック図であり、図２は、本実施の形態に係る自律移動体を検出エリアと共に模式的に示す斜視図である。

図１に示すように、自律移動体１は、センサ２と、移動部３と、制御装置４と、電池８と、位置情報取得部３１を有する。センサ２は、自己である自律移動体１の周囲空間に存在する移動障害物の位置情報などの自己の周囲の環境情報を取得する。移動部３は、自己を移動させる。制御装置４は、センサ２によって取得した環境情報を基に移動部３を制御する。電池８は、これらに電力を供給する。位置情報取得部３１は、自己の位置情報を取得する。

ここで、移動障害物とは、ベッドや車椅子のような移動機能（例えば車輪）を有する物ばかりでなく、段ボール箱や植木鉢など、人力または機械によって移動可能な物も含む。

制御装置４は、自己位置推定部５、経路生成部６、記憶部７、移動障害物識別部９、学習器１０を有する。自己位置推定部５は、センサ２と記憶部７に格納された地図情報とを用いて自己の位置を推定する。経路生成部６は、センサ２と地図情報とを用いて目的地までの経路を生成する。記憶部７は、制御パラメータや上記地図情報、自己の位置を示す自己位置情報、取得した環境情報等を記憶している。移動障害物識別部９は、センサ２によって取得した環境情報をもとに、移動障害物を認識する。学習器１０は、移動障害物を認識するための機械学習を実施する。制御装置４は、例えばソフトウエアを実行することにより上記各部の機能を実現するコンピュータなどである。

センサ２は、第一センサ２１と第二センサ２２により構成されている。第一センサ２１は、図２に示すように、走行面Ｐに平行な面（第一計測平面２１Ｐ）内の情報を取得する。第二センサ２２は、図２に示すように、第一センサ２１とは異なる平面内の情報であって、自律移動体１の側方近傍に鉛直面から傾斜した平面（第二計測平面２２Ｐ）内の情報を取得する。すなわち、第二計測平面２２Ｐは第一計測平面２１Ｐに対し傾いている。

第一センサ２１、第二センサ２２としては、例えば、平面をスキャンするレーザレーダを挙示することができる。レーザレーダは、そのスキャン面内において所定一定角度範囲内でレーザビームを走査し、所定の半径を有する前方の半円形の検出エリアにおいて移動障害物を検出することができる。そして、検出エリア内に移動障害物がある場合、当該移動障害物までの距離、および、自己に対する角度を取得する。レーザレーダは、具体的に例えば、自己からの距離が３０ｍ以内の物との距離を測定することができる。またレーザレーダは、進行方向を中心として左右±９０゜の角度範囲を０．５゜毎に測距する。第一センサ２１、第二センサ２２は、例えば、一定の制御周期のもとで間欠的にスキャンを行う。そして１回のスキャン毎に取得する自己と物との距離を示す距離データ、および、当該距離データを取得したときのスキャン角度の集合を各スキャンを区別する区別情報（例えば時刻情報）と結びつけて環境情報（センサ情報）として記憶部７に記憶させる。

図２において、第一センサ２１が計測する第一計測平面２１Ｐは、第一センサ２１によって計測されるエリアを示している。第二センサ２２が計測する第二計測平面２２Ｐは、第二センサ２２によって計測されるエリアを示している。第一計測平面２１Ｐは、自律移動体１が走行する走行面Ｐに平行であり、自律移動体１から進行方向の前側に広がっている。また、第一計測平面２１Ｐは、第一センサ２１の計測可能距離を半径とした半円状の扇形を有している。第二計測平面２２Ｐは、自律移動体１の側方近傍において鉛直面から少し外側に傾斜して広がり、自律移動体１の進行方向の前後方向に向かって広がっている。

移動部３は、例えば電池８で駆動されるモータと駆動輪などで構成される。このモータには、位置情報取得部３１としてモータの回転数や回転速度を計測するエンコーダが設けられている。制御装置４は、移動部３が有する位置情報取得部３１の出力によって自律移動体１の移動距離や移動方向の情報を取得することができる。自律移動体１は、位置情報取得部３１の出力などの情報をもとにデッドレコニングを行って自己の位置を示す自己位置情報を算出し、自律的に移動することができる。

自己位置推定部５は、環境情報を処理して、自律移動体１の周辺に存在する壁などを示す情報や位置認識用に予め通路やその近傍に設けられたランドマークを示す情報などの特徴情報を、環境情報から抽出する。これら環境情報から抽出された特徴情報は、記憶部７に予め記憶されている走行領域の地図情報にも含まれている。環境情報から抽出された特徴情報を地図情報に含まれている特徴情報と比較することにより、位置情報取得部３１の出力から算出される自己位置情報を補正するための補正量が推定される。このようにして取得された補正量によって、デッドレコニングによる推定自己位置が修正される。自己位置推定部５の推定によって取得された修正後の自己位置情報は記憶部７に記憶され、制御装置４等によって適宜参照される。

図３は、自律移動体１が有する地図情報の一部を可視的に示す説明図である。図３は、地図情報の一部を可視的に示し、実際の物と重ね合わせて示しており、特に、幅が狭く、移動障害物３００と自律移動体１とのすれ違いが困難な通路である通路部１０１と通路情報２０１との関係を示している。本実施の形態では、具体的には、すれ違いが困難な通路部１０１は、複数の通路部のうちで、自律移動体１の車体幅の２倍以上かつ３倍以下の幅を有している。車体幅とは、自律移動体１の進行方向と交差する方向の長さである。以下の説明で車体幅を単に自律移動体１の幅ということもある。また、自律移動体１が走行するエリア内において存在する最大の移動障害物３００の幅を想定し、自律移動体１の幅と最大の移動障害物３００の幅とを足し合わせた幅より狭い幅の通路部を、複数の通路部のうちですれ違いが困難な通路部１０１として設定してもよい。

幅の狭い通路部１０１の出入り口の外側両端には、通路部１０１に隣接して通路口部１０５が存在する。通路口部１０５内には、通路部１０１の外側かつ通路部１０１に近いところで、他の移動体の移動を妨げないような通路の中央でないところの領域に、待機位置１０６が存在する。すなわち、待機位置１０６は、例えば、通路部１０１の外側で、かつ通路部１０１の延長領域以外の位置にある。より具体的には、待機位置１０６は、例えば、通路部１０１の端より３ｍ以内で、通路部１０１の幅方向の一方の領域に存在する。なお、自律移動体１の接触の可能性が低い通路部（幅の広い通路部）については、通路部１０１のような制御は必要ない。そのため、このような通路部における移動の説明は省略する。

地図情報には、通路情報２０１、目的地情報２０２、ノード情報２０３、経路情報２０４、通路口情報２０５、待機位置情報２０６が設定されている。通路情報２０１は、通路部１０１の位置や延在方向などを示す。目的地情報２０２は、自律移動体１の目的地を示す。ノード情報２０３は、目的地に到達するまでの経由地点を示す。経路情報２０４は、ノード情報２０３間や目的地情報２０２とノード情報２０３とを仮想空間的に連結している。通路口情報２０５は、通路口部１０５の位置や範囲などを示す。待機位置情報２０６は、待機位置１０６の位置や範囲などを示す。また、それら以外のエリアや通路は通常走行情報として地図情報に設定されている。通路情報２０１は、前述のように退避が必要な通路部１０１を通行するに際し、自律移動体１に退避動作を実施させたい場所にあらかじめ地図情報に設定されている。

したがって、通路部１０１とは、自律移動体１が他の移動体、たとえば、ベッドや車椅子などとのすれ違いが困難となる通路幅の通路を意味する。また、通路情報２０１は、地図情報の中に含まれる複数の通路をそれぞれ示す情報の中から予め選定された通路を示す情報である。具体的に通路部１０１としては、自律移動体１の車体幅の２倍以上、３倍以下程度の通路幅の通路が想定されている。したがって例えば地図情報の中に含まれる通路を示す情報から通路幅を示す情報を抽出し、通路幅を示す情報が、自律移動体１の車体幅の２倍以上、３倍以下の範囲から選定される第一閾値以下になった場合、この通路を示す情報を通路情報２０１としてもよい。あるいは、通路幅を示す情報が、自律移動体１の車体幅の２倍以上、３倍以下に相当する値になった場合、この通路を示す情報を通路情報２０１としてもよい。

たとえば、自律移動体１の幅が０．５ｍである場合、通路幅が１ｍ以上、１．５ｍ以下の通路が通路部１０１である。通路幅を示す情報が１ｍ以上、１．５ｍ以下の範囲から設定される第一閾値以下となった場合や、１ｍ以上、１．５ｍ以下に相当する値になった場合に、当該通路を示す情報が通路情報２０１となる。通路情報２０１を矩形領域とした場合の通路部１０１の長手方向の距離（通路部１０１の長さ）は、自律移動体１の第一センサ２１の計測距離以内であることが望ましい。例えば、およそ３０ｍの距離を計測できるレーザセンサを第一センサ２１として用いる場合は、最大２０ｍまでの通路を通路部１０１として設定する。

また、通路情報２０１としては、例えば、自律移動体１が走行するエリア内において存在する可能性のある最大の移動障害物３００の幅を想定し、自律移動体１の幅と最大の移動障害物３００の幅とを足し合わせた幅より狭い幅の通路を通路部１０１としてもよい。この場合、このような通路部１０１を示す情報として通路情報２０１が設定される。

通路口部１０５は、通路部１０１に隣接する領域であり、通路部１０１の出入り口の外側両端に存在する。通路口情報２０５は、地図情報を設定時に選定してもかまわない、また、既に存在している地図情報のなから選定してもかまわない。また、通路情報２０１を選定する際に、通路情報２０１に対応する通路部１０１の出入り口またはその近傍を示す情報を通路口情報２０５として選定してもよい。

待機位置情報２０６は、設定された通路情報２０１が示す通路部１０１の両側端部外方に一箇所ずつ設定される待機位置１０６の領域を示す。具体的に待機位置情報２０６は、通路部１０１の外側で、かつ通路部１０１に近いところで、他の移動体の移動を妨げないよう、通路の中央でないところの領域に対応する情報である。すなわち、待機位置情報２０６は前述の待機位置１０６に対応する情報である。また、待機位置１０６は、上記の場所でかつ、センサ２によって、通路部１０１内を計測できるような位置、向きに設定することが望ましい。

自律移動体１は、目的地までの移動の指令（目的地情報２０２）を受けたとき、経路生成部６で予め地図情報に設定されているノード情報２０３を接続して経路情報２０４を生成し、目的地までの経路を生成する。生成された経路が通路部１０１を通過する場合、つまり、目的地情報２０２までの経路情報２０４が通路情報２０１を通過する場合、自律移動体１が通路部１０１を通行すると制御装置４が判断する。

本実施の形態では、生成された経路に基づき通路部１０１に自律移動体１が進入する側の通路口部１０５に存在する待機位置１０６を進入側待機位置１６１とし、通路部１０１から自律移動体１が退去する側の通路口部１０５に存在する待機位置１０６を退去側待機位置１６２としている。また、進入側待機位置１６１に対応する情報を進入側待機位置情報２６１とし、退去側待機位置１６２に対応する情報を退去側待機位置情報２６２としている。進入側待機位置１６１と退去側待機位置１６２とは、自律移動体１の進行方向によって入れ替わる。また、進入側の通路口情報２０５は進入口情報２５１であり、退出側の通路口情報２０５は退出口情報２５２である。

次に、図３、図４を参照しながら、自律移動体１が通路部１０１に進入するまでの制御方法を説明する。図４は、自律移動体１の制御の流れを示すフローチャートである。

自律移動体１は、前述のように生成した経路情報２０４に対応した経路に沿って、目的地まで走行する。途中、移動障害物を示す環境情報を第一センサ２１、および、第二センサ２２の少なくともいずれか一方で取得した場合に、その移動障害物を自律的に回避しながら目的地まで継続して移動する。

図４において、最初は後述する退避動作を行っていない（Ｆ１でｎｏ）。そして、経路生成部６で生成された経路情報２０４が通路部１０１を通過する場合（Ｆ２でｙｅｓ）、自己位置推定部５によって推定された自己位置情報と進入側の通路口情報２０５（進入口情報２５１）とに基づき、自律移動体１の位置が通路口部１０５（進入口部１５１）内に存在しているか否かを判断する（Ｆ４）。自律移動体１の位置が通路口部１０５内に存在していると判断した場合（Ｆ４でｙｅｓ）、自律移動体１は、移動障害物識別部９を用いて通路部１０１に退避すべき移動障害物が存在するかどうかを判断する（Ｆ５）。退避すべき移動障害物とは、たとえば、病院等ではベッドや車椅子など通路部１０１を通過する移動体である。退避すべき移動障害物が通路部１０１内を移動中、または、停止中である場合（Ｆ５でｙｅｓ）には、自律移動体１は、通路部１０１内で移動障害物とのすれ違い動作ができないと判断し、退避動作を開始する（Ｆ６）。

本実施の形態において、退避動作とは、通路部１０１を移動する移動障害物の通路部１０１の通過が完了するまで、移動障害物の移動を妨げない地点である待機位置１０６（進入側待機位置１６１）まで自律移動体１が移動して、この地点て待機する動作である。より具体的には、自律移動体１は、図３に示す進入側待機位置１６１へ移動を開始し、進入側待機位置１６１に到着した後は、移動障害物が通路部１０１を通過するまで進入側待機位置１６１で待機する。

その後、移動障害物の通路部１０１の通過が完了したと判断した場合（Ｆ３でｙｅｓ）、自律移動体１は目的地への移動を再開する。このとき、自律移動体１は、再度、通路口部１０５（進入口部１５１）に入って目的地への移動を開始するため、再度、上記の通路部１０１内に退避すべき移動障害物が存在するか否かを判断し（Ｆ５）、退避すべき移動障害物が存在すると判断した場合には、再び退避動作に移行する。すなわち、自律移動体１は、幅の狭い通路部１０１に移動障害物が存在しなくなるまで、通路部１０１に進入しない。

移動障害物が通路部１０１を通過したかどうかの判断は、例えばセンサ２を用いて移動障害物の移動をトラッキングすることによって判断することができる。移動障害物が通路部１０１の外に出た場合、トラッキングした結果として得られる移動障害物の位置情報が通路情報２０１の中から脱する。この結果によって移動障害物が通路部１０１を通過したかどうかを判断することができる。また、精度は落ちるが、より簡単には、通路部１０１内に退避すべき移動障害物が存在する（Ｆ５）と判断してから一定時間後に当該移動障害物が通過したと判断してもよい。また、これらを組み合わせることも可能である。なお、この一定時間は通路情報２０１に基づき通路部１０１の長さから決定されてもよい。また、センサ２から得られる移動障害物３００と自律移動体１との距離に基づきこの一定時間を算出してもよい。

自律移動体１が待機位置で待機し、一定時間以上、移動障害物が通路部１０１内に留まっていると判断した場合には、エラー状態とし、周囲に通知する。一定時間は、たとえば３分程度に設定される。

通路部１０１に退避すべき移動障害物３００が存在するかどうかを自律移動体１が判断する方法を、図５を参照しながら説明する。図５は、第一センサ２１の第一計測平面２１Ｐの様子と、第一センサ２１で通路部１０１内の移動障害物３００を検知したときの移動障害物３００の検知位置３０１を示している。第一センサ２１としてレーザレーダを用いた場合、前述のように、自律移動体１は、第一計測平面２１Ｐ内において、０．５゜毎に移動障害物３００までの距離情報を取得する。この情報から、自律移動体１は移動障害物の位置を把握することができる。

なお、センサ２では、ベッドや車椅子などの大きな形状の移動障害物３００と、人などの比較的小さな形状の移動障害物との違いを判定できない場合もある。自律移動体１の稼動率向上のためには、人などの小さな形状の移動障害物が通路部１０１内を通過している場合を判断して通路部１０１内で移動障害物とすれ違うように、自律移動体１を制御することが好ましい。このように、ベッドなどの大きな形状の移動障害物３００が通路部１０１内を通過している場合、待機位置１０６に移動するとともに、移動障害物とすれ違うことが可能な場合には自律移動体１を退避させない状態を創出することが望ましい。

そこで、本実施の形態では、水平面を計測するレーザレーダなどの第一センサ２１が取得した環境情報の中に含まれる距離情報と、その距離を測定した際の角度情報とで検知位置情報４０１を構成する。そして、検知位置情報４０１を第二閾値などを用いてグループ化してクラスタ情報４０２を作成する。このグループ化されたクラスタ情報４０２を移動障害物３００に対応する移動障害物情報４００として退避すべき移動障害物３００か退避する必要が無い移動障害物３００かを識別する。制御装置４は、以上の制御を実施する。

具体的には、図６に示すように、第一センサ２１が取得した検知位置情報４０１の内、第二閾値である一定距離Ｄ内に存在する検知位置情報４０１のグループをクラスタ情報４０２とする。そして、クラスタ情報４０２を一つの移動障害物３００であると判断する。さらに、クラスタ情報４０２から通路部１０１の幅方向に対応する方向の両端のそれぞれに対応する検知位置情報４０１間の幅方向に対応する距離を幅情報Ｗとする。この幅情報Ｗが一定距離（第三閾値）以上であれば、クラスタ情報４０２に対応する移動障害物は大きな形状を有する物体であると判断できる。そのため、この移動障害物は、退避すべき移動障害物３００として判断することができる。

次に、自律移動体１が通路部１０１に進入した後の制御装置４の制御方法について説明する。

通路部１０１を自律移動体１が走行していると、通路部１０１内に存在する回避可能な小さな形状の移動障害物３００Ａを回避して移動する場合がある。一方、自律移動体１が通路部１０１を走行している途中に、退避すべき大きな形状の移動障害物３００が通路部１０１に進入してくる可能性がある。そのため、通路部１０１内において、自律移動体１は、できるだけ早く通路部１０１から外に出る方が良い場合が多い。

そこで、自律移動体１では、通路部１０１を移動している間は、図７に示すように、回避動作を行うための旋回角度θを進行方向Ｓに対して±αに制限することが好ましい。これにより、回避にともなう時間ロスを軽減することができる。旋回角度θを制限する第四閾値αとしては、例えば３０°である。また、通路部１０１を通過している状態ではない通常走行時には、旋回角度θを制限する第四閾値αは、例えば１８０°である。すなわち、通路部１０１以外を走行する通常走行時に比べて、通路部１０１を走行している時の旋回角度を小さく、例えば、１／６に制限する。

続いて、本実施の形態における移動障害物識別部９の識別方法について、図８を参照してさらに詳しく説明する。

移動障害物識別部９は、環境情報から特徴量を算出し、退避すべき移動障害物３００か否かを判定している。具体的には、まず、第一センサ２１が取得した環境情報を、移動障害物識別部９のクラスタリング部９１によってグループ化する。クラスタリング部９１は、前述のように、取得した移動障害物３００の位置が一定距離Ｄ内に存在する移動障害物データを、同一物体とみなしてグループ化する。次に、グループ化されたデータ（クラスタ情報４０２）を用いて、特徴量算出部９２が特徴ベクトルを算出する。事前に学習した移動障害物判別部９３は、算出された特徴ベクトル用い、クラスタが退避すべき移動障害物３００であるか否かを評価する。移動障害物判別部９３には、ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）カーネルのＳＶＭ（サポートベクターマシン）を用いることができる。特徴ベクトルの算出には、公知の手法を用いることができる。

ＳＶＭは、事前に教師データを用いて学習する。教師データとしては、退避すべき移動障害物３００の計測データである検知位置情報４０１のセット（クラスタ情報４０２）と、退避すべきでない移動障害物３００Ａの計測データである検知位置情報４０１のセット（クラスタ情報４０２）を用いる。

続いて、第一センサ２１および第二センサ２２によって取得する３次元の環境情報を用いた移動障害物３００の識別方法について、さらに詳しく述べる。

図２を用いて前述したように、センサ２は、第一センサ２１と、第二センサ２２とを有する。第一センサ２１は、走行面Ｐに平行な第一計測平面２１Ｐ内の情報を取得する。第二センサ２２は、水平面である第一計測平面２１Ｐとは異なる第二計測平面２２Ｐ内の情報を取得する。第二センサ２２は自律移動体１の左右に設けられている。なお、第二センサ２２の配置は、この配置位置に限定されるわけではなく、第一計測平面２１Ｐ以外を計測するように配置する多種の取り付け態様が可能である。自律移動体１が第一センサ２１に加え第二センサ２２を有することで、走行面Ｐに平行な水平面だけでなく、３次元的に移動障害物３００の位置を計測することができる。

第一センサ２１のみを用いる方法では、通路部１０１の長手方向の距離が長くなり、対象となる移動障害物が自律移動体１から遠方に位置した場合、移動障害物に対応する環境情報が少なくなる。したがって、クラスタ情報４０２を作成するために必要な情報量が少なくなり、十分に移動障害物を識別することができないことがある。この様子を図９を参照しながら説明する。図９の上部に示すように、移動障害物３００の位置が自律移動体１から比較的近い場合には、移動障害物３００を識別するための検知位置情報４０１を十分取得することができる。一方、図９の下部に示すように、移動障害物３００の位置が自律移動体１から比較的遠方であれば、移動障害物３００を識別するための検知位置情報４０１が十分に得られない。また、第一センサ２１のみでは対象とする移動障害物３００がベッドなどの場合、脚の部分しか検知位置情報４０１を取得できない。そのため、移動障害物３００であるベッドを一つのクラスタ情報４０２として認識できず、退避すべき移動障害物３００であるのに退避すべき移動障害物として識別できないことがある。そのため、３次元的に移動障害物を識別することが好ましい。これにより、退避すべき移動障害物３００の識別精度を向上することができる。

ただし、第二センサ２２では、第一センサ２１とは異なり、自律移動体１の向きによって移動障害物３００を計測できる場合とできない場合がある。この様子を、図１０、図１１を参照しながら説明する。図１０に示すように、第二計測平面２２Ｐが移動障害物３００と交わらないように自律移動体１が向いている場合、自律移動体１は第二センサ２２によって移動障害物３００を計測できない。一方、図１１に示すように、第二計測平面２２Ｐが移動障害物３００と交わるように自律移動体１が向いている場合、自律移動体１は第二センサ２２によって移動障害物３００の位置を計測することができる。

本実施の形態では、特徴量の算出を、移動障害物３００の３次元の環境情報を得られることから、以下のように拡張することが好ましい。
ｆ１：クラスタ内の総データ点数
ｆ２：クラスタ内のデータ点までの最小距離
ｆ３：データ点３次元共分散行列
ｆ４：データ点の３次元慣性モーメント行列の要素
ｆ５：クラスタ内の端点から端点までの距離（幅情報Ｗ）
このように設定することで、より信頼性の高い移動障害物の識別が可能となる。

前述のように、対象となる移動障害物３００の３次元の環境情報を取得することで、より信頼性の高い識別が可能となる。

次に、図１２を参照しながら、第一センサ２１で移動障害物３００を検知し、さらに信頼性向上のため第二センサ２２でさらに移動障害物３００を検知する場合の自律移動体１の向きを制御する方法を説明する。なお、図１２は、図４の制御フローにおけるＦ５をより詳細に説明するフローチャートである。

制御装置４は、自律移動体１が通路口部１０５を通行時に、第一センサ２１が取得した環境情報を用いて、１：退避すべき移動障害物が存在する、２：退避すべき移動障害物が存在する可能性がある、３：退避すべき移動障害物は存在しない、のいずれであるか判断する（Ｇ１）。

第一センサ２１からの環境情報で、３：退避すべき移動障害物が存在しないという判断結果であった場合には、通路部１０１内に退避すべき移動障害物が存在しない旨を示す情報を出力する（Ｇ６）。この場合は、例えば通路部１０１内には移動障害物が一切存在しないと判断された場合を含む。

第一センサ２１からの環境情報で、１：狭い通路内に退避すべき移動障害物が確実に存在するという判断結果であった場合とは、例えばクラスタ情報４０２の幅情報Ｗが第三閾値以上であった場合である。この場合には、通路部１０１内に退避すべき移動障害物が存在する旨を示す情報を出力する（Ｇ７）。

第一センサ２１からの環境情報で、２：退避すべき移動障害物が存在する可能性があるという判断結果であった場合とは、例えばクラスタ情報４０２は存在するがその幅情報Ｗが第三閾値未満であった場合である。この場合には、第二センサ２２からの環境情報に基づき第二センサ２２で移動障害物を検知しているか否かを判断する（Ｇ２）。

第二センサ２２からの環境情報中に移動障害物を検知している情報が存在する場合（Ｇ２、ｙｅｓ）には、３次元の環境情報に対応した識別器を用いて対象となる移動障害物を識別する（Ｇ３）。第二センサ２２からの環境情報に基づき通路部１０１内に退避すべき移動障害物が存在すると判断された場合（Ｇ４、ｙｅｓ）には、通路部１０１内に退避すべき移動障害物が存在する旨を示す情報を出力する（Ｇ７）。通路部１０１内に退避すべき移動障害物が存在しないと判断された場合（Ｇ４、ｎｏ）には、通路部１０１内に退避すべき移動障害物が存在しない旨を示す情報を出力する（Ｇ６）。

第一センサ２１からの環境情報で、２：退避すべき移動障害物が存在する可能性があるという判断結果が得られ、かつ、自律移動体１の第二センサ２２で移動障害物を検知していない場合（Ｇ２、ｎｏ）には、第二センサ２２で移動障害物を検知できる向きに自律移動体１を旋回させる（Ｇ５）。具体的には、図１０に示すように、第二センサ２２で移動障害物３００を検知できず、かつ、第一センサ２１からの環境情報では移動障害物は存在するが、この移動障害物が退避すべき移動障害物ではないと判断している場合に、自律移動体１を旋回させる。そして、図１１に示すように、第一センサ２１が検出している移動障害物３００に第二センサ２２の第二計測平面２２Ｐが向くように、自律移動体１を旋回させて、その向きを制御する。

なお、この動作において、旋回させる向きに移動障害物が存在するなど、他の事象により旋回させることができない事由がある場合には、その事由の対応を優先してもよい。

また、上記旋回途中において、第二センサ２２から取得する移動障害物３００の検知位置情報４０１を一定時間記憶し、これら記憶した情報と第一センサ２１から取得する検知位置情報４０１を用いて移動障害物３００の識別を行うこともできる。

なお、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、上述の構成要素を任意に組み合わせて、また、構成要素のいくつかを除外して実現される別の実施の形態を実施の形態としてもよい。また、上記実施の形態に対して本開示の主旨が示す意味を逸脱しない範囲で当業者が思いつく各種変形を施して得られる変形例も本開示に含まれる。

すなわち、自律移動体１の制御方法では、通路（通路部１０１）へ進入するに際し、通路の表面と平行な第一計測平面２１Ｐを有する第一センサ２１で通路内を計測する。そして、第一センサ２１からの情報に基づき通路を通過可能か否かを判断する。また、判断の結果、通路を通過可能と判断した場合、第一計測平面２１Ｐに対して傾いた第二計測平面２２Ｐを有する第二センサ２２の第二計測平面２２Ｐを自律移動体１の左右方向に走査する。そして、走査した第二センサ２２からの情報に基づき通路を通過可能か否かを再判断する。再判断の結果、通路を通過不能と判断した場合、通路部外の待機位置１０６へ自律移動体１を移動し、通路を通過可能と判断した場合、自律移動体１を通路に進入させる。

また、待機位置１０６は、通路よりも幅広の通路（通路口部１０５）に位置する。幅がより狭い通路部１０１へ進入する際に、幅広の通路口部１０５で待機することで、よりスムースに退避動作を実施できる。

また、再判断をして待機位置１０６へ移動した後、第一センサ２１からの情報に基づいて通路を通過可能か否かを判断し、その後、通路を移動可能と判断した場合に、通路へ進入するように自律移動体１を制御してもよい。これにより、通過不能と判断した理由となった通路部１０１内の移動障害物３００が、通路部１０１外に移動したことを確認でき、その後、安全に通路部１０１に自律移動体１を進入させることができる。なお、精度は落ちるが、待機位置１０６へ移動した場合、一定時間経過後に通路へ進入させてもよい。

またセンサ２からの情報を基に、予め学習済みの機械学習の結果に基づいて通路に進入可能か否かを判断することが好ましい。

なお、第二計測平面２２Ｐの走査は、自律移動体１を旋回させることで実施するのが望ましい。自律移動体１が移動するために設けられた自律移動機構（例えば、車輪、キャタピラ）の機能を活用できるため、別途、第二センサ２２を走査するための駆動機構（アクチュエータ等）を設ける必要がない。装置の複雑化を招くが、第二センサ２２を走査するための駆動機構を別途設けてもよい。

なお、上記の制御方法は、ソフトウェア処理によって実行される。ソフトウェアはＲＯＭ、光学ディスク、ＨＤＤなどの記録媒体に記録され、ソフトウェアが、自律移動体１の有するプロセッサによって実行された場合に、プロセッサと自律移動体１に設けられたデバイスに各処理を実行させる。

上述のように、本発明に係る自律移動体は、特に病院のような建物内で、ベッドなどが行きかう環境において、それら移動する移動障害物に対する信頼性の高い退避動作を実現することができる。

１ 自律移動体
２ センサ
３ 移動部
４ 制御装置
５ 自己位置推定部
６ 経路生成部
７ 記憶部
８ 電池
９ 移動障害物識別部
１０ 学習器
２１ 第一センサ
２１Ｐ 第一計測平面
２２ 第二センサ
２２Ｐ 第二計測平面
３１ 位置情報取得部
９１ クラスタリング部
９２ 特徴量算出部
９３ 移動障害物判別部
１０１ 通路部
１０５ 通路口部
１０６ 待機位置
１５１ 進入口部
１６１ 進入側待機位置
１６２ 退去側待機位置
２０１ 通路情報
２０２ 目的地情報
２０３ ノード情報
２０４ 経路情報
２０５ 通路口情報
２０６ 待機位置情報
２５１ 進入口情報
２５２ 退出口情報
２６１ 進入側待機位置情報
２６２ 退去側待機位置情報
３００，３００Ａ 移動障害物
３０１ 検知位置
４００ 移動障害物情報
４０１ 検知位置情報
４０２ クラスタ情報

Claims (10)

1. 自律移動体の制御方法であって、
   通路へ進入するに際し、前記通路の表面と平行な第一計測平面を有する第一センサで前記通路内を計測し、
   前記第一センサからの情報に基づき前記通路を通過可能か否かを判断し、
   前記通路を通過可能と判断した場合、前記第一計測平面に対して傾いた第二計測平面を有する第二センサの前記第二計測平面を前記自律移動体の左右方向に走査し、
   走査した前記第二センサからの情報に基づき前記通路を通過可能か否かを再判断し、
   再判断の結果、前記通路を通過不能と判断した場合、前記通路外の待機位置へ前記自律移動体を移動させ、
   再判断の結果、前記通路を通過可能と判断した場合、前記自律移動体を前記通路に進入させる、
   自律移動体の制御方法。
2. 前記待機位置は、前記通路よりも幅広の通路に位置する、
   請求項１に記載の自律移動体の制御方法。
3. 前記通路は、当該自律移動体の車体幅の２倍以上、３倍以下の幅の通路である、
   請求項１、２のいずれか一項に記載の自律移動体の制御方法。
4. 前記通路は、前記自律移動体の幅と予め設定された移動障害物の幅とを足し合わせた幅より狭い幅を有する、
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の自律移動体の制御方法。
5. 前記待機位置へ移動した後、前記第一センサからの情報に基づいて前記通路を通過可能か否かを判断し、その後、前記通路を移動可能と判断した場合に、前記通路へ進入する、
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の自律移動体の制御方法。
6. 前記待機位置へ移動した場合、一定時間経過後に前記通路へ進入する、
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の自律移動体の制御方法。
7. 前記通路を走行している間は、前記通路以外を走行している場合と比べて旋回角度を小さく制限する、
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の自律移動体の制御方法。
8. 前記センサからの情報を基に、予め学習済みの機械学習の結果に基づいて前記通路に進入可能か否かを判断する、
   請求項１〜７のいずれか一項に記載の自律移動体の制御方法。
9. 前記第二計測平面の走査は、前記自律移動体を旋回させることで実施する、
   請求項１〜８のいずれか一項に記載の自律移動体の制御方法。
10. 自律移動体であって、
    進入対象の通路の表面と平行な第一計測平面を有し、前記通路内を計測する第一センサと、
    前記第一計測平面に対して傾いた第二計測平面を有し、前記第二計測平面を前記自律移動体の左右方向に走査する第二センサと、
    前記自律移動体を移動させる移動部と、
    前記第一センサからの情報に基づき前記通路を通過可能か否かを判断するとともに、前記第二センサからの情報に基づき前記通路を通過可能か否かを再判断し、再判断の結果、前記通路を通過不能と判断した場合、前記通路外の待機位置へ前記自律移動体を移動させるように前記移動部を制御し、再判断の結果、前記通路を通過可能と判断した場合、前記自律移動体を前記通路に進入させるように前記移動部を制御する制御装置と、を備えた、
    自律移動体。

Images