TW202024666A - 資訊處理裝置以及移動機器人 - Google Patents

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古田貴之
大和秀彰
入江清
松澤孝明
清水正晴
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Abstract

提供一種資訊處理裝置以及移動機器人，能夠提高伴隨移動體的移動檢測環境變化時的檢測精度。移動機器人（1）具備用於驅動控制機器人主體（1A）的各部分的控制單元（2）、用於檢測機器人主體（1A）的周邊的對象物的檢測單元（3）、以及用於使機器人主體（1A）移動的移動單元（4）。控制單元（2）得到伴隨移動機器人（1）的移動按每個規定的時間間隔檢測至環境內的不同位置（P1、P2）的距離的兩套第一測量值組（S11、S12），並且加工第一測量值組以產生每個移動機器人（1）的移動距離的兩套第二測量值組（S21、S22），將產生的第二測量值組（S21、S22）彼此間進行比較來判定環境的變化。

Description

資訊處理裝置以及移動機器人
本發明關於一種資訊處理裝置以及移動機器人。
以往，服務機器人或家用機器人等能夠自律走行的移動機器人中，具體地實用化有掃除機器人或警備機器人、搬運機器人、嚮導機器人、看護機器人、農業機器人等各種移動機器人。例如，沿走行環境中的地面自律走行的移動機器人為了檢測存在於走行環境中的障礙物或高度落差等，一般配備有測量距地面或障礙物等對象物的距離的距離感測器，使用這樣的距離感測器的距離測量系統被提出（例如參照專利文獻1）。
專利文獻1中所記載的距離測量系統（資訊處理裝置）具備能夠利用驅動輪沿地面走行的機器人主體（移動體）、測量至機器人主體的走行方向前方的對象物的距離的距離感測器（測距感測器）和基於距離感測器的測量結果控制驅動輪的驅動部的控制裝置。距離感測器具有近距離用的第一測距感測器和遠距離用的第二測距感測器，透過統合由各感測器測定的距離資料，使得走行方向前方的測量範圍被擴大。
先前技術文獻： 專利文獻： 專利文獻1：日本專利申請（特開）JP2014－21625
發明要解決的問題：
為利用距離感測器至對象物的距離，檢測障礙物或高度落差等環境變化，考慮推斷距離感測器的測量值上出現的環境變化模式，預先設定數值化環境變化模式的閾值的方法。但即使事先設定了這樣的閾值，由於環境變化模式多樣化，且受到移動體的移動速度、移動距離、姿勢變化等影響，為提高環境變化的檢測精度仍期望進一步改進。
本發明目的在於提供一種能夠使伴隨移動體的移動檢測環境變化時的檢測精度提高的資訊處理裝置以及移動機器人。
用於解決問題的手段：
本發明的資訊處理裝置，處理在環境內移動的移動體的移動資訊，其特徵在於，具備判定單元，該判定單元得到伴隨所述移動體的移動按每個規定的時間間隔檢測至所述環境內的不同位置的距離的多套第一測量值組，並且加工所述多套第一測量值組以產生每個所述移動體移動距離的多套第二測量值組，透過將產生的所述多套第二測量值組彼此間進行比較來判定所述環境的變化。
根據這樣構成的本發明，判定單元加工按每個規定的時間間隔檢測出的多套第一測量值組以產生多套第二測量值組，對產生的每個移動體移動距離的第二測量值組彼此間進行比較以判定環境的變化，由此能夠降低移動體的移動速度等的影響，能夠使環境變化的檢測精度提高。
所述判定單元基於檢測所述移動體的移動距離的距離測量值，對所述多套第一測量值組的測量值間進行插值並且對每個移動距離的值進行重採樣以產生所述多套第二測量值組。
在此，第一測量值組由於是每個規定的時間間隔檢測出的採樣值，所以當檢測中移動體的速度變動，則對應第一測量值組的各測量值的檢測位置的間隔會出現偏差。
根據上述這樣的結構，判定單元基於檢測移動體的移動距離的距離測量值對第一測量值組的測量值間進行插值並且對每個移動距離的值進行重採樣以產生第二測量值組，由此能夠得到很好地反映了在環境內移動的移動體的位置的第二測量值組，能夠使環境變化的檢測精度進一步提高。
本發明中較佳地，所述判定單元基於預先透過學習而設定加權係數的學習模型，將所述多套第二測量值組輸入所述學習模型以得到所述環境的變化的有無作為輸出
在此，本發明這樣的基於作為移動體一邊走行一邊檢測出的採樣值的第一測量值組判定環境的變化的判定方法中，由於預測到移動體的走行條件變化或障礙物等的移動等測量條件發生各種變化，故預先設定數值化環境變化模式的閾值是困難的。
相對於此，根據上述這樣的結構，判定單元由於基於預先透過學習而設定了加權係數的學習模型得到環境的變化的有無作為輸出，所以能夠應對各種環境變化模式。
另外，與受到移動體的移動速度等影響的第一測量值組相比，第二測量值組對學習模型的親和性高，本發明的判定單元由於對學習模型輸入第二測量值組而得到環境的變化的有無作為輸出，所以與對學習模型直接輸入第一測量值組而得到環境的變化的有無作為輸出的情況相比，能夠得到良好的判定結果。這時，作為學習模型能夠採用使用了神經網路的學習模型、深度學習模型等合適的模型。
本發明中較佳地，所述學習模型透過執行由所述判定單元將所述多套第二測量值組彼此間進行比較以判定所述環境的變化的學習來設定加權係數。
根據這樣的結構，由於學習模型透過執行由判定單元將多套第二測量值組彼此間進行比較以判定環境的變化的學習來設定加權係數，故能夠應對各種環境變化模式。
本發明的移動機器人，其特徵在於，具備：上述任一資訊處理裝置；使所述移動體移動的移動單元；作為從所述環境內的兩不同位置檢測至所述環境內的其他不同兩位置的距離的第一距離感測器以及第二距離感測器；以及控制所述第一距離感測器以及所述第二距離感測器並且產生作為所述判定單元的功能的控制單元，由所述第二距離感測器檢測的第二位置設定在沿所述移動體的移動方向比由所述第一距離感測器檢測的第一位置接近所述移動體的位置。
根據這樣構成的本發明的移動機器人，與前述的資訊處理裝置同樣地，透過將每個移動體移動距離的第二測量值組彼此間進行比較來判定環境的變化，從而能夠降低移動體的移動速度等的影響，能夠使環境變化的檢測精度提高。另外，由第一距離感測器檢測至沿著移動體的移動方向的前方的第一位置的距離，由第二距離感測器檢測至第一位置後方的第二位置的距離，由此得到兩套第一測量值組，從而能夠可靠地伴隨移動體的移動檢測前方出現的環境變化。因此，移動機器人（移動體）移動之時能夠很好地進行避開或者翻越障礙物或高度落差等的判斷。
本發明中較佳地，所述控制單元具備：取得由所述第一距離感測器以及所述第二距離感測器檢測出的至所述第一位置以及所述第二位置的距離的變化的距離變化取得部；將由所述距離變化取得部取得的至所述第一位置以及所述第二位置的距離的變化進行比較的距離變化比較部；以及基於由所述距離變化比較部比較的結果，判別所述移動體的姿勢的變化引起的距離的變化和所述環境的變化引起的距離的變化的距離變化判別部。
根據這樣的結構，距離變化判別部由於判別移動體的姿勢的變化引起的距離的變化（同相位的變化）和環境的變化（障礙物或高度落差等）引起的距離的變化（具有相位差的變化），所以控制單元（判定單元）能夠排除移動體的姿勢的變化引起的距離的變化的同時、基於環境的變化引起的距離的變化，來準確地檢測環境的變化。因此，能夠降低移動體的姿勢變化給予第一測量值組的測量值的影響，使測量精度提高，由此能夠更進一步使環境變化的檢測精度提高。
以下，基於圖1~圖13說明本發明的一實施方式。
圖1是本發明的一實施方式所涉及的移動機器人的側面圖，圖2是移動機器人的平面圖。圖3是移動機器人的方塊圖。如圖1～3所示，移動機器人1具有例如沿著作為房間（環境）內的規定的面即地面F走行的作為移動體的機器人主體1A、用於驅動控制機器人主體1A的各部分使其自律走行的控制單元2、用於檢測機器人主體1A周邊的對象物和/或機器人主體1A的姿勢的檢測單元3和用於使機器人主體1A的移動單元4。另外，如圖3所示，由控制單元2和檢測單元3構成處理移動機器人1的移動資訊的資訊處理裝置5。
控制單元2具備中央處理器（CPU：Central Processing Unit）等運算單元和唯讀記憶體（ROM：Read-Only Memory）、隨機讀取記憶體（RAM：Random Access Memory）等記憶體單元而控制移動體主體1A的動作，如圖3所示，具備用於驅動控制移動單元4的移動控制部21、用於驅動控制檢測單元3的檢測控制部22、如後所述用於處理移動機器人1的移動資訊的距離變化取得部23、距離變化比較部24、距離變化判別部25和可靠度評價部26、以及用於儲存各種程式和資料的儲存部27。
檢測單元3例如具備設於機器人主體1A的前部的作為前方感測器的第一距離感測器31和第二距離感測器32、變更這些距離感測器31、32檢測距離的方向的感測器方向變更部33、以及用於檢測機器人主體1A的姿勢的姿勢檢測單元34。第一距離感測器31和第二距離感測器32分別在機器人主體1A的前部設置多個，用於測量至機器人主體1A的前方的對象物的距離，例如由照射紅外線雷射等雷射而測量距離的雷射測距儀構成。感測器方向變更部33透過使第一距離感測器31和第二距離感測器32在上下方向轉動來變更雷射的照射方向。姿勢檢測單元34例如由加速度感測器構成，檢測機器人主體1A相對水平面的傾斜。
如圖1、2所示，多個第一距離感測器31檢測至機器人主體1A的移動方向D1前方的地面F上的第一位置P1的距離，多個第二距離感測器32檢測至移動方向D1前方的地面F上的第二位置P2的距離。另外，多個第一距離感測器31和第二距離感測器32如圖2所示，檢測至沿著與機器人主體1A的移動方向D1交叉的交叉方向D2設定的多個第一位置P1和多個第二位置P2的距離。第二位置P2設定在沿機器人主體1A的移動方向D1上比第一位置P1接近機器人主體1A的位置，在平坦的地面F上第一位置P1與第二位置P2的距離差L被設定為規定值。第二距離感測器32具有比第一距離感測器31低的解析度，即，第一距離感測器31由距離的解析度高（細）的感測器構成，第二距離感測器32由距離的解析度比第一距離感測器31低（粗）的感測器構成。
移動單元4具備：具有馬達等的驅動部41、前後左右的四輪的車輪42、以及變更前輪的高度而調整機器人主體1A的車高的車高調整部43。驅動部41透過各自獨立地旋轉驅動作為左右的後輪的車輪42，來使機器人主體1A前進或後退或者轉換方向。車高調整部43透過使作為左右的前輪的車輪42在上下方向變位，來調整機器人主體1A的車高。
圖4是表示移動機器人的動作的圖，圖5是表示基於移動機器人的測量資訊的概念圖。圖4（A）所示，移動機器人1沿地面F向移動方向D1前方走行時，第一距離感測器31檢測至地面F的第一位置P1的距離，第二距離感測器32檢測至地面F的第二位置P2的距離。基於第一距離感測器31的測量資料被傳送給控制單元2的距離變化取得部23，距離變化取得部23取得至地面F的距離的變化，如圖5（A）所示，基於該距離的變化將第一變化值S1按時序儲存於儲存部27。基於第二距離感測器32的測量資料被傳送給距離變化取得部23，距離變化取得部23驅動至地面F的距離的變化，如圖5（B）所示，基於該距離的變化將第二變化值S2按時序儲存於儲存部27。這時，地面F若是平坦的，則變化值S1、變化值S2也沒有變化（即變化值S1、變化值S2為零），或變化值S1、變化值S2僅顯示微小的值。
接著，如圖4（B）所示，在移動機器人1的移動方向D1前方的地面F存在物體M的情況下，第一位置P1到達物體M，第一距離感測器31檢測出至物體M的距離時，則距離變化取得部23如圖5（A）所示取得比至地面F近的距離的變化，作為第一變化值S1a儲存於儲存部27。並且，如圖4（C）所示，第二位置P2到達物體M，第二距離感測器32檢測出至物體M的距離時，則距離變化取得部23如圖5（B）所示取得比至地面F近的距離的變化，作為第二變化值S2a儲存於儲存部27。此時，若第一位置P1在物體M的前方，則由第一距離感測器31測量至地面F的距離，所以第一變化值S1再為零或微小值。並且，如圖4（D）所示，若第二位置P2在物體M的前方，則第二變化值S2再為零或微小值。
像這樣地得到第一變化值S1以及第二變化值S2，則控制單元2的距離變化比較部24比較第一變化值S1和第二變化值S2。作為距離變化比較部24的比較方法，例如圖5（C）所示，算出取第一變化值S1和第二變化值S2的差分所得的差分值S3，算出留作該差分值S3的第一差分值S3a和第二差分值S3b的時間差T1。距離變化判別部25基於由距離變化比較部24比較的第一變化值S1和第二變化值S2的差分值S3，判別移動機器人1的姿勢的變化引起的距離的變化（同相位的變化）和地面F的形狀引起的距離的變化（具有相位差的變化）。具體地，若第一差分值S3a和第二差分值S3b是成為規定的閾值以上的值，其發生的時間差T1是對應於移動機器人1的速度的時間差（相位差），則距離變化判別部25判別變化值S1a、變化值S2a為地面F的形狀（即物體M）引起的距離的變化。在此，對應於移動機器人1的速度的時間差是第一位置P1和第二位置P2的距離差L除以移動機器人1的速度求得的時間差。
另一方面，作為移動機器人1的姿勢的變化引起的距離的變化，能夠例示圖6所示的情況。圖6是表示基於移動機器人的姿勢變化的測量資訊的概念圖。圖6（A）中表示基於第一距離感測器31檢測出的至地面F的第一位置P1的距離，距離變化取得部23取得的至地面F的距離的變化值S1。圖6（B）中表示基於第二距離感測器32檢測出的至地面F的第二位置P2的距離，距離變化取得部23取得的至地面F的距離的變化值S2。在此，變化值S1b、變化值S2b的發生時間（timing）大致為同時的情況下，由距離變化比較部24算出的作為第一變化值S1和第二變化值S2的差分的差分值S3如圖6（C）所示大致為零。像這樣地差分值S3大致為零的情況下，距離變化判別部25判別變化值S1b、變化值S2b的發生時間（timing）沒有時間差（相位差），不是地面F的形狀引起的，而是移動機器人1的姿勢的變化引起的距離的變化。
另外，檢測單元3的姿勢檢測單元34檢測移動機器人1的姿勢的變化。即，車輪42處於地面F上的細小凹凸、地板或瓷磚的接縫、大地毯的落差等，導致機器人主體1A振動或相對於地面F在前後左右傾斜地搖擺，則該振動或傾斜、搖擺等姿勢變化由姿勢檢測單元34檢測出並發送給檢測控制部22。像這樣地機器人主體1A的姿勢變化被檢測出後，則控制單元2的可靠度評價部26評價由距離變化取得部23取得的第一變化值S1以及第二變化值S2的可靠度。並且，距離變化比較部24基於可靠度評價部26的評價結果決定是否比較第一變化值S1以及第二變化值S2。即，若此時的變化值S1、變化值S2是不可靠的，則可靠度評價部26進行了評價的情況下，不執行前述那樣的利用距離變化比較部24進行的第一變化值S1和第二變化值S2的比較。
關於以上這樣的利用資訊處理裝置5（控制單元2和檢測單元3）處理移動機器人1的移動資訊的順序，一併參照圖7進行說明。圖7是表示移動機器人中的資訊處理裝置的處理順序的流程圖。資訊處理裝置5以規定週期（例如0.1秒程度的短時間）反覆進行圖7所示的步驟ST1～ST8從而處理移動機器人1的移動資訊。
當在移動機器人1的移動中控制單元2開始移動資訊處理，則檢測控制部22使第一距離感測器31檢測至第一位置P1的距離（第一距離檢測工序：步驟ST1），並且使第二距離感測器32檢測至第二位置P2的距離（第二距離檢測工序：步驟ST2）。另外，檢測控制部22使姿勢檢測單元34檢測機器人主體1A的姿勢變化（姿勢變化檢測工序：步驟ST3）。當由距離檢測工序（步驟ST1、步驟ST2）檢測出至第一位置P1和第二位置P2的距離，則距離變化取得部23取得至地面F的距離的變化，使變化值S1、變化值S2儲存於儲存部27（距離變化取得工序：步驟ST4）。另外，距離變化取得部23基於取得的變化值S1、變化值S2透過使用後述的學習模型的判定方法判定走行環境的變化（環境變化判定工序：步驟ST5）。當由姿勢變化檢測工序（步驟ST3）檢測出機器人主體1A的姿勢變化，則可靠度評價部26評價此時的變化值S1、變化值S2的可靠度（可靠度評價工序：步驟ST6）。
可靠度評價工序（步驟ST6）中，判斷變化值S1、變化值S2沒有可靠度的情況下（步驟ST6中為「否」），控制單元2返回第一距離檢測工序（步驟ST1），重複前述的各步驟ST1～ST6。可靠度評價工序（步驟ST6）中，判斷變化值S1、變化值S2具有可靠度的情況下（步驟ST6中為「是」），控制單元2執行下一個步驟ST8。即，距離變化比較部24算出取第一變化值S1和第二變化值S2的差分所得的差分值S3（距離變化比較工序：步驟ST8）。接著，距離變化判別部25基於差分值S3判別移動機器人1的姿勢的變化引起的距離的變化和地面F的形狀引起的距離的變化（距離變化判別工序：步驟ST9），之後返回第一距離檢測工序（步驟ST1）。
此外，本實施方式中，步驟ST5的環境變化判定工序是在步驟ST9的距離變化判別工序之前執行，但也可以在距離變化判別工序之後執行，這種情況下，可以僅當距離變化判別部25判別不是移動機器人1的姿勢的變化引起的距離的變化，而是地面F的形狀引起的距離的變化的情況下，執行環境變化判定工序。
透過如以上那樣處理移動機器人1的移動資訊，從而控制單元2一直在判別機器人主體1A的移動方向D1前方的地面F是否平坦能夠走行、或者機器人主體1A的移動方向D1前方的地面F是否存在凹凸或障礙物（物體M）等的同時由移動單元4使機器人主體1A走行。機器人主體1A的移動方向D1前方的地面F存在障礙物（物體M）的情況下，由於該物體M距地面F的高度也被判別，所以控制單元2判定物體M能否被翻越。判定物體M不能被翻越的情況下，控制單元2透過移動控制部21使移動單元4驅動控制以避開物體M。判定不調整機器人主體1A的車高就能翻越物體M的情況下，控制單元2繼續透過移動控制部21使移動單元4驅動控制來翻越物體M。
另一方面，判定若調整機器人主體1A的車高則能翻越物體M的情況下，控制單元2透過移動控制部21驅動控制車高調整部43，如圖8所示，透過使作為左右的前輪的車輪42向下變位，從而抬高機器人主體1A的前方側的車高。圖8是表示移動機器人的車高調整動作的圖。如圖8（A）所示，當透過車高調整部43抬高機器人主體1A的前方側的車高，則機器人主體1A的姿勢變化，所以第一距離感測器31和第二距離感測器32的方向變化。當該姿勢變化由姿勢檢測單元34檢測出，則控制單元2透過檢測控制部22驅動控制感測器方向變更部33，將第一距離感測器31和第二距離感測器32的方向變更為向下。另外，如圖8（B）所示，當作為前輪的車輪42翻到物體M上而使機器人主體1A的姿勢也發生變化，則基於姿勢檢測單元34的檢測，透過檢測控制部22的控制，感測器方向變更部33將第一距離感測器31和第二距離感測器32的方向也變更為向下。
接著，關於資訊處理裝置5對走行環境的變化（地面F的高度落差或凹凸、作為障礙物的物體M等的有無）的判定方法，一併參照圖9～圖13進行詳細說明。圖9、圖10是表示基於移動機器人的測量動作的概念圖，圖10（A）表示移動機器人的移動速度比圖9的情況快的情況，圖10（B）表示移動機器人的移動速度比圖9的情況慢的情況。圖11是表示由移動機器人的測量動作得到的第一測量值組的曲線圖，圖12是表示加工第一測量值組而產生的第二測量值組的曲線圖。圖13是表示比較第二測量值組以判定環境的變化的順序的圖。資訊處理裝置5的控制單元2產生作為判定走行環境的變化的判定單元的功能。
如圖9、圖10所示，伴隨移動機器人1的移動，第一距離感測器31檢測至機器人主體1A的移動方向D1前方的地面F上的第一位置P1的距離，第二距離感測器32檢測至移動方向D1前方的地面F上的第二位置P2的距離。該第一距離感測器31及第二距離感測器32的距離檢測大致同時執行，並且以規定的時間間隔（例如0.01秒間隔）連續執行。由第一距離感測器31檢測出的至第一位置P1的距離以及由第二距離感測器32檢測出的至第二位置P2的距離形成兩套（多套）分別是連續採樣資料的第一測量值組S11、第一測量值組S12而分別儲存於儲存部27（參照圖11）。在此，如圖10（A）所示，移動機器人1的移動速度比圖9的情況快的情況下，第一測量值組S11、第一測量值組S12的間隔大，如圖10（B）所示，移動機器人1的移動速度比圖9的情況慢的情況下，第一測量值組S11、第一測量值組S12的間隔小。
圖11（A）表示作為由第一距離感測器31檢測出的至第一位置P1的距離的測量值的第一測量值組S11，圖11（B）表示作為由第二距離感測器32檢測出的至第二位置P2的距離的測量值的第一測量值組S12。如圖11（A）所示，至第一位置P1的距離（第一測量值組S11）在測量時間為0.6秒左右之前顯示150mm前後的大致恆定值，當超過0.6秒將急劇降低，這表示第一位置P1已到達物體M。如圖11（B）所示，至第二位置P2的距離（第一測量值組S12）當測量時間為0.7秒左右之前顯示65～70mm前後的大致恆定值，當超過0.7秒將急劇降低，這表示第二位置P2已到達物體M。
控制單元2將如以上操作每個規定的時間間隔得到的兩套第一測量值組S11、第一測量值組S12進行加工，產生每個移動機器人1移動距離（例如每10mm間隔）的兩套第二測量值組S21、第二測量值組S22。具體地，透過從儲存於儲存部27的過去的第一測量值組S11、第一測量值組S12取出規定時間量（例如圖11中A所示的範圍）的測量值，將取出的第一測量值組S11、第一測量值組S12變換為移動機器人1的移動距離內的測量值，從而如圖12所示產生兩套第二測量值組S21、第二測量值組S22。在此，作為取出第一測量值組S11、第一測量值組S12的過去的規定時間的範圍，例如是在該時間內移動機器人1的移動距離為150mm的範圍。
圖12中實線是從至第一位置P1的距離的測量值產生的第二測量值組S21，虛線是從至第二位置P2的距離的測量值產生的第二測量值組S22。像這樣產生第二測量值組S21、第二測量值組S22之時，控制單元2事先根據移動機器人1的車輪42的轉速等檢測移動距離，基於該距離測量值對第一測量值組S11、第一測量值組S12進行插值，由此產生第二測量值組S21、第二測量值組S22。具體地，相對於測量第一測量值組S11、第一測量值組S12的各測量值的時刻適用移動距離，對測量值之間進行一維插值使其對應於移動距離，並且按每個移動距離重新採樣測量值，從而產生第二測量值組S21、第二測量值組S22。透過像這樣對第一測量值組S11、第一測量值組S12進行插值重採樣，由此即使因移動機器人1的移動速度的變動等導致第一測量值組S11、第一測量值組S12的間隔發生偏差的情況下，也能夠抑制每個移動距離的第二測量值組S21、第二測量值組S22所產生的偏差的影響。
此外，本實施方式中，測量值之間進行一維插值以與移動距離對應，但也可以採用其他插值法。
控制單元2如以上那樣操作產生每個移動機器人1移動距離的兩套第二測量值組S21、第二測量值組S22後，將該兩套第二測量值組S21、第二測量值組S22作為輸入值，使用學習模型判定走行環境變化的有無。具體地，如圖13所示，控制單元2將兩套第二測量值組S21、第二測量值組S22作為輸入1、輸入2，使用具有卷積層、池化層、連接層，輸出走行環境的變化的有無的神經網路來判定走行環境的變化的有無。被輸入的兩套第二測量值組S21、第二測量值組S22在卷積層透過具有規定的加權係數的過濾器執行卷積處理，抽出各自的特徵並縮小資料量後，輸出給池化層。進一步地，在池化層上，兩套第二測量值組S21、第二測量值組S22維持各自的特徵的同時由具有規定的加權係數的過濾器進行縮小處理後，輸出給連接層。在連接層上，將從池化層輸出的第二測量值組S21、第二測量值組S22各自的特徵疊加進行比較，輸出比較結果。學習模型基於該比較結果判定走行環境的變化的有無。此外，作為學習模型可以採用具有多個由卷積層、池化層和連接層構成的中間層的深度學習模型，但也可以採用其他適合的學習模型。
在以上這樣的學習模型中，各層中使用的加權係數是透過事前的學習設定的。該學習在具有高度落差或凹凸、障礙物等環境變化的環境中被執行，反覆執行將如前所述產生的第二測量值組S21、第二測量值組S22輸入學習模型以得到輸出（環境的變化的有無），並指示得到的輸出是否適合實際的環境變化的工序。像這樣進行輸入和輸出、及該輸出的指示，從而學習模型自行變更加權係數，直到得到適宜的加權係數反覆學習。使這樣反覆學習的結果所得的加權係數作為實用數值儲存於儲存部27，利用於移動機器人1的實際工作。
根據這樣的本實施方式，能夠產生以下的作用和效果。
（1）作為移動機器人1的判定單元的控制單元2將每個規定的時間間隔檢測的兩套第一測量值組S11、第一測量值組S12進行加工以產生兩套第二測量值組S21、第二測量值組S22，將產生的每個移動機器人1移動距離的第二測量值組S21、第二測量值組S22彼此間進行比較判定環境的變化（地面F的高度落差或凹凸、作為障礙物的物體M等的有無），從而能夠降低移動機器人1的移動速度等帶來的影響，使環境變化的檢測精度提高。
（2）作為判定單元的控制單元2基於移動機器人1的車輪42的轉速等檢測的距離測量值對第一測量值組S11、第一測量值組S12的測量值間進行插值並對每個移動距離的值進行重採樣以產生第二測量值組S21、第二測量值組S22，從而能夠得到很好地反映了在環境內移動的移動機器人1的位置的第二測量值組S21、第二測量值組S22，使環境變化的檢測精度進一步提高。
（3）作為判定單元的控制單元2由於基於預先透過學習設定了加權係數的學習模型作為輸出得到環境的變化的有無，所以能夠應對各種環境變化模式。另外，與受到移動機器人1的移動速度等影響的第一測量值組S11、第一測量值組S12比較，第二測量值組S21、第二測量值組S22對學習模型的親和性高，控制單元2由於對學習模型輸入第二測量值組S21、第二測量值組S22而作為輸出得到環境的變化的有無，所以與對學習模型直接輸入第一測量值組S11、第一測量值組S12而作為輸出得到環境的變化的有無的情況比較，能夠得到良好的判定結果。
（4）移動機器人1的控制單元2由距離變化判別部25判別機器人主體1A的姿勢變化引起的距離的變化（同相位的變化）和環境內的地面F的形狀引起的距離的變化（具有相位差的變化），透過排除機器人主體1A的姿勢變化引起的距離的變化的同時、基於地面F的形狀引起的距離的變化，能夠可靠地檢測凹凸或障礙物等的對象物。因此，能夠降低機器人主體1A的姿勢變化給予距離測量的影響，能夠使至存在於地面F的凹凸或障礙物等對象物的距離的測量精度提高。
（5）第一距離感測器31以及第二距離感測器32透過檢測至沿著與機器人主體1A的移動方向D1交叉的交叉方向D2的多個第一位置P1以及第二位置P2的距離，由此能夠以對應於機器人主體1A的寬度檢測地面F的形狀引起的距離的變化。
（6）第二距離感測器32具備比第一距離感測器31低的解析度，由此當檢測至位於沿移動方向D1比第一位置P1接近機器人主體1A的位置的第二位置P2的距離時，能夠取得與由第一距離感測器31檢測出的至第一位置P1的距離的變化的平衡。因此，距離變化判別部25能夠容易判別機器人主體1A的姿勢變化引起的距離的變化和地面F的形狀引起的距離的變化。
（7）距離變化比較部24基於可靠度評價部26的評價結果，決定是否比較由距離變化取得部23取得的至第一位置P1以及第二位置P2的距離的變化，所以能夠不比較可靠度低的至第一位置P1及第二位置P2的距離的變化，能夠消減計算成本。
（8）控制單元2基於姿勢檢測單元34所檢測出的機器人主體1A的姿勢變化，透過感測器方向變更部33變更第一距離感測器31以及第二距離感測器32的方向，能夠檢測相對地面F的規定方向的距離，從而即使在機器人主體1A的姿勢發生變化的情況下也能夠可靠地檢測至環境內的地面F的距離。
〔實施方式的變形〕：
此外，本發明不限於上述實施方式，能夠達成本發明的目的的範圍內的變形、改良等包含於本發明。
例如，所述實施方式中，作為移動機器人1沒有例示具體的方案，但作為移動機器人是服務機器人、家用機器人等，更具體地能夠例示掃除機器人、警備機器人、搬運機器人、嚮導機器人等。另外，移動體的移動範圍不限於二維平面空間，也可以是三維空間，這種情況下移動體可以是無人機等飛行器。另外，作為環境內的規定的面，不限於地面F等的水平面，也可以是豎直面或傾斜面等平面，也可以是適宜的曲面。
所述實施方式中，構成資訊處理裝置5的控制單元2和檢測單元3設於作為移動體的機器人主體1A，但控制單元2的全部或一部分不設於機器人主體1A，而設於能夠與機器人主體1A通訊的其他機器，由其他機器構成控制單元2的全部或一部分功能。另外，本發明的資訊處理裝置除適用於移動機器人1以外，也能夠利用於處理自動駕駛汽車或作業車、飛行器等移動體的移動資訊之用途。另外，移動體不限於如移動機器人1那樣具備移動單元4，也可以是被其他裝置或人等移動的推車等。
所述實施方式中，作為判定單元的控制單元2透過學習模型判定環境的變化，也可以不使用學習模型，而事先設定將環境變化模式數值化的閾值。
所述實施方式中，控制單元2基於根據移動機器人1的車輪42的轉速等檢測出的距離測量值來對第一測量值組S11、第一測量值組S12的測量值間進行插值並對每個移動距離的值進行重採樣以產生第二測量值組S21、第二測量值組S22，但只要能夠加工多套第一測量值組而產生每個移動體移動距離的多套第二測量值組即可，也可以採用與本實施方式不同的方法。
所述實施方式中，構成為基於可靠度評價部26的評價結果，距離變化比較部24決定是否比較由距離變化取得部23取得的至第一位置P1和第二位置P2的距離的變化，使得在可靠度低的情況下不比較距離的變化，但也可以構成為與可靠度無關地比較全部的距離的變化。另外，所述實施方式中，由姿勢檢測單元34檢測機器人主體1A的姿勢變化，由感測器方向變更部33變更第一距離感測器31和第二距離感測器32的方向，但姿勢檢測單元34和感測器方向變更部33不是本發明必須的構成，也能夠適宜省略。
所述實施方式中，第一距離感測器31和第二距離感測器32由照射雷射測量距離的雷射測距儀構成，但距離感測器不限於雷射測距儀，也可以是紅外線感測器或雷射探測與測量（LDAR：Light Detection and Ranging）；或雷射成像探測與測量（LIDAR：Laser Imaging Detection and Ranging）等光學感測器，也可以是超音波感測器，另外也可以是具有照相機和攝影元件的影像感測器。另外，所述實施方式中，作為姿勢檢測單元34例示的是加速度感測器，但不限於此，也可以是陀螺儀感測器。另外，所述實施方式中，姿勢檢測單元34是檢測機器人主體1A的振動或傾斜、擺動等細小的姿勢變化、以及車高調整部43調整的車高的變化或向物體M的翻越引起的機器人主體1A的較大的姿勢變化的兩者的構成，可以分別由不同的感測器構成檢測微小的姿勢變化的第一姿勢檢測單元和檢測較大的姿勢變化的第二姿勢檢測單元。
所述實施方式中，第一距離感測器31和第二距離感測器32分別在機器人主體1A的前部設置有多個，但不限於此，能夠採用圖14所示的構成。圖14是表示移動機器人的變形例的平面圖。如圖14所示，構成為第一距離感測器31和第二距離感測器32在機器人主體1A的前部中央各設置一個，並且設置為能夠左右轉動，由此檢測出至沿著交叉方向D2的多個第一位置P1和第二位置P2的距離。
所述實施方式中，第一距離感測器31和第二距離感測器32由個別的感測器構成，但是不限於此，能夠採用圖15所示的構成。圖15是表示移動機器人的其他變形例的側面圖。如圖15所示，第一距離感測器31和第二距離感測器32由單個的感測器構成，構成為對應於該距離感測器31、該距離感測器32的上下方向的檢測範圍而使第一位置P1和第二位置P2被識別。另外也可以是這樣的構成：單個的距離感測器31、距離感測器32由感測器方向變更部33上下轉動，由此變更距機器人主體1A的檢測距離，從而檢測出至第一位置P1和第二位置P2的距離。另外，第二距離感測器32不限於是具有比第一距離感測器31低的解析度，也可以是第一距離感測器31和第二距離感測器32具有相同的解析度，也可以是第二距離感測器32具有比第一距離感測器31高的解析度。
產業上的可利用性：
如上所述，本發明能夠很好地利用於能夠降低移動體的姿勢變化造成的影響，使至對象物的距離的測量精度提高的資訊處理裝置以及移動機器人。
1:移動機器人 1A:機器人主體（移動體） 2:控制單元（判定單元） 21:移動控制部 22:檢測控制部 23:距離變化取得部 24:距離變化比較部 25:距離變化判別部 26:可靠度評價部 27:儲存部 3:檢測單元 31:第一距離感測器 32:第二距離感測器 33:感測器方向變更部 34:姿勢檢測單元 4:移動單元 41:驅動部 42:車輪 43:車高調整部 5:資訊處理裝置 D1:移動方向 D2:交叉方向 F:地面（規定的面） L:距離差 M:物體（環境的變化） P1:第一位置 P2:第二位置 S1:第一變化值 S2:第二變化值 S3:差分值 S1a:第一變化值 S2a:第二變化值 S3a:第一差分值 S1b:變化值 S2b:變化值 S3b:第二差分值 S11:第一測量值組 S12:第一測量值組 S21:第二測量值組 S22:第二測量值組 ST1~ST9:步驟 T:時間 T1:時間差
圖1是本發明的一實施方式的移動機器人的側面圖。 圖2是所述移動機器人的平面圖。 圖3是所述移動機器人的方塊圖。 圖4是表示所述移動機器人的動作的圖。 圖5是表示基於所述移動機器人的測量資訊的概念圖。 圖6是表示基於所述移動機器人的姿勢變化的測量資訊的概念圖。 圖7是表示所述移動機器人中的資訊處理裝置的處理順序的流程圖。 圖8是表示所述移動機器人的車高調整動作的圖。 圖9是表示基於所述移動機器人的測量動作的概念圖。 圖10是表示基於與圖9速度不同的所述移動機器人的測量動作的概念圖。 圖11是表示由所述測量動作得到的第一測量值組的曲線圖。 圖12是表示加工所述第一測量值組產生的第二測量值組的曲線圖。 圖13是表示比較所述第二測量值組判定環境的變化的順序的圖。 圖14是表示所述移動機器人的變形例的平面圖。 圖15是表示所述移動機器人的其他變形例的側面圖。
無
1:移動機器人
1A:機器人主體(移動體)
3:檢測單元
31:第一距離感測器
32:第二距離感測器
33:感測器方向變更部
42:車輪
D1:移動方向
F:地面(規定的面)
M:物體(環境的變化)
P1:第一位置
P2:第二位置

Claims (6)

  1. 一種資訊處理裝置，該資訊處理裝置處理在環境內移動的移動體的移動資訊，其特徵在於， 所述資訊處理裝置具備判定單元， 所述判定單元得到伴隨所述移動體的移動按每個規定的時間間隔檢測至所述環境內的不同位置的距離的多套第一測量值組，並且 加工所述多套第一測量值組以產生每個所述移動體移動距離的多套第二測量值組，透過將產生的所述多套第二測量值組彼此間進行比較來判定所述環境的變化。
  2. 如請求項1所述的資訊處理裝置，其中， 所述判定單元基於檢測所述移動體的移動距離的距離測量值，對所述多套第一測量值組的測量值間進行插值並且對每個移動距離的值進行重採樣以產生所述多套第二測量值組。
  3. 如請求項1或2所述的資訊處理裝置，其中， 所述判定單元基於預先透過學習而設定加權係數的學習模型，將所述多套第二測量值組輸入所述學習模型以作為輸出得到所述環境的變化的有無。
  4. 如請求項3所述的資訊處理裝置，其中， 所述學習模型透過執行由所述判定單元將所述多套第二測量值組彼此間進行比較以判定所述環境的變化的學習來設定加權係數。
  5. 一種移動機器人，其特徵在於， 該移動機器人具備： 如請求項1~4中任一項所述的資訊處理裝置； 使所述移動體移動的移動單元； 作為從所述環境內的兩不同位置檢測至所述環境內的其他不同兩位置的距離的第一距離感測器以及第二距離感測器；以及 控制所述第一距離感測器以及所述第二距離感測器並且產生作為所述判定單元的功能的控制單元， 由所述第二距離感測器檢測的第二位置設定在沿所述移動體的移動方向比由所述第一距離感測器檢測的第一位置接近所述移動體的位置。
  6. 如請求項5所述的移動機器人，其中， 所述控制單元具備： 取得由所述第一距離感測器以及所述第二距離感測器檢測出的至所述第一位置以及所述第二位置的距離的變化的距離變化取得部； 將由所述距離變化取得部取得的至所述第一位置以及所述第二位置的距離的變化進行比較的距離變化比較部；以及 基於由所述距離變化比較部比較的結果，判別所述移動體的姿勢的變化引起的距離的變化和所述環境的變化引起的距離的變化的距離變化判別部。
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