WO2015151266A1 - 自律移動体 - Google Patents

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WO2015151266A1
WO2015151266A1 PCT/JP2014/059891 JP2014059891W WO2015151266A1 WO 2015151266 A1 WO2015151266 A1 WO 2015151266A1 JP 2014059891 W JP2014059891 W JP 2014059891W WO 2015151266 A1 WO2015151266 A1 WO 2015151266A1
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WO
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mobile body
autonomous mobile
route
pedestrian crossing
obstacle
Prior art date
Application number
PCT/JP2014/059891
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English (en)
French (fr)
Inventor
徳山　幹夫
山本　健次郎
太紀 飯村
梓 網野
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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Priority to JP2016511278A priority patent/JP6572205B2/ja
Priority to PCT/JP2014/059891 priority patent/WO2015151266A1/ja
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • 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
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser

Definitions

  • the present invention relates to an autonomous mobile body.
  • An apparatus for supporting autonomous movement of a pedestrian or a robot by accurately detecting the direction in which an active tag is located and the distance between the active tag and a mobile terminal is disclosed for crossing a pedestrian crossing of an autonomous mobile body. (For example, refer to Patent Document 1).
  • Patent Document 1 discloses a timing of a high-frequency signal received when a directional antenna of a portable terminal is directed to a direction of a directional antenna of an active tag and the directional antenna is switched while the active tag 1 is transmitting a high-frequency signal.
  • the pedestrian can determine the range of the pedestrian crossing by measuring the change in amplitude, frequency, phase or combination thereof in real time and detecting the direction in which the active tag is located and the distance between the active tag and the mobile terminal. It is described that it is possible to walk safely without deviating.
  • an autonomous mobile system of an autonomous mobile body that autonomously travels on a specified reference route on a map while self-position estimation is disclosed with respect to narrow-path traffic of the autonomous mobile body (see, for example, Patent Document 2).
  • the purpose of the invention described in Patent Document 2 is to independently carry out the planning of the route that makes the traffic width of the autonomous mobile body variable and the planning of the speed in consideration of the braking condition of the own vehicle and the movement of the obstacle. It is an object of the present invention to provide an autonomous mobile system capable of safe and quick passage through narrow roads.
  • Patent Document 2 discloses an environment information acquisition unit that acquires environment information around an autonomous mobile body, a storage information processing unit that stores map information in which a reference route is registered, and the environment information and the map information based on the information. Based on self-position estimation means for estimating the self-position of the autonomous mobile body, obstacle detection means for detecting obstacle information based on the environment information, based on the information on the self-position, the obstacle information, and the reference route Route determining means for determining a moving direction, speed determining means for determining a moving speed based on the obstacle information, and vehicle control means for controlling the movement of the autonomous mobile body based on the moving direction and the moving speed.
  • the route determination means includes a plurality of obstacles in order to avoid the obstacle existing in the follow movement direction for following the reference route from the current position of the autonomous mobile body.
  • the movement direction of the autonomous mobile body is calculated based on the following movement direction and the traffic area by calculating a traffic area having a traffic distance and a traffic width that has a predetermined traffic width or more and has no intrusion of obstacles.
  • the speed determining means determines a moving speed at which the autonomous mobile body can stop before a collision with the obstacle according to the braking condition of the autonomous mobile body and the position and speed of the obstacle. , And is described.
  • an autonomous moving body moving along a sidewalk has not been studied for safely and quickly crossing a pedestrian crossing.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 also describe whether to select (1) or (2) when the signal of the traffic light changes while the autonomous mobile body crosses the pedestrian crossing. There is no description to suggest it.
  • the autonomous mobile body could not cross the pedestrian crossing safely and quickly.
  • an autonomous mobile body that travels to a destination with a person on it it is essential to cross a pedestrian crossing safely and quickly because a person is on board.
  • the route may be detoured or the destination may not be reached unless the pedestrian crossing. It is essential to cross the pedestrian crossing safely and quickly.
  • An object of the present invention is to provide an autonomous mobile body that can cross a pedestrian crossing safely and quickly.
  • the present invention provides an environment information acquisition unit that acquires a signal state of a traffic light, a self-position estimation unit that estimates a self-position of an autonomous mobile body, and a state of the signal on a pedestrian crossing. Indicates that the color changes from blue to red after a predetermined time, or when the signal status changes from blue to red, the first path required to travel the first route from the self-position to the end point of the pedestrian crossing.
  • a travel route determination unit that selects a route corresponding to the vehicle, and a vehicle control unit that controls the autonomous movement of the autonomous mobile body so that the autonomous mobile body moves along the selected route. It is.
  • the autonomous mobile body can cross the pedestrian crossing safely and quickly.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an autonomous mobile body 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the autonomous mobile body 100 includes a storage information processing unit 110, an environment information acquisition unit 112, a self-position estimation unit 114, an obstacle detection unit 116, a travel route determination unit 118, a speed determination unit 120, vehicle control.
  • the unit 122 is configured.
  • the autonomous mobile body of the present embodiment includes four wheels as an example, and is configured to move by this.
  • the stored information processing unit 110 is obtained from at least a reference route (reference route) on which the autonomous mobile body 100 travels and landmarks (shapes of buildings and trees, images, magnetism, and road shapes) present around the route. (Marking information) is held (stored).
  • the stored information processing unit 110 transmits information on landmarks around the route to the self-position estimation unit 114 and transmits information on the reference route (route information) to the travel route determination unit 118.
  • the storage information processing unit 110 stores position information indicating the positions of the pedestrian crossing and the traffic light, shape information indicating the shape of the pedestrian crossing, and the blinking time of the traffic light.
  • the input / output unit 130 inputs information such as the above-described route information, landmarks, pedestrian crossings and traffic lights to the storage information processing unit 110 and outputs various types of information stored in the storage information processing unit 110. .
  • the environment information acquisition unit 112 shown in FIG. 1 acquires information from the sensor 132 mounted on the autonomous mobile body 100.
  • the sensor includes a laser distance sensor, a camera, an angular velocity sensor, an acceleration sensor, a geomagnetic sensor, a GPS receiver, a wheel encoder, and the like.
  • the self-position estimating unit 114 specifies the current position of the autonomous mobile body 100 based on information acquired from each sensor. As details, for example, self-position information (wheel odometry) generated by accumulating wheel encoder values, gyro odometry by an angular velocity sensor, an acceleration sensor, or a geomagnetic sensor, information by a laser distance sensor or a camera, and the storage information processing unit 110 described above
  • self-position information (wheel odometry) generated by accumulating wheel encoder values, gyro odometry by an angular velocity sensor, an acceleration sensor, or a geomagnetic sensor, information by a laser distance sensor or a camera, and the storage information processing unit 110 described above
  • extended Kalman filter stochastically (for example, using an extended Kalman filter)
  • the self-location information self-location by map matching
  • the self-location estimation unit 114 estimates the exact position and orientation of the self within the region where the autonomous mobile body 100 moves.
  • the obstacle detection unit 116 detects an area that may be an obstacle to the movement of the autonomous mobile body 100 based on the sensor information described above.
  • the obstacle detection unit 116 based on the surrounding shape information obtained from a laser distance sensor or a camera (such as a stereo camera capable of ranging), the obstacle detection unit 116 has a height difference that the autonomous mobile body 100 cannot get over. It also detects obstacles such as large grooves and protrusions in the air.
  • the obstacle detection unit 116 also detects a moving obstacle such as a pedestrian or a bicycle that exists in an environment such as a facility or a city targeted by the autonomous mobile body 100 of the present embodiment.
  • the camera is also used to detect the color of the traffic light at the pedestrian crossing and the blinking state.
  • the environment information acquisition unit 112 acquires the signal state of the traffic light based on the output signal from the camera.
  • the travel route determination unit 118 includes the self-location information described above, the reference route to travel, the type of obstacle detected by the obstacle detection unit 116 (pedestrian, bicycle, non-moving, step, etc.), position, and Based on obstacle information such as shape, the target direction of the autonomous mobile body 100 is determined. That is, the travel route determination unit 118 selects a route so as to avoid an obstacle. The travel route determination unit 118 determines a moving direction in consideration of the followability to the reference route, the avoidance of obstacles, and the safety of the passage position according to the procedure described later, and transmits the determined direction to the vehicle control unit 122.
  • the speed determination unit 120 determines and switches the traveling speed of the autonomous mobile body 100 according to the normal traveling mode or the pedestrian crossing traveling mode.
  • the pedestrian crossing mode when the traffic light changes from blue to flashing blue or red, the driving speed of the autonomous mobile body 100 is increased or the driving speed is determined according to the speed of surrounding obstacles. To do.
  • the vehicle control unit 122 performs vehicle motion control based on the target direction and the target speed of the autonomous mobile body 100 acquired from the travel route determination unit 118 and the speed determination unit 120, respectively. Specifically, for example, control is performed so that the difference between the current moving direction / moving speed of the autonomous mobile body 100 and the target direction / target speed becomes small. Further, the vehicle control unit 122 has a motor and an electronic circuit for controlling the wheels, and enables the position and orientation of the autonomous mobile body 100 to be changed.
  • the vehicle control unit 122 is autonomous of the autonomous mobile body 100 so that the autonomous mobile body 100 moves along the route selected by the travel route determination unit 118 at the speed determined by the speed determination unit 120. Control movement.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram of the traveling state of the autonomous mobile body 100 in the crosswalk 200.
  • FIG. 2A is a front view
  • FIG. 2B is a plan view.
  • the autonomous mobile body 100 moves on the pedestrian crossing 200 from the reference route point (start point of the pedestrian crossing) 210 stored in the storage information processing unit 110 toward the reference route point 220 (end point of the pedestrian crossing 200). Is running.
  • the autonomous mobile body 100 is equipped with a camera 134, a laser distance sensor 136, a GPS, and the like (not shown) as sensors.
  • the autonomous mobile body 100 moves forward with the wheels 124.
  • the camera 134 and the laser distance sensor 136 are provided in front of and behind the autonomous mobile body 100 in order to observe the front and the rear at the same time.
  • the laser distance sensor 136 can only observe an obstacle in the foreground, but since the camera 134 is attached to the upper part of the autonomous mobile body 100, an obstacle behind the obstacle in the foreground or a distant obstacle can be observed. I can observe.
  • a traffic light 230 is installed next to the reference route point 220, which is the end point of the pedestrian crossing 200.
  • the green light 232 is lit in the traffic light 230.
  • the autonomous mobile body 100 confirms that the traffic light 230 is a green signal 232 with the camera 134 installed on the autonomous mobile body 100 at the start point (reference route point 210) of the pedestrian crossing 200, and the end point (reference) of the pedestrian crossing 200. Proceeding towards the route point 220).
  • FIG. 2 shows a case where there is no obstacle such as a person or a bicycle on the pedestrian crossing 200 and only the autonomous mobile body 100 exists.
  • the autonomous mobile body 100 selects a straight path connecting the reference paths (points) and proceeds. For this reason, as shown in FIG. 2B, the autonomous mobile body 100 is traveling on a straight path connecting the reference route point 210 (start point of the pedestrian crossing) and the reference route point 220 (end point of the pedestrian crossing). Further, here, the autonomous mobile body 100 travels at a position where the distance from the reference path point 210 to the autonomous mobile body 100 is L2 (212), and the distance from the autonomous mobile body 100 to the reference path point 220 is L1 (214). is doing.
  • FIG. 3 and 4 show the flow of processing for crossing the pedestrian crossing 200.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a process in which the autonomous mobile body 100 according to the first embodiment of the present invention switches between the pedestrian crossing travel mode and the normal travel mode.
  • FIG. 4 is a flowchart showing processing in the pedestrian crossing travel mode executed by the autonomous mobile body 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the autonomous mobile body 100 moves toward the destination stored in the storage information processing unit 110 described above, and the self-position estimation unit 114 determines the self-position based on the information obtained by the environment information acquisition unit 112. While estimating and avoiding the obstacle detected by the obstacle detecting unit 116, the sidewalk of the route determined by the travel route determining unit 118 is reached to the destination recorded in the storage information processing unit 110 described above. Follow the reference path point.
  • the autonomous mobile body 100 acquires the position information of the self-position from the self-position estimation unit 114, and acquires the position information of the reference route point 210 that is the starting point of the pedestrian crossing from the storage information processing unit 110.
  • the autonomous mobile body 100 determines whether or not its own position matches the reference route point 210 (start point of the pedestrian crossing) based on the acquired position information (S101). If the autonomous mobile body 100 determines that its own position matches the reference route point 210 (start point of the pedestrian crossing) (S101; Yes), the autonomous mobile body 100 changes the operation mode from the normal travel mode (S103). The mode is switched to the pedestrian crossing mode (S102).
  • the autonomous mobile body 100 autonomously moves to the destination (S104) while switching between the normal traveling mode (S103) on the sidewalk and the pedestrian crossing mode (S102) on the pedestrian crossing.
  • the autonomous mobile body 100 may travel by autonomously moving (avoiding obstacles) by any method (procedure / algorithm).
  • FIG. 4 shows the algorithm of the pedestrian crossing 200 in the pedestrian crossing travel mode.
  • the autonomous mobile body 100 reads the signal (lighting state) of the traffic light 230 with the camera 134, and whether or not the blue light is on. Is determined (step S241).
  • the autonomous mobile body 100 starts traveling (S242) and starts to cross the pedestrian crossing.
  • the speed determining unit 120 increases the traveling speed (S246).
  • the increased travel speed is a predetermined speed that is faster than the travel speed in the normal travel mode.
  • Crossing time can be shortened by increasing the running speed. Thereby, a pedestrian crossing can be crossed quickly. Therefore, the staying time on the pedestrian crossing 200 can be shortened, the risk factor can be reduced, and the safety can be increased and the vehicle can be crossed.
  • the autonomous mobile body 100 has a time T1 when the distance L1 from the position of the autonomous mobile body 100 at the time when the traffic light changes to the end point 220 of the pedestrian crossing has been crossed at an increasing speed, and a start point 210 of the pedestrian crossing.
  • the time when the distance L2 is returned is calculated (S247).
  • the autonomous mobile body 100 selects the path
  • the magnitude relationship between T1 and T2 is determined by the length of the distance L1 (214) that the autonomous mobile body 100 crosses the pedestrian crossing and the distance L2 (212) that it returns. The magnitude relationship does not change.
  • the time T1 for crossing the pedestrian crossing while avoiding the obstacle and the time T2 for returning Changes from moment to moment depending on the condition of the obstacle. For this reason, the autonomous mobile body 100 repeatedly calculates time T1 and T2 until it crosses the pedestrian crossing 200 (S251; No-> Yes) or until it returns (S252; No-> Yes). (S247), a route that takes a short time is selected (S248).
  • the travel route determination unit 118 indicates that the signal state changes from blue to red after a predetermined time on the pedestrian crossing (for example, blinking blue) or the signal state changes from blue to red.
  • a predetermined time on the pedestrian crossing for example, blinking blue
  • the route corresponding to the smaller one of the first time and the second time is selected.
  • the autonomous mobile body can cross the pedestrian crossing safely and quickly.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram of route candidate search performed by the autonomous mobile body 100 according to the second embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 5 shows the concept of searching for a route candidate when a signal changes from blue to flashing blue or red on a pedestrian crossing with an obstacle.
  • the autonomous mobile body 100 (obstacle detection unit 116) determines the size, position, speed, person or object of the obstacle based on the information from the sensors 132 such as the camera 134 and the laser distance sensor 136 mounted thereon. Make a decision.
  • the autonomous mobile body 100 rotates a rectangle 300 having a length L and a width a that can be traveled around the autonomous mobile body 100 at a predetermined angle so as not to contact an obstacle detected by the sensor 132.
  • the rectangles 300, 310, and 320 having a traversable distance are obtained.
  • the length L represents the travel distance of the autonomous mobile body 100
  • the width a is a value obtained by adding the safe distance to the obstacle to the width of the autonomous mobile body 100 itself.
  • the width a is a distance according to the speed of the autonomous mobile body 100 or the relative speed with the obstacle.
  • the length L is also a length corresponding to the speed of the autonomous mobile body 100 or the relative speed with the obstacle.
  • a rectangle 300 having a traversable distance is formed on the left side of the obstacle 400 while avoiding the obstacle 400.
  • a rectangle 310 is formed between the two obstacles 400 and 401.
  • the rectangle 320 of the allowed travel distance is formed on the right side of the obstacle 401 while avoiding the obstacle 401. It is desirable that these passable distance rectangles (that is, route candidates) are closer to the route 221 connecting the reference route point 210 and the reference route point 220 with a straight line because the distance away from the reference route point is shorter.
  • obstacle avoidance targets 301, 311, and 321 are provided at the center of each rectangular tip in the width direction (that is, at a position of 1 / 2a). Further, a line connecting these target points and the end point (reference route point 220) of the pedestrian crossing 200 is set as a travel route candidate.
  • a path 302 connecting the obstacle avoidance target 301 having the rectangle 300 of the travelable distance and the end point 220 from the current position of the autonomous mobile body 100 is set as a forward path candidate P1.
  • P2 and P3 are created as route candidates that avoid an obstacle.
  • P2 is a path connecting the obstacle avoidance target 311 and the end point 220 from the current position.
  • P3 is a path connecting the obstacle avoidance target 321 and the end point 220 from the current position.
  • the risk R is the number of times of approach to the obstacle. That is, the degree of danger indicates the ease of contact between the detected obstacle and the autonomous mobile body 100. In this case, the higher the number of times of approaching the obstacle, the higher the degree of risk R. Specifically, since P1 and P3 only approach the obstacle once, the autonomous mobile body 100 evaluates (counts) the degree of risk R as 1. In P2, the risk R is 2 because it approaches the obstacle on both sides of the route candidate, that is, twice.
  • the risk R is evaluated by the number of approaches as an example, but the risk is weighted depending on whether the obstacle is a person or an object (such as a bicycle), a stationary obstacle, or a moving obstacle. It is also possible to do this.
  • a method may be used in which the risk is weighted by the relative speed between the obstacle and the autonomous mobile body 100. What kind of factor (factor) is used to determine (weight) the risk level R may be selected as appropriate according to the situation.
  • FIG. 5 also shows a method of creating route candidates when not only moving forward but also moving backward (backward).
  • the rear obstacle is detected by a sensor 132 attached to the rear of the autonomous mobile body 100.
  • the route 330 when the autonomous mobile body 100 moves backward without changing the direction and returns to the reference route point 210 which is the starting point of the pedestrian crossing 200 is set as the route Q1, and the direction is changed.
  • a route 340 returning to the start point 210 is defined as a route Q2.
  • the routes Q1 and Q2 are routes that return to the start point 210 with the shortest distance.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a correspondence relationship between various parameters (at the time of retreat) used by the autonomous mobile body according to the second embodiment of the present invention. Since there is no obstacle behind the autonomous mobile body 100, the risk R is 0 for both routes.
  • FIG. 8 is a flowchart showing processing in the pedestrian crossing travel mode executed by the autonomous mobile body 100 according to the second embodiment of the present invention.
  • the autonomous mobile body 100 When the signal blinks or turns red while crossing (S410), first, the autonomous mobile body 100, when the speed determining unit 120 and the obstacle detecting unit 116 cooperate with each other, when there is a moving obstacle around. Calculates and sets an intermediate value of the speed of surrounding obstacles (S411). For example, people and bicycles come and go as an obstacle on the pedestrian crossing, but generally there are more people than bicycles. By using the intermediate value, it is possible to exclude the influence of the speed of a bicycle with a low probability of detection on the speed (representative value) of surrounding obstacles.
  • the autonomous mobile body 100 sets the cruise speed (normal travel speed) of the autonomous mobile body 100 or higher.
  • the autonomous mobile body 100 calculates the time Ti and the risk degree Ri of the route Pi when crossing the pedestrian crossing (S412).
  • a route Pi shorter than B (t) is selected (S413a).
  • Ti is smaller than B (t)
  • the autonomous mobile body 100 selects, as a route, a route having the smallest risk R among the routes Pi satisfying this condition (S414).
  • the travel route determination unit 118 calculates a risk level indicating the ease of contact between the detected obstacle and the autonomous mobile body 100, and selects a route having the minimum calculated risk level.
  • B (t) also decreases with the course of time t after it starts to flash. Therefore, a function (formula) of time t is shown as B (t).
  • the signal blinking time B (t) may be stored in advance in the storage information processing unit 110 for each pedestrian crossing (for each traffic light).
  • the autonomous mobile body 100 avoids the obstacle and returns to the time Tj of the route Qj.
  • the risk Rj is calculated (S418).
  • a route Qj is created as shown in FIGS. 5 to 7, and a time Tj and a risk level Rj are calculated.
  • the autonomous mobile body 100 selects a route having the smallest risk R among the routes Qj satisfying this condition as a route (S420).
  • the autonomous mobile body 100 moves backward (backward) the pedestrian crossing to the end point of the pedestrian crossing and turns back.
  • the autonomous mobile body 100 selects the route P or Q corresponding to the shortest time among the transition time Ti shown in FIG. 6 and the return time Tj shown in FIG. 7 (S424). If the transition cut-off time Ti is the minimum, it moves forward, and if the return cut-off time Tj is the minimum, it turns back. Thereby, since the time which stays on the pedestrian crossing 200 can be shortened most, there is little time exposed to danger and safety can be improved.
  • the travel route determination unit 118 indicates that the signal state changes from blue to red after a predetermined time on the pedestrian crossing (for example, blinking blue), the signal until the signal state turns red. Select a route that can reach the start or end of the crosswalk within the time.
  • the autonomous mobile body can cross the pedestrian crossing safely and quickly.
  • FIG. 9 is a conceptual diagram of route candidate search executed by the autonomous mobile body according to the third embodiment of the present invention.
  • the autonomous mobile body 100 travels on a straight route 221 that connects a reference route point 210 that is a starting point of a pedestrian crossing to a reference route point 220 that is an end point of a pedestrian crossing, and in the traveling direction, 3
  • the figure shows creation of a route candidate when two obstacles 400, 401, and 402 are detected.
  • the route candidate crossing time Ti and the degree of risk Ri are determined (evaluated)
  • the route may be selected by the method of the second embodiment described with reference to FIG. For this reason, here, a route candidate creation method and a risk evaluation method will be described.
  • the difference between the present embodiment and the second embodiment is that there are two obstacles in the second embodiment and existed in the width direction of the pedestrian crossing.
  • a new obstacle 402 has been detected.
  • the end A of the rectangle 350 of the accessible distance exceeds the right side end 202 of the pedestrian crossing 200 (on the right side end 202). Including cases).
  • the laser distance sensor 136 emits laser light from the sensor, receives the laser light reflected by the obstacle, and detects the obstacle. For this reason, since the laser beam is blocked by the obstacle 400 in front of the sensor 136, the obstacle 402 behind the obstacle 400 is difficult to detect.
  • the obstacle 402 can be caught by looking down the obstacle with the camera 134 attached to the upper part of the autonomous mobile body 100. Also, these cameras 134 can detect obstacles from the autonomous mobile body 100 to the end point of the pedestrian crossing (reference route point 220).
  • the travel distance rectangle 330 is rotated around the autonomous mobile body 100 at a predetermined angle to search for a route that does not contact an obstacle.
  • FIG. 9 shows an example in which three rectangles 330, 340, and 350 are found as rectangles of the first travelable distance.
  • a route candidate created from the rectangle 330 is P1
  • a route candidate formed from the rectangle 340 is P2
  • a route candidate formed from the route 350 is P3.
  • the end A of the rectangle 350 of the travelable distance exceeds the right end 202 of the pedestrian crossing. This means that the autonomous mobile body 100 protrudes from the width of the pedestrian crossing 200. Therefore, the autonomous mobile body 100 determines that it is dangerous, and removes P3 from the route candidates.
  • the autonomous mobile body 100 rotates the rectangle 332 of the travelable distance around the obstacle avoidance target 331 by a predetermined angle, and the obstacle avoidance target 333 provided at the tip of the rectangle is the reference path point 210.
  • the route candidate P1 is selected so as to be closest to the line 221 connecting the reference route point 220.
  • the obstacle avoidance targets 331 and 333 are provided at the centers in the width direction of the tips of the rectangles 330 and 332 having travelable distances, respectively.
  • a straight line L1 connecting the obstacle avoidance target 333 and the reference route point 220 is defined as a route P1. That is, the path length of P1 is the sum of the length 2L of two rectangles and the aforementioned L1. Further, since the route of P1 is close to two obstacles, the risk level is 2 when the proximity count is regarded as the risk level.
  • the autonomous mobile body 100 creates a route candidate P2.
  • P2 since the obstacle 402 exists after the travelable distance rectangle 340, even if the travelable distance rectangle 342 is rotated around the obstacle avoidance target 341, the obstacle provided at the tip of the rectangle 343 The object avoidance target cannot be superimposed on the straight line 221 connecting the reference path points described above. For this reason, the distance L2 from the obstacle avoidance target 343 to the reference route point 220 is longer than L1 of the route P1. Moreover, since the danger level approaches the obstacle three times, the danger level is 3.
  • FIG. 10 is a diagram showing the correspondence between various parameters used by the autonomous mobile body 100 according to the third embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 10 shows the correspondence between the route length, the time required to cross each route, the degree of risk, and special notes for each route.
  • the path length of the path P1 is 2L + L1
  • the path length of the path P2 is 2L + L2.
  • Each transition time Ti is calculated from T1 and T2 from the speed of the autonomous mobile body 100.
  • L2 is longer than L1
  • T2 is larger than T1.
  • the risk levels R1 and R2 are 2 and 3, respectively, based on the number of times of approach to the obstacle. That is, P2 has a greater risk R than P1.
  • the risk may be weighted according to the type of obstacle (person, object) and the movement state (stationary, movement) of the obstacle.
  • the degree of danger may be weighted according to the relative speed of the autonomous mobile body 100 and the width a.
  • the autonomous mobile body 100 determines a movement route according to the algorithm of the second embodiment shown in FIG. 8 based on the transition time Ti and the risk degree Ri of each of these routes. Thereby, also in the present embodiment, as in the second embodiment, the autonomous mobile body 100 can quickly and safely cross the pedestrian crossing.
  • the travel route determination unit 118 selects a route that does not protrude from the pedestrian crossing and that is closest to a straight line connecting the start point and the end point of the pedestrian crossing.
  • the autonomous mobile body can cross the pedestrian crossing safely and quickly.
  • this invention is not limited to the above-mentioned Example, Various modifications are included.
  • the above-described embodiments are illustrative of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of a certain embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. Moreover, it is also possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
  • the autonomous mobile body 100 moves using four wheels, but the number of wheels is arbitrary.
  • the autonomous mobile body 100 may move using any mechanism such as a foot mechanism.
  • the position information of the start point and the end point of the pedestrian crossing is stored in the storage information processing unit 110 in advance.
  • a transmitter may be installed at the traffic light at the pedestrian crossing, and the autonomous mobile body 100 may receive the signal and determine the start point and the end point.
  • the starting point and the ending point may be determined by recognizing a paint indicating a pedestrian crossing applied to the road surface with a camera or the like.

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Abstract

　環境情報取得部（１１２）は、信号機の信号の状態を取得する。自己位置推定部（１１４）は、自律移動体の自己位置を推定する。走行経路決定部（１１８）は、横断歩道上において、前記信号の状態が所定時間後に青から赤に変わることを示す場合又は前記信号の状態が青から赤に変わった場合、前記自己位置から前記横断歩道の終点までの第１の経路を移動するために必要な第１の時間と前記自己位置から前記横断歩道の始点までの第２の経路を移動するために必要な第２の時間とを算出し、前記第１の時間と前記第２の時間のうち小さい方に対応する経路を選択する。車両制御部（１２２）は、選択された経路に沿って前記自律移動体が移動するように前記自律移動体の自律移動を制御する。

Description

自律移動体
　本発明は、自律移動体に関する。
　自律移動体の横断歩道の横断に関し、アクテイブタグが位置する方向および当該アクテイブタグと携帯端末の距離を精度良く検知して歩行者あるいはロボット等の自律的な移動を支援するための装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
　特許文献１には、アクテイブタグの指向性アンテナの方向に対向して携帯端末の指向性アンテナを向け、アクテイブタグ１が高周波信号を発信中に指向性アンテナを切替えた時に受信した高周波信号のタイミングあるいは振幅あるいは周波数あるいは位相あるいはこれらの組合わせの変化をリアルタイムで測定し、当該アクテイブタグが位置する方向と当該アクテイブタグと携帯端末との距離を検知することによって、歩行者が横断歩道の範囲を逸脱せずに安全に歩行することができる、と記載されている。
　また、自律移動体の狭路通行に関し、自己位置推定しながら地図上の指定された基準の経路を自律走行する自律移動体の自律移動システムが開示されている（例えば、特許文献２参照）。特許文献２に記載された発明の目的は、自律移動体の通行幅を可変とする経路の計画と、自車の制動条件と障害物の移動を考慮した速度の計画とを独立に行うことで、安全で迅速な狭路通行が可能な自律移動システムを提供することにある。
　特許文献２には、自律移動体の周囲の環境情報を取得する環境情報取得手段と、基準経路が登録された地図情報を保持する記憶情報処理手段と、前記環境情報と前記地図情報に基づき前記自律移動体の自己位置を推定する自己位置推定手段と、前記環境情報に基づき障害物の情報を検出する障害物検出手段と、前記自己位置と前記障害物の情報と前記基準経路の情報に基づき移動方向を決定する経路決定手段と、前記障害物情報に基づき移動速度を決定する速度決定手段と、前記移動方向と前記移動速度に基づき自律移動体の移動を制御する車両制御手段とを備えた自律移動システムにおいて、前記経路決定手段は、前記自律移動体の現在位置から前記基準経路に追従するための追従移動方向に存在する前記障害物を回避するため、複数の移動方向について、所定の通行幅以上を有して障害物の侵入のない通行距離と通行幅からなる通行領域を算出して、前記追従移動方向と前記通行領域に基づき前記自律移動体の移動方向を決定し、前記速度決定手段は、前記自律移動体の制動条件と前記障害物の位置と速度に応じて、前記自律移動体が前記障害物との衝突前に停止可能な移動速度を決定する、と記載されている。
特開２００５－３５１８７７号公報 ＷＯ２０１２／１６４６９１号公報
　自己位置を推定しながら地図上の指定された基準の経路を自律走行する自律移動体であって、特に、歩道を自律移動する自律移動体においては、目的地に到達するために、横断歩道を安全に横断することが必須である。従来は、歩道を移動する自律移動体が横断歩道を安全、且つ、迅速に横断するための検討がされていなかった。
　具体的には、例えば、自律移動体が横断歩道を横断中に、信号機の信号が青から、点滅、或いは赤に変わったときに、自律移動体は、（１）横断を継続して横断歩道を渡りきる方がよいのか、或いは、（２）横断を中断して、横断歩道の始点に戻るほうがよいのか、つまり、（１）と（２）のどちらを選択すれば、安全で且つ迅速に横断歩道を横断できるかの検討がされていなかった。実際、特許文献１、また、特許文献２にも、自律移動体が横断歩道を横断中に信号機の信号が変わった場合に、（１）或いは（２）のどちらを選択すればよいかの記載はなく、また、それを暗示する記載もない。
　このため、自律移動体が安全に且つ迅速に、横断歩道を横断することが出来なかった。特に、人を乗せて目的地まで走行する自律移動体においては、人を乗せているために、安全・迅速に横断歩道を渡ることが必須である。
　横断歩道を利用しないで、目的地までの移動経路を作成することは、可能な場合もあるが、経路が遠回りになったり、横断歩道を通らないと目的地に到達できなくなったりする場合があり、横断歩道を安全・迅速に渡ることは必須である。
　本発明の目的は、横断歩道を安全・迅速に渡ることができる自律移動体を提供することにある。
　上記目的を達成するために、本発明は、信号機の信号の状態を取得する環境情報取得部と、自律移動体の自己位置を推定する自己位置推定部と、横断歩道上において、前記信号の状態が所定時間後に青から赤に変わることを示す場合又は前記信号の状態が青から赤に変わった場合、前記自己位置から前記横断歩道の終点までの第１の経路を移動するために必要な第１の時間と前記自己位置から前記横断歩道の始点までの第２の経路を移動するために必要な第２の時間とを算出し、前記第１の時間と前記第２の時間のうち小さい方に対応する経路を選択する走行経路決定部と、選択された経路に沿って前記自律移動体が移動するように前記自律移動体の自律移動を制御する車両制御部と、を備えるようにしたものである。
　本発明によれば、自律移動体は横断歩道を安全・迅速に渡ることができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の第１の実施形態による自律移動体の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態による自律移動体の走行状態の概念図（正面図）である。 本発明の第１の実施形態による自律移動体の走行状態の概念図（平面図）である。 本発明の第１の実施形態による自律移動体が横断歩道走行モードと通常走行モードを切り替える処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態による自律移動体が実行する横断歩道走行モードの処理を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態による自律移動体が実行する経路候補の探索の概念図である。 本発明の第２の実施形態による自律移動体が用いる各種パラメータ（前進時）の対応関係を示す図である。 本発明の第２の実施形態による自律移動体が用いる各種パラメータ（後退時）の対応関係を示す図である。 本発明の第２の実施形態による自律移動体が実行する横断歩道走行モードの処理を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態による自律移動体が実行する経路候補の探索の概念図である。 本発明の第３の実施形態による自律移動体が用いる各種パラメータの対応関係を示す図である。
　以下、図面を用いて、本発明の第１～第３の実施形態による自律移動体の構成及び動作を説明する。なお、各図において、同一符号は同一部分を示す。
　（第１の実施形態）
　最初に、図１から図４を用いて、第１の実施形態を説明する。図１は、本発明の第１の実施形態による自律移動体１００の構成を示すブロック図である。
　図１に示すように、自律移動体１００は、記憶情報処理部１１０、環境情報取得部１１２、自己位置推定部１１４、障害物検出部１１６、走行経路決定部１１８、速度決定部１２０、車両制御部１２２から構成される。
　本実施形態の自律移動体は、一例として４つの車輪を備え、これによって移動する構成となっている。
　記憶情報処理部１１０は、少なくとも自律移動体１００が走行する基準となる経路（基準経路）と、この経路の周辺に存在するランドマーク（建物や木々の形状、画像や磁気、道路形状から得られる目印情報）を保持（記憶）する。記憶情報処理部１１０は、自己位置推定部１１４に対して経路周辺のランドマークの情報を送信し、走行経路決定部１１８に対して基準となる経路の情報（経路情報）を送信する。
　ここで、経路情報の中には、横断歩道と信号機の位置、また横断歩道の長さや幅、また信号機の点滅時間も記録されている。つまり、記憶情報処理部１１０は、横断歩道と信号機の位置を示す位置情報、横断歩道の形状を示す形状情報、信号機の点滅時間を記憶する。
　また、入出力部１３０は、前述の経路情報、ランドマーク、横断歩道や信号機、などの情報を記憶情報処理部１１０へ入力するとともに、記憶情報処理部１１０に記憶された各種の情報を出力する。
　図１に示した環境情報取得部１１２は、自律移動体１００が搭載するセンサ１３２から情報を取得する。センサの詳細は図示しないが、レーザ式距離センサや、カメラ、角速度センサ、加速度センサ、地磁気センサ、ＧＰＳ受信機、ホイールエンコーダなどからなる。
　自己位置推定部１１４は、各センサから取得した情報に基づき自律移動体１００の現在位置を特定する。詳細として例えば、ホイールエンコーダの値を累積して作られる自己位置情報（ホイールオドメトリ）と、角速度センサや加速度センサや地磁気センサによるジャイロオドメトリと、レーザ距離センサやカメラによる情報と前述記憶情報処理部１１０から得られるランドマーク情報との対応付けによって得られる自己位置情報（マップマッチングによる自己位置）と、ＧＰＳ受信機から得られる自己位置情報を確率的に（例えば、拡張カルマンフィルタと呼ばれる手法を採用して）融合することで、自己位置推定部１１４は、自律移動体１００が移動する領域内において正確な自己の位置と向きを推定する。自己位置推定部１１４は、最終的に得られた自己位置を、後述する障害物検出部１１６と走行経路決定部１１８に送信する。
　障害物検出部１１６は、前述のセンサ情報に基づき、自律移動体１００の移動に障害となりうる領域を検出する。ここで、例えば、レーザ式距離センサやカメラ（測距可能なステレオカメラなど）から得られる周囲の形状情報に基づいて、障害物検出部１１６は、自律移動体１００が乗り越え不能な高さの段差や、大きな溝や、空中の突出物などの障害物も検出する。
　また、障害物検出部１１６は、本実施形態の自律移動体１００が対象とする施設内や街中などの環境に存在する、歩行者や自転車などの動く障害物も併せて検出する。また、カメラは、横断歩道の信号機の信号の色や点滅の状態の検出にも用いられる。ここで、環境情報取得部１１２は、カメラからの出力信号に基づいて信号機の信号の状態を取得する。
　走行経路決定部１１８は、前述の自己位置情報と、走行する基準経路と、障害物検出部１１６で検出された障害物の種類（歩行者、自転車、移動するしない、段差など）と、位置および形状などの障害物情報に基づいて、自律移動体１００の目標方向を決定する。つまり、走行経路決定部１１８は、障害物を回避するように経路を選択する。走行経路決定部１１８は、後述する手順により、基準経路への追従性と障害物の回避性と通行位置の安全性を考慮した移動方向を決定し、車両制御部１２２へ送信する。
　速度決定部１２０は、通常走行モードか横断歩道走行モードかにより、自律移動体１００の走行速度を決定して切り替える。横断歩道走行モードでは、信号機の信号が青から青の点滅、或いは、赤に変わったら、自律移動体１００の走行速度を増加させる、或いは、周囲の障害物の速さに応じて走行速度を決定する。
　車両制御部１２２は、走行経路決定部１１８と速度決定部１２０のそれぞれから取得した、自律移動体１００の目標方向と目標速度により車両の運動制御を実施する。具体的には例えば、現在の自律移動体１００の移動方向・移動速度と、目標方向・目標速度との差が小さくなるように制御を行う。また、車両制御部１２２は車輪を制御するためのモータや電子回路を持ち、自律移動体１００の位置や向きの変更を可能とする。
　このようにして、車両制御部１２２は、速度決定部１２０によって決定された速度で、走行経路決定部１１８によって選択された経路に沿って自律移動体１００が移動するように自律移動体１００の自律移動を制御する。
　図２は、横断歩道２００における自律移動体１００の走行状態の概念図である。なお、図２Ａは、正面図であり、図２Ｂは、平面図である。
　図２では、記憶情報処理部１１０に記憶された、基準経路点（横断歩道の始点）２１０から、基準経路点２２０（横断歩道２００の終点）に向かって、自律移動体１００が横断歩道２００上を走行している。
　自律移動体１００は、センサとしてカメラ１３４、レーザ距離センサ１３６、ＧＰＳ等（図示せず）を搭載している。本実施形態では、自律移動体１００は、車輪１２４で前進している。カメラ１３４とレーザ距離センサ１３６は、前方と後方を同時に観察するために、自律移動体１００の前後に設けられている。
　また、レーザ距離センサ１３６では手前の障害物しか観察されないが、カメラ１３４は、自律移動体１００の上部に取り付けられているため、手前の障害物の後方にある障害物や、遠方の障害物まで観察できる。
　横断歩道２００の終点である基準経路点２２０の横には、信号機２３０が設置されている。図２では、一例として、信号機２３０では、青信号２３２が点灯している。自律移動体１００は、横断歩道２００の始点（基準経路点２１０）で、自律移動体１００に設置したカメラ１３４で、信号機２３０が青信号２３２であることを確認して、横断歩道２００の終点（基準経路点２２０）に向かって進んでいる。
　なお、図２では、横断歩道２００上には、人、自転車、などの障害物がなく、自律移動体１００のみが存在する場合を示している。自律移動体１００は、障害物が無い時は、基準経路（点）を結ぶ直線経路を選択して進む。このため、図２Ｂに示すように、自律移動体１００は、基準経路点２１０（横断歩道の始点）と基準経路点２２０（横断歩道の終点）を結ぶ直線経路の上を走行している。また、ここでは、自律移動体１００は、基準経路点２１０から自律移動体１００までの距離がＬ２（２１２）、自律移動体１００から基準経路点２２０までの距離がＬ１（２１４）の位置を走行している。
　図３、図４に、横断歩道２００を横断する処理のフローを示す。図３は、本発明の第１の実施形態による自律移動体１００が横断歩道走行モードと通常走行モードを切り替える処理を示すフローチャートである。図４は、本発明の第１の実施形態による自律移動体１００が実行する横断歩道走行モードの処理を示すフローチャートである。
　前述したように、自律移動体１００は、前述の記憶情報処理部１１０に記憶されている目的地に向かい、環境情報取得部１１２によって得た情報を基に、自己位置推定部１１４で自己位置を推定しながら、且つ、障害物検出部１１６で検知した障害物を回避しながら、走行経路決定部１１８により決められた経路の歩道を、前述の記憶情報処理部１１０に記録されている目的地までの基準経路点をたどって進む。
　ここで、自律移動体１００は、自己位置推定部１１４から自己位置の位置情報を取得し、記憶情報処理部１１０から横断歩道の始点である基準経路点２１０の位置情報を取得する。
　自律移動体１００は、取得した位置情報に基づいて、自己位置が基準経路点２１０（横断歩道の始点）と一致するか否か判断する（Ｓ１０１）。自律移動体１００は、自己位置が基準経路点２１０（横断歩道の始点）と一致すると判断した場合には（Ｓ１０１；Ｙｅｓ）、自律移動体１００の運転モードを、通常の走行モード（Ｓ１０３）から、横断歩道走行モード（Ｓ１０２）に切り替える。
　そして、自律移動体１００は、歩道上における通常の走行モード（Ｓ１０３）と、横断歩道における横断歩道走行モード（Ｓ１０２）を切り替えながら、目的地（Ｓ１０４）まで自律移動する。ここで、通常走行モードでは、自律移動体１００がどのような方法（手順・アルゴリズム）で、自律移動（障害物回避）をして走行してもよい。
　図４は、横断歩道走行モードの横断歩道２００のアルゴリズムを示す。横断歩道走行モード（Ｓ２４０）では、基準経路点２１０で、図２Ａに示すように、自律移動体１００は、カメラ１３４で信号機２３０の信号（点灯状態）を読み取り、青信号が点灯しているか否かを判断する（ステップＳ２４１）。
　青信号２３２が点灯していれば（Ｓ２４１）、自律移動体１００は、走行を開始し（Ｓ２４２）、横断歩道を渡り始める。そして、自律移動体１００は、横断歩道を横断中に、信号が青から青の点滅、或いは、赤に変わったら（Ｓ２４５）、速度決定部１２０で走行速度を増加させる（Ｓ２４６）。なお、増加後の走行速度は、通常走行モードにおける走行速度よりも速い所定の速度である。
　走行速度を増すことにより、横断走行時間を短縮することができる。これにより、横断歩道を迅速に渡り切ることができる。そのため、横断歩道２００の上の滞在時間を短縮し、危険率を低減でき、安全性を増して横断できる。
　また、自律移動体１００は、信号機が変わった時点での自律移動体１００の位置から、横断歩道の終点２２０までの距離Ｌ１を増加速度で横断しきった場合の時間Ｔ１と、横断歩道の始点２１０までの距離Ｌ２を戻った場合の時間を計算する（Ｓ２４７）。そして、自律移動体１００は、Ｔ１とＴ２のうち時間が短いほうの経路を選択する（Ｓ２４８、Ｓ２４９、Ｓ２５０）。すなわち、Ｔ１がＴ２より短い時は、走行（前進）し（Ｓ２５０）、Ｔ１がＴ２より長い時は、引き返す（Ｓ２４９）。
　図２は、障害物が無い場合のため、Ｔ１とＴ２の大小関係は、自律移動体１００が横断歩道を渡り切る距離Ｌ１（２１４）と戻り切る距離Ｌ２（２１２）の長さで決まり、その大小関係は変わらない。
　しかし、横断歩道２００の終点２２０から、歩行者、自転車等の障害物が自律移動体１００に向かってくる場合には、障害物を回避しながら、横断歩道を渡りきる時間Ｔ１と、戻る時間Ｔ２は、障害物の状況により、時々刻々と変化する。このため、自律移動体１００は、横断歩道２００を渡りきるまでの間（Ｓ２５１；Ｎｏ->Ｙｅｓ）、或いは、戻り切るまでの間（Ｓ２５２；Ｎｏ->Ｙｅｓ）、時間Ｔ１とＴ２を繰り返し計算し（Ｓ２４７）、短い時間となる経路を選択する（Ｓ２４８）。
　これにより、障害物を回避しながら、横断歩道２００に滞在する時間を最短にできるので、より安全・迅速に、横断歩道を渡ることができる。ここで、前述したように、カメラ１３４とレーザ距離センサ１３６を自律移動体１００の前後に備えているために、常時、自律移動体１００の前後の障害物を観察できる。また、自己位置推定部１１４により自己位置がわかるので、常時、Ｔ１とＴ２を算出し比較できる。
　このようにして、走行経路決定部１１８は、横断歩道上において、信号の状態が所定時間後に青から赤に変わることを示す場合（例えば、青の点滅）又は信号の状態が青から赤に変わった場合、自己位置から横断歩道の終点までの第１の経路を移動するために必要な第１の時間と自己位置から横断歩道の始点までの第２の経路を移動するために必要な第２の時間とを算出し、第１の時間と前記第２の時間のうち小さい方に対応する経路を選択する。
　以上説明したように、本実施形態によれば、自律移動体は横断歩道を安全・迅速に渡ることができる。
　（第２の実施形態）
　次に、図５から図８を用いて、本発明の第２の実施形態による自律移動体１００の構成及び動作を説明する。本実施形態では、横断歩道上に障害物がある場合の自律移動体１００の動作を説明する。なお、本実施形態に用いられる自律移動体１００の構成は、第１の実施形態と同じであるが、機能が異なる。機能の詳細については、後述する。
　図５は、本発明の第２の実施形態による自律移動体１００が実行する経路候補の探索の概念図である。具体的には、図５は、障害物のある横断歩道で、信号が青から青の点滅、或いは、赤に変わったときの、経路候補の探索の概念を示す。自律移動体１００（障害物検出部１１６）は、それに搭載しているカメラ１３４やレーザ距離センサ１３６などのセンサ１３２からの情報に基づいて、障害物の大きさ、位置、速度、人か物かの判断を行う。
　一例として、障害物検出部１１６により、２つの障害物４００と障害物４０１を検知した場合の障害物回避の経路の探索と、走行経路決定部１１８により、経路を決定する方法を説明する。
　自律移動体１００は、センサ１３２により検出された障害物に接触しないように、長さＬと幅aの通行可能距離の矩形３００を自律移動体１００の周りに、所定の角度で回転させて、通行可能距離の矩形３００、３１０、３２０を得る。ここで、長さＬは、自律移動体１００の走行距離をあらわし、幅aは、自律移動体１００のそれ自体の幅に、障害物との安全距離を加算した値とする。
　自律移動体１００が障害物との接触を避けて安全を確保するためには、この値aを大きくすれば良い。自律移動体１００の速度、或いは、障害物との相対速度が大きい時には、幅aを大きくする方が望ましい。例えば、幅aは、自律移動体１００の速度又は障害物との相対速度に応じた距離とする。なお、長さＬも自律移動体１００の速度又は障害物との相対速度に応じた長さとする。
　図５に示すように、通行可能距離の矩形３００は、障害物４００を避けて、障害物４００の左側に形成されたものである。また、矩形３１０は、障害物４００と４０１の、２つの障害物の間に形成されたものである。そして、通行可能距離の矩形３２０は、障害物４０１を避けて、障害物４０１の右側に形成されている。これらの通行可能距離の矩形（つまり、経路候補）は、基準経路点２１０と基準経路点２２０を直線で結んだ経路２２１に近いほうが、基準経路点から離れる距離が短いので望ましい。
　また、各々の矩形の先端の幅方向の中央には（つまり1/2aの位置には）、障害物回避目標３０１、３１１、３２１が設けられている。また、これらの目標点と、横断歩道２００の終点（基準経路点２２０）を結んだ線を走行経路候補とする。
　具体的には、自律移動体１００の現在位置から、走行可能距離の矩形３００の障害物回避目標３０１と、終点２２０を結んだ経路３０２を、前進の経路候補Ｐ１とする。同様にして、障害物を回避した経路候補として、Ｐ２とＰ３が作成されている。Ｐ２は現在位置から、障害物回避目標３１１と終点２２０を結んだ経路とする。また、Ｐ３は現在位置から、障害物回避目標３２１と終点２２０を結んだ経路とする。
　図６は、本発明の第２の実施形態による自律移動体１００が用いる各種パラメータ（前進時）の対応関係を示す図である。具体的には、図６は、各経路に対して、経路長Ｐｉと、それぞれの経路を渡りきる時間Ｔiと、危険度Ｒiとの対応関係を示す（ｉ＝１、２、３）。
　ここで、一例として、障害物との接近回数を危険度Ｒとしている。つまり、危険度は、検出された障害物と自律移動体１００との接触しやすさを示す。この場合、障害物と接近する回数が多いほど、危険度Ｒは高くなる。具体的には、Ｐ１とＰ３は、障害物と１回接近するだけなので、自律移動体１００は、危険度Ｒを１と評価（カウント）する。Ｐ２では、経路候補の両側で、つまり２回、障害物と接近するので、危険度Ｒは２となる。
　本実施形態では、危険度Ｒは、一例として、接近回数で評価されるが、障害物が人か物（自転車など）か、または、静止障害物か移動障害物かで、その危険度に重み付けをする方法でもよい。また、移動障害物の場合には、障害物と自律移動体１００の相対速度で、その危険度に重み付けをする方法でもよい。どのような因子（要因）で、危険度Ｒを判断（重み付け）するかは、適宜、その状況に応じた最適なものを選択すればよい。
　ところで、図５には、前進だけではなく、後進（後退）する場合の経路候補の作成方法も示している。以下、後方に障害物がない場合の例を説明する。ここで、後方の障害物は、自律移動体１００の後方に取り付けられたセンサ１３２により検出される。
　具体的には、自律移動体１００が方向を変えないでそのまま後退して、横断歩道２００の始点である、基準経路点２１０に戻る場合の経路３３０を、経路Ｑ１として、また、方向を変えて始点２１０に戻る経路３４０を、経路Ｑ２としている。ここでは、障害物がないので、障害物を回避する必要がない。そのため、経路Ｑ１及びＱ２は、最短距離で、始点２１０に戻る経路となる。
　この２つの経路における、戻り切り時間Ｔjと危険度Ｒjを図７に示す（ｊ＝１、２）。図７は、本発明の第２の実施形態による自律移動体が用いる各種パラメータ（後退時）の対応関係を示す図である。自律移動体１００の後方には、障害物がないので、危険度Ｒは、両経路とも０となっている。
　このようにして形成した前方への３つの経路候補Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３と後方への２つの経路候補Ｑ１、Ｑ２のどれを選択するかは、図８に示す、アルゴリズムにより決定する。図８は、本発明の第２の実施形態による自律移動体１００が実行する横断歩道走行モードの処理を示すフローチャートである。
　横断中に信号が点滅、あるいは、赤になると（Ｓ４１０）、先ず、自律移動体１００は、速度決定部１２０と障害物検出部１１６とが連携することにより、周囲に移動障害物がある場合には、周囲の障害物の速さの中間値を算出・設定する（Ｓ４１１）。横断歩道には、例えば、障害物として人や自転車が往来するが、一般に人の方が自転車よりも多い。中間値を用いることにより、検出される確率の小さい自転車の速さが、周囲の障害物の速さ（代表値）に与える影響を除外することができる。
　また、自律移動体１００は、周囲に障害物がない場合には、自律移動体１００の巡航速度（通常の移動速度）かそれ以上の速度を設定する。
　そして、図５から図６を用いて説明したように、自律移動体１００は、横断歩道を渡り切る場合の経路Ｐｉの時間Ｔｉと危険度Ｒｉを算出する（Ｓ４１２）。次に、自律移動体１００は、図６に示す各経路に要する時間Ｔｉ（ｉ＝１、２、３）と、信号の点滅時間Ｂ（ｔ）を比較して（Ｓ４１３）、信号の点滅時間Ｂ（ｔ）よりも短い経路Ｐｉを選出する（Ｓ４１３ａ）。Ｂ（ｔ）よりもＴｉが小さい場合には、信号が点滅している間に自律移動体１００が横断歩道を渡りきると判断できる。そして、自律移動体１００は、この条件を満たす経路Ｐｉの中で、危険度Ｒがもっとも小さいものを経路として選択する（Ｓ４１４）。
　つまり、走行経路決定部１１８は、検出された障害物と自律移動体１００との接触しやすさを示す危険度を算出し、算出された危険度が最小の経路を選択する。
　ここで、例えば、Ｂ（ｔ）＞Ｔ１、Ｂ（ｔ）＞Ｔ２、Ｂ（ｔ）＜Ｔ３であった場合には、図６に示す経路Ｐ１及びＰ２の危険度Ｒを比較し、Ｒの小さい経路Ｐ１が選択され、前進走行による横断が（Ｓ４１５）、横断歩道を渡りきるまで継続される（Ｓ４１６）。このため、図５の経路と図６のＴとＲは、障害物の状況により、時々刻々と更新される。
　また、Ｂ（ｔ）も、点滅し始めてから、時間ｔの経緯とともに少なくなる。このため、Ｂ（ｔ）というように、時間ｔの関数（式）で示している。この信号点滅時間Ｂ（ｔ）は、横断歩道ごとに（信号機ごとに）、あらかじめ記憶情報処理部１１０に記憶しておけばよい。
　次に、前進して、Ｂ（ｔ）の時間内に終点２２０に到達できない場合には（Ｓ４１３；Ｎｏ）、自律移動体１００は、障害物を回避して戻り切る場合の経路Ｑjの時間Ｔjと危険度Ｒjを算出する（Ｓ４１８）。ここでは、障害物がない場合なので、図５から図７に示すように経路Ｑjが作成され、時間Ｔjと危険度Ｒjが算出される。
　次に、自律移動体１００は、図７に示す各経路Ｑjに要する時間Ｔｊ（ｊ＝１、２）と、信号の点滅時間Ｂ（ｔ）を比較して（Ｓ４１９）、信号の点滅時間Ｂ（ｔ）よりも短い経路を選出する（Ｓ４１９ａ）。
　自律移動体１００は、この条件を満たす経路Ｑjの中で、危険度Ｒがもっとも小さいものを経路として選択する（Ｓ４２０）。自律移動体１００は、横断歩道の終点まで横断歩道を後進（後退）して引き返す。
　すなわち、図７に示す時間Ｔと危険度Ｒの中から、点滅時間Ｂ（ｔ）内に、横断歩道の始点（基準経路点２１０）に戻り切り（Ｓ４１９）、また、危険度Ｒの最も低い経路が決定される（Ｓ４２０）。
　後退して、横断歩道の始点に戻る場合で、かつ、障害物がある場合には、上述した、前進と同じ手順で経路と時間Ｔ、危険度Ｒを算出して、経路の選択を行えばよい。
　次に、前進しても、後退しても、信号点滅時間Ｂ（ｔ）内に、横断歩道を渡りきることができず、かつ、戻り切ることができない場合には（Ｓ４１３；Ｎｏ、Ｓ４１９；Ｎｏ）、自律移動体１００は、図６に示す渡り切り時間Ｔｉ、図７に示す戻り切り時間Ｔｊのうち、最も短い時間に対応する経路Ｐ又はＱを選択する（Ｓ４２４）。渡り切り時間Ｔｉが最小であれば前進し、戻り切り時間Ｔｊが最小であれば、引き返す。これにより、横断歩道２００上に滞在する時間を最も短くできるので、危険に曝される時間が少なく、安全性を向上できる。
　このようにして、走行経路決定部１１８は、横断歩道上において、信号の状態が所定時間後に青から赤に変わることを示す場合（例えば、青の点滅）、信号の状態が赤になるまでの時間以内に横断歩道の始点又は終点に到着できる経路を選択する。
　以上説明したように、本実施形態によれば、自律移動体は横断歩道を安全・迅速に渡ることができる。
　（第３の実施形態）
　次に、図９と図１０を用いて、本発明の第３の実施形態による自律移動体１００の構成及び動作を説明する。図９は、本発明の第３の実施形態による自律移動体が実行する経路候補の探索の概念図である。
　図９は、横断歩道の始点である基準経路点２１０から、横断歩道の終点である基準経路点２２０を結ぶ直線経路２２１の上を、自律移動体１００が走行しており、進行方向に、３つの障害物４００、４０１、４０２を検知した場合の、経路候補の作成を示している。
　経路候補の横断時間Ｔｉと危険度Ｒｉが決まれば(評価できれば)、経路の選択は、図８で説明した第２の実施形態の方法で行えばよい。このため、ここでは、経路候補の作成とその危険度の評価方法について説明する。
　本実施形態と第２の実施形態との違いは、第２の実施形態では障害物が２つであり、横断歩道の幅方向に存在していたが、本実施形態では、障害物４００の奥に、新たな障害物４０２が検出されている。また、横断歩道２００の道幅が狭く、障害物４０１の右側を迂回する経路Ｐ３では、通行可能距離の矩形３５０の端Ａが、横断歩道２００の右側端２０２を越える点（右側端２０２上にある場合を含む）である。
　さらに詳細に説明すると、レーザ距離センサ１３６は、センサからレーザ光を発光し、障害物で反射されたレーザ光を受光して障害物を検知する。このため、センサ１３６の直前にある障害物４００でレーザ光が遮断されるため、障害物４００の裏（奥）にある障害物４０２は検出しにくい。
　しかし、本実施形態では、自律移動体１００の上部に取り付けたカメラ１３４により、障害物を見下ろすようにして、障害物４０２を捕らえることができる。また、これらのカメラ１３４により、自律移動体１００から横断歩道の終点（基準経路点２２０）までの、障害物を検知できる。
　次に、このようにして検知した障害物を回避して、横断歩道の終点への経路候補を作成する方法について述べる。
　本実施形態でも、第２の実施形態で述べたように、走行距離の矩形３３０を、自律移動体１００の周りに所定の角度で回転して、障害物と接触しない経路を探す。図９では、最初の走行可能距離の矩形として、３つの矩形３３０、３４０、３５０が見つかった例を示している。
　矩形３３０から作成される経路候補をＰ１、矩形３４０から形成される経路候補をＰ２、経路３５０から形成される経路候補をＰ３とする。ここで、Ｐ３は、その走行可能距離の矩形３５０の端Ａが、横断歩道の右側端２０２を越える。このことは、自律移動体１００が横断歩道２００の幅から、はみ出ることを意味する。そのため、危険であると判断して、自律移動体１００は、Ｐ３を経路候補から外す。
　自律移動体１００は、障害物回避目標３３１を回転中心として、走行可能距離の矩形３３２を所定角度で回転させて、該矩形の先端に設けられている障害物回避目標３３３が、基準経路点２１０と基準経路点２２０を結んだ直線２２１の線上に最も近くなるように経路候補Ｐ１を選ぶ。ここで、障害物回避目標３３１、３３３は、それぞれ走行可能距離の矩形３３０、３３２の先端の幅方向中央に設けられている。
　ここでは、障害物がないので、障害物回避目標３３３は、直線２２１の上に重なっている。そして、障害物回避目標３３３と基準経路点２２０を結ぶ直線Ｌ１をＰ１の経路とする。つまり、Ｐ１の経路長は、２つの矩形の長さ２Ｌと前述のＬ１を足したものとなる。また、Ｐ１の経路では、２つの障害物と近接するので、近接回数を危険度と見なすと、危険度は２となる。
　同様にして、自律移動体１００は、経路候補Ｐ２を作成する。Ｐ２では、走行可能距離の矩形３４０の後に、障害物４０２が存在するために、障害物回避目標３４１を中心に、走行可能距離の矩形３４２を回転させても、矩形３４３の先端に設けた障害物回避目標を、前述の基準経路点を結ぶ直線２２１の上に重ねることができない。このため、障害物回避目標３４３から基準経路点２２０までの距離Ｌ２は、経路Ｐ１のＬ１に比べて長くなる。また、危険度は、障害物と３回接近するため、危険度は３となる。
　図１０は、本発明の第３の実施形態による自律移動体１００が用いる各種パラメータの対応関係を示す図である。具体的には、図１０は、各経路に対して、経路長と、それぞれの経路を渡りきる時間と、危険度と、特記の対応関係を示す。
　図１０に示すように、経路Ｐ１の渡り切り経路長は２Ｌ＋Ｌ１、経路Ｐ２の経路長は２Ｌ＋Ｌ２となる。それぞれの渡り切り時間Ｔｉは、自律移動体１００の速度からＴ１、Ｔ２が算出される。ここでは、Ｌ２の方がＬ１より長いので、Ｔ１よりＴ２が大きくなる。危険度Ｒ１、Ｒ２は、障害物との接近回数から、それぞれ２と３となる。つまり、Ｐ２の方がＰ１より、危険度Ｒが大きい。
　ここで、前述したように、障害物の種類（人、物）、障害物の運動状態（静止、移動）により、危険度に重み付けをしても良い。また、移動障害物であれば、それと自律移動体１００との相対速度の大きさ、幅aの大きさ、等により、危険度の重み付けをしても良い。
　自律移動体１００は、これらの各経路の渡り切り時間Ｔｉと危険度Ｒｉを基に、図８に示す第２の実施形態のアルゴリズムに従い、移動経路を決定する。これにより、本実施形態でも第２の実施形態と同様に、自律移動体１００は、横断歩道を迅速に安全に横断することが可能となる。
　本実施形態では、走行経路決定部１１８は、横断歩道上からはみ出ない経路、かつ、横断歩道の始点と終点を結ぶ直線に最も近い経路を選択する。
　以上説明したように、本実施形態によれば、自律移動体は横断歩道を安全・迅速に渡ることができる。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記した実施例は本発明を分かりやすく説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
　上記実施形態では、自律移動体１００は、４つの車輪を用いて移動するが、車輪の数は任意である。また、自律移動体１００は、足機構など任意の機構を用いて、移動してもよい。
　上記実施形態では、横断歩道の始点及び終点の位置情報は、記憶情報処理部１１０に予め記憶されている。これに対し、横断歩道の信号機に発信機を設置し、自律移動体１００がその信号を受信して始点と終点を判定してもよい。また、路面に塗布された横断歩道を示す塗料をカメラなどで認識して始点と終点を判定してもよい。
１００…自律移動体
１１０…記憶情報処理部
１１２…環境情報取得部
１１４…自己位置推定部
１１６…障害物検出部
１１８…走行経路決定部
１２０…速度決定部
１２２…車両制御部
１３０…入出力部
１３２…センサ
１３４…カメラ
１３６…レーザ距離センサ
２００…横断歩道
２１０…基準経路点（横断歩道の始点）
２２０…基準経路点（横断歩道の終点）
２３０…信号機
３００、３１０，３２０…通行可能距離の矩形
３０１、３１１，３２１…障害物回避目標
４００、４０１…障害物

Claims (9)

  1. 　信号機の信号の状態を取得する環境情報取得部と、
    　自律移動体の自己位置を推定する自己位置推定部と、
    　横断歩道上において、前記信号の状態が所定時間後に青から赤に変わることを示す場合又は前記信号の状態が青から赤に変わった場合、前記自己位置から前記横断歩道の終点までの第１の経路を移動するために必要な第１の時間と前記自己位置から前記横断歩道の始点までの第２の経路を移動するために必要な第２の時間とを算出し、前記第１の時間と前記第２の時間のうち小さい方に対応する経路を選択する走行経路決定部と、
    　選択された経路に沿って前記自律移動体が移動するように前記自律移動体の自律移動を制御する車両制御部と、
    　を備えることを特徴とする自律移動体。
  2. 　請求項１に記載の自律移動体であって、
    　前記走行経路決定部は、
    　時間が経過するにつれて変化する前記自己位置ごとに、前記第１の時間と前記第２の時間のうち小さい方に対応する経路を選択する
    　ことを特徴とする自律移動体。
  3. 　請求項１に記載の自律移動体であって、
    　前記横断歩道上において、前記信号の状態が所定時間後に青から赤に変わることを示す場合又は前記信号の状態が青から赤に変わった場合、前記自律移動体の速度が増加するように速度を決定する速度決定部をさらに備え、
    　前記車両制御部は、
    　決定された速度で、選択された経路に沿って前記自律移動体が移動するように前記自律移動体の自律移動を制御する
    　ことを特徴とする自律移動体。
  4. 　請求項１に記載の自律移動体であって、
    　障害物を検出する障害物検出部をさらに備え、
    　前記走行経路決定部は、
    　前記障害物を回避するように経路を選択する
    　ことを特徴とする自律移動体。
  5. 　請求項４に記載の自律移動体であって、
    　前記走行経路決定部は、
    　検出された前記障害物と前記自律移動体との接触しやすさを示す危険度を算出し、算出された前記危険度が最小の経路を選択する
  6. 　請求項５に記載の自律移動体であって、
    　前記危険度は、
    　検出された前記障害物と経路との接近回数である
    　ことを特徴とする自律移動体。
  7. 　請求項１に記載の自律移動体であって、
    　前記走行経路決定部は、
    　前記横断歩道上において、前記信号の状態が所定時間後に青から赤に変わることを示す場合、前記信号の状態が赤になるまでの時間以内に前記横断歩道の始点又は終点に到着できる経路を選択する
    　ことを特徴とする自律移動体。
  8. 　請求項１に記載の自律移動体であって、
    　前記走行経路決定部は、
    　前記横断歩道上からはみ出ない経路を選択する
    　ことを特徴とする自律移動体。
  9. 　請求項１に記載の自律移動体であって、
    　前記走行経路決定部は、
    　前記横断歩道の始点と終点を結ぶ直線に最も近い経路を選択する
    　ことを特徴とする自律移動体。
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9550498B2 (en) 2014-05-13 2017-01-24 Ford Global Technologies, Llc Traffic light anticipation
CN107368068A (zh) * 2016-05-13 2017-11-21 德尔福技术有限公司 用于自动车辆的脱险路径规划系统
JP2019502975A (ja) * 2015-10-13 2019-01-31 スターシップ テクノロジーズ オサイヒング 自律的又は半自律的配達の方法及びシステム
US20190139414A1 (en) * 2017-11-09 2019-05-09 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle control device
CN111103875A (zh) * 2018-10-26 2020-05-05 科沃斯机器人股份有限公司 避让的方法、设备及存储介质
WO2020262189A1 (ja) * 2019-06-27 2020-12-30 ソニー株式会社 移動体、制御方法、およびプログラム
WO2021107415A1 (ko) * 2019-11-29 2021-06-03 (주)언맨드솔루션 자율주행 주행경로에 필요한 신호등 체계 분석 시스템
JP2022141380A (ja) * 2021-03-15 2022-09-29 三菱重工業株式会社 移動体の制御方法、移動体及びプログラム
US20220371582A1 (en) * 2021-05-18 2022-11-24 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Moving object and route decision method of moving object
WO2024116843A1 (ja) * 2022-11-29 2024-06-06 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 移動体、移動体の制御方法、およびプログラム

Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10431099B2 (en) * 2014-02-21 2019-10-01 FLIR Belgium BVBA Collision avoidance systems and methods
EP3315949B1 (en) * 2015-06-23 2021-04-28 Nec Corporation Detection system, detection method, and program
DE102015220449A1 (de) 2015-10-20 2017-04-20 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben wenigstens eines teil- oder hochautomatisierten Fahrzeugs
WO2017076806A1 (en) 2015-11-02 2017-05-11 Starship Technologies Oü Obstacle traversing mobile robot
WO2017076813A1 (en) 2015-11-02 2017-05-11 Starship Technologies Oü System and method for traversing vertical obstacles
EP3258433A1 (en) 2016-06-17 2017-12-20 Starship Technologies OÜ Method and system for delivering items
US11880784B2 (en) 2016-08-05 2024-01-23 Starship Technologies Oü System and mobile freight station and method for distribution, delivery, and collection of freight
EP3330908A1 (en) 2016-12-02 2018-06-06 Starship Technologies OÜ System and method for securely delivering packages to different delivery recipients with a single vehicle
WO2018099930A1 (en) 2016-12-02 2018-06-07 Starship Technologies Oü System and method for securely delivering packages to different delivery recipients with a single vehicle
WO2018108832A1 (en) 2016-12-14 2018-06-21 Starship Technologies Oü Robot, system and method detecting and/or responding to transitions in height
EP3622499A1 (en) 2017-05-11 2020-03-18 Starship Technologies OÜ A signalling device and system for increasing visibility of a mobile robot
WO2018215562A1 (en) 2017-05-24 2018-11-29 Starship Technologies Oü Device and method for detection and localization of vehicles
EP3630558A1 (en) 2017-05-26 2020-04-08 Starship Technologies OÜ A device, method and system for swapping and/or charging a battery of a mobile robot
WO2018215581A1 (en) 2017-05-26 2018-11-29 Starship Technologies Oü A battery and a system for swapping and/or charging a battery of a mobile robot
WO2019020407A1 (en) 2017-07-28 2019-01-31 Starship Technologies Oü DEVICE AND SYSTEM FOR SECURELY DELIVERY OF PARCELS BY A MOBILE ROBOT
US10282995B2 (en) 2017-09-05 2019-05-07 Starship Technologies Oü Mobile robot having collision avoidance system for crossing a road from a pedestrian pathway
WO2019048332A1 (en) * 2017-09-05 2019-03-14 Starship Technologies Oü MOBILE ROBOT HAVING A COLLISION AVOIDANCE SYSTEM FOR CROSSING A ROAD FROM A PEDESTRIAN PATH
WO2019053162A1 (en) 2017-09-15 2019-03-21 Starship Technologies Oü SYSTEM AND METHOD FOR ARTICLE DISTRIBUTION BY A MOBILE ROBOT
WO2019068634A1 (en) 2017-10-02 2019-04-11 Starship Technologies Oü DEVICE AND METHOD FOR DISTRIBUTING ARTICLES CONSUMABLE BY A MOBILE ROBOT
WO2019086465A1 (en) 2017-11-02 2019-05-09 Starship Technologies Oü Visual localization and mapping in low light conditions
US10343286B2 (en) 2017-12-01 2019-07-09 Starship Technologies Oü Storage system, use and method with robotic parcel retrieval and loading onto a delivery vehicle
US11061396B2 (en) * 2017-12-20 2021-07-13 International Business Machines Corporation Beacon and a method for providing instructions to an autonomous agent
EP3797377A1 (en) 2018-05-22 2021-03-31 Starship Technologies OÜ Method and system for analyzing robot surroundings
CN109002039B (zh) * 2018-07-06 2021-04-06 达闼科技（北京）有限公司 避障提醒方法、相关装置及计算机可读存储介质
EP3841516A1 (en) * 2018-08-22 2021-06-30 Starship Technologies OÜ Method and system for traffic light signal detection and usage
JP6715899B2 (ja) * 2018-09-05 2020-07-01 三菱電機株式会社 衝突回避装置
US20210380119A1 (en) 2018-10-15 2021-12-09 Starship Technologies Oü Method and system for operating a mobile robot
WO2020200854A1 (en) 2019-04-01 2020-10-08 Starship Technologies Oü System and method for vending items
US11892848B2 (en) 2019-05-16 2024-02-06 Starship Technologies Oü Method, robot and system for interacting with actors or item recipients
KR20210026306A (ko) * 2019-08-29 2021-03-10 삼성전자주식회사 로봇 및 이의 제어 방법
WO2021175682A1 (en) 2020-03-02 2021-09-10 Starship Technologies Oü Method, system and device for analyzing pedestrian motion patterns
WO2021219404A1 (en) 2020-04-27 2021-11-04 Starship Technologies Oü Methods, devices and systems for facilitating operations of mobile robots
US11508089B2 (en) * 2021-03-05 2022-11-22 Black Sesame Technologies Inc. LiDAR assisted wheel encoder to camera calibration

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05165523A (ja) * 1991-12-13 1993-07-02 Meidensha Corp 無人搬送車の制御装置
JPH09204222A (ja) * 1996-01-26 1997-08-05 Matsushita Electric Ind Co Ltd 移動体自律誘導システム
JP2002150475A (ja) * 2000-11-15 2002-05-24 Sumitomo Electric Ind Ltd 横断支援システム、横断支援装置及び携帯型端末装置
JP2006139707A (ja) * 2004-11-15 2006-06-01 Sumitomo Electric Ind Ltd 安全速度提供方法及び速度制御方法並びに車載装置
JP2008282073A (ja) * 2007-05-08 2008-11-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd ペット誘導ロボットおよびペット誘導方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3906743B2 (ja) * 2002-05-27 2007-04-18 松下電工株式会社 案内ロボット
JP4069469B2 (ja) 2003-07-28 2008-04-02 有限会社アール・シー・エス 自律的移動支援装置
US9229450B2 (en) 2011-05-31 2016-01-05 Hitachi, Ltd. Autonomous movement system
JP2013186051A (ja) * 2012-03-09 2013-09-19 Panasonic Corp ナビゲーション装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05165523A (ja) * 1991-12-13 1993-07-02 Meidensha Corp 無人搬送車の制御装置
JPH09204222A (ja) * 1996-01-26 1997-08-05 Matsushita Electric Ind Co Ltd 移動体自律誘導システム
JP2002150475A (ja) * 2000-11-15 2002-05-24 Sumitomo Electric Ind Ltd 横断支援システム、横断支援装置及び携帯型端末装置
JP2006139707A (ja) * 2004-11-15 2006-06-01 Sumitomo Electric Ind Ltd 安全速度提供方法及び速度制御方法並びに車載装置
JP2008282073A (ja) * 2007-05-08 2008-11-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd ペット誘導ロボットおよびペット誘導方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HIROKAZU AKAHANE: "Saiko -Hokosha no Odan", KOTSU KOGAKU, vol. 41, no. 2, 2006, pages 7 - 9 *

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10259457B2 (en) 2014-05-13 2019-04-16 Ford Global Technologies, Llc Traffic light anticipation
US9550498B2 (en) 2014-05-13 2017-01-24 Ford Global Technologies, Llc Traffic light anticipation
JP2019502975A (ja) * 2015-10-13 2019-01-31 スターシップ テクノロジーズ オサイヒング 自律的又は半自律的配達の方法及びシステム
US11164273B2 (en) 2015-10-13 2021-11-02 Starship Technologies Oü Method and system for autonomous or semi-autonomous delivery
JP2021193569A (ja) * 2015-10-13 2021-12-23 スターシップ テクノロジーズ オサイヒング 自律的又は半自律的配達の方法及びシステム
CN107368068A (zh) * 2016-05-13 2017-11-21 德尔福技术有限公司 用于自动车辆的脱险路径规划系统
US11631330B2 (en) 2017-11-09 2023-04-18 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle control device
US20190139414A1 (en) * 2017-11-09 2019-05-09 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle control device
US10657822B2 (en) * 2017-11-09 2020-05-19 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle control device
US11900812B2 (en) 2017-11-09 2024-02-13 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle control device
CN111103875A (zh) * 2018-10-26 2020-05-05 科沃斯机器人股份有限公司 避让的方法、设备及存储介质
WO2020262189A1 (ja) * 2019-06-27 2020-12-30 ソニー株式会社 移動体、制御方法、およびプログラム
WO2021107415A1 (ko) * 2019-11-29 2021-06-03 (주)언맨드솔루션 자율주행 주행경로에 필요한 신호등 체계 분석 시스템
CN113196358A (zh) * 2019-11-29 2021-07-30 无人驾驶方案株式会社 自动驾驶行驶路径所需的信号灯体系分析系统
JP2022141380A (ja) * 2021-03-15 2022-09-29 三菱重工業株式会社 移動体の制御方法、移動体及びプログラム
JP7325465B2 (ja) 2021-03-15 2023-08-14 三菱重工業株式会社 移動体の制御方法、移動体及びプログラム
US20220371582A1 (en) * 2021-05-18 2022-11-24 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Moving object and route decision method of moving object
JP7498150B2 (ja) 2021-05-18 2024-06-11 トヨタ自動車株式会社 移動体及び移動体の経路決定方法
WO2024116843A1 (ja) * 2022-11-29 2024-06-06 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 移動体、移動体の制御方法、およびプログラム

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