JP2006252350A - Mobile robot - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、移動ロボットに関し、特に、移動ロボットにおける位置算出精度の向上に関する。 The present invention relates to a mobile robot, and more particularly to improvement of position calculation accuracy in a mobile robot.
近年、所定の経路を移動して物品の搬送や異常の監視を行う移動ロボットが供されてきている。このような移動ロボットにおいては、車輪の回転量を計測して、予め入力された車輪半径と左右輪間隔(トレッド)とに基づき、移動距離と移動経路を算出して移動体の現在位置を計測することが知られるところである。 In recent years, mobile robots have been provided that move along a predetermined route to carry articles and monitor abnormalities. In such a mobile robot, the amount of rotation of the wheel is measured, and the current position of the moving object is measured by calculating the moving distance and moving path based on the wheel radius and the left-right wheel interval (tread) inputted in advance. It is known to do.
特許文献1には、特に、ガイド手段となる磁気テープに沿って走行するとともに、路面に設けられた番地指定発振器を読み取って右折左折などの旋回制御等を行い、車輪の回転量をエンコーダで計測して走行距離から現在位置を算出する無人搬送車が記載されている。この無人搬送車は、現在位置に応じて予め記憶した既設物データを演算して既設物以外の障害物を検出するよう動作する。
上述した従来の無人搬送車は、エンコーダで計測した車輪の回転量から移動距離を算出しており、このような移動距離算出のためには、予め記憶されている車輪半径が一般に用いられる。また、同無人搬送車は、左右輪の走行用モータを制御して旋回制御しており、このような旋回制御のためには、予め入力された左右車輪間隔が一般に用いられる。 The conventional automatic guided vehicle described above calculates a moving distance from the rotation amount of the wheel measured by the encoder, and a wheel radius stored in advance is generally used for calculating the moving distance. The automatic guided vehicle controls turning by controlling the left and right driving motors. For such turning control, a left and right wheel interval inputted in advance is generally used.
しかし、車輪半径や車輪間距離を使って現在位置を検出すると、下記のように、路面形状の影響で現在位置の算出に誤差が生じてしまう場合がある。 However, if the current position is detected using the wheel radius or the distance between the wheels, an error may occur in the calculation of the current position due to the influence of the road surface shape as described below.
ここでは、進行方向に対して右または左に傾斜した経路をガイド手段に沿って走行する場合を考える。この場合、車体が重力により谷側に引っ張られるが、この状況でガイド手段に追従するように走行制御が行われると、谷側の車輪は山側の車輪より多く回転して走行することとなる。このため、山側と谷側とで左右の車輪の回転量に差が生じる。そして、この車輪回転量に基づいて現在位置の値が計算されると、位置と姿勢の計算値が異常なものとなってしまう。 Here, consider a case where the vehicle travels along the guide means along a route inclined right or left with respect to the traveling direction. In this case, the vehicle body is pulled to the valley side by gravity, but if traveling control is performed so as to follow the guide means in this situation, the wheels on the valley side rotate and travel more than the wheels on the mountain side. For this reason, a difference arises in the rotation amount of the left and right wheels between the mountain side and the valley side. When the current position value is calculated based on the wheel rotation amount, the calculated position and orientation values become abnormal.
従来の無人搬送車は、このような問題を解決することができず、現在位置を誤って算出するおそれがある。 The conventional automatic guided vehicle cannot solve such a problem, and there is a possibility that the current position is erroneously calculated.
また、車輪半径は空気圧や路面状況、車体の重量によって変動するため、一定ではなく、固定値を利用すると走行距離に誤差が生じてしまう可能性がある。また、これに伴い、車輪の接地面積が変化するために、左右輪間隔が変動し、カーブ走行時の旋回角度が変化するという問題がある。このように、従来の無人搬送車は、車輪半径の変動により、現在位置を誤って算出するおそれがあり、また、ガイド手段となる磁気テープに沿った正確な旋回制御が困難となるおそれがある。 Further, since the wheel radius varies depending on the air pressure, the road surface condition, and the weight of the vehicle body, it is not constant. If a fixed value is used, an error may occur in the travel distance. In addition, since the ground contact area of the wheel is changed, there is a problem that the distance between the left and right wheels is changed, and the turning angle at the time of curve driving is changed. As described above, the conventional automatic guided vehicle may erroneously calculate the current position due to fluctuations in the wheel radius, and may make it difficult to accurately control the turning along the magnetic tape serving as the guide means. .
そこで、本発明は、路面形状の変動などによる位置計測の誤差を低減して、現在位置を高精度に算出できる移動ロボットを安価に実現することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to realize a mobile robot capable of calculating a current position with high accuracy by reducing an error in position measurement due to a change in road surface shape and the like.
本発明は、車輪を駆動して複数区間からなる走行経路を移動するロボットに関し、この移動ロボットは、前記車輪の回転量を計測する回転量検出部と、前記走行経路に配設された指示手段を検出する指示手段検出部と、前記指示手段検出部の出力に基づき前記各区間の始点と終点を検出する区間判別部と、前記区間毎に設定した車輪特徴量を記憶する記憶部と、現在走行している区間の車輪特徴量と前記車輪の回転量とに基づき現在位置を算出する位置算出部と、を具備している。 The present invention relates to a robot that drives a wheel and travels a travel route including a plurality of sections. The mobile robot includes a rotation amount detection unit that measures the rotation amount of the wheel, and an instruction unit disposed on the travel route. An instruction means detection unit for detecting the vehicle, a section determination unit for detecting the start point and end point of each section based on the output of the instruction means detection unit, a storage unit for storing wheel feature values set for each section, A position calculating unit that calculates a current position based on the wheel feature amount of the traveling section and the rotation amount of the wheel.
上記構成により、車輪特徴量を区間毎に記憶し、区間毎の車輪特徴量に基づいて車輪回転量から現在位置が算出される。例えば右または左に傾斜した区間については、谷側の駆動輪の車輪径を小さく設定することにより、傾斜を特に考慮しないで現在位置を算出しても現在位置が正確に求められる。このようにして、区間による路面形状の変化の影響を低減して、現在位置の算出精度を向上できる。しかも、車輪特徴量を区間毎に記憶するという簡単な構成で、位置算出自体を大きく変えないでも路面形状の変化に適応でき、したがって、高価な構成を付加することなく移動ロボットの機能を利用して安価な構成で現在位置の検出精度を向上できる。 With the above configuration, the wheel feature amount is stored for each section, and the current position is calculated from the wheel rotation amount based on the wheel feature amount for each section. For example, in a section inclined to the right or left, the current position can be accurately obtained by calculating the current position without considering the inclination by setting the wheel diameter of the driving wheel on the valley side to be small. In this way, it is possible to reduce the influence of the change in the road surface shape depending on the section and improve the calculation accuracy of the current position. Moreover, the simple configuration of storing the wheel feature values for each section can be adapted to changes in the road surface shape without greatly changing the position calculation itself, and therefore the mobile robot function can be used without adding an expensive configuration. The current position detection accuracy can be improved with a low-cost configuration.
また、本発明において、前記記憶部は、前記各区間の始点終点間の距離と角度差とを経路情報として記憶し、更に、前記区間判別部が区間の終点を判別すると、該区間の始点終点間で計測された車輪回転量と前記経路情報とに基づき該区間の車輪特徴量を算出する車輪情報算出部を具備し、算出された車輪特徴量を前記区間と対応させて前記記憶部に記憶する。 In the present invention, the storage unit stores the distance and angle difference between the start point and end point of each section as route information, and further, when the section determination unit determines the end point of the section, the start point end point of the section A wheel information calculation unit that calculates the wheel feature amount of the section based on the wheel rotation amount measured between the two and the route information, and stores the calculated wheel feature amount in the storage unit in association with the section. To do.
上記構成により、各区間で計測された車輪回転量と予め記憶された各区間の経路情報から区間毎の車輪特徴量が算出され、計算された車輪特徴量を用いて現在位置が算出される。ここでも車輪径を例にとると、路面が左右に傾斜していれば、谷側の車輪回転量の計測値が大きくなり、自然と谷側の車輪径が小さく計算され、この小さな車輪径を用いる自然と傾斜が加味され現在位置が正確に計算される。このようにして、区間による路面形状の変化を考慮しないで車輪特徴量を求めても、路面形状の影響を低減する現在位置計算を可能とする車輪特徴量を得ることができ、現在位置の算出精度を容易に向上できる。 With the above configuration, the wheel feature amount for each section is calculated from the wheel rotation amount measured in each section and the path information of each section stored in advance, and the current position is calculated using the calculated wheel feature amount. Here again, taking the wheel diameter as an example, if the road surface is inclined to the left and right, the measured value of the wheel rotation amount on the valley side will increase, and the wheel diameter on the valley side will naturally be calculated to be small. The current position is accurately calculated by taking into account the nature and inclination used. In this way, even if the wheel feature amount is calculated without considering the change in the road surface shape depending on the section, the wheel feature amount that enables the current position calculation to reduce the influence of the road surface shape can be obtained, and the calculation of the current position Accuracy can be improved easily.
また、上記構成により、移動ロボットが予め決められた複数区間からなる走行経路を走行することを利用して、経路上に所定区間を設定して、この所定区間に関して記憶された経路情報と同所定区間の走行で計測された車輪回転量とから車輪特徴量を計算しており、したがって、この点でも、高価な構成を付加することなく移動ロボットの機能を利用して安価な構成で現在位置の検出精度を向上できる。さらにまた、上記構成により、各区間で算出された車輪特徴量を用いて現在位置を算出するので、車輪径等の車輪特徴量が変化した場合でも現在位置を高精度に検出できる。 In addition, with the above-described configuration, a predetermined section is set on the route by using the traveling route of the mobile robot including a plurality of predetermined sections, and the same predetermined information as the route information stored for the predetermined section. The wheel feature amount is calculated from the wheel rotation amount measured in the travel of the section. Therefore, in this respect, the current position of the current position can be obtained with an inexpensive configuration by using the function of the mobile robot without adding an expensive configuration. Detection accuracy can be improved. Furthermore, since the current position is calculated using the wheel feature amount calculated in each section according to the above configuration, the current position can be detected with high accuracy even when the wheel feature amount such as the wheel diameter changes.
また、本発明において、前記区間判別部は、前記指示手段検出部の出力に基づき第一及び第二の区間の始点と終点を判別し、前記車輪情報算出部は、前記区間判別部が第一の区間の終点を判別すると、該第一の区間の始点終点間で計測された車輪回転量と前記経路情報に記録された該第一の区間の始点終点間の距離とに基づき車輪特徴量としての車輪径の補正値を算出して記憶部に記憶してよい。さらに、前記車輪情報算出部は、前記区間判別部が第二の区間の終点を判別すると、該第二の区間の始点終点間で計測された車輪回転量と前記経路情報に記録された該第二の区間の始点終点間の角度差と車輪特徴量としての車輪径とに基づき車輪特徴量としての駆動輪間距離(左右の車輪間隔)の補正値を算出して記憶部に記憶してよい。 Further, in the present invention, the section discriminating unit discriminates start points and end points of the first and second sections based on the output of the instruction means detecting unit, and the wheel information calculating unit includes the first section discriminating unit. When the end point of the first section is determined, the wheel feature amount is determined based on the wheel rotation amount measured between the start point and the end point of the first section and the distance between the start point and the end point of the first section recorded in the route information. The wheel diameter correction value may be calculated and stored in the storage unit. Further, the wheel information calculation unit, when the section determination unit determines the end point of the second section, the wheel rotation amount measured between the start point and end point of the second section and the route information recorded in the route information. Based on the angle difference between the start point and the end point of the second section and the wheel diameter as the wheel feature value, a correction value for the distance between the driving wheels (wheel distance between the left and right wheels) as the wheel feature value may be calculated and stored in the storage unit. .
これにより、車輪特徴量として車輪径と駆動輪間距離の補正値を好適に算出することができる。車輪径は半径でよく(直径でもよい)、走行距離の算出に利用され、駆動輪間距離は車輪径と共に車両姿勢(向き)の算出に利用され、これら情報を用いて車両の現在位置を計算できる。 Thereby, the correction value of the wheel diameter and the distance between the driving wheels can be suitably calculated as the wheel feature amount. The wheel diameter may be a radius (may be a diameter), and is used to calculate the travel distance. The distance between the driving wheels is used to calculate the vehicle attitude (orientation) together with the wheel diameter, and the current position of the vehicle is calculated using these information. it can.
また、本発明において、前記位置算出部は、各区間の前回の走行にて前記車輪情報算出部により算出されて各区間と対応して前記記憶部に記憶された前記車輪特徴量を前記記憶部から読み出して現在位置を算出し、前記車輪情報算出部は、各区間にて前記位置算出部による位置算出と並行して計測された車輪回転量に基づき次回の同区間の走行のために車輪特徴量を算出して前記記憶部に記憶してよい。 In the present invention, the position calculation unit calculates the wheel feature amount calculated by the wheel information calculation unit in the previous travel of each section and stored in the storage unit corresponding to each section. The wheel information calculation unit reads out the current position from each wheel, and the wheel information calculation unit calculates the wheel characteristics for the next traveling in the same section based on the wheel rotation amount measured in parallel with the position calculation by the position calculation unit in each section. The amount may be calculated and stored in the storage unit.
これにより、各区間で前回の走行で算出され記憶された車両特徴量を使って現在位置を算出しつつ、並行して同区間の次の走行のために車両特徴量を算出して記憶するので、各区間の毎回の走行で直前の走行で得た車輪特徴量を使用でき、直近の車輪特徴量を使うことで現在位置を正確に検出できる。 As a result, the current position is calculated using the vehicle feature value calculated and stored in the previous travel in each section, and the vehicle feature value is calculated and stored for the next travel in the same section in parallel. The wheel feature obtained in the last run can be used for each run in each section, and the current position can be accurately detected by using the latest wheel feature.
また、本発明では、移動ロボットが、前記走行経路の方向に対する前記移動ロボットの進行方向の傾きを検出する傾き検出部と、前記第一の区間の始点および終点の少なくとも一方において前記傾き検出部により検出される傾きに基づき、前記経路情報上の前記第一の区間の始点終点間の距離を調整する区間距離調整部と、を備え、前記車輪情報算出部は、前記区間距離調整部により調整された距離に基づいて前記車輪径の補正値を算出してよい。 Further, in the present invention, the mobile robot detects the inclination of the traveling direction of the mobile robot with respect to the direction of the travel route, and the inclination detection unit at least one of a start point and an end point of the first section. A section distance adjustment unit that adjusts a distance between the start point and end point of the first section on the route information based on the detected inclination, and the wheel information calculation unit is adjusted by the section distance adjustment unit. The wheel diameter correction value may be calculated based on the determined distance.
この態様では、経路情報上の区間距離と移動ロボットが実際に走行する距離にはロボット進行方向の傾きに起因するずれが生じることに基づき、このずれを補正する調整を経路情報上の距離に施している。これにより、実際の区間走行での走行距離の増減分を補正して車輪特徴量としての車輪径の補正値をより正確に求めることができ、現在位置の算出精度を向上できる。 In this aspect, based on the fact that there is a deviation due to the inclination of the robot traveling direction between the section distance on the route information and the distance the mobile robot actually travels, the distance on the route information is adjusted to correct this deviation. ing. Thereby, the increase / decrease of the travel distance in the actual section travel can be corrected to more accurately determine the correction value of the wheel diameter as the wheel feature amount, and the calculation accuracy of the current position can be improved.
また、本発明では、移動ロボットが、前記走行経路の方向に対する前記移動ロボットの進行方向の傾きを検出する傾き検出部と、前記第二の区間の始点および終点の少なくとも一方において前記傾き検出部により検出される傾きに基づき、前記経路情報上の前記第二の区間の始点終点間の角度差を調整する角度差調整部と、を備え、前記車輪情報算出部は、前記角度差調整部により調整された角度差に基づいて前記駆動輪間距離の補正値を算出してよい。 Further, in the present invention, the mobile robot includes an inclination detection unit that detects an inclination of the traveling direction of the mobile robot with respect to the direction of the travel route, and the inclination detection unit at least one of a start point and an end point of the second section. An angle difference adjustment unit that adjusts an angle difference between a start point and an end point of the second section on the route information based on the detected inclination, and the wheel information calculation unit is adjusted by the angle difference adjustment unit. A correction value for the distance between the driving wheels may be calculated based on the angle difference.
この態様では、経路情報上の区間両端の角度差と移動ロボットで実際に生じる角度差にはロボット進行方向の傾きに起因するずれが生じることに基づき、このずれを補正する調整を経路情報上の角度差に施している。これにより、実際の区間走行での角度差の増減分を補正して車両特徴量としての駆動輪間距離の補正値をより正確に求めることができ、現在位置の算出精度を向上できる。 In this aspect, the angle difference between the two ends of the section on the route information and the angle difference actually generated in the mobile robot are caused by a deviation due to the inclination of the robot traveling direction, and adjustment for correcting this deviation is performed on the route information. The angle difference is given. As a result, it is possible to more accurately determine the correction value of the inter-drive wheel distance as the vehicle feature amount by correcting the increase / decrease of the angle difference in the actual section travel, and to improve the calculation accuracy of the current position.
その他、本発明は上述の移動ロボットに限定されない。本発明は、別の装置、方法、プログラムまたはシステムの態様で表現および特定されてもよい。例えば、本発明の別の態様は、上記の移動ロボットまたは他の移動体に備えられる現在位置検出装置または車輪特徴量算出装置である。また、本発明の別の態様は、上記の構成の動作を行う現在位置検出方法または車輪特徴量検出方法である。また、本発明の別の態様は移動ロボットの制御方法である。また、本発明の別の態様は、そのような方法をコンピュータに実行させるプログラムである。また、本発明の別の態様は、移動ロボットと監視センタとが通信で接続されたシステムである。 In addition, the present invention is not limited to the above-described mobile robot. The invention may be expressed and specified in the form of another apparatus, method, program or system. For example, another aspect of the present invention is a current position detection device or a wheel feature amount calculation device provided in the above-described mobile robot or other moving body. Another aspect of the present invention is a current position detection method or a wheel feature amount detection method that performs the operation of the above configuration. Another aspect of the present invention is a method for controlling a mobile robot. Another aspect of the present invention is a program that causes a computer to execute such a method. Another aspect of the present invention is a system in which a mobile robot and a monitoring center are connected by communication.
上述のように、本発明によれば、路面形状の変動などによる位置計測の誤差を低減して、現在位置を高精度に算出できる移動ロボットを安価に実現することができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to realize a mobile robot capable of reducing the position measurement error due to a change in the road surface shape and the like and calculating the current position with high accuracy at a low cost.
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。本実施の形態の移動ロボットは、監視区域となる所定の環境内の所定経路を巡回して、監視区域内に出現した物体や消失した物体を検知して異常を検出するものである。移動ロボットは、異常を検知すると遠隔の監視センタに異常信号を送出する。監視センタでは、異常信号を受信すると、移動ロボットに搭載された撮像手段による画像の確認や、移動ロボットを遠隔操作して異常対処を行う。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The mobile robot according to the present embodiment travels along a predetermined route in a predetermined environment serving as a monitoring area, detects an object that appears or disappears in the monitoring area, and detects an abnormality. When the mobile robot detects an abnormality, it sends an abnormality signal to a remote monitoring center. When the monitoring center receives the abnormality signal, the monitoring center checks the image by the imaging means mounted on the mobile robot, or remotely operates the mobile robot to deal with the abnormality.
移動ロボットの構成を図1に示す。移動ロボット1は、移動手段3、移動制御部5、ガイド検出部7、自己位置検出部9、障害物検知部11、障害物判定部13、記憶部15、通信部17、撮像ユニット19、これら各部を制御する制御部21、および、各部に電力を供給する電源部23より構成されている。以下に各部を説明する。 The configuration of the mobile robot is shown in FIG. The mobile robot 1 includes a moving means 3, a movement control unit 5, a guide detection unit 7, a self-position detection unit 9, an obstacle detection unit 11, an obstacle determination unit 13, a storage unit 15, a communication unit 17, an imaging unit 19, and the like. It is comprised from the control part 21 which controls each part, and the power supply part 23 which supplies electric power to each part. Each part will be described below.
移動手段3は、右輪31、左輪33と左右輪を独立に駆動するモータ35、37で構成されている。移動ロボット1は図2(b)に示されるように4つの車輪を有しており、それらのうちの2つの車輪が駆動輪であり、図1の右輪31、左輪33に相当する。これら駆動輪が回転して、移動ロボット1が走行する。そして、左右輪の回転速度により直進走行速度および旋回走行速度が制御され、旋回方向も制御される。左右輪の回転速度は、移動制御部5により独立して制御される。なお、車輪駆動でなく、左右のクローラを独立に制御する方式が採用されてもよい。 The moving means 3 includes motors 35 and 37 that independently drive the right wheel 31, the left wheel 33, and the left and right wheels. As shown in FIG. 2B, the mobile robot 1 has four wheels, two of which are drive wheels, and correspond to the right wheel 31 and the left wheel 33 in FIG. These driving wheels rotate and the mobile robot 1 travels. The straight traveling speed and the turning traveling speed are controlled by the rotational speeds of the left and right wheels, and the turning direction is also controlled. The rotational speeds of the left and right wheels are independently controlled by the movement control unit 5. Instead of wheel driving, a method of independently controlling the left and right crawlers may be employed.
ガイド検出部7は、移動経路上のガイド手段を検出する。ガイド手段は図2(a)に示されている。図示のように、予め設定された移動ロボットが巡回する移動経路には、経路の全長にわたってガイド手段としての白線テープ101が固定的に設けられている。また、経路中の所定の地点には、白線テープ101とともに、地点指示手段としての指示マーカ103が固定的に設けられている。指示マーカ103は1組の白色で四角形のマークであり、移動経路上に設定された区間の境界に設けられている。本実施の形態では例えば直線からカーブに移る地点およびその逆の地点が区間の境界に設定され、指示マーカ103が設けられている。また、本発明の範囲内で直線とカーブとの変化点以外にも区間の境界が設定され、指示マーカ103が設けられてよい。例えば、一つの直線上で左右の傾斜が変化する地点に区間の境界を設定し、指示マーカ103を設けることができる。 The guide detection unit 7 detects guide means on the movement path. The guide means is shown in FIG. As shown in the figure, a white line tape 101 as a guide means is fixedly provided over the entire length of the path on the movement path that the preset mobile robot circulates. In addition to the white line tape 101, an indication marker 103 as a point indication means is fixedly provided at a predetermined point in the route. The indication marker 103 is a pair of white and square marks, and is provided at the boundary of the section set on the movement route. In the present embodiment, for example, a point that moves from a straight line to a curve and the opposite point are set as the boundary of the section, and an instruction marker 103 is provided. In addition to the change point between the straight line and the curve, the boundary of the section may be set and the indication marker 103 may be provided within the scope of the present invention. For example, a section boundary can be set at a point where the left and right slopes change on one straight line, and the indication marker 103 can be provided.
ガイド検出部7は、白線検出カメラ41と画像処理部43とから成る。白線検出カメラ41は、路面を撮影可能に移動ロボット1の底面に設置されている。画像処理部43は、移動ロボット1のコンピュータにより実現され、エッジ抽出やハフ変換などの処理により、白線検出カメラ41の撮影画像から、移動ロボット1の経路を誘導すべき白線テープ101、及び指示マーカ103を検出して制御部21に出力する。制御部21は、画像処理部43から入力された指示マーカ103の検出情報に基づき、走行経路の各区間の始点と終点を検出する。即ち、指示マーカ103の検出回数を計数し、この検知回数と経路情報に基づいて現在の区間を判別する。本実施の形態では、指示マーカ103が区間の境界を示す指示手段に相当し、ガイド検出部7が指示手段検出部に相当し、制御部21が区間判別部として機能する。 The guide detection unit 7 includes a white line detection camera 41 and an image processing unit 43. The white line detection camera 41 is installed on the bottom surface of the mobile robot 1 so that the road surface can be photographed. The image processing unit 43 is realized by a computer of the mobile robot 1 and has a white line tape 101 to be used to guide the path of the mobile robot 1 from a photographed image of the white line detection camera 41 by processing such as edge extraction and Hough conversion, and an indication marker. 103 is detected and output to the control unit 21. The control unit 21 detects the start point and end point of each section of the travel route based on the detection information of the instruction marker 103 input from the image processing unit 43. That is, the number of detections of the pointing marker 103 is counted, and the current section is determined based on the number of detections and the route information. In the present embodiment, the instruction marker 103 corresponds to an instruction unit that indicates a boundary of a section, the guide detection unit 7 corresponds to an instruction unit detection unit, and the control unit 21 functions as a section determination unit.
なお、ガイド検出部7は、上記の構成に限定されない。ガイド検出部7は、磁気センサ、電磁誘導センサなどで構成されてもよい。この場合、ガイド検出部7は、移動経路に設置されたガイド手段としての磁気ガイドまたは電磁誘導ガイドを検出するように構成されてよい。ガイド手段及びガイド検出部は、設置する環境により選択できるようすることが好ましい。 In addition, the guide detection part 7 is not limited to said structure. The guide detection unit 7 may be configured by a magnetic sensor, an electromagnetic induction sensor, or the like. In this case, the guide detection unit 7 may be configured to detect a magnetic guide or an electromagnetic induction guide as guide means installed in the movement path. It is preferable that the guide means and the guide detection unit can be selected depending on the installation environment.
移動制御部5は、駆動モータ35、37を制御するための手段である。移動制御部5は、ガイド検出部7による白線テープ101の検知出力に応じて、例えば周知のPID制御などにより、白線テープ101に沿って移動するよう駆動モータ35、37を制御する。また、移動制御部5は、自己位置検出部9による走行区間の検出に応じて、予め設定された経路情報に基づき移動速度を制御する。移動速度は予め区間毎に設定され、経路情報の一部として記憶されている。 The movement control unit 5 is a means for controlling the drive motors 35 and 37. The movement control unit 5 controls the drive motors 35 and 37 to move along the white line tape 101 by, for example, well-known PID control according to the detection output of the white line tape 101 by the guide detection unit 7. Further, the movement control unit 5 controls the movement speed based on the route information set in advance in response to the detection of the travel section by the self-position detection unit 9. The moving speed is preset for each section and stored as part of the route information.
自己位置検出部9は、レゾルバ51、53、位置算出部55とからなり、位置認識部として機能する。自己位置検出部9は、さらに車輪情報算出部57を備えている。 The self-position detection unit 9 includes resolvers 51 and 53 and a position calculation unit 55 and functions as a position recognition unit. The self-position detection unit 9 further includes a wheel information calculation unit 57.
レゾルバ51、53はそれぞれモータ35、37に設置されており、モータ35、37のモータ回転軸の絶対位置をそれぞれ検出する。レゾルバ51、53は回転量検出部の一形態である。 The resolvers 51 and 53 are installed in the motors 35 and 37, respectively, and detect the absolute positions of the motor rotation shafts of the motors 35 and 37, respectively. The resolvers 51 and 53 are one form of the rotation amount detection unit.
位置算出部55は、移動ロボット1のコンピュータにより実現され、レゾルバ出力から得られるモータ回転軸の回転量から左右輪31、33それぞれの回転量を算出し、後述の環境地図上の現在のロボットの位置(X,Y)と姿勢(θ)を算出する。この処理では、車輪回転量から走行距離と角度変化が求められ、これらの情報から各時点の位置と姿勢が捕捉される。また、角度変化は、車輪回転量の差と車輪間隔(左右車輪間隔、駆動輪間距離またはトレッドの意味、以下同じ)から算出される。このような位置検出は、デッドレコニング(自律航法)として一般に知られる手法である。 The position calculation unit 55 is realized by a computer of the mobile robot 1 and calculates the rotation amounts of the left and right wheels 31 and 33 from the rotation amount of the motor rotation shaft obtained from the resolver output. The position (X, Y) and posture (θ) are calculated. In this process, the travel distance and the angle change are obtained from the wheel rotation amount, and the position and posture at each time point are captured from these pieces of information. The angle change is calculated from the difference in the wheel rotation amount and the wheel interval (right and left wheel interval, driving wheel distance or tread meaning, the same applies hereinafter). Such position detection is a technique generally known as dead reckoning (autonomous navigation).
また、位置算出部55は、ガイド検出部7による指示マーカ103の検知出力と制御部21による区間の判別に応じて、移動経路の始点や終点の認識、自己位置の補正などを行う。 In addition, the position calculation unit 55 recognizes the start point and end point of the movement route, corrects the self-position, and the like according to the detection output of the instruction marker 103 by the guide detection unit 7 and the section determination by the control unit 21.
また、車輪情報算出部57は、左右輪それぞれの回転量と記憶部15の経路情報とから、車輪特徴量を算出する。本実施の形態では、車輪特徴量として、車輪半径の補正値および車輪間隔の補正値が計算される。本実施の形態では両補正値が補正係数であり、基準車輪半径に補正値が掛けられて車輪半径が算出され、また、基準車輪間隔に補正値が掛けられ、これらの補正された車輪半径及び補正された車輪間隔が位置算出部55で走行制御の現在位置と姿勢の算出に使用される。 The wheel information calculation unit 57 calculates a wheel feature amount from the rotation amounts of the left and right wheels and the route information in the storage unit 15. In the present embodiment, a wheel radius correction value and a wheel interval correction value are calculated as wheel feature values. In the present embodiment, both correction values are correction coefficients, the reference wheel radius is multiplied by the correction value to calculate the wheel radius, and the reference wheel interval is multiplied by the correction value, and the corrected wheel radius and The corrected wheel interval is used by the position calculation unit 55 to calculate the current position and posture of the travel control.
車輪情報算出部57は、区間判別部である制御部21による区間の判別に応答して、区間の始点終点間で計測された車輪回転量から上記の計算処理を行う。走行経路の複数の区間は車輪径更新区間Tnと車輪間隔更新区間Twに分かれており(図2(a))、車輪径更新区間Tnでは車輪半径の補正値が算出され、また、車輪間隔更新区間Twでは、車輪間隔の補正値が算出される。 The wheel information calculation unit 57 performs the above calculation process from the wheel rotation amount measured between the start point and end point of the section in response to the section determination by the control unit 21 which is the section determination unit. A plurality of sections of the travel route are divided into a wheel diameter update section Tn and a wheel interval update section Tw (FIG. 2A). In the wheel diameter update section Tn, a correction value of the wheel radius is calculated, and the wheel interval update is performed. In the section Tw, a correction value for the wheel interval is calculated.
障害物検知部11は、移動ロボット1の前方の物体を検出する手段である。障害物検知部11は、移動ロボット1の前方に向けて設置されたレーザセンサ61から成り、レーザ発振器より照射されるレーザ光が光路上にある物体にて反射した際の反射光を受光する。障害物検知部11は、走査鏡とこの走査鏡を回転駆動する手段とによりレーザ発振器より発射されるレーザ光の照射方向を制御して、移動ロボット1の前方を含む所定の範囲を、例えば30msecの周期で空間走査している。 The obstacle detection unit 11 is means for detecting an object in front of the mobile robot 1. The obstacle detection unit 11 includes a laser sensor 61 installed toward the front of the mobile robot 1 and receives reflected light when the laser light emitted from the laser oscillator is reflected by an object on the optical path. The obstacle detection unit 11 controls the irradiation direction of the laser light emitted from the laser oscillator by the scanning mirror and the means for rotationally driving the scanning mirror, so that a predetermined range including the front of the mobile robot 1 is set to, for example, 30 msec. Spatial scanning is performed at a period of.
そして、障害物検知部11は、レーザ光の照射から反射光検出までの時間より算出される障害物検知部11とレーザ光を反射した物体(測定点)との距離と、回転駆動される走査鏡の角度とにより、レーザ光を反射した物体、即ちレーザ光を反射した測定点の相対位置を算出する。相対位置は、移動ロボット1を基準とした測定点の位置である。 The obstacle detection unit 11 then scans the distance between the obstacle detection unit 11 calculated from the time from laser light irradiation to reflected light detection and the object (measurement point) reflecting the laser light, and rotationally driven scanning. Based on the angle of the mirror, the relative position of the object reflecting the laser beam, that is, the measurement point reflecting the laser beam is calculated. The relative position is the position of the measurement point with respect to the mobile robot 1.
なお、障害物検知部11は、レーザセンサ以外のセンサで構成されてもよい。例えば、障害物検知部11は赤外線タイプのセンサで構成されてもよく、ミリ波レーダタイプのセンサで構成されてもよい。 The obstacle detection unit 11 may be configured with a sensor other than the laser sensor. For example, the obstacle detection unit 11 may be configured by an infrared type sensor or a millimeter wave radar type sensor.
記憶部15は、移動ロボット1での各種の処理に使用される情報を記憶している。記憶部15が記憶する情報には、移動経路の情報を示した経路情報71と、監視区域を二次元座標系で示した環境地図73と、位置算出部55により算出された移動ロボット1の位置と姿勢とを含む位置情報75と、車輪特徴量の情報を示す車輪情報77とが含まれる。 The storage unit 15 stores information used for various processes in the mobile robot 1. The information stored in the storage unit 15 includes route information 71 indicating information on the moving route, an environment map 73 indicating the monitoring area in a two-dimensional coordinate system, and the position of the mobile robot 1 calculated by the position calculating unit 55. And position information 75 including the wheel position and wheel information 77 indicating wheel feature information.
経路情報71としては、移動経路中の各区間(ある指示マーカから次の指示マーカまでの区間)番号に対応して、各区間の走行速度、予め測量した区間距離、区間の始点終点間の方位角の差(角度差)が記憶されている。経路情報では、区間番号が、該当区間までに検出されるべきマーカの数(検出回数)と対応付けられている。走行制御では、マーカ検出回数から区間番号が特定され、そして、区間番号から各区間の走行速度等が特定されることになる。 As the route information 71, corresponding to the number of each section (section from one indication marker to the next indication marker) in the movement route, the traveling speed of each section, the section distance measured in advance, the direction between the start point and end point of the section The angle difference (angle difference) is stored. In the route information, the section number is associated with the number of markers (number of detections) to be detected by the corresponding section. In the traveling control, the section number is specified from the number of marker detections, and the traveling speed of each section is specified from the section number.
なお、指示マーカは、区間の境界に加えて、それ以外の場所にも設定されてもよく(例えば、移動ロボット1が所定の場所の映像を撮像して送信するチェックポイントの目印として指示マーカが設けられ、撮像および通信の制御に利用されてよい)、この場合にも、上記のように区間番号とマーカ検出回数を対応づけておくことで区間が特定される。 In addition to the boundary of the section, the indication marker may be set at other locations (for example, the indication marker is used as a mark of a check point that the mobile robot 1 captures and transmits an image of a predetermined location). In this case, the section is identified by associating the section number with the number of marker detections as described above.
また、経路情報71には、各区間が車輪径更新区間Tn(第一の区間)であるか車輪間隔更新区間Tw(第二の区間)であるかを示す情報が含まれている(図2(a))。前者は、車輪半径を更新する区間であり、後者は、車輪間隔を更新する区間である。より詳細には、区間番号と対応して、更新識別データが付与されており、更新識別データが、各区間が車輪径更新区間Tnか車輪間隔更新区間Twかを特定するデータである。 Further, the route information 71 includes information indicating whether each section is a wheel diameter update section Tn (first section) or a wheel interval update section Tw (second section) (FIG. 2). (A)). The former is a section for updating the wheel radius, and the latter is a section for updating the wheel interval. More specifically, update identification data is given in association with the section number, and the update identification data is data for specifying whether each section is a wheel diameter update section Tn or a wheel interval update section Tw.
なお、本実施の形態では、移動経路上の直線区間が車輪径更新区間Tnであり、カーブ区間が車輪間隔更新区間Twである。そこで、区間番号と対応して、各区間が直線かカーブかのデータが記憶され、このデータから各区間が車輪径更新区間Tnか車輪間隔更新区間Twかが特定されてもよい。さらに、直線区間では、区間の始点終点間の角度差が0である。そこで、角度差の情報によって、更新の種類が特定されてもよい。 In the present embodiment, the straight section on the moving route is the wheel diameter update section Tn, and the curve section is the wheel interval update section Tw. Accordingly, data indicating whether each section is a straight line or a curve may be stored corresponding to the section number, and each section may be specified as the wheel diameter update section Tn or the wheel interval update section Tw. Further, in a straight section, the angle difference between the start point and end point of the section is zero. Therefore, the type of update may be specified by information on the angle difference.
環境地図73は、監視区域の地図情報であり、所定距離ごとにグリッドで仕切られており、各グリッドに識別番号が与えられている。本実施の形態では5cm×5cmのグリッドで環境地図を仕切る例を説明する。例えば5cm×5cm毎に仕切る場合は、500m四方の監視区域の環境地図は、1億個のグリッドに仕切られることとなる。環境地図73と共に、環境地図上での既設物体の位置情報である既設物情報が記憶されている。既設物情報は、環境地図73の各グリッドの属性情報からなっており、各グリッドの属性情報として既設物の有無が登録されており、これにより既設物体の位置が特定される。既設物情報は、実際に移動ロボット1を走行させることで取得されてもよい。例えば、巡回以外の時に既設物情報を生成するモードを設定し、移動ロボット1を走行経路に沿って走らせて、このときに障害物検出部11で検出される物体を既設物体として求め、求められた既設物体の位置を記憶部15に登録してもよい。 The environmental map 73 is map information of a monitoring area, and is partitioned by a grid for each predetermined distance, and an identification number is given to each grid. In this embodiment, an example in which an environmental map is partitioned by a 5 cm × 5 cm grid will be described. For example, when dividing every 5 cm × 5 cm, the environmental map of the 500 m square monitoring area is divided into 100 million grids. Along with the environment map 73, existing object information that is position information of existing objects on the environment map is stored. The existing object information includes attribute information of each grid of the environment map 73, and the presence / absence of an existing object is registered as attribute information of each grid, whereby the position of the existing object is specified. The existing object information may be acquired by actually running the mobile robot 1. For example, a mode for generating existing object information is set at times other than patrol, the mobile robot 1 is run along the travel route, and an object detected by the obstacle detection unit 11 at this time is obtained as an existing object. The position of the existing object may be registered in the storage unit 15.
図3は、環境地図73を示す模式図である。図3では、移動ロボット1の周辺部のみが示されている。図においてハッチングして示すグリッドは、既設物情報にて物体の位置が示されているグリッド、すなわち、既設物グリッドである。 FIG. 3 is a schematic diagram showing the environment map 73. In FIG. 3, only the peripheral part of the mobile robot 1 is shown. The hatched grid in the figure is a grid in which the position of an object is indicated by existing object information, that is, an existing object grid.
位置情報75は、位置算出部55により算出された移動ロボットの位置と姿勢である。位置および姿勢は、下記の車輪情報77を使って、車輪回転量から算出される。 The position information 75 is the position and posture of the mobile robot calculated by the position calculation unit 55. The position and orientation are calculated from the wheel rotation amount using the following wheel information 77.
車輪情報77としては、予め設定された左右車輪の半径基準値および車輪間隔基準値と、車輪情報算出部57にて算出された、各区間ごとの左右車輪の半径補正値および車輪間隔補正値が記憶されている。半径基準値および車輪間隔基準値は固定の値である。これに対して、車輪情報算出部57で算出される車輪半径および車輪間隔の補正値は、車輪の空気圧や摩耗等による変化や各区間の路面形状などを反映した車輪半径および車輪間隔を提供するものである。 As the wheel information 77, the radius reference value and the wheel interval reference value of the left and right wheels set in advance, and the radius correction value and the wheel interval correction value of the left and right wheels for each section calculated by the wheel information calculation unit 57 are used. It is remembered. The radius reference value and the wheel interval reference value are fixed values. On the other hand, the correction values of the wheel radius and the wheel interval calculated by the wheel information calculation unit 57 provide the wheel radius and the wheel interval reflecting the change due to the air pressure and wear of the wheel, the road surface shape of each section, and the like. Is.
通信部17は、遠隔の監視センタと信号を送受信する無線通信手段である。通信部17は、障害物判定部13が異常を検知した場合、遠隔の監視センタに無線等で異常信号を出力する。また、通信部17は、撮像ユニット19が撮像した画像を遠隔の監視センタに送信し、監視センタから受信した制御コマンドを制御部21に入力する。 The communication unit 17 is a wireless communication unit that transmits and receives signals to and from a remote monitoring center. When the obstacle determination unit 13 detects an abnormality, the communication unit 17 outputs an abnormality signal wirelessly to a remote monitoring center. The communication unit 17 transmits an image captured by the imaging unit 19 to a remote monitoring center, and inputs a control command received from the monitoring center to the control unit 21.
撮像ユニット19は、移動ロボット1に搭載されてロボットの周囲を撮像する撮像手段である。撮像ユニット19は、例えば、図2(b)に示されるように、ロボット上部の六角柱型のハウジングに収納されている。ハウジングの中には、6つの撮像部が6方向に向けて収納されており、これにより、水平方向の全視野がカバーされる。撮像ユニット19にて撮像された画像は、記憶部15にバッファされて、通信部17から監視センタに送信される。 The imaging unit 19 is an imaging unit that is mounted on the mobile robot 1 and images the surroundings of the robot. For example, as shown in FIG. 2B, the imaging unit 19 is housed in a hexagonal prism housing at the top of the robot. In the housing, six image pickup units are accommodated in six directions, so that the entire visual field in the horizontal direction is covered. The image captured by the imaging unit 19 is buffered in the storage unit 15 and transmitted from the communication unit 17 to the monitoring center.
障害物判定部13は異常判定部81を備えており、障害物検知部11の出力に基づき異常の有無を判定する。異常が判定されると、通信部17より異常信号が出力され、また、移動制御部5が、移動の停止や減速、障害物の回避や追跡などの予め定められた処理を行う。 The obstacle determination unit 13 includes an abnormality determination unit 81, and determines whether there is an abnormality based on the output of the obstacle detection unit 11. When an abnormality is determined, an abnormality signal is output from the communication unit 17, and the movement control unit 5 performs predetermined processes such as movement stop and deceleration, obstacle avoidance and tracking.
異常判定部81は、環境地図と既設物情報を用いて異常を判定する。既設物体が存在しない位置の物体が障害物検知部11により検出されたとき、異常判定部81は、侵入物が存在しており異常が発生したと判定する。また、既設物体が障害物検知部11によって検出されなかったとき、異常判定部81は、既設物体が消失する異常が発生したと判定する。 The abnormality determination unit 81 determines an abnormality using the environment map and existing object information. When the obstacle detection unit 11 detects an object at a position where there is no existing object, the abnormality determination unit 81 determines that an intruder exists and an abnormality has occurred. In addition, when the existing object is not detected by the obstacle detection unit 11, the abnormality determination unit 81 determines that an abnormality has occurred in which the existing object disappears.
障害物判定部13は、下記の投票処理によって物体の有無を判定してもよい。この場合、障害物判定部13には投票部が設けられ、投票部は、障害物検知部11が測定点の相対位置を計測すると、移動ロボット1の位置と姿勢に基づき、計測された測定点に対応するグリッドを環境地図73より判定して、該当グリッドに投票値を加算する。この処理のために、記憶部15には、各グリッドの投票値を記録する投票テーブルが記憶されており、この投票テーブルに投票値が書き込まれる。そして、物体判定部が設けられ、この物体判定部は、投票テーブルにおけるグリッド毎の投票値に基づいて、各グリッドの物体の有無を判定する。物体判定部は、投票値が所定のしきい値以上になったグリッドに物体が存在すると判定する。上記のような投票処理を行うことにより、瞬間的に移動ロボット1の向きがブレたような場合に誤った測定点が計測されても、そのような測定点の投票値が大きくならないので、物体の誤検出を防止できる。 The obstacle determination unit 13 may determine the presence or absence of an object by the following voting process. In this case, the obstacle determination unit 13 is provided with a voting unit. When the obstacle detection unit 11 measures the relative position of the measurement points, the measurement points measured based on the position and orientation of the mobile robot 1 are measured. The grid corresponding to is determined from the environment map 73, and the vote value is added to the corresponding grid. For this process, the storage unit 15 stores a voting table for recording the voting value of each grid, and the voting value is written into this voting table. And an object determination part is provided, This object determination part determines the presence or absence of the object of each grid based on the vote value for every grid in a voting table. The object determination unit determines that an object exists in the grid whose vote value is equal to or greater than a predetermined threshold value. By performing the voting process as described above, even if an erroneous measurement point is measured when the orientation of the mobile robot 1 is instantaneously blurred, the voting value of such a measurement point does not increase. False detection can be prevented.
なお、上記の投票値には重み付け処理が施されてもよい。好適には、測定点までの距離に反比例した重みが付けられる。さらに、隣の測定点間の距離に反比例する重みが付けられる。重みを付けた投票値が計算され、この投票値が投票テーブルの該当グリッドに加算される。 The voting value may be weighted. The weight is preferably inversely proportional to the distance to the measurement point. Furthermore, a weight that is inversely proportional to the distance between adjacent measurement points is attached. A weighted vote value is calculated, and this vote value is added to the corresponding grid of the vote table.
制御部21は、上述した移動ロボット1の各部構成を制御する手段であり、CPU等を備えたコンピュータで構成されている。図1の各部構成でコンピュータ処理可能なものも、同コンピュータで実現されてよい。例えば、ガイド検出部7の画像処理部43や、自己位置検出部9の位置算出部55および車輪情報算出部57が上記のコンピュータで実現され、障害物検知部11の一部および障害物判定部13の機能も同コンピュータで実現されてよい。また、移動制御部5についても同様であり、例えば、モータ制御に関する上位指令値が算出されて、モータ駆動回路に伝えられてよい。さらに、記憶部15は、上記コンピュータのメモリおよび外部記憶装置等で実現されてよい。 The control unit 21 is a means for controlling the configuration of each part of the mobile robot 1 described above, and is configured by a computer including a CPU and the like. What can be computer-processed by each part structure of FIG. 1 may be implement | achieved by the same computer. For example, the image processing unit 43 of the guide detection unit 7, the position calculation unit 55 and the wheel information calculation unit 57 of the self-position detection unit 9 are realized by the above-described computer, and a part of the obstacle detection unit 11 and the obstacle determination unit Thirteen functions may also be realized by the same computer. The same applies to the movement control unit 5. For example, an upper command value related to motor control may be calculated and transmitted to the motor drive circuit. Furthermore, the storage unit 15 may be realized by a memory of the computer and an external storage device.
次に、本実施の形態に係る移動ロボット1の動作を説明する。ここでは、まず、移動ロボット1の全体的な動作の概要を説明し、それから、車輪特徴量を求める動作を説明する。 Next, the operation of the mobile robot 1 according to the present embodiment will be described. Here, the outline of the overall operation of the mobile robot 1 will be described first, and then the operation for obtaining the wheel feature amount will be described.
移動ロボット1は、図示しない計時手段によって予め設定された巡回開始時刻の到来を検知したときや、操作部からの入力、又は監視センタからのコマンドを受信することにより巡回モードに設定され、ガイド検出部7からの信号を入力とし、移動制御部5により移動手段3を制御し、ガイド手段である白線テープ101(図2(a))に沿って移動を開始する。白線テープ101が画像から検出され、そして、白線テープ101が常に画像の所定位置で所定角度を向くように、移動制御部5が両モータ35、37の回転を独立して制御する。本実施の形態では、白線テープ101が画像の中央で上下方向を向くように移動制御部5が動作する。また、指示マーカ103に基づき、記憶部15の経路情報71を参照して現在の移動区間と走行速度が求められ、走行速度に応じてモータ回転が制御される。 The mobile robot 1 is set to the patrol mode when it detects the arrival of a preset patrol start time by a timing means (not shown), or receives an input from the operation unit or a command from the monitoring center, and detects the guide. With the signal from the unit 7 as an input, the movement control unit 5 controls the moving unit 3 to start moving along the white line tape 101 (FIG. 2A) which is a guide unit. The white line tape 101 is detected from the image, and the movement control unit 5 independently controls the rotations of the motors 35 and 37 so that the white line tape 101 always faces a predetermined angle at a predetermined position of the image. In the present embodiment, the movement control unit 5 operates so that the white line tape 101 is directed in the vertical direction at the center of the image. Further, based on the instruction marker 103, the current moving section and the traveling speed are obtained by referring to the route information 71 in the storage unit 15, and the motor rotation is controlled according to the traveling speed.
移動ロボット1は、移動を開始すると障害物検知部11を作動させて前方を空間走査する。障害物検知部11は、反射光を検出すると、測定点の距離計測データS(Φm)を出力する。ここで、Φmは、レーザ光の照射方向を示す角度であり、例えば、−90°< Φm < 90°の範囲を障害検知部11が走査するものとし、移動ロボットの正面を0°とする。障害物検知部11は所定の短い時間間隔で計測データを出力する。 When the mobile robot 1 starts to move, the obstacle detection unit 11 is operated to spatially scan the front. When detecting the reflected light, the obstacle detection unit 11 outputs the distance measurement data S (Φm) of the measurement point. Here, Φm is an angle indicating the irradiation direction of the laser beam. For example, the obstacle detection unit 11 scans a range of −90 ° <Φm <90 °, and the front of the mobile robot is 0 °. The obstacle detection unit 11 outputs measurement data at a predetermined short time interval.
障害物判定部13は、障害物検知部11からの入力を受けると、異常の有無を異常判定部81により判定する。このとき、障害物判定部13は、自己位置検出部9より環境地図上の移動ロボット1の位置(X,Y)、姿勢θを取得する。自己位置検出部9では、一般にデッドレコニングと呼ばれる手法によりレゾルバ51、53の検出値、車輪半径、車輪間隔などから移動ロボット1の位置、姿勢が計算されている。障害物判定部13は、以下の式に基づき障害物検知部11による測定点の出力結果を環境地図上の座標に投影する。即ち、移動ロボット1との相対位置として得られた測定点の位置を、環境地図上の座標(Xs,Ys)に変換する。
Xs=X+S(Φm)cos(Φm+θ)
Ys=Y+S(Φm)sin(Φm+θ)
When the obstacle determination unit 13 receives an input from the obstacle detection unit 11, the abnormality determination unit 81 determines whether there is an abnormality. At this time, the obstacle determination unit 13 acquires the position (X, Y) and posture θ of the mobile robot 1 on the environment map from the self-position detection unit 9. In the self-position detection unit 9, the position and posture of the mobile robot 1 are calculated from the detection values of the resolvers 51 and 53, the wheel radii, the wheel interval, and the like by a method generally called dead reckoning. The obstacle determination unit 13 projects the output result of the measurement point by the obstacle detection unit 11 on the coordinates on the environment map based on the following formula. That is, the position of the measurement point obtained as a relative position with respect to the mobile robot 1 is converted into coordinates (Xs, Ys) on the environment map.
Xs = X + S (Φm) cos (Φm + θ)
Ys = Y + S (Φm) sin (Φm + θ)
障害物判定部13の異常判定部81は、上記の測定結果に基づいて異常が有るか否かを判定する。このとき、前述したような投票処理が行われ、測定点のグリッドに投票値が加算され、投票値が所定のしきい値以上になったグリッドを対象として異常の有無が判定されてもよい。 The abnormality determination unit 81 of the obstacle determination unit 13 determines whether or not there is an abnormality based on the measurement result. At this time, the voting process as described above is performed, and the vote value is added to the grid of the measurement points, and whether or not there is an abnormality may be determined for the grid in which the vote value is equal to or greater than a predetermined threshold value.
異常判定では、環境地図と共に記憶部15に記憶された既設物情報が参照される。そして、測定点と対応する既設物体の位置が記憶部15に登録されていなければ、既設物体以外の物体が存在しており、異常が有る(侵入物が有る)と判定する。また、異常判定部81は、測定点と自己位置の間に位置すべき他の既設物体の情報が登録されているか否かを判定する。他の既設物体が登録されていれば、その既設物体が消失しているので、異常判定部81は異常が有ると判定する。異常判定部81が異常が有ると判定すると、制御部21が移動ロボット1の走行を停止させ、さらに通信部17より異常信号を監視センタへ出力する。 In the abnormality determination, existing object information stored in the storage unit 15 together with the environment map is referred to. If the position of the existing object corresponding to the measurement point is not registered in the storage unit 15, it is determined that there is an object other than the existing object and there is an abnormality (there is an intruder). Moreover, the abnormality determination part 81 determines whether the information of the other existing object which should be located between a measurement point and a self position is registered. If another existing object is registered, the existing object has disappeared, so the abnormality determination unit 81 determines that there is an abnormality. If the abnormality determination unit 81 determines that there is an abnormality, the control unit 21 stops the traveling of the mobile robot 1 and further outputs an abnormality signal from the communication unit 17 to the monitoring center.
上記のような障害物検出と異常判定を行いながら、移動ロボット1は移動経路の終点まで走行する。 While performing obstacle detection and abnormality determination as described above, the mobile robot 1 travels to the end point of the movement route.
次に、車輪特徴量を求めるための移動ロボット1の動作の概要を説明する。移動ロボット1は、移動経路に沿って走行しながら、指示マーカ103を検出し、走行中の区間を判別し、特に、各区間が車輪径更新区間Tnおよび車輪間隔更新区間Twのいずれであるかを判別する。 Next, an outline of the operation of the mobile robot 1 for obtaining the wheel feature amount will be described. The mobile robot 1 detects the indicator marker 103 while traveling along the travel route, and determines the section that is traveling, and in particular, whether each section is the wheel diameter update section Tn or the wheel interval update section Tw. Is determined.
移動ロボット1は、車輪径更新区間Tnでは車輪半径の補正値を算出して、記憶部15の情報を更新する。このとき、車輪情報算出部57が、レゾルバ51、53の出力より、同区間Tnの始点のマーカを通過してから終点のマーカを通過するまでの左右輪の回転量を取得する。そして、経路情報中の区間距離を用いて、左右の各輪の車輪半径の補正値を回転量から算出する。 The mobile robot 1 calculates the correction value of the wheel radius in the wheel diameter update section Tn, and updates the information in the storage unit 15. At this time, the wheel information calculation unit 57 acquires the rotation amount of the left and right wheels from the output of the resolvers 51 and 53 until it passes through the marker at the start point of the section Tn and passes through the marker at the end point. And the correction value of the wheel radius of each wheel on either side is calculated from rotation amount using the section distance in route information.
また、移動ロボット1は、車輪間隔更新区間Twでは車輪間隔の補正値を算出して、記憶部15の情報を更新する。このとき、車輪情報算出部57が、レゾルバ51、53の出力より、同区間Twの始点のマーカを通過してから終点のマーカを通過するまでの左右輪の回転量を取得する。そして、経路情報中の角度差(始点と終点の角度差であり、経路接線角度の差で表される)を用いて、車輪間隔の補正値を算出する。 Further, the mobile robot 1 calculates a correction value of the wheel interval in the wheel interval update section Tw, and updates the information in the storage unit 15. At this time, the wheel information calculation unit 57 obtains the rotation amounts of the left and right wheels from the output of the resolvers 51 and 53 until it passes through the marker at the start point of the section Tw and passes through the marker at the end point. And the correction value of a wheel space | interval is calculated using the angle difference (It is an angle difference of a starting point and an end point, and is represented by the difference of a route tangent angle) in route information.
上記の車輪半径および車輪間隔の補正値は、区間ごとに算出されて、記憶される。位置算出は、この区間ごとの車輪半径および車輪間隔の補正値を用いて行われる。つまり、今回の巡回時に算出された車輪半径および車輪間隔の補正値が、次回または次回以降の巡回時の位置算出に利用される。 The correction values for the wheel radius and the wheel interval are calculated and stored for each section. The position calculation is performed using the wheel radius and wheel interval correction values for each section. That is, the correction values of the wheel radius and the wheel interval calculated at the time of the current tour are used for the position calculation at the next or subsequent tour.
また、本実施の形態では、補正値としては、補正係数が算出される。車輪半径の補正係数が基準値に掛けられて車輪半径が算出され、同様に、車輪間隔の補正係数が基準値に掛けられて車輪間隔が算出される。こうして得られる車輪半径および車輪間隔を用いて現在位置が算出されることになる。 In the present embodiment, a correction coefficient is calculated as the correction value. The wheel radius correction coefficient is multiplied by the reference value to calculate the wheel radius. Similarly, the wheel distance correction coefficient is multiplied by the reference value to calculate the wheel distance. The current position is calculated using the wheel radius and the wheel interval thus obtained.
ただし、本発明の範囲内で補正値は、計測結果を反映した車輪情報を得られるものであれば、上記のような係数ではなくてもよい。車輪半径の補正値は、車輪半径基準値と計測結果から得られる車輪半径との差分でもよい。また、車輪半径の補正値は、車輪半径そのものの値でもよい。車輪間隔についても同様である。 However, the correction value does not have to be a coefficient as described above as long as the correction value can obtain wheel information reflecting the measurement result. The wheel radius correction value may be a difference between the wheel radius reference value and the wheel radius obtained from the measurement result. Also, the wheel radius correction value may be the value of the wheel radius itself. The same applies to the wheel spacing.
次に、図4、図5のフローチャートを参照して、車輪特徴量の算出処理の詳細を説明する。この算出処理は主として自己位置検出部9の車両情報算出部57により行われる。 Next, the details of the wheel feature amount calculation processing will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 4 and 5. This calculation process is mainly performed by the vehicle information calculation unit 57 of the self-position detection unit 9.
図4に示すように、走行が開始すると、レゾルバ51、53による車輪回転数の計測が開始し(S1)、続いて、区間境界の指示マーカが検出されたか否かが判定される(S3)。指示マーカはガイド検出部7で検出され、制御部21からマーカの検出が自己位置検出部9に伝えられる。指示マーカが検出されていなければ、ステップS3の判定が繰り返される。指示マーカが検出されると、指示マーカ検出時の車輪回転数が下記のように記憶される(S5)。以下では、例えば、車輪Aが右の駆動輪であり、車輪Bが左の駆動輪である。
車輪A回転数:Ma1
車輪B回転数:Mb1
As shown in FIG. 4, when traveling starts, measurement of the wheel rotation speed by the resolvers 51 and 53 is started (S1), and subsequently, it is determined whether or not an instruction marker at the section boundary is detected (S3). . The instruction marker is detected by the guide detection unit 7, and the detection of the marker is transmitted from the control unit 21 to the self-position detection unit 9. If the instruction marker is not detected, the determination in step S3 is repeated. When the instruction marker is detected, the wheel rotation speed at the time of detection of the instruction marker is stored as follows (S5). In the following, for example, wheel A is the right drive wheel and wheel B is the left drive wheel.
Wheel A rotation speed: Ma1
Wheel B rotation speed: Mb1
次に、区間番号の判別が行われる(S7)。ここでは、経路情報71が参照されて、現在の区間の番号nが特定される。そして、再び指示マーカが検出されたか否かが判定される(S9)。指示マーカが検出されなければステップS9の判定が繰り返される。指示マーカが検出されると、指示マーカ検出時の車輪回転数が下記のように記憶される(S11)。これにより、区間nの始点および終点の車輪回転数がそれぞれ記憶されたことになる。
車輪A回転数:Ma2
車輪B回転数:Mb2
Next, the section number is determined (S7). Here, the route information 71 is referred to, and the current section number n is specified. Then, it is determined again whether or not the pointing marker is detected (S9). If the instruction marker is not detected, the determination in step S9 is repeated. When the instruction marker is detected, the wheel rotation speed at the time of detection of the instruction marker is stored as follows (S11). As a result, the wheel rotational speeds at the start point and end point of section n are stored.
Wheel A rotation speed: Ma2
Wheel B rotation speed: Mb2
続いて、区間n走行時の車輪回転量と基準車輪情報とに基づき、下記のようにして、区間n内における各車輪の走行距離が算出される(S13)。基準車輪情報(車輪半径基準値Ra、Rb、車輪間隔基準値W)は記憶部15の車輪情報77から取得される。
車輪A半径基準値:Ra
車輪B半径基準値:Rb
車輪間隔基準値:W
車輪A回転量:θa (=Ma2−Ma1)
車輪B回転量:θb (=Mb2−Mb1)
車輪A走行距離:Da (=Ra×θa)
車輪B走行距離:Db (=Rb×θb)
台車旋回角:θ (=(Da−Db)/W)
Subsequently, the travel distance of each wheel in the section n is calculated based on the wheel rotation amount and the reference wheel information during the section n (S13). The reference wheel information (wheel radius reference values Ra and Rb, wheel interval reference value W) is acquired from the wheel information 77 of the storage unit 15.
Wheel A radius reference value: Ra
Wheel B radius reference value: Rb
Wheel spacing reference value: W
Wheel A rotation amount: θa (= Ma2-Ma1)
Wheel B rotation amount: θb (= Mb2-Mb1)
Wheel A travel distance: Da (= Ra × θa)
Wheel B travel distance: Db (= Rb × θb)
Dolly turning angle: θ (= (Da−Db) / W)
次に、記憶部15に記憶された区間nの経路情報が参照される(S15)。そして、経路情報から、区間nが、車輪径更新区間Tnから車輪間隔更新区間Twかが求められる。また、区間nの区間距離Dが求められる。さらに、区間nの始点終点間の角度差φが読み出される。これらは、区間nの番号と関連づけて記憶されている。 Next, the route information of the section n memorize | stored in the memory | storage part 15 is referred (S15). Then, from the route information, it is determined whether the section n is the wheel interval update section Tw from the wheel diameter update section Tn. Further, the section distance D of the section n is obtained. Further, the angle difference φ between the start point and the end point of the section n is read out. These are stored in association with the number of section n.
なお、前述したように、直線区間が車輪径更新区間Tnに設定され、カーブ区間が車輪間隔更新区間Twに設定されてよい。この場合、区間の種別は、直線か否かの情報でもよい。以上は、各区間が単純な直線、円弧のみで構成されている場合であり、移動経路中にクランク状の区間が設定されている場合であれば、角度差にて車輪径更新区間Tnか車輪間隔更新区間Twかを判定することが好ましい。即ち、円弧の複合で構成されたクランクであっても、角度差のない区間では車輪径更新区間Tnに設定され、直線の複合で構成されたクランクであっても角度差がある区間では車輪間隔更新区間Twに設定されるべきでる。 As described above, the straight section may be set as the wheel diameter update section Tn, and the curve section may be set as the wheel interval update section Tw. In this case, the section type may be information indicating whether or not the section is a straight line. The above is a case where each section is composed only of simple straight lines and arcs, and if a crank-shaped section is set in the movement route, the wheel diameter update section Tn or the wheel according to the angle difference It is preferable to determine whether it is the interval update interval Tw. That is, even if the crank is composed of a composite of arcs, the wheel diameter update section Tn is set in a section where there is no angle difference, and the wheel interval is used in a section where there is an angle difference even if the crank is composed of a straight composite. It should be set to the update interval Tw.
次に、図5に移り、上記で得られた情報を基に、区間nが車輪径更新区間Tnであるか否かが判定され(S17)、Yesであれば、区間n内の走行距離と経路情報とから、区間nにおける車輪半径の補正値が下記のようにして算出される(S19)。
車輪A半径補正値:Ca =D/Da
車輪B半径補正値:Cb =D/Db
車輪間隔補正値:Cw =1.0
Next, moving to FIG. 5, based on the information obtained above, it is determined whether or not the section n is a wheel diameter update section Tn (S17). If Yes, the travel distance in the section n is determined. From the route information, the correction value of the wheel radius in the section n is calculated as follows (S19).
Wheel A radius correction value: Ca = D / Da
Wheel B radius correction value: Cb = D / Db
Wheel spacing correction value: Cw = 1.0
この補正値は、補正係数である。車輪半径の補正係数を車輪半径基準値に掛けると、区間nにおいて現在位置の検出に使用すべき車輪半径が得られる。上記のステップでは、車輪間隔についても補正値が計算され、この値が以降のステップでも処理されるが、補正値は1.0に固定されており、したがって車輪径更新区間Tnでは実質的には車輪間隔は補正されない。 This correction value is a correction coefficient. When the wheel radius correction coefficient is multiplied by the wheel radius reference value, the wheel radius to be used for detecting the current position in the section n is obtained. In the above step, a correction value is also calculated for the wheel interval, and this value is processed in the subsequent steps. However, the correction value is fixed to 1.0, and therefore substantially in the wheel diameter update section Tn. Wheel spacing is not corrected.
一方、ステップS17がNoであれば、区間nが車輪間隔更新区間Twであり、ステップS21に進み、区間n内の旋回角と経路情報とから、区間nにおける車輪間隔の補正値が下記のようにして算出される。
車輪A半径補正値:Ca =1.0
車輪B半径補正値:Cb =1.0
車輪間隔補正値:Cw =θ/φ
On the other hand, if step S17 is No, the section n is the wheel interval update section Tw, and the process proceeds to step S21, where the correction value of the wheel interval in the section n is as follows from the turning angle and the route information in the section n. Is calculated as follows.
Wheel A radius correction value: Ca = 1.0
Wheel B radius correction value: Cb = 1.0
Wheel spacing correction value: Cw = θ / φ
ステップS21の補正値も補正係数である。車輪間隔の補正係数を車輪間隔基準値に掛けると、区間nにおいて現在位置検出に使用すべき車輪間隔が得られる。上記のステップでは、車輪半径についても補正値が計算され、この値が以降のステップでも処理されるが、補正値は1.0に固定されており、したがって車輪間隔更新区間Twでは実質的には車輪半径は補正されない。 The correction value in step S21 is also a correction coefficient. When the wheel interval correction value is multiplied by the wheel interval correction coefficient, the wheel interval to be used for the current position detection in section n is obtained. In the above step, a correction value is also calculated for the wheel radius, and this value is processed in the subsequent steps. However, the correction value is fixed at 1.0, so that in the wheel interval update section Tw, the correction value is substantially reduced. The wheel radius is not corrected.
ステップS19またはステップS21で補正値が算出されると、算出した補正値が区間nと関連付けて記憶部15に記憶される(S23)。ここでは、記憶部15に過去に記憶された車輪情報中の補正値が、上記の算出した計算値でもって置き換えられる。 When the correction value is calculated in step S19 or step S21, the calculated correction value is stored in the storage unit 15 in association with the section n (S23). Here, the correction value in the wheel information stored in the past in the storage unit 15 is replaced with the calculated value calculated above.
続いて、区間番号が一つ加えられ、n=n+1とされる(S25)。指示マーカの検出によって次の区間に進むからである。そして、車輪情報の算出のための車輪回転数が下記のように置き換えられる(S27)。
車輪A回転数:Ma1=Ma2
車輪B回転数:Mb1=Mb2
Subsequently, one section number is added, and n = n + 1 is set (S25). This is because the process proceeds to the next section by detecting the indication marker. Then, the wheel rotational speed for calculating the wheel information is replaced as follows (S27).
Wheel A rotation speed: Ma1 = Ma2
Wheel B rotation speed: Mb1 = Mb2
さらに、経路が終了したか否かが判定される(S29)。経路が終了したか否かは、区間nに基づき経路情報を参照することで分かる。区間番号が最終区間の番号以下であれば経路が終了しておらず、経路が終了していなければステップS9に戻り、経路が終了していれば、車輪回転数の計測を終了し(S31)、移動ロボット1の走行が終了する。 Further, it is determined whether or not the route is completed (S29). Whether or not the route is completed can be determined by referring to the route information based on the section n. If the section number is equal to or less than the last section number, the route is not finished. If the route is not finished, the process returns to step S9. If the route is finished, the measurement of the wheel rotational speed is finished (S31). The traveling of the mobile robot 1 is finished.
以上に、車輪情報77の補正値を計算する処理を説明した。次に、図6および図7を参照して、計算された補正値を用いて現在位置を算出する処理を説明する。この処理は、主として自己位置検出部9の位置算出部55によって行われる。現在位置の計算は、各区間にて過去の巡回、例えば前回の巡回で得られた補正値を用いて行われることになる。 The process for calculating the correction value of the wheel information 77 has been described above. Next, a process of calculating the current position using the calculated correction value will be described with reference to FIGS. This process is mainly performed by the position calculation unit 55 of the self-position detection unit 9. The calculation of the current position is performed using a correction value obtained in the past tour, for example, the previous tour in each section.
図6に示すように、走行が開始すると、下記のような台車(移動ロボット)の初期状態が設定される(S41)。
現在の位置:(X0,Y0)
現在の姿勢:θ0
現在の区間n:n0
As shown in FIG. 6, when traveling starts, an initial state of a carriage (mobile robot) as described below is set (S41).
Current position: (X0, Y0)
Current posture: θ0
Current section n: n0
そして、レゾルバ51、53による車輪回転数の計測が開始し(S43)、下記のように車輪回転数が記憶される(S45)。前出のMa1、Mb1が車輪特徴量の算出に用いられるのに対して、La1、Lb1は、現在位置の算出に利用するために記憶されるパラメータである。
車輪A回転数:La1
車輪B回転数:Lb1
Then, measurement of the wheel rotation speed by the resolvers 51 and 53 is started (S43), and the wheel rotation speed is stored as described below (S45). Whereas Ma1 and Mb1 described above are used for calculating the wheel feature amount, La1 and Lb1 are parameters stored for use in calculating the current position.
Wheel A rotation speed: La1
Wheel B rotation speed: Lb1
次に、現在の区間nにおける車輪半径、車輪間隔の補正値が下記の通り記憶部15から読み出され、また、車輪半径基準値および車輪間隔基準値が記憶部15から読み出される(S47)。
車輪A半径補正値:Ca
車輪B半径補正値:Cb
車輪間隔補正値:Cw
車輪A半径基準値:Ra
車輪B半径基準値:Rb
車輪間隔基準値:W
Next, the correction values of the wheel radius and the wheel interval in the current section n are read from the storage unit 15 as follows, and the wheel radius reference value and the wheel interval reference value are read from the storage unit 15 (S47).
Wheel A radius correction value: Ca
Wheel B radius correction value: Cb
Wheel spacing correction value: Cw
Wheel A radius reference value: Ra
Wheel B radius reference value: Rb
Wheel spacing reference value: W
そして、補正値に基づいて、車輪半径、車輪間隔が下式により算出される(S49)。 なお、直線区間では、Cw=1.0なので、車輪間隔は基準値と同じになり、車輪半径が補正されることになる。また、カーブ区間では、Ca=Cb=1.0なので、車輪半径が基準値と同じになり、車輪間隔が補正されることになる。
補正値適用後の車輪A半径:Ra’ =Ra×Ca
補正値適用後の車輪B半径:Rb’ =Rb×Cb
補正値適用後の車輪間隔:W’ =W×Cw
Then, based on the correction value, the wheel radius and the wheel interval are calculated by the following formula (S49). Since Cw = 1.0 in the straight section, the wheel interval is the same as the reference value, and the wheel radius is corrected. Further, since Ca = Cb = 1.0 in the curve section, the wheel radius becomes the same as the reference value, and the wheel interval is corrected.
Wheel A radius after correction value application: Ra '= Ra x Ca
Wheel B radius after applying the correction value: Rb '= Rb x Cb
Wheel spacing after applying the correction value: W '= W x Cw
続いて、前回の計測の次の周期で計測された車輪回転数が下記のように記憶される(S51)。
車輪A回転数:La2
車輪B回転数:Lb2
Subsequently, the wheel rotational speed measured in the next cycle of the previous measurement is stored as follows (S51).
Wheel A rotation speed: La2
Wheel B rotation speed: Lb2
そして、算出された車輪半径Ra'、Rb'、車輪間隔W'と車輪回転量とに基づき、現在の位置と姿勢が、下記式に従って算出される(S53)。ここでは、下式により、添え字1、2で表される前後2回(2周期)の測定点間の左右輪回転量が求められ、そして、位置、姿勢の変化量が求められる。
車輪A回転量:θa (=La2−La1)
車輪B回転量:θb (=Lb2−Lb1)
車輪A走行距離:Da (=Ra'×θa)
車輪B走行距離:Db (=Rb'×θb)
台車旋回角:θ (=(Da−Db)/W')
並進距離:Ds (=(Da+Db)/2)
さらに、記憶されている1周期前の現在位置(Xt,Yt)、姿勢(θt)から現在の位置(Xt+1,Yt+1)および現在の姿勢(θt+1)が下式で得られる。なお、走行開始後1回目となる計測では、1周期前の値として初期状態の値(X0,Y0)(θ0)が用いられる。
θt+1=θt+θ
Xt+1=Xt+Ds×cosθt+1
Yt+1=Yt+Ds×sinθt+1
Then, based on the calculated wheel radii Ra ′ and Rb ′, the wheel interval W ′, and the wheel rotation amount, the current position and posture are calculated according to the following formula (S53). Here, according to the following expression, the left and right wheel rotation amounts between the measurement points represented by subscripts 1 and 2 twice (two cycles) are obtained, and the change amount of the position and orientation is obtained.
Wheel A rotation amount: θa (= La2-La1)
Wheel B rotation amount: θb (= Lb2-Lb1)
Wheel A travel distance: Da (= Ra '× θa)
Wheel B travel distance: Db (= Rb '× θb)
Dolly turning angle: θ (= (Da−Db) / W ')
Translation distance: Ds (= (Da + Db) / 2)
Further, the current position (Xt + 1, Yt + 1) and the current posture (θt + 1) are obtained from the stored current position (Xt, Yt) and posture (θt) one cycle before by the following equations. . In the first measurement after the start of traveling, the value (X0, Y0) (θ0) in the initial state is used as the value one cycle before.
θt + 1 = θt + θ
Xt + 1 = Xt + Ds × cosθt + 1
Yt + 1 = Yt + Ds × sinθt + 1
ステップS53に続いて、車輪回転数が下記のように入れ替えられる(S55)。
車輪A回転数:La1=La2
車輪B回転数:Lb1=Lb2
Subsequent to step S53, the wheel rotational speed is changed as follows (S55).
Wheel A rotation speed: La1 = La2
Wheel B rotation speed: Lb1 = Lb2
続いて、指示マーカが検出されたか否かが判定される(S57)。指示マーカはガイド検出部7で検出され、制御部21からマーカの検出が自己位置検出部9に伝えられる。指示マーカが検出されていなければ、ステップS51に戻る。これにより、上述した現在位置および姿勢の計算が位置算出部55により繰り返される。 Subsequently, it is determined whether or not an instruction marker is detected (S57). The instruction marker is detected by the guide detection unit 7, and the detection of the marker is transmitted from the control unit 21 to the self-position detection unit 9. If the instruction marker is not detected, the process returns to step S51. As a result, the calculation of the current position and orientation described above is repeated by the position calculation unit 55.
ステップS57で指示マーカが検出されると、区間番号が一つ加えられ、n=n+1とされる(S59)。指示マーカの検出によって次の区間に進むからである。そして、移動経路が終了したか否かが判定され(S61)、経路が終了していなければステップS47に戻り、次の区間で同様の現在位置計算処理を行う。すなわち、次の区間の車輪半径および車輪間隔の補正値を使用して現在位置が検出されることになる。ステップS61の判定で経路が終了していれば、車輪回転数の計測を終了し(S63)、移動ロボット1の走行が終了する。 When an instruction marker is detected in step S57, one section number is added and n = n + 1 is set (S59). This is because the process proceeds to the next section by detecting the indication marker. Then, it is determined whether or not the movement route has ended (S61). If the route has not ended, the process returns to step S47, and the same current position calculation processing is performed in the next section. That is, the current position is detected using the correction values of the wheel radius and wheel interval in the next section. If the route is completed in the determination in step S61, the measurement of the wheel rotation speed is terminated (S63), and the traveling of the mobile robot 1 is terminated.
以上に車輪特徴量の計算に関する移動ロボット1の動作を説明した。次に、車輪特徴量の算出精度(車輪半径及び車輪間隔の補正値算出精度)をさらに向上するための処理について説明する。ここでは、走行経路の方向に対する移動ロボット1の進行方向の傾きを考慮して、車輪特徴量の計算基準になる経路側の情報である区間始点終点間の角度差や区間距離の方を調整する。 The operation of the mobile robot 1 related to the calculation of the wheel feature amount has been described above. Next, processing for further improving the calculation accuracy of the wheel feature amount (accuracy value calculation accuracy of the wheel radius and the wheel interval) will be described. Here, in consideration of the inclination of the traveling direction of the mobile robot 1 with respect to the direction of the traveling route, the angle difference between the section start point and the end point, which is information on the path side that is the calculation reference of the wheel feature amount, is adjusted. .
図8は、直線区間からカーブ区間を通って次の直線区間を走行する移動ロボット1を模式的に示している。移動ロボット1には、白線検出カメラの画像が重ねて示されている。図8(a)は理想状態であり、移動ロボット1の進行方向が、走行経路の方向(ガイド手段である白線テープ101の方向)と常に一致しており、両者の傾きが0である。 FIG. 8 schematically shows the mobile robot 1 traveling in the next straight section from the straight section through the curve section. On the mobile robot 1, images of white line detection cameras are shown superimposed. FIG. 8A shows an ideal state, in which the traveling direction of the mobile robot 1 always coincides with the direction of the travel route (the direction of the white line tape 101 as the guide means), and the inclination of both is zero.
一方、図8(b)は実際の移動ロボット1の姿勢を示しており、図示のように、実際の走行では、移動ロボット1の進行方向が経路方向に対して傾くことがあり、この傾きを両駆動輪の制御で修正しながら走行している。特に、カーブの出口では姿勢が不安定になりがちで、進行方向が経路方向に対して傾き易い(両者が平行にならない)。このような進行方向の傾きは、車両特徴量の計算では誤差の要因になってしまう。すなわち、本実施の形態では、経路情報の区間距離および区間両端の角度差を基準にして車輪回転量から車輪半径および車輪間隔の補正値を計算しているが、区間の始点および終点で車両の進行方向が傾くと、実際の走行距離や走行で生じた角度差が経路情報の値とずれてしまい、そのために、経路情報をそのまま使うと、車輪特徴量の計算値に誤差が生じる。 On the other hand, FIG. 8 (b) shows the actual posture of the mobile robot 1, and as shown in the figure, in the actual travel, the traveling direction of the mobile robot 1 may be inclined with respect to the route direction. The vehicle is running while being corrected by controlling both drive wheels. In particular, the posture tends to become unstable at the exit of the curve, and the traveling direction tends to be inclined with respect to the path direction (both are not parallel). Such an inclination in the traveling direction causes an error in the calculation of the vehicle feature amount. That is, in the present embodiment, the correction values of the wheel radius and the wheel interval are calculated from the wheel rotation amount on the basis of the section distance of the route information and the angle difference between both ends of the section. When the traveling direction is tilted, the actual travel distance and the angle difference caused by the travel are shifted from the value of the route information. Therefore, if the route information is used as it is, an error occurs in the calculated value of the wheel feature amount.
そこで、本実施の形態では、下記に説明するようにして、移動ロボット1の進行方向の傾きを検出して、傾きに応じた経路情報の調整を行い、それから車輪特徴量を計算することとする。 Therefore, in the present embodiment, as described below, the inclination of the traveling direction of the mobile robot 1 is detected, the route information is adjusted according to the inclination, and the wheel feature amount is calculated therefrom. .
図9は、車輪間隔更新区間Twであるカーブ区間を示している。本実施の形態では、区間Twの始点(地点1)と終点(地点2)のマーカが検出されたときに、それぞれ、角度ズレ量Δφ1、Δφ2が検出される。これらは、上述した進行方向と経路方向の傾き角である。 FIG. 9 shows a curve section that is the wheel interval update section Tw. In the present embodiment, when the start point (point 1) and end point (point 2) markers of the section Tw are detected, the angular deviation amounts Δφ1 and Δφ2 are detected, respectively. These are the inclination angles of the traveling direction and the path direction described above.
角度ズレ量Δφ1、Δφ2は、ガイド検出部7によって検出される。ガイド検出部7では、画像処理部43が、白線検出カメラ43の画像から白線テープ101を検出し、白線テープ101の方向を求める。この白線テープ101の方向は経路方向である。したがって、白線テープ101の画像中での傾きから、移動ロボット1の角度ズレ量が求められる。この角度ズレ量は、走行制御における位置算出でも常時利用されてよい。 The angle deviation amounts Δφ 1 and Δφ 2 are detected by the guide detection unit 7. In the guide detection unit 7, the image processing unit 43 detects the white line tape 101 from the image of the white line detection camera 43 and obtains the direction of the white line tape 101. The direction of the white line tape 101 is the path direction. Therefore, the angle deviation amount of the mobile robot 1 is obtained from the inclination of the white line tape 101 in the image. This angle deviation amount may be always used for position calculation in travel control.
このように、ガイド検出部7は傾き検出部として機能しており、そして、指示マーカ103が検出されたときには、角度ズレ量が自己位置検出部9に渡され、記憶部15に記憶される。区間の始点での角度ズレ量Δφ1が、同地点での車輪A、B回転数Ma1、Mb1と共に記憶され、区間の終点での角度ズレ量Δφ2が、同地点での車輪A、B回転数Ma2、Mb2と共に記憶されることになる。 Thus, the guide detection unit 7 functions as an inclination detection unit, and when the pointing marker 103 is detected, the angle deviation amount is passed to the self-position detection unit 9 and stored in the storage unit 15. The angle shift amount Δφ1 at the start point of the section is stored together with the wheels A and B rotation speeds Ma1 and Mb1 at the same point, and the angle shift amount Δφ2 at the end point of the section is stored at the wheel A and B rotation speeds Ma2 at the same point. And Mb2.
そして、自己位置検出部9の車輪情報算出部57は区間角度差調整部として機能し、上記の角度ズレ量Δφ1、Δφ2を読み出して、車輪間隔更新区間Twの始点終点間の角度差φを、下式に従って調整(補正)する。
φ= φ−(Δφ1−Δφ2)
Then, the wheel information calculation unit 57 of the self-position detection unit 9 functions as a section angle difference adjustment unit, reads the angle deviation amounts Δφ1 and Δφ2, and calculates the angle difference φ between the start point and end point of the wheel interval update section Tw, Adjust (correct) according to the following formula.
φ = φ− (Δφ1−Δφ2)
これにより、車輪間隔更新区間Twの始点終点間で実際に移動ロボット1に生じた角度差が得られる。この調整後の角度差φを用いて車輪間隔の補正値Cwが算出される。したがって、結局、車輪間隔の補正値Cwは下式によって計算されることになる。
Cw= θ/(φ−(Δφ1−Δφ2))
Thereby, the angle difference actually generated in the mobile robot 1 between the start point and the end point of the wheel interval update section Tw is obtained. A wheel spacing correction value Cw is calculated using this adjusted angle difference φ. Therefore, the wheel spacing correction value Cw is eventually calculated by the following equation.
Cw = θ / (φ− (Δφ1−Δφ2))
ここで、θは、車輪半径および車輪間隔の基準値と、計測された車輪回転量とから算出された車輪旋回角である。 Here, θ is a wheel turning angle calculated from the reference values of the wheel radius and wheel interval and the measured wheel rotation amount.
次に、図10は、車輪径更新区間Tnである直線区間を示している。ここでも、上記と同様にして、区間Tnの始点(地点1)のマーカが検出されたときに、角度ズレ量Δφ1がガイド検出部7により検出され、同地点での車輪A、B回転数Ma1、Mb1と共に記憶される。同様に、区間Tnの終点(地点2)のマーカが検出されたときに、角度ズレ量Δφ2がガイド検出部7によって検出され、同地点での車輪A、B回転数Ma2、Mb2と共に記憶される。 Next, FIG. 10 shows a straight section that is the wheel diameter update section Tn. Here, in the same manner as described above, when the marker at the start point (point 1) of the section Tn is detected, the angle deviation amount Δφ1 is detected by the guide detection unit 7, and the wheels A and B rotation speed Ma1 at the same point are detected. And stored together with Mb1. Similarly, when a marker at the end point (point 2) of the section Tn is detected, the angle deviation amount Δφ2 is detected by the guide detection unit 7 and stored together with the wheels A, B rotation speeds Ma2 and Mb2 at the same point. .
そして、自己位置検出部9の車輪情報算出部57が区間距離調整部として機能し、上記の角度ズレ量を用いて区間距離を調整する。以下のように、角度ズレ量から距離ズレ量が求められ、距離ズレ量を用いて区間距離が調整される。ここで、角度ズレ量は、上述した進行方向と経路方向の傾き角であり、距離ズレ量は、経路情報上の区間距離と実際の走行距離とのずれ量である。 And the wheel information calculation part 57 of the self-position detection part 9 functions as a section distance adjustment part, and adjusts a section distance using said angle deviation | shift amount. As described below, the distance deviation amount is obtained from the angle deviation amount, and the section distance is adjusted using the distance deviation amount. Here, the angle deviation amount is the inclination angle between the traveling direction and the route direction described above, and the distance deviation amount is a deviation amount between the section distance on the route information and the actual travel distance.
図11は、区間始点の角度ズレ量Δφ1から、同地点での車輪毎の距離ズレ量ΔDa1、ΔDb1を求める処理を示している。図中で、dは、左右輪の中点から、指示マーカの中心位置までの、経路方向(白線テープ101の方向)の距離であり、ガイド検出部7はこの距離がdとなったときに指示マーカ103の検出信号を出力する。距離ズレ量ΔDa1、ΔDb1は、角度ズレ量Δφ1から下式によって求められる。
ΔDa1 = d−(W×sinΔφ1)/2
ΔDb1 = d+(W×sinΔφ1)/2
FIG. 11 shows processing for obtaining distance deviation amounts ΔDa1 and ΔDb1 for each wheel at the same point from the angle deviation amount Δφ1 at the section start point. In the figure, d is the distance in the path direction (the direction of the white line tape 101) from the midpoint of the left and right wheels to the center position of the pointing marker. A detection signal of the pointing marker 103 is output. The distance deviation amounts ΔDa1 and ΔDb1 are obtained from the angle deviation amount Δφ1 by the following equation.
ΔDa1 = d− (W × sinΔφ1) / 2
ΔDb1 = d + (W × sinΔφ1) / 2
同様に、区間終点での距離ズレ量ΔDa2、ΔDb2も、角度ズレ量Δφ2から下記の式で求められる。
ΔDa2 = d−(W×sinΔφ2)/2
ΔDb2 = d+(W×sinΔφ2)/2
Similarly, distance deviation amounts ΔDa2 and ΔDb2 at the end point of the section are also obtained from the angle deviation amount Δφ2 by the following equation.
ΔDa2 = d− (W × sinΔφ2) / 2
ΔDb2 = d + (W × sinΔφ2) / 2
そして、自己位置検出部9の車輪情報算出部57は、上記の距離ズレ量ΔDa1、ΔDb1、ΔDa2、ΔDb2を用いて、車輪径更新区間Tnの始点終点間の距離Dを、下式に従って調整(補正)する。区間距離Dは、車輪A、Bで個別に調整され、車輪A、Bに関する区間距離DA、DBが得られる。
DA= D−(ΔDa1−ΔDa2)
DB= D−(ΔDb1−ΔDb2)
Then, the wheel information calculation unit 57 of the self-position detection unit 9 adjusts the distance D between the start point and the end point of the wheel diameter update section Tn using the distance deviation amounts ΔDa1, ΔDb1, ΔDa2, and ΔDb2 according to the following formula ( to correct. The section distance D is adjusted individually for the wheels A and B, and section distances DA and DB for the wheels A and B are obtained.
DA = D− (ΔDa1−ΔDa2)
DB = D− (ΔDb1−ΔDb2)
これにより、車輪径更新区間Tnでの車輪A、Bそれぞれの実際に走行した距離が得られる。そして、これらDA、DBを用いて、下式に従い車輪A、Bの車輪半径の補正値Ca、Cbが計算される。
Ca =DA/Da
Cb =DB/Db
Thereby, the distance actually traveled of each of the wheels A and B in the wheel diameter update section Tn is obtained. Then, using these DA and DB, the correction values Ca and Cb of the wheel radii of the wheels A and B are calculated according to the following formula.
Ca = DA / Da
Cb = DB / Db
ここで、Da、Dbは、車輪半径基準値と車輪回転量とから算出された車輪A、Bの走行距離であり、Ca、Cbは補正値である。 Here, Da and Db are travel distances of the wheels A and B calculated from the wheel radius reference value and the wheel rotation amount, and Ca and Cb are correction values.
上記の処理を、図4、図5に示した本実施の形態の動作フローに当てはめると、下記のようになる。すなわち、ステップS5で車輪A、B回転数Ma1、Mb1を記憶するときに、角度ズレ量Δφ1が一緒に記憶され、ステップS11で車輪A、B回転数Ma2、Mb2を記憶するときに、角度ズレ量Δφ2が一緒に記憶される。また、ステップS27で車輪A、B回転数を入れ替えるとき(Ma1=Ma2、Mb1=Mb2)、角度ズレ量も入れ替えられる(Δφ1=Δφ2)。そして、ステップS19で車輪半径の補正値を算出する前に、区間距離Dが上記のように車輪A、車輪Bのための区間距離DA、DBに調整され、この調整値がステップS19で使われる。また、ステップS21で車輪間隔の補正値を算出する前に、区間両端の角度差φが上記のように調整され、この調整値がステップS21で使われる。区間距離Dと角度差φの調整は、これらがステップS15にて読み出される時に行われてもよい。 When the above processing is applied to the operation flow of the present embodiment shown in FIGS. 4 and 5, the following is obtained. That is, when the wheels A and B rotation speeds Ma1 and Mb1 are stored in step S5, the angle shift amount Δφ1 is stored together. In step S11, the wheel shifts when the wheels A and B rotation speeds Ma2 and Mb2 are stored. The quantity Δφ2 is stored together. In addition, when the rotation speeds of the wheels A and B are switched in step S27 (Ma1 = Ma2, Mb1 = Mb2), the angle deviation amount is also switched (Δφ1 = Δφ2). Then, before calculating the wheel radius correction value in step S19, the section distance D is adjusted to the section distances DA and DB for the wheels A and B as described above, and this adjustment value is used in step S19. . Further, before calculating the wheel spacing correction value in step S21, the angle difference φ between the ends of the section is adjusted as described above, and this adjusted value is used in step S21. Adjustment of the section distance D and the angle difference φ may be performed when these are read out in step S15.
以上のような処理により、車輪特徴量の算出精度を向上できる。なお、本実施の形態では、算出精度を向上させるために区間の始点と終点の両方で検出された傾きが使用されている。しかし、本発明の範囲内で、始点または終点での傾きのみが使われてもよい。カーブの終点での傾きが大きくなる傾向があるので、車輪間隔の補正値算出では区間終点の傾きを使用することが好適であり、また、車輪半径の補正値算出では区間始点の傾きを使用することが好適である。 Through the processing as described above, the calculation accuracy of the wheel feature amount can be improved. In the present embodiment, slopes detected at both the start point and end point of the section are used in order to improve calculation accuracy. However, only the slope at the start or end point may be used within the scope of the present invention. Since the slope at the end point of the curve tends to increase, it is preferable to use the slope of the end point of the section when calculating the correction value of the wheel interval, and the slope of the start point of the section is used to calculate the correction value of the wheel radius. Is preferred.
以上に本発明の好適な実施の形態について説明した。本実施の形態によれば、車輪特徴量を区間毎に記憶し、区間毎の車輪特徴量に基づいて車輪回転量から現在位置が算出される。右または左に傾斜した区間については、谷側の駆動輪の車輪径が小さく設定され、この設定により、傾斜を特に考慮しないで通常通りに現在位置を算出しても現在位置を正確に求められる。このようにして、区間による路面形状の変化の影響を低減して、現在位置の算出精度を向上できる。しかも、車輪特徴量を区間毎に記憶するという簡単な構成で、位置算出処理自体を大きく変えないでも路面形状の変化に適応でき、したがって、高価な構成を付加することなく移動ロボットの機能を利用して安価な構成で現在位置の検出精度を向上できる。 The preferred embodiments of the present invention have been described above. According to the present embodiment, the wheel feature amount is stored for each section, and the current position is calculated from the wheel rotation amount based on the wheel feature amount for each section. For the section tilted to the right or left, the wheel diameter of the trough-side drive wheels is set to be small. With this setting, the current position can be obtained accurately even if the current position is calculated as usual without considering the inclination. . In this way, it is possible to reduce the influence of the change in the road surface shape depending on the section and improve the calculation accuracy of the current position. In addition, the simple configuration of storing the wheel feature values for each section can be adapted to changes in the road surface shape without significantly changing the position calculation process itself, and therefore the functions of the mobile robot can be used without adding an expensive configuration. Thus, the detection accuracy of the current position can be improved with an inexpensive configuration.
また、本実施の形態によれば、各区間で計測された車輪回転量と予め記憶された各区間の経路情報から区間毎の車輪特徴量が算出され、計算された車輪特徴量を用いて現在位置が算出される。ここでも車輪径を例にとると、路面が左右に傾斜していれば、谷側の車輪回転量の計測値が大きくなり、自然と谷側の車輪径が小さく計算され、この小さな車輪径を用いる自然と傾斜が加味され現在位置が正確に計算される。このようにして、区間による路面形状の変化を考慮しないで車輪特徴量を求めても、路面形状の影響を低減する現在位置計算を可能とする車輪特徴量を得ることができ、現在位置の算出精度を容易に向上できる。 Further, according to the present embodiment, the wheel feature amount for each section is calculated from the wheel rotation amount measured in each section and the route information of each section stored in advance, and the current wheel feature amount is calculated using the calculated wheel feature amount. The position is calculated. Here again, taking the wheel diameter as an example, if the road surface is inclined to the left and right, the measured value of the wheel rotation amount on the valley side will increase, and the wheel diameter on the valley side will naturally be calculated to be small. The current position is accurately calculated by taking into account the nature and inclination used. In this way, even if the wheel feature amount is calculated without considering the change in the road surface shape depending on the section, the wheel feature amount that enables the current position calculation to reduce the influence of the road surface shape can be obtained, and the calculation of the current position Accuracy can be improved easily.
また、上記の車輪特徴量の計算に関して、移動ロボットが予め決められた複数区間からなる走行経路を走行することを利用して、経路上に所定区間を設定して、この所定区間に関して記憶された経路情報と同所定区間の走行で計測された車輪回転量とから車輪特徴量を計算しており、したがって、この点でも、高価な構成を付加することなく移動ロボットの機能を利用して安価な構成で現在位置の検出精度を向上できる。さらにまた、各区間で算出された車輪特徴量を用いて現在位置を算出するので、車輪径等の車輪特徴量が変化した場合でも現在位置を高精度に検出でき、この点でも有利である。 In addition, regarding the calculation of the wheel feature amount described above, a predetermined section is set on the route by using the traveling route of the mobile robot including a plurality of predetermined sections, and the predetermined section is stored. The wheel feature amount is calculated from the route information and the wheel rotation amount measured by traveling in the same predetermined section. Therefore, in this respect as well, it is inexpensive to use the function of the mobile robot without adding an expensive configuration. The detection accuracy of the current position can be improved with the configuration. Furthermore, since the current position is calculated using the wheel feature value calculated in each section, the current position can be detected with high accuracy even when the wheel feature value such as the wheel diameter changes, which is also advantageous in this respect.
また、本実施の形態によれば、車輪径更新区間と車輪間隔更新区間を適切に設定して、左右輪独立駆動における自律航法に使われる車輪径と駆動輪間距離を算出することができる。 In addition, according to the present embodiment, the wheel diameter update section and the wheel interval update section can be appropriately set, and the wheel diameter and the driving wheel distance used for autonomous navigation in the left and right wheel independent drive can be calculated.
また、本実施の形態によれば、各区間で前回の走行で算出され記憶された車両特徴量を使って現在位置を算出しつつ、並行して同区間の次の走行のために車両特徴量を算出して記憶するので、各区間の毎回の走行で直前の走行で得た車輪特徴量を使用でき、直近の車輪特徴量を使うことで現在位置を正確に検出できる。 In addition, according to the present embodiment, while calculating the current position using the vehicle feature amount calculated and stored in the previous travel in each section, the vehicle feature amount for the next travel in the same section in parallel. Is calculated and stored, the wheel feature value obtained in the previous run can be used for each run in each section, and the current position can be accurately detected by using the latest wheel feature value.
また、本実施の形態によれば、区間端部での経路方向と進行方向の傾きを検出して、経路情報上の区間距離を実際に走行した距離へと車輪毎に調整し、調整した区間距離を用いて車輪径の補正値を計算している。このようにして実際の区間走行での走行距離の増減分を車輪毎に補正して車輪径の補正値をより正確に求めることができ、現在位置の算出精度を向上できる。 Further, according to the present embodiment, the inclination of the route direction and the traveling direction at the end of the section is detected, and the section distance on the path information is adjusted to the distance actually traveled for each wheel, and the adjusted section The correction value of the wheel diameter is calculated using the distance. In this way, the increase / decrease of the travel distance in the actual section travel can be corrected for each wheel, so that the correction value of the wheel diameter can be obtained more accurately, and the calculation accuracy of the current position can be improved.
また、本実施の形態によれば、区間端部での経路方向と進行方向の傾きを検出して、経路情報上の区間両端の角度差を実際に移動ロボットで発生した角度差へと調整し、調整した角度差を用いて車輪間隔の補正値を計算している。このようにして実際の区間走行での角度差の増減分を補正して車輪間隔の補正値をより正確に求めることができ、現在位置の算出精度を向上できる。 Further, according to the present embodiment, the inclination of the route direction and the traveling direction at the end of the section is detected, and the angle difference between the two ends of the section on the route information is adjusted to the angle difference actually generated by the mobile robot. The correction value of the wheel interval is calculated using the adjusted angle difference. In this way, it is possible to more accurately determine the correction value of the wheel interval by correcting the increase / decrease of the angle difference in the actual section traveling, and the accuracy of calculating the current position can be improved.
以上に本発明の好適な実施の形態を説明した。しかし、本発明は上述の実施の形態に限定されず、当業者が本発明の範囲内で上述の実施の形態を変形可能なことはもちろんである。 The preferred embodiments of the present invention have been described above. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and it goes without saying that those skilled in the art can modify the above-described embodiments within the scope of the present invention.
本発明は、移動しながら周囲の物体を検出する移動ロボットとして有用である。 The present invention is useful as a mobile robot that detects surrounding objects while moving.
1 移動ロボット
3 移動手段
5 移動制御部
7 ガイド検出部
9 自己位置検出部
11 障害物検知部
13 障害物判定部
15 記憶部
17 通信部
19 撮像ユニット
21 制御部
31 右輪
33 左輪
35,37 モータ
41 白線検出カメラ
43 画像処理部
51,53 レゾルバ
55 位置算出部
57 車輪情報算出部
61 レーザセンサ
71 経路情報
73 環境地図
75 位置情報
77 車輪情報
81 異常判定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Mobile robot 3 Moving means 5 Movement control part 7 Guide detection part 9 Self-position detection part 11 Obstacle detection part 13 Obstacle determination part 15 Storage part 17 Communication part 19 Imaging unit 21 Control part 31 Right wheel 33 Left wheel 35, 37 Motor 41 White Line Detection Camera 43 Image Processing Unit 51, 53 Resolver 55 Position Calculation Unit 57 Wheel Information Calculation Unit 61 Laser Sensor 71 Route Information 73 Environmental Map 75 Position Information 77 Wheel Information 81 Abnormality Determination Unit
Claims (5)
前記車輪の回転量を計測する回転量検出部と、
前記走行経路に配設された指示手段を検出する指示手段検出部と、
前記指示手段検出部の出力に基づき前記各区間の始点と終点を検出する区間判別部と、
前記区間毎に設定した車輪特徴量を記憶する記憶部と、
現在走行している区間の車輪特徴量と前記車輪の回転量とに基づき現在位置を算出する位置算出部と、
を具備したことを特徴とする移動ロボット。 A robot that drives a wheel and moves along a travel route composed of a plurality of sections,
A rotation amount detector for measuring the rotation amount of the wheel;
An instruction means detector for detecting an instruction means disposed on the travel route;
A section discriminating section for detecting a start point and an end point of each section based on the output of the instruction means detection section;
A storage unit for storing the wheel feature amount set for each section;
A position calculation unit that calculates the current position based on the wheel feature amount of the section that is currently running and the rotation amount of the wheel;
A mobile robot characterized by comprising:
更に、前記区間判別部が区間の終点を判別すると、該区間の始点終点間で計測された車輪回転量と前記経路情報とに基づき該区間の車輪特徴量を算出する車輪情報算出部を具備し、算出された車輪特徴量を前記区間と対応させて前記記憶部に記憶することを特徴とする請求項1記載の移動ロボット。 The storage unit stores the distance between the start point and the end point of each section and the angle difference as route information,
Furthermore, when the section discriminating unit discriminates the end point of the section, a wheel information calculating unit that calculates the wheel feature amount of the section based on the wheel rotation amount measured between the start point and the end point of the section and the route information is provided. The mobile robot according to claim 1, wherein the calculated wheel feature amount is stored in the storage unit in association with the section.
前記車輪情報算出部は、
前記区間判別部が第一の区間の終点を判別すると、該第一の区間の始点終点間で計測された車輪回転量と前記経路情報に記録された該第一の区間の始点終点間の距離とに基づき車輪特徴量としての車輪径の補正値を算出して記憶部に記憶し、
前記区間判別部が第二の区間の終点を判別すると、該第二の区間の始点終点間で計測された車輪回転量と前記経路情報に記録された該第二の区間の始点終点間の角度差と車輪特徴量としての車輪径とに基づき車輪特徴量としての駆動輪間距離の補正値を算出して記憶部に記憶することを特徴とする請求項2に記載の移動ロボット。 The section discriminating unit discriminates the start point and the end point of the first and second sections based on the output of the instruction means detection unit,
The wheel information calculation unit
When the section determination unit determines the end point of the first section, the distance between the wheel rotation amount measured between the start point and the end point of the first section and the start point and end point of the first section recorded in the route information The wheel diameter correction value as a wheel feature amount is calculated based on and stored in the storage unit,
When the section determining unit determines the end point of the second section, the angle between the wheel rotation amount measured between the start point and the end point of the second section and the start point and end point of the second section recorded in the route information The mobile robot according to claim 2, wherein a correction value for a driving wheel distance as a wheel feature value is calculated based on the difference and a wheel diameter as a wheel feature value, and stored in a storage unit.
前記第一の区間の始点および終点の少なくとも一方において前記傾き検出部により検出される傾きに基づき、前記経路情報上の前記第一の区間の始点終点間の距離を調整する区間距離調整部と、を備え、
前記車輪情報算出部は、前記区間距離調整部により調整された距離に基づいて前記車輪径の補正値を算出することを特徴とする請求項3に記載の移動ロボット。 An inclination detector that detects an inclination of the traveling direction of the mobile robot with respect to the direction of the travel route;
A section distance adjustment unit that adjusts a distance between the start point and end point of the first section on the route information based on the slope detected by the slope detection unit at at least one of the start point and the end point of the first section; With
The mobile wheel according to claim 3, wherein the wheel information calculation unit calculates a correction value of the wheel diameter based on the distance adjusted by the section distance adjustment unit.
前記第二の区間の始点および終点の少なくとも一方において前記傾き検出部により検出される傾きに基づき、前記経路情報上の前記第二の区間の始点終点間の角度差を調整する角度差調整部と、を備え、
前記車輪情報算出部は、前記角度差調整部により調整された角度差に基づいて前記駆動輪間距離の補正値を算出することを特徴とする請求項3に記載の移動ロボット。 An inclination detector that detects an inclination of the traveling direction of the mobile robot with respect to the direction of the travel route;
An angle difference adjustment unit that adjusts an angle difference between the start point and end point of the second section on the route information based on the inclination detected by the inclination detection unit at at least one of the start point and the end point of the second section; With
4. The mobile robot according to claim 3, wherein the wheel information calculation unit calculates a correction value for the distance between the driving wheels based on the angle difference adjusted by the angle difference adjustment unit.
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008165309A (en) * | 2006-12-27 | 2008-07-17 | Secom Co Ltd | Remote monitoring system |
WO2008153122A1 (en) * | 2007-06-13 | 2008-12-18 | Nec Corporation | System, method and program for moving mobile body |
JP2010086015A (en) * | 2008-09-29 | 2010-04-15 | Micro-Star Internatl Co Ltd | Method for planning travel route of self-propelled apparatus |
JP2011118585A (en) * | 2009-12-02 | 2011-06-16 | Nippon Sharyo Seizo Kaisha Ltd | Automated guided vehicle |
JP2011134226A (en) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Ihi Aerospace Co Ltd | Method and device for recognizing remote environment of mobile robot |
JP2016103158A (en) * | 2014-11-28 | 2016-06-02 | 村田機械株式会社 | Movement amount estimation device, autonomous mobile body, and method of estimating movement amount |
JP2017167640A (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-21 | ヤマハ発動機株式会社 | Auto-traveling vehicle |
US10527434B2 (en) | 2014-10-03 | 2020-01-07 | Sharp Kabushiki Kaisha | Autonomous mobility apparatus |
CN115373381A (en) * | 2021-05-18 | 2022-11-22 | 丰田自动车株式会社 | Moving object and method for determining path of moving object |
-
2005
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Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008165309A (en) * | 2006-12-27 | 2008-07-17 | Secom Co Ltd | Remote monitoring system |
WO2008153122A1 (en) * | 2007-06-13 | 2008-12-18 | Nec Corporation | System, method and program for moving mobile body |
JP5099130B2 (en) * | 2007-06-13 | 2012-12-12 | 日本電気株式会社 | Mobile object moving system, method and program |
JP2010086015A (en) * | 2008-09-29 | 2010-04-15 | Micro-Star Internatl Co Ltd | Method for planning travel route of self-propelled apparatus |
JP2011118585A (en) * | 2009-12-02 | 2011-06-16 | Nippon Sharyo Seizo Kaisha Ltd | Automated guided vehicle |
JP2011134226A (en) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Ihi Aerospace Co Ltd | Method and device for recognizing remote environment of mobile robot |
US10527434B2 (en) | 2014-10-03 | 2020-01-07 | Sharp Kabushiki Kaisha | Autonomous mobility apparatus |
JP2016103158A (en) * | 2014-11-28 | 2016-06-02 | 村田機械株式会社 | Movement amount estimation device, autonomous mobile body, and method of estimating movement amount |
JP2017167640A (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-21 | ヤマハ発動機株式会社 | Auto-traveling vehicle |
KR20170106906A (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-22 | 야마하하쓰도키 가부시키가이샤 | Automatically driven vehicle |
KR101971444B1 (en) * | 2016-03-14 | 2019-04-23 | 야마하하쓰도키 가부시키가이샤 | Automatically driven vehicle |
CN115373381A (en) * | 2021-05-18 | 2022-11-22 | 丰田自动车株式会社 | Moving object and method for determining path of moving object |
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