JP2018185768A

JP2018185768A - 自律移動ロボット

Info

Publication number: JP2018185768A
Application number: JP2017088872A
Authority: JP
Inventors: 喜幸松野; Yoshiyuki Matsuno; 英典藪下; Hidenori Yabushita; 和仁田中; Kazuhito Tanaka; 真太郎吉澤; Shintaro Yoshizawa
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2017-04-27
Filing date: 2017-04-27
Publication date: 2018-11-22
Anticipated expiration: 2037-04-27
Also published as: JP6863049B2

Abstract

【課題】環境地図を参照しながら精度良く自己位置推定を行うことができる移動ロボットを提供する。【解決手段】対象空間を自律移動する自律移動ロボットは、周辺に存在する物体までの距離を計測する距離センサと、対象空間を複数のセル空間に区分して各々のセル空間を物体存否の確からしさを示す評価値で表現した環境地図を取得する取得部と、距離センサによる距離計測に基づいて環境地図上における自律移動ロボット自身の位置である自己位置を推定する位置推定部とを備え、位置推定部は、自己位置を推定するときに、物体存否の確からしさがより大きい評価値を有するセル空間に距離センサを向けて距離計測を実行し、距離計測の結果と環境地図と照合することにより自己位置を推定する。【選択図】図６

Description

本発明は、自律移動ロボットに関する。

自律的に移動する移動ロボットが、自己位置を信頼度と共に算出しつつ、環境地図を作成し、更新する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１４−２０３１４５号公報

移動ロボットは、他の移動ロボットが作成した環境地図を受け取って、自身が備えるセンサの現在のセンサ出力と比較しながら自己位置推定を行うことができる。あるいは、環境地図を作成した移動ロボットが、他のタスクを実行するときに、既に作成した環境地図と現在のセンサ出力とを比較しながら自己位置推定を行うこともできる。しかし、環境地図の一部に信頼度が低い領域が含まれていると、当該領域に対応する空間をセンシングしたセンサ出力からは、精度の高い自己位置推定が行えないという問題があった。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、移動ロボットが環境地図を参照しながら精度良く自己位置推定を行う技術を提供するものである。

本発明の第１の態様における自律移動ロボットは、対象空間を自律移動する自律移動ロボットであって、周辺に存在する物体までの距離を計測する距離センサと、対象空間を複数のセル空間に区分して各々のセル空間を物体存否の確からしさを示す評価値で表現した環境地図を取得する取得部と、距離センサによる距離計測に基づいて環境地図上における自律移動ロボット自身の位置である自己位置を推定する位置推定部とを備え、位置推定部は、自己位置を推定するときに、物体存否の確からしさがより大きい評価値を有するセル空間に距離センサを向けて距離計測を実行し、距離計測の結果と環境地図と照合することにより自己位置を推定する。

本発明により、移動ロボットは環境地図を参照しながら精度良く自己位置推定を行うことができる。

本実施形態にかかる移動ロボットの外観斜視図である。移動ロボットの制御ブロック図である。距離センサを用いた距離計測の様子を説明する図である。自律移動する対象空間の例を示す図である。取得した環境地図を説明する図である。経路および姿勢の計画を説明する図である。移動ロボットの処理フローを説明するフロー図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態にかかる移動ロボット１００の外観斜視図である。移動ロボット１００は、大きく分けて台車部１１０とアーム部１２０によって構成される。

台車部１１０は、主に、ベース１１１と、ベース１１１に取り付けられた２つの駆動輪１１２と１つのキャスター１１３とから構成される。２つの駆動輪１１２は、ベース１１１の対向する側方のそれぞれに、回転軸芯が一致するように配設されている。それぞれの駆動輪１１２は、不図示のモータによって独立して回転駆動される。キャスター１１３は、従動輪であり、ベース１１１から鉛直方向に延びる旋回軸が車輪の回転軸から離れて車輪を軸支するように設けられており、台車部１１０の移動方向に倣うように追従する。移動ロボット１００は、例えば、２つの駆動輪１１２が同じ方向に同じ回転速度で回転されれば直進し、逆方向に同じ回転速度で回転されれば重心を通る鉛直軸周りに旋回する。

台車部１１０には、障害物検知や周辺環境認識のための各種センサが設けられている。カメラ１１４は、そのセンサ類の一つであり、ベース１１１の前方に２つ配置されている。カメラ１１４は、例えばＣＭＯＳイメージセンサを含み、撮影した画像信号を後述の制御部へ送信する。ベース１１１の前方には更に、距離センサ１１５が配置されている。距離センサ１１５は、周辺に存在する物体までの距離を計測するセンサである。本実施形態における距離センサ１１５は、レーザー光を水平断面方向に走査しながら投射してその反射光を検出することにより投射点までの距離を計測するライダーである。具体的には後述する。

台車部１１０には、コントロールユニット１９０が設けられている。コントロールユニット１９０は、後述の制御部とメモリ等を含む。

アーム部１２０は、主に、複数のアーム１２１、１２２、１２３と、ハンド１２４とから構成される。アーム１２１は、鉛直軸周りに回転自在に、一端がベース１１１に軸支されている。アーム１２２は、水平軸周りに回転自在に、一端がアーム１２１の他端に軸支されている。アーム１２３は、アーム１２２の他端で放射方向に回転自在に、一端がアーム１２２の他端に軸支されている。ハンド１２４は、アーム１２３の伸延方向と平行な中心軸周りに回転自在に、アーム１２３の他端に軸支されている。

ハンド１２４は、搬送物などを把持する把持機構である。移動ロボット１００は、搬送物を搬送するに限らず、様々な目的に適用することができる。アーム部１２０は、移動ロボット１００に与えられるタスクに応じて様々な作業対象物を把持する。

図２は、移動ロボット１００の制御ブロック図である。制御部２００は、例えばＣＰＵであり、駆動輪ユニット２１０、アームユニット２２０、センサユニット２３０、メモリ２４０、受信部２５０等との間で指令やサンプリングデータ等の情報を送受信することにより、移動ロボット１００の制御に関わる様々な演算を実行する。

駆動輪ユニット２１０は、台車部１１０に設けられており、駆動輪１１２を駆動するための駆動回路とモータ、モータの回転量を検出するエンコーダ等を含む。駆動輪ユニット２１０は、自律移動するための移動機構として機能する。制御部２００は、駆動輪ユニット２１０へ駆動信号を送ることにより、モータの回転制御を実行する。また、エンコーダの検出信号を受け取ることにより、移動ロボット１００の移動速度、移動距離、旋回角等を演算する。

アームユニット２２０は、アーム部１２０に設けられており、アーム１２１、１２２、１２３およびハンド１２４を駆動するための駆動回路とアクチュエータ、アクチュエータの動作量を検出するエンコーダ等を含む。制御部２００は、アームユニット２２０へ駆動信号を送ることにより、アクチュエータを動作させ、アーム部１２０の姿勢制御や把持制御を実行する。また、エンコーダの検出信号を受け取ることにより、アーム部１２０の稼働速度、稼働距離、姿勢等を演算する。

センサユニット２３０は、カメラ１１４、距離センサ１１５の他にも各種センサを含み、これらは、台車部１１０およびアーム部１２０に分散して配置されている。制御部２００は、それぞれのセンサに制御信号を送ることにより、その出力を取得する。例えば、カメラ１１４は、制御部２００からの制御信号に従って撮影動作を実行し、撮影したフレーム画像データを制御部２００へ送信する。また、距離センサ１１５は、制御部２００からの要求信号に従って、レーザー光の投射方位と基準位置から対象物までの距離とを制御部へ送信する。

メモリ２４０は、不揮発性の記憶媒体であり、例えばソリッドステートドライブが用いられる。メモリ２４０は、移動ロボット１００を制御するための制御プログラム、制御に用いられる様々なパラメータ値、関数、ルックアップテーブル等を記憶している。特に、自律移動するための各種地図情報が記述されたデータベースである地図ＤＢ２４１の記憶領域を含む。

受信部２５０は、制御部２００の制御に従って、外部機器や他の移動ロボットから送られてくる各種情報や制御信号を受信する。受信部２５０は、例えば無線ＬＡＮユニットであり、もちろん送信部としての機能を有していても構わない。本実施形態において受信部２５０は、作成された環境地図を他の移動ロボットから受信して取得する取得部としての機能を担う。

制御部２００は、制御に関わる様々な演算や制御を実行する機能実行部としての役割も担う。位置推定部２０１は、地図ＤＢ２４１に記憶されている環境地図と、距離センサ１１５の出力とを比較して、移動ロボット１００が対象空間のどこに存在するかを判定する自己位置推定を行う制御プログラムを実行する。具体的には後に詳述する。

図３は、距離センサ１１５を用いた距離計測の様子を説明する図である。ライダーである距離センサ１１５は、床面から高さｈの水平断面方向にレーザー光を投射する。具体的には、例えばマイクロミラーを駆動してベース１１１の前方の約９０度の範囲でレーザー光を走査する。そして、走査した投射光に対する反射光を検出することにより、反射点までの距離を算出する。

距離センサ１１５は、基準点であるレーザー投射部から距離Ｌ_０までに物体が存在すれば、その物体までの距離を検出できる。すなわち、前方の約９０度の範囲であって基準点を中心とする半径Ｌ_０の範囲が検出領域である。図示するように物体６０１が検出領域内に存在する場合、物体６０１の表面に距離の測定ができた検出点が連続して直線状に現れる（図中の太線部）。このとき、距離センサ１１５は、その検出点ごとにレーザーの投射方位と基準点からの距離を出力する。レーザーの投射方位は、例えば正面方向に対する成す角である。図示する検出点の例では、距離がＬ_ｘであり、投射方位がθ_ｘである。なお、距離センサ１１５は、距離Ｌ_０の範囲に物体を検出できなかった場合は、検出物なしとの結果を出力する。

図４は、移動ロボット１００が自律移動する対象空間の例を示す図である。上述のように、対象空間は距離センサ１１５によって計測される床面から高さｈの水平断面として認識されるが、図４は、移動ロボット１００が動き回る対象空間６００を俯瞰する模式図として示している。

対象空間６００は、全体を壁６１１で囲まれており、通路に面した一部が、通路との間で往来可能な入口６１２になっている。壁６１１の一部は、透明なガラス戸６１３で構成されている。また、対象空間６００内には、柱６１４が複数存在する。また、棚６１５が複数設置されている。対象空間６００内には、人６９０が時折作業を行っている。

移動ロボット１００は、このような対象空間においてタスクを実行するに先立ち、他の移動ロボットである地図作成ロボットが作成した当該対象空間の環境地図を、受信部２５０を介して取得する。地図作成ロボットは、移動ロボット１００と同様に床面から高さｈの水平断面方向にレーザー光を投射する距離センサを備え、その出力結果から環境地図を作成する。すなわち、移動ロボット１００が取得する環境地図は、対象空間の高さｈの水平断面における地図である。

ここで、環境地図がどのように作成されているかについて一例を説明する。地図作成ロボットは、地図を作成する対象空間内において、カメラ画像情報等を利用して自身が通過可能な経路を見つけ、デッドレコニングにより自己位置を把握しながら対象空間内をできる限り隈なく移動する。地図作成ロボットは、距離センサを動作させ、進行方向に対してセンシング範囲に物体が存在するか否かを検出する。具体的には、地図作成ロボットは、センシングを行った時の基準点の位置、レーザー光の投射方位、検出した対象物までの距離、その検証値を取得する。

検証値は、距離センサが検出した検出結果の確からしさを表す値である。検証値は、例えば反射光の強度が大きい場合には、精度良く距離の検出ができたとして、高い値が与えられる。逆に、反射光の強度が小さい場合には、検出結果が不確かであるとして、低い値が与えられる。具体的には、例えば透明なガラスにレーザーを投射するような場合には、その表面での反射率は低いので、検出される反射光の強度は弱くなる。また、物体の表面が振動していたり、レーザー光を吸収してしまう素材であったりしても、検出結果がばらついたり、反射光の強度が弱くなったりする。すなわち、レーザー光が照射された物体表面の状態や素材によっては、検出された結果が不確かとなるので、そのような場合には低い検証値が与えられる。

環境地図は、対象空間を複数のセル空間に区分し、各々のセル空間において少なくともその一部を占有する物体が存在するか否かについての確からしさを示す評価値を、各々のセル空間に付与したものである。各々のセル空間に付与する評価値は、地図作成ロボットが対象空間を動き回りながら得た距離センサの検証値に基づいて算出される。

図５は、取得した環境地図を説明する図である。対象空間６００は、床面から高さｈの水平断面を含む一層においてｍ×ｎに区分されたセル空間の集合として定義されている。

地図作成ロボットは、距離センサによって投射したレーザー光が通過したセル空間には物体が存在しなかったと判断し、レーザー光が反射したセル空間に物体が存在したと判断する。また、レーザー光が反射したセル空間より遠方のセル空間は、物体存否の確認ができなかったものとする。地図作成ロボットは、レーザー光が通過したセル空間および反射したセル空間を、センシングを行った時の基準点の位置、レーザー光の投射方位、検出した物体までの距離によって判断する。距離センサが物体を検出しなかった場合には、基準点から検出可能範囲に含まれるセル空間を、物体が存在しなかったセル空間であると判断する。

また、上述のように、センシングの結果には検証値が含まれるので、地図作成ロボットは、この検証値に基づいて各セル空間の評価値を演算する。評価値は、上述のように各々のセル空間において少なくともその一部を占有する物体が存在するか否かについての確からしさを示す値である。

例えば、評価値を０以上１以下のいずれかの値とする場合において、「０」は「物体が存在しない」を表し、「１」は「物体が存在する」を表すものと定義すると、中間値の「０.５」は、「物体存否が不明」ということになる。したがって、「０」に近い値であるほど「物体が存在しない」ことについてより確かであり、「１」に近い値であるほど「物体が存在する」ことについてより確かである。逆に、中間値の「０.５」に近い値であるほど「物体が存在するかしないかわからない」と言える。

検出結果の確からしさを表す検証値は、上述のように例えば透明ガラスを検出した場合には小さな値となる。すなわち検証値は、その検出点において物体が存在する確からしさを表していると捉えることができる。したがって、検証値が大きければ、検出点を含むセル空間に「１」に近い評価値を与え、その間のセル空間に「０」に近い評価値を与えることができる。逆に、検証値が小さければ、検出点を含むセル空間にも、その間のセル空間にも、「０.５」に近い評価値を与えれば良い。すなわち、地図作成ロボットは、センシングによって出力された検証値を、各セル空間に与えるそれぞれの評価値に、予め定められた変換式により変換することができる。

また、地図作成ロボットの移動により、距離センサは、同じセル空間に何度もレーザー光を投射する場合もあり得る。その場合は、検出結果に応じて、関連するセル空間の評価値を更新すると良い。地図作成ロボットは、例えば、以前に演算された評価値と新たに演算された評価値の平均値を最新の評価値とすることができる。

図５に示す各セル空間は、このように演算された評価値を有する。「０」に近い評価値（ここでは０．３５未満の評価値）を有するセル空間を白色で表し、「１」に近い評価値（ここでは０．６５以上の評価値）を有するセル空間を斜線で表している。また、「０．５」に近い評価値（ここでは０．３５以上０．６５未満の評価値）を有するセル空間をドットで表し、物体存否の確認ができなかったセル空間を黒色で表している。そして、左下の一部を拡大して、具体的にどのような数値が各セル空間に与えられているかを示している。

図４で示したように、左下にはガラス戸６１３が存在するので、これに対応するセル空間の評価値は、いずれも「０．５」に近い値となっている。一方で、柱６１４に対応するセル空間の評価値は「１」に近い値となっており、その位置には物体がより確実に存在することがわかる。また、対象空間６００の中央右側付近には動体としての人６９０が存在していたので、これに対応して環境地図にも「０．５」に近い評価値を有するセル空間の一群が中央右側付近に存在していることがわかる。

移動ロボット１００は、このように対象空間を複数のセル空間に区分して各々のセル空間を物体存否の確からしさを示す評価値で表現した環境地図を、地図作成ロボットから受信部２５０を介して取得する。そして、取得した環境地図を参照して、タスクに応じた移動経路および経路移動中の姿勢について計画する。図６は、移動経路および経路移動中の姿勢についての計画を説明する図である。

移動ロボット１００が実行すべきタスクは、スタート地点から地点Ｐ_１、Ｐ_２まで移動し、アーム部１５０を稼働して棚６１５から搬送物を取り出し、スタート地点まで戻るものとする。このとき、移動ロボット１００は、実線と矢印で示す経路を最適ルートとして選定したとする。

移動ロボット１００は、選定した経路に沿って移動するが、移動中は、駆動輪の駆動量から自己位置を推定するデッドレコニングに加えて、あるいは、デッドレコニングに代えて、環境地図と距離センサ１１５の検出結果とを比較することにより自己位置を推定する。具体的には、距離センサ１１５の検出結果から認識できた周辺の物体存否状況が、環境地図で示された物体存否情報と一致する箇所を探し、その一致箇所までの距離、方位から自身の現在位置を算出する。

ところで、環境地図中に太線Ｖ_１、Ｖ_２で囲むセル空間は、物体存否の確からしさが小さい評価値を有するセル空間である。移動ロボット１００が、このようなセル空間に対して行ったセンシングの検出結果を用いて自己位置を推定しようとすると、環境地図との照合を適切に行うことができず、推定精度が落ちてしまう。そこで本実施形態においては、移動ロボット１００は、取得した環境地図を参照し、物体存否の確からしさがより大きい評価値を有するセル空間に距離センサ１１５を向けて距離計測を実行できるように、経路移動中の自身の姿勢を制御する。

具体的には、移動ロボット１００は、太線Ｖ_１、Ｖ_２で囲むセル空間の近傍を進行する時には、白抜矢印で示す方向に距離センサ１１５が向くように、移動ロボット１００の姿勢を制御する。移動ロボット１００は、左右の駆動輪１１２の回転量に差を与えることにより、移動方向と距離センサ１１５の向きを異ならせることができる。なお、白抜矢印を示していない経路においては、距離センサ１１５を正面に向けて移動する。

例えば地点Ｐ_１へ向かう経路においては、距離センサ１１５の検出領域にＶ_１のセル空間が含まれ始めると、移動ロボット１００は、距離センサ１１５の向きが点線で示す検出領域ａ_１となるように、進行方向に対して一旦左側に少し傾ける。そして、更に進行すると、今度はＶ_１のセル空間に対して反対側を向くように、距離センサ１１５の向きが検出領域ａ_２となるように、進行方向に対して右側に少し傾ける。

同様に、地点Ｐ_２からスタート地点へ戻る経路においては、距離センサ１１５の検出領域にＶ_２のセル空間が含まれ始めると、距離センサ１１５の向きが点線で示す検出領域ａ_３となるように、進行方向に対して一旦左側に少し傾ける。このように、Ｖ_１、Ｖ_２のセル空間の近傍を進行するときに距離センサ１１５の向きを調整すれば、物体存否がより確かなセル空間を基準として環境地図と距離センサ１１５の検出結果とを照合できるので、移動ロボット１００は、精度良く自己位置を推定することができる。また、精度良く自己位置を推定できるので、計画した移動経路から外れていることを認識した場合には、より正しく当所の移動経路に復帰することができる。

以上説明した例では、タスクの実行に先立ち、取得した環境地図を参照して移動経路および経路移動中の姿勢について計画した。しかし、タスクの実行開始時には移動経路のみを計画しておき、その移動経路に沿って移動している時に距離センサ１１５の検出領域に物体存否が確かでないセル空間が進入してくる、あるいは進入してきたと認識してから、自身の姿勢を制御しても良い。図７は、そのような例における移動ロボット１００の処理フローを説明するフロー図である。なお、与えられたタスクは、フローのいずれかの時点において実行されるものとする。

制御部２００は、まず、これからタスクを実行する対象空間６００の環境地図を取得する（ステップＳ１０１）。そして、取得した環境地図を参照して、タスクを実行するために移動すべき経路を計画する（ステップＳ１０２）。

制御部２００は、駆動輪ユニット２１０へ制御信号を送信して、計画経路に沿った移動を実行する（ステップＳ１０３）。制御部２００は、移動を継続すると共にその移動量を監視し、地図を参照して、距離センサ１１５の検出領域に物体存否の不確かな特定セル空間が進入してくるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。進入してくると判断したら、距離センサ１１５の検出領域に特定セル空間ができる限り含まれないように、移動ロボット１００の姿勢を制御して距離センサ１１５の向きを変更し、ステップＳ１０６へ進む。進入してこないと判断したら、ステップＳ１０５をスキップしてステップＳ１０６へ進む。

制御部２００の位置推定部２０１は、距離センサ１１５から検出結果を取得し（ステップＳ１０６）、その検出結果と環境地図を照合することにより自己位置を推定する（ステップＳ１０７）。そして、制御部２００は、推定した自己位置が計画した経路から外れているか否かを判断し（ステップＳ１０８）、外れていれば計画経路に復帰する位置修正を行う（ステップＳ１０９）。位置修正が完了したら、あるいは、ステップＳ１０８で経路から外れていないと判断したら、ステップＳ１１０へ進む。

制御部２００は、ステップＳ１１０で、タスクを終了してスタート地点に帰還したか否かを判断する。帰還していないと判断したら、ステップＳ１０３へ戻る。帰還したと判断したら、一連の処理を終了する。

以上説明した実施形態においては、環境地図は、対象空間を水平に切断した一層を表現するものであったが、三次元的に区分したセル空間で定義される環境地図を利用しても良い。三次元的な環境地図を利用するのであれば、高さ方向にも走査できる距離センサを採用したり、高さ方向に距離センサを複数配置したりすれば良い。

また、以上説明した実施形態においては、距離センサ１１５としてライダーを採用したが、距離センサ１１５は、ライダーでなくても良い。対象物までの距離が計測できる距離センサであれば、超音波センサや距離画像センサなどであっても良い。また、走査機構を備える単一の距離センサでなく、例えば、それぞれが異なる方向に向けられた距離センサアレイであっても構わない。また、距離センサが旋回可能なベースに設置されているのであれば、移動ロボット１００の姿勢を変化させることなく、ベースを旋回して距離センサの向きのみを変更するように制御しても構わない。

また、移動ロボット１００は、床面上を車輪で走行するロボットに限らず、歩行タイプのロボットであっても良いし、空中を移動する例えばドローンタイプのロボットであっても良い。取得した環境地図に物体存否の不確かなセル空間が存在する場合に、そのようなセル空間を避けて距離計測を行って自己位置を推定するロボットであれば、移動機構の種類は限定されない。

１００移動ロボット、１１０台車部、１１１ベース、１１２駆動輪、１１３キャスター、１１４カメラ、１１５距離センサ、１２０アーム部、１２１、１２２、１２３アーム、１２４ハンド、１９０コントロールユニット、２００制御部、２０１位置推定部、２１０駆動輪ユニット、２２０アームユニット、２３０センサユニット、２４０メモリ、２４１地図ＤＢ、２５０受信部、６００対象空間、６０１物体、６１１壁、６１２入口、６１３ガラス戸、６１４柱、６１５棚、６９０人

Claims

対象空間を自律移動する自律移動ロボットであって、
周辺に存在する物体までの距離を計測する距離センサと、
前記対象空間を複数のセル空間に区分して各々のセル空間を物体存否の確からしさを示す評価値で表現した環境地図を取得する取得部と、
前記距離センサによる距離計測に基づいて前記環境地図上における前記自律移動ロボット自身の位置である自己位置を推定する位置推定部と
を備え、
前記位置推定部は、前記自己位置を推定するときに、物体存否の確からしさがより大きい前記評価値を有するセル空間に前記距離センサを向けて距離計測を実行し、前記距離計測の結果と前記環境地図と照合することにより前記自己位置を推定する自律移動ロボット。