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JP2501010B2 - 移動ロボットの誘導装置 - Google Patents

移動ロボットの誘導装置

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JP2501010B2
JP2501010B2 JP5266647A JP26664793A JP2501010B2 JP 2501010 B2 JP2501010 B2 JP 2501010B2 JP 5266647 A JP5266647 A JP 5266647A JP 26664793 A JP26664793 A JP 26664793A JP 2501010 B2 JP2501010 B2 JP 2501010B2
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sonar
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俊一 浅香
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    • G05D1/0255—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
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  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、移動ロボットの誘導装
置にかかり、特に、周囲の環境に応じて移動ロボットを
誘導する移動ロボットの誘導装置に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】近年、
工場等には荷物配送等に移動ロボットが用いられてい
る。この移動ロボットの多くは、レールのように与えら
れた走行ガイドに沿って移動するか、予め移動ロボット
内部に記憶された順路に従って走行距離等を検出する検
出器（以下、内界センサーという。）を備えて検出値に
基づいて移動している。移動ロボットの移動方向に存在
する障害物に対しては、バンパーによる回避や移動ロボ
ットの周囲の状態を検出するための超音波センサー等の
検出器を備えて検出値であるデータ（以下、センサーデ
ータという）に基づいて障害物を検出して回避行動をす
るものもある。
【０００３】また、最近では、自由な範囲を移動できる
自律型の移動ロボットもある。この自律型の移動ロボッ
トでは、安全かつ効率的な走行誘導をするために移動す
る周囲の環境認識をする必要がある。このため、複数の
異なる状態を検出する異種のセンサーを備えて、安全か
つ効率的に走行誘導しなければならない。
【０００４】このような、異種のセンサーではセンサー
毎に特徴が異なるため、同一対象物に対して同じ計測単
位のセンサーデータを得るものでも、センサーデータか
ら解釈されるシーンの形状は矛盾を生じる可能性があ
る。ここで言う、シーンの形状とは、自律型の移動ロボ
ットが検出する対象物となり得る人工物や自然物を含ん
だ構成で成立する環境をいう。
【０００５】例えば、超音波ソナー及びカメラによる異
種のセンサー各々で対象物までの距離情報を得ようとす
ると、超音波ソナーでは超音波の放射方向に対して角度
のある面や折れ曲がった面の角において正確な距離情報
が得られないが、カメラではこのような面形状の距離情
報を得ることができ、センサーの種類によって得られる
距離情報が異なる。
【０００６】この矛盾を解決するため、統計的な処理に
よってセンサーから得られた環境データの信頼性を評価
するアルゴリズムがある（A.Elfes,"Sonar-Based Real-
World Mapping and Navigation",IEEE Journal of Robo
tics and Automation,Vol.RA-3,No.3,pp249-265,June 1
987 、H.F.Durrant-Whyte,"Sensor Models and Multise
nsor Integration",The Int'l Journal of Robotics Re
aserch.Vol.7,No.6,pp97-113,Dec.1988 ）。
【０００７】しかしながら、これらの手法では、センサ
ーデータの信頼度を向上させるだけであり、他のセンサ
ーデータから得られる情報によって生じる矛盾を解消す
ることができない。すなわち、センサーデータはシーン
の形状に依存するため、シーンの形状によって、センサ
ー毎に信頼度を変更する必要がある。
【０００８】また、センサーの特性により、検出困難な
対象物もあり、この対象物に関するセンサーデータが増
加すると、対象物が存在しないという信頼性は向上する
が、他の対象物に対する信頼性が向上するとは限らない
ため、正確に環境を把握できない。従って、正確に環境
を把握するためには、センサーデータ毎に環境を解釈
し、複数のセンサーにより解釈された環境に矛盾が生じ
たときには、何れのセンサーによる解釈が有効かを判別
する必要がある。
【０００９】このような対象物に関する情報が不十分で
あっても、その時点までに得られた情報から環境を予測
して、予測に基づいて行動し、センサーによる予測と行
動を協調することで、信頼性の高いセンサー情報を有利
に利用するアクティブセンシングが提案されている（S.
A.Stanfield,"A Robotic Perceptual System Utilizing
Passive Vision and Active Touch",The Int'l Journa
l of Robotics Reaserch.Vol.7,No.6,pp138-161,Dec.19
88）。
【００１０】この方法によれば、検出に有利な位置を推
論し、推論したセンサーが検出し易い異なる位置にセン
サーを移動することにより、初期位置ではセンサーのダ
イナミックレンジ外または検知不能な位置にある対象物
から信頼度の高いセンサーデータを得ることができる。
【００１１】しかしながら、この方法では、センサーを
移動して最適に検出するための行動計画が必要となり、
特に初期の検出時における信頼度の低いセンサーデータ
から有効な行動計画を建てることは困難である。これに
より、例えば、自律型の移動ロボットの走行誘導では、
検出のための行動計画が本来の走行誘導を妨げることに
なる。
【００１２】また、類似の考え方で、認識したいという
意図に沿ってセンシングのメカニズムを決定するインテ
ンショナルセンシングと呼ばれる概念もある（石川正
竣、”センサーフュジョンの課題”，日本ロボット学会
誌，Vol.8,No.6,pp735-742,Dec.1990 ）。
【００１３】この方法は、どんな対象物をどのような方
法で測定し、得られた情報をどのように利用するかとい
った検出の意図が、与えられた事前情報や環境設定ある
いは制限のある知識の中で明示的に記述され、その意図
の基にアクティブセンシングを含めた検出構造を示唆す
るものであるが、この方法は概念レベルであり、具体的
な実現方法まで言及されていない。
【００１４】本発明は、上記事実を考慮して、複数の異
なる種類の異種センサーにより得られる環境から移動ロ
ボットを安全かつ効率的に走行誘導できる移動ロボット
の誘導装置を得ることが目的である。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に請求項１に記載の発明の移動ロボットの誘導装置は、
対象物の有無を検出するセンサー及び該対象物に関する
画像情報を検出するセンサーを含む複数の異種のセンサ
ーと、前記複数のセンサーから得られるセンサーデータ
の各々に基づいてセンサー毎に前記対象物の要素を解釈
する解釈手段と、予め定めた対象物の形状に対するセン
サー毎の解釈が予め記憶されたテーブルを参照すると共
に、前記センサー毎に解釈された前記対象物の要素に基
づいて該対象物の形状を表す仮説を生成する仮説生成手
段と、生成された仮説を用いて移動ロボットを誘導する
誘導手段と、を備えている。
【００１６】また、請求項２に記載の発明の移動ロボッ
トの誘導装置は、対象物の有無を検出するセンサー及び
該対象物に関する画像情報を検出するセンサーを含む複
数の異種のセンサーと、前記複数のセンサーから得られ
るセンサーデータの各々に基づいてセンサー毎に前記対
象物の要素を解釈する解釈手段と、予め定めた対象物の
形状に対するセンサー毎の解釈が予め記憶されたテーブ
ルを参照すると共に、前記センサー毎に解釈された前記
対象物の要素に基づいて該対象物の形状を表す仮説を生
成し、時系列的に得られるセンサーデータに基づいて生
成された仮説を検証し、検証された仮説が正しい場合に
はそのまま生成された仮説を用いると共に矛盾する場合
には生成された仮説を破棄して新たに仮説を生成する仮
説生成手段と、前記仮説を用いて移動ロボットを誘導す
る誘導手段と、を備えている。
【００１７】前記仮説生成手段は、予め定めた対象物の
形状を該対象物の面形状により分類し該分類した面形状
の各々について前記センサー毎に生成されるべき解釈の
全ての組み合わせが予め記憶されたテーブルを参照する
ことができる。
【００１８】
【作用】自律型の移動ロボットでは、安全な走行誘導の
ため、センサーの検出値に基づく環境認識が必要である
が、１種類のセンサーのみでは、知覚できる物体や距離
が限定されるために、信頼性や知覚できる範囲など不十
分である。
【００１９】そこで、本発明では、障害物を回避しなが
ら走行する等の自律型の移動ロボットの走行誘導のため
の環境解釈に有効となる、種類の異なる複数センサーか
ら得られたセンサーデータを統合する手法を提案する。
【００２０】請求項１に記載の移動ロボットの誘導装置
は、解釈手段を備えており、解釈手段は、対象物の有無
を検出するセンサー及び該対象物に関する画像情報を検
出するセンサーを含む複数の異種のセンサーから得られ
るセンサーデータの各々に基づいてセンサー毎に対象物
の要素を解釈する。この異種のセンサーとしては、セン
サーデータが距離情報として得られる超音波ソナーとセ
ンサーデータが３次元情報として得られるステレオカメ
ラを用いることができる。このソナーは大きな面の検出
に有効なセンサーであり対象物の要素である面要素を検
出でき、ステレオカメラは画像における濃淡変化部位の
エッジによる３次元情報を得て対象物に関する画像情報
を検出することができる。
【００２１】これらの異種のセンサーから得られるセン
サーデータから、対象物の形状を表す仮説により移動ロ
ボットを誘導するが、得られるセンサーデータを統合す
るため、対象となるシーンの面形状によりソナーとステ
レオカメラとの何れのデータを優先するか等の予め定め
た対象物の形状に対するセンサー毎の解釈を予めテーブ
ルに定義しておく。このテーブルは仮説生成手段に記憶
されており、仮説生成手段は、このテーブルを参照する
と共に、センサー毎に解釈された対象物の要素に基づい
て、例えば各センサーから得られる解釈で幾何学的に矛
盾のない解釈を用いる等により該対象物の形状を表す仮
説を生成する。この生成された仮説は周囲の環境地図と
みなせるので、生成された仮説を用いて誘導手段によっ
て移動ロボットを誘導できる。
【００２２】ところで、異種センサーの１つであるソナ
ーは大きな面の検出に有効なセンサーであるが、面の形
状により誤った形状の面として解釈されることがある。
また、ステレオカメラでは、画像における濃淡変化部位
のエッジにより面を含む３次元情報が得られるものの、
３次元情報から面を再構成することが困難な場合があ
る。
【００２３】そこで、請求項２に記載の移動ロボットの
誘導装置の仮説生成手段は、センサー毎の解釈から対象
物の要素に基づいて該対象物の形状を表す仮説を生成
し、その後の時系列的に得られるセンサーデータに基づ
いて生成された解釈を用いて、予め定めた対象物の形状
とセンサー毎の解釈に対する検証結果が予め記憶された
テーブルを参照することによって先の仮説を検証する。
この検証された仮説が正しい場合にはそのまま生成され
た仮説を用いると共に矛盾する場合には既に生成された
仮説を破棄して新たに仮説を生成する。そして、この生
成された仮説を再びその後のセンサー毎の解釈を用いて
検証することを繰り返す。
【００２４】例えば、ソナーとステレオカメラとの異種
のセンサーから得たセンサーデータによる情報を統合す
るため、各センサーから得られる解釈から幾何学的に矛
盾のない解釈を用いて仮説を生成する。この対象となる
シーンの面形状等の対象物の形状によりソナーとステレ
オカメラとの何れのデータを優先するか等を予めテーブ
ルに定義すれば、環境地図とみなせる仮説を用いて仮説
の面形状に対し、推定できるセンサーデータを実際のセ
ンサーデータと照合することで仮説の検証を行うことが
できる。従って、センサーデータから周囲の環境を再構
成することは困難であるが、周囲の環境を表す環境地図
等の仮説から現時点に得られるであろうセンサーデータ
を推定することは容易である。従って、生成された仮説
を周囲の環境地図とみなして移動ロボットを移動する
が、移動中に得られる時系列的なセンサーデータを用い
て仮説を検証し、矛盾があれば仮説を破棄し、他の解釈
を用いて新たな仮説とする。
【００２５】このように、仮説検証を繰り返し、現時点
の移動ロボットの周囲の環境に相当する仮説を生成す
る。これによりステレオカメラのセンサーデータからは
面形状を、ソナーのセンサーデータからは面の存在を得
ることにより各異種センサーの欠点を補うことができ
る。
【００２６】なお、検証は、前回生成された仮説を時系
列的に得られるセンサーデータを用いて検証してもよ
く、センサーデータが得られる度に仮説を生成した後に
検証してもよい。
【００２７】このように、請求項２の発明は、複数セン
サーの曖昧なデータを統合するので、仮説検証を繰り返
し、環境の解釈の確信度を高めることができる。また、
移動ロボットの走行誘導が目的であるため、走行の障害
となる物体面が経路上及びその周囲の存在するか否かを
知覚することが重要であり、その物体が何であるか等、
環境の厳密な認識を行わず、認識のための行動も取らな
いので、走行誘導におけるセンシングの実時間性を得る
ことができる。
【００２８】なお、仮説生成手段は、予め定めた対象物
の形状を該対象物の面形状により分類し該分類した面形
状の各々について前記センサー毎に生成されるべき解釈
の全ての組み合わせが予め記憶されたテーブルを参照す
ることができる。
【００２９】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳
細に説明する。本実施例は、障害物を回避しながら走行
する自律型の移動ロボット１０に本発明を適用したもの
である。
【００３０】図２に示したように、本実施例の移動ロボ
ット１０は、異なる状態を検出する異種のセンサーとし
て超音波を利用してセンサーデータが対象物までの距離
情報として得られるソナーリング装置１４と、２台のカ
メラ１２Ｒ，１２Ｌによるステレオ視を利用してセンサ
ーデータが３次元情報として得られる（詳細後述）ステ
レオカメラ１２とを備えている。また、移動ロボット１
０は、ソナーリング装置１４及びステレオカメラ１２か
らの信号データに基づいて周囲の環境についての仮説を
生成及び検証するためのマイクロコンピュータ等により
構成された制御装置１６と、この制御装置１６からの信
号により駆動する走行装置１８を含んでいる。なお、こ
の走行装置１８には、移動ロボットの走行距離を計測す
るための距離計２０及び現在の移動ロボットの方位を計
測するための方位計２２を有している（図１参照）。
【００３１】ステレオカメラ１２は、基線長１５ｃｍで
カメラ１２Ｒ，１２Ｌの光軸が平行になるように配置さ
れると共に、水平面に対し仰角１８度で傾かせて、例え
ば前方５ｍの床面までを撮像可能な視野になるように配
置され、人間の視界に近い撮像（所謂、ステレオ視）を
可能にしている。このカメラ１２Ｒ，１２Ｌは制御装置
１６に接続されている。ソナーリング装置１４は、音波
を媒体として対象物の検出を行うため、放射方向に向け
られた上部位置の発信器と下部位置の受信機とを有する
ソナー１４Ａ〜１４Ｈが、８つ等角度間隔でリング状に
配置されている（図３参照）。このソナーリング装置１
４は制御装置１６に接続されている。
【００３２】図１に示したように、制御装置１６は、ソ
ナー処理装置２４と、画像処理装置２６と、仮説検証装
置３６と、環境地図装置３８と、走行経路記憶装置４０
と、走行制御装置４２とから構成されている。また、仮
説検証装置３６は、ソナー解釈部２８と、ステレオ解釈
部３０と、仮説記憶部３４を有する仮説生成検証部３２
とから構成されている。
【００３３】ソナー処理装置２４には、ソナーリング装
置１４が接続されており、各々のソナー１４Ａ〜１４Ｈ
を処理する。このソナー処理装置２４では、各ソナー１
４Ａ〜１４Ｈが、隣接する他のソナーの発信器からの超
音波による干渉を防止するため、反時計方向に２５ｍｓ
遅れで超音波の発信するように処理する。発信周波数は
４０ｋＨｚで使用され、３．０ｍ〜０．１ｍの範囲で対
象物までの測距が可能になっている。このソナー処理装
置２４は、仮説検証装置３６のソナー解釈部２８に接続
されている。
【００３４】なお、各ソナー１４Ａ〜１４Ｈの送受信機
の指向性は光のように鋭くなく、空気中を伝搬すると、
超音波ビームは拡散して幅が拡がる。この幅の広いビー
ムを用いて反射面の距離を測定すると、反射面に沿う方
向については、ビーム幅程度の精度しか測定できず、１
点で反射された場合でもビーム幅に相当する球面状の何
れかに面が検知される。このように、各々のソナーは対
象物までの距離に比例した大きさである検出領域を有す
ることになる。
【００３５】従って、移動ロボット１０の周囲の対象物
を検出できる検出領域は、図４に示したように、ステレ
オカメラ１２では検出領域Ｖｉになり、ソナーリング装
置１４では検出領域Ｓｒになる。
【００３６】画像処理装置２６は、ステレオカメラ１２
のカメラ１２Ｒ，１２Ｌに接続されており、カメラ１２
Ｒ，１２Ｌが撮像した映像を処理する。この映像の処理
は、上記のように配置されたカメラ１２Ｒ，１２Ｌによ
るステレオ視による各映像情報（ビデオ信号等）から、
３次元情報を得る。この画像処理装置２６は、仮説検証
装置３６のステレオ解釈部３０に接続されている。
【００３７】このステレオ視により、３次元情報が得ら
れるのは、画像における明るさが急変するエッジであ
る。また、２台のカメラを水平に配置したことにより画
像における水平でないエッジの対応付けは可能である
が、水平なエッジの画像間対応は得られない。そこで、
水平エッジの端点を対応付け、水平エッジの３次元情報
を得ることができる。
【００３８】例えば、図１１（Ａ）に示す正面のイメー
ジ９０を想定した対象物であるドア８０を撮像した場合
を考える。各カメラ１２Ｒ，１２Ｌではドア８０を撮像
するが、平行に配置されているため、撮像位置がずれ
る。このため、各カメラ１２Ｒ，１２Ｌの映像信号を微
分等の処理をして水平方向に明るさが急変するエッジを
抽出すると、図１１（Ｂ）に示したように、カメラ１２
Ｒによる処理画像９２Ｒと、カメラ１２Ｌによる処理画
像９２Ｌとになる。すなわち、処理画像９２Ｒではドア
８０の鉛直方向の明るさが急変する部位が線分８４Ａ，
８４Ｂとして得られ、処理画像９２Ｌでは線分８２Ａ，
８２Ｂとして得られる。従って、図１１（Ｃ）に示しよ
うに、処理画像９２Ｒと処理画像９２Ｌとの合成画像９
４において、端点８６Ａ，８６Ｂとを対応付ければよ
い。この線分８２Ｂと線分８４Ｂとの間隔Ｘがドア８０
までの距離に対応する。この線分８２Ｂと線分８４Ｂと
から得られる線分が３次元線分となる。線分は、画像の
ずれを補正した位置で示してもよく、線分８２Ｂ及び線
分８４Ｂの何れか一方を用いてもよい。
【００３９】仮説検証装置３６では、詳細は後述する
が、ソナーリング装置１４のセンサーデータ（以下、ソ
ナーデータという）に基づいてソナー解釈部２８におい
て解釈された対象物の面成分と、ステレオカメラ１２の
センサーデータ（以下、ステレオデータという）に基づ
いてステレオ解釈部３０において解釈された対象物の形
状とから移動ロボット１０の周囲の環境に関する仮説を
生成する。
【００４０】走行制御装置４２には、距離計２０及び方
位計２２が接続されており、移動ロボット１０の現在の
位置及び方向が特定できるようになっている。また、走
行制御装置４２には、環境地図装置３８及び走行経路記
憶装置４０が接続されている。環境地図装置３８では、
仮説検証装置３６において生成された仮説による周囲の
環境地図を記憶する。この環境地図は上方から見下ろし
た２次元地図で表現する。また、走行経路記憶装置４０
は、予めオペレータ等により入力された、移動ロボット
１０の走行経路が記憶されている。従って、走行制御装
置４２は走行経路記憶装置４０に記憶された走行経路を
参照すると共に環境地図装置３８から得た環境地図を参
照して走行経路に存在する障害物を回避しながら移動ロ
ボット１０が移動するように、走行装置１８を制御す
る。
【００４１】次に、本実施例の移動ロボット１０の動作
を仮説検証装置３６の動作と共に説明する。まず、仮説
検証装置３６のソナー解釈部２８ではソナーデータを解
釈し、ステレオ解釈部３０ではステレオデータを解釈す
る。
【００４２】このソナーデータの解釈について説明す
る。上記で説明したように、各ソナーの指向性は光のよ
うに鋭くないため、ソナーリング装置により得られる距
離情報からはビーム幅に相当する球面状の何処かに面が
検知されたことになる。
【００４３】ところが、ソナーリング装置１４の検出の
ためのサイクルタイムは、移動ロボットの移動速度に比
べて非常に高速であり、移動しながら得られるソナーの
距離情報は、時系列で連続して密に得られるため、平面
的な面成分として統合できる。連続した標本点で得られ
た微小面要素が連結できるか否かは、移動ロボット１０
の移動を相殺し、微小面要素の中心の距離が、閾値以内
のとき、連続した面成分として統合する。このとき、受
信機の感度調整により、単発生のノイズが得られること
があるが、時系列で連続した複数の標本点で距離データ
等のソナーデータが得られないときにノイズとして除去
できる。
【００４４】環境地図は上方から見下ろした２次元地図
で表現されるので、面成分は、線分データとして記述
し、始点と終点とで線分データを登録する。４点以上の
連続した標本点で結合可能な微小面要素が得られたと
き、最小自乗法により線分を求め、両方の端点から線分
に下ろした垂線の交点を、面成分として登録する。
【００４５】このソナーリング装置１４では、音波を媒
体として対象物を検出しているので、次のような性質が
ある。対象物５０の面（以下、対象面という）５０Ａの
凹凸（表面粗さ）が超音波の波長のオーダーで不規則に
変化しているときに対象面では何れの方向から超音波が
入射しても散乱波の一部が入射方向に戻るために、距離
データを得ることができるが、対象面５０Ａの凹凸が超
音波の波長より１桁以上小さいときには対象物の表面が
鏡面として作用し超音波を反射する。
【００４６】このため、図５（３）に示したように、１
つのソナーによる超音波の放射方向に対し、垂直または
ビームの広がり角以内にある物体面からの反射波は受信
できるが、それ以上大きな傾きを持った面からは反射波
が得られずに、自由領域（空間）と同様のデータにな
る。また、他のソナーでも検出することができない。従
って、登録された面成分が離れた標本点からのソナーデ
ータから自由領域と解釈された場合であっても、既に面
成分として解釈されている場合、この解釈は破棄しない
こととする。
【００４７】また、面の形状が次のような場合にも、ソ
ナーリング装置１４から正確なデータを得ることができ
ない。
【００４８】図５（１）に示すように、凹角のコーナー
においては、放射した超音波が対面する２面で反射し受
信機に戻るため、実際の物体より遠い位置（符号５
０’）から距離データが得られる。また、図５（２）に
示すように、凸角のコーナーが対象物として存在する
と、凸角の頂点付近（符号５０’）のみで反射波が得ら
れ、他の部分からのソナーデータが得られず、自由領域
と同じになる。以上の場合、ソナーデータのみから正確
な解釈を得るには、面のトレースを行わない限り、不可
能である。
【００４９】次に、ステレオデータの解釈について説明
する。２台のカメラから得られたステレオデータは、エ
ッジに沿う３次元情報だけで、画像上で滑らかに明るさ
が変化する面上ではデータを得ることができない（図１
１参照）。このため、３次元線分に面が繋がっているこ
とが予想されるが、何れに存在しているかは判らない。
上記で説明したように、処理画像におけるエッジは、シ
ーンにおいて、面の向き（法線）が急変する場所、一方
の面がカメラから見えない境界線、或いは面上に描かれ
たマークや影である。従って、３次元線分から面を再構
成するには、３次元線分に繋がる面がどちら側にあるか
を知ると共に、画像上で隣接する他の３次元線分が必要
であるが、ステレオデータから得られた３次元線分は粗
で、面を構成するための３次元線分が、同時に複数本得
られるとは限らない。
【００５０】ここで、室内環境において移動ロボット１
０の走行に障害となる面は垂直に立っている場合が多い
ので、本実施例では、３次元線分を含む垂直面を１つの
解釈として採用する。図１１で用いたドア８０を例にと
ると、３次元線分が２本得られる。説明を簡単にするた
め、この３次元線分は、線分８２Ａ，８２Ｂであるもの
とする。この線分８２Ａ，８２Ｂを含む垂直面は重複す
るため、線分８２Ａ，８２Ｂの間を占める１つの面が存
在するものとして解釈できる。
【００５１】また、３次元線分が得られた場合、単に床
面に描かれた線である場合もある。従って、この３次元
線分からは、この３次元線分を含む垂直な面があるとい
う解釈と、単に床面上に描かれた線分であるという解釈
との２つの解釈ができる。
【００５２】なお、複数の垂直な３次元線分からは、こ
の３次元線分を含む垂直な面が多数考えられるため、最
も移動ロボットに近い距離の面をステレオデータの解釈
とする。また、線分は視野の限界、すなわち、画像枠に
よって途切れることが多いが、この線分は視野の範囲外
まで延長可能であるという属性を付与するものとする。
【００５３】次に、上記のソナーデータ及びステレオデ
ータに基づく解説生成部３２における仮説生成について
説明する。本実施例では、ステレオカメラによるステレ
オデータ、及びソナーリング装置による方位及び距離デ
ータ等のソナーデータを、次の規則で扱う。 （１）複数の異種センサーから得られた複数の解釈に対
して、走行に安全と考えられる解釈から環境に関する仮
説を生成する。 （２）仮説の生成には、各センサーで検知された地点の
解釈だけではなく、センサーデータに矛盾しなければ、
検知されていない地点にもセンサーに基づく解釈を延長
した解釈を採用する。 （３）仮説に基づき移動ロボットは移動するが、移動中
に得られる時系列のセンサーデータを仮説に参照し、仮
説の検証を行う。 （４）センサーデータが仮説に矛盾した場合、仮説を破
棄し、残った解釈から仮説を再生成する。
【００５４】従って、統合結果として検証データに矛盾
しない確信度の高い仮説が得られる。
【００５５】移動ロボットの走行誘導では、衝突を最も
避けなければならないため、本実施例の仮説では走行に
安全となる面成分の解釈を優先する。従って、ステレオ
カメラ１２によるステレオデータ（３次元データ）の解
釈として、面と描かれた線分との２通りの解釈がある
が、ステレオデータが未検証（詳細は後述）のとき、面
の解釈を仮説として採用する。ソナーリング装置１４と
ステレオカメラ１２との検出領域が重ならないとき、両
方のセンサーの解釈をそのまま仮説として採用するが、
仮説には、大きい方の面成分を登録する。同じ解釈か否
かの判定は、短い線分から長い線分へ垂線を下ろしたそ
の距離の最大値が、閾値以下のときと線分間の距離が閾
値以上であったとき、移動ロボットに近い方の解釈を採
用する。仮説生成では、面成分の統合しか行わないの
で、仮説が矛盾するか否かの判定は行わない。以上の処
理は、得られたデータの内、移動ロボットに最も近いデ
ータを集める方法と等価である。このように、本実施例
では、誤った解釈を検証で破棄し、仮説を正確な環境地
図に近づける方法であり、これが誤った解釈を破棄でき
ない従来の方法と大きく異なる点である。
【００５６】ここで、ソナーリング装置１４とステレオ
カメラ１２とでは、互いの検出領域が異なり（図４）、
センサーデータの検知し易さも対象により異なってい
る。例えば、ソナーリング装置１４では移動を伴わなけ
れば面成分を解釈できず、また遠くの面は検知できな
い。一方、ステレオカメラ１２ではソナーリング装置１
４に比べ遠くの３次元エッジが得られるが、ステレオデ
ータが得られる方位が限られているので単独の３次元エ
ッジから面を解釈することでは信頼性が低い。このよう
にセンサーの種類によって特性が異なるため、各々のセ
ンサーデータから直接的に環境を解釈しただけでは、そ
れらの解釈の結果を有効に統合できない。
【００５７】従って、複数の異種センサーのデータを統
合し、ロボットの走行誘導に利用するには、大きな面成
分が必要である。このため、得られたセンサーデータを
基にした直接的な解釈の他に、後述するようにセンサー
の検出範囲外の領域を含めた解釈を行う。例えば、図４
に示すように、延長可能な３次元線分５２を面と解釈し
たとき、その面を延長した線分５２Ａ上にソナーの面成
分５４があればステレオカメラ１２の範囲内の線分５２
から面成分５４までを連続した長い線分として解釈す
る。この場合の異種センサーによる解釈を結合するか否
かの判定は、ステレオデータの解釈で視野外まで延長可
能な属性であり、延長した線分上または線分までの最大
距離が閾値以内であるときとする。
【００５８】移動ロボットの移動は、走行経路を参照し
現在の環境に関する仮説に従い回避行動を行う。もし、
移動中に現在の仮説に合致しないセンサーデータの解釈
が得られると、後述する方法によってその仮説が破棄さ
れ、新しい解釈を基にした仮説に対して最適となるよう
に移動ロボットの誘導を行う。
【００５９】上記のようにして生成された仮説の検証に
ついて説明する。センシングデータから環境を再構成す
るボトムアップ的手法は、解釈の曖昧さがあるため、正
確な環境地図を得るには困難であるが、環境地図からセ
ンシングデータを推定するトップダウン的手法は、個々
のセンサーの特性が既知であるので容易である。
【００６０】本実施例では、仮説を環境地図とみなし、
仮説に対して推定できるセンサーデータを、実際に検出
されたセンサーデータと照合し、仮説を破棄するか否か
は、予め想定しておいた結果に基づいて決定する。先
ず、面の形状毎にソナーリング装置１４とステレオカメ
ラ１２から得られると推定されるセンサーデータの組み
合わせに対して、センサーに優先権を付与し、仮説を破
棄するか否かを結論づけたテーブルを作成しておく（表
１参照）。
【００６１】
【表１】
【００６２】仮説は、面成分だけが記述されているた
め、センサーデータの解釈における面成分の位置に、対
応する仮説が無し（null）であったとき、検証は行われ
ず、センサーデータに基づいた新規な仮説が生成され
る。一方、センシングデータの位置に対応する仮説が存
在したとき、仮説の面形状に対応した検証が行われる。
【００６３】ソナーリング装置１４は、短時間では小さ
な面成分しか得られないため、仮説における面形状は、
ステレオカメラ１２から得られた面成分と、仮説生成で
解釈を結合して得た大きな面しかない。従って、一様に
大きな面という仮説に対し、ソナーリング装置１４とス
テレオカメラ１２とのセンサーデータによる解釈の組み
合わせから表１の４通りの検証結果が推定できる。但
し、ソナーリング装置１４のセンサーデータの解釈にお
いては、仮説の面に対し垂直或いは閾値以内にあるソナ
ーからの解釈に基づいて検証し、それ以外の仮説の面に
対し角度を持つソナーからのソナーデータは検証に用い
ない。表１のように一様に大きい面の仮説に対する検証
においてはソナーデータによる解釈を優先している。
【００６４】例えば、表１の番号（２）ではステレオデ
ータの解釈における床面上に描かれた線分に対する面の
解釈を破棄して正しい解釈をするためであり、番号
（３）ではガラス面に対する正しい解釈を結論づけるた
めである。番号（４）については、仮説生成における解
釈を結合した大きな面成分が誤りであったことを結論づ
けるものである。
【００６５】次に、凸面と凹面に対する検証を考える。
仮説で凸面と凹面を得るには、ステレオの解釈から生成
された仮説が採用されている場合に限る。従って、凸面
と凹面の場合は、検証において、ステレオデータの解釈
を考慮する必要がなく、ソナーデータだけに基づいた検
証を行う。表１の番号（５）では、凸面の先端部の近傍
にソナーの面成分があるとき、凸形状の面が確認され
る。一方、ソナーの面成分が得られなかったときには
（番号（６）参照）、ステレオデータの解釈が、床面に
描かれた線分であるものとして、仮説を破棄する。
【００６６】同様に、表１の番号（７）では、凹面の最
深部の近傍にソナーの面成分があるとき、凹形状の面が
確認される。一方、ソナーの面成分が得られなかったと
き（番号（８）参照）、ステレオデータの解釈が、床面
に描かれた線分として、仮説を破棄する。
【００６７】次に、細長いまたは小さな面に対する検証
を考える。仮説において、細長いまたは小さな面がソナ
ーの解釈に基づくとき、ステレオの解釈において面があ
るなしに拘わらず、仮説を破棄しない（番号（９）、
（１１）参照）。一方、ステレオから面の解釈がある
が、ソナーでは面が得られなかったとき、面の見かけの
大きさと面までの距離によって、仮説を破棄するか否か
を結論づけるものである（番号（１０）参照）。
【００６８】上記で説明した仮説・検証の処理を時系列
的に得られるセンサーデータを用いで詳細に説明する。
ソナーリング装置１４とステレオカメラ１２とでは、ソ
ナーデータ及びステレオデータの各々が検知される標本
時間が異なり、ソナーデータはステレオデータより速い
サイクルタイムで得られる。前記の仮説生成及び検証は
センサーデータが得られる毎に行うため、ソナーデータ
のみに基づくとき、及びソナーデータとステレオデータ
の両方に基づくときの２つの場合がある。各々のセンサ
ーデータは移動ロボットの移動と共に常に連続して得ら
れる。
【００６９】図６に示すように、時刻ｔk では、ソナー
データとステレオデータの両方が得られ、これに基づい
て仮説生成及び検証する場合を想定し、測距範囲（図４
の検出領域Ｓｒ）内でソナーデータ６０が得られ、測視
範囲（図４の検出領域Ｖｉ）内でステレオデータ６２が
得られる。このソナーデータ６０を用いてソナー解釈部
２８（図１）において解釈処理６４が成され面成分とし
て解釈された解釈データＳk,i （ｉ＝１，２，・・・，
８＝ソナーの総数）を得ると共に、ステレオデータ６２
を用いてステレオ解釈部３０において解釈処理６６が成
され面成分として解釈された解釈データＶk,j （ｊ＝
１，２，・・・，エッジの総数から得られる数）を得
る。これらのソナーデータ６０とステレオデータ６２か
らは複数の面成分が得られ、特にステレオデータ６２か
らは各エッジについて複数の解釈が得られる。従って、
全ての解釈データＳk,i 、Ｖk,j には、その時点で仮説
に採用されているか、既に破棄されたかの属性を付与す
る。すなわち、解釈データＳk, i と解釈データＶk,j と
を統合し、直前の時刻ｔk-1 における仮説Ｈk-1 を検証
する、次の検証処理６８が成されるときに、直前の仮説
Ｈk-1 から想定されるソナーデータとステレオデータに
よる面成分と一致するか否かを判別し、一致しない仮説
Ｈk-1 における一部の面成分が破棄され、残った（一致
した）仮説Ｈk-1'と現在の解釈データＳk,i 、Ｖk,j と
の統合データ７０が得られる。この統合データ７０を用
いて仮説生成処理７２が成され、新たな仮説Ｈk が生成
される。この仮説Ｈk では、解釈データＳk,i と解釈デ
ータＶk,j との中から何れの解釈データが反映されてい
るか関連づけておく。なお、移動ロボット１０の最初の
移動である時刻ｔ0 においては事前の仮説が無（null）
であるので、検出されたセンサーデータから得られる解
釈データＳ0,i と解釈データＶ0,j のみの統合から仮説
Ｈ0 が生成される。
【００７０】次に、直後の時刻ｔk+1 では、上記で説明
したように、ソナーデータはステレオデータより速いサ
イクルタイムで得られるため、仮説生成及び検証はソナ
ーデータのみに基づいて成される。先ず、得られるソナ
ーデータ６０を用いて解釈処理６４が成され面成分とし
て解釈された解釈データＳk+1,i を得る。次の検証処理
６８については、解釈データＳk+1,i を用いて、直前の
時刻ｔk における仮説Ｈk を検証する。すなわち、直前
の仮説Ｈk から想定されるソナーデータとステレオデー
タによる面成分と一致するか否かを判別し、一致しない
仮説Ｈk-1 における一部の面成分が破棄され、残った
（一致した）仮説Ｈk ' と現在の解釈データＳk+1,i 、
Ｖk,j との統合データ７０が得られる。この統合データ
７０を用いて仮説生成処理７２が成され、新たな仮説Ｈ
k+1 が生成される。この仮説Ｈk+1では、解釈データＳ
k+1,i の何れの解釈データが反映されているか関連づけ
ておく。以下同様に、時系列的に仮説検証及び仮説生成
が成される。
【００７１】この仮説検証の時系列的な過程を具体例を
挙げて説明する。図７（Ａ）に示したように、移動ロボ
ット１０の周囲に壁等の大きな面が存在するときには、
現在位置Ｐ１において、ステレオデータにより面と解釈
された延長可能な３次元線分７２及びソナーデータから
得られた面成分７４が得られ、線分７２の延長上の面成
分７４までを連続した長い線分を仮説７６である平面と
して解釈する。この仮説７６である平面について、図７
（Ｂ）に示したように、所定時間移動した後の位置Ｐ２
で検証され、さらに大きな面である仮説が生成される。
すなわち、ステレオデータによる３次元線分７２及びソ
ナーデータによる面成分７４が得られ、線分７２及び面
成分７４が前回の仮説７６に該当するため、前回の仮説
７６が正しいと解釈され、前回の平面である仮説７６か
ら延長した平面を用いた前回の仮説を反映した新たな仮
説７６’が生成される。なお、このとき、表１にもある
ように、仮説に対してステレオデータから面が解釈され
ていなくても、ガラス面に対する解釈を行うため、各ソ
ナーの解釈である面を結論づけることができる。
【００７２】次に、仮説で凸面と凹面を得るには、上記
の表１から理解されるように、ステレオデータの解釈か
ら生成された仮説が採用されている場合に限る。従っ
て、移動ロボット１０の周囲が凸面または凹面の場合に
は、仮説生成の段階で、ステレオデータからは凸面また
は凹面が解釈されていなければならない。
【００７３】凸面の場合の仮説検証では、ソナーの解釈
が先端だけに集中した場合に凸面として解釈された仮説
が検証されたことにする。すなわち、図８（Ａ）に示し
たように、現在位置Ｐ１では、ソナーデータにより凸面
の先端部分であることが予想される面成分７４が得られ
ると共にステレオデータにより３次元線分７２が得られ
る。これにより凸面としての仮説７２が生成される。こ
の仮説７６について、図８（Ｂ）に示したように、所定
時間移動した後の位置Ｐ２で検証される。すなわち、移
動ロボット１０の移動後の位置Ｐ２においても、ソナー
データにより生成あれた仮説の凸面の先端部分の面成分
７４が得られると共に、ステレオデータにより３次元線
分７２が得られ、前回の仮説７６が正しいことが検証さ
れる。
【００７４】また、凹面の場合の仮説検証では、移動ロ
ボット１０の周辺と両側に面要素が解釈された場合、凹
面として解釈された仮説が検証されたことにする。すな
わち、図９（Ａ）に示したように、現在位置Ｐ１では、
ソナーデータにより凹面の先端部分の面成分７４が得ら
れると共に、ステレオデータにより３次元線分７２が得
られる。これにより凹面としての仮説７２が生成され
る。この仮説７６について、図９（Ｂ）に示したよう
に、所定時間移動した後の位置Ｐ２で検証される。すな
わち、移動ロボット１０の移動後の位置Ｐ２において
は、１つのソナーのソナーデータにより凸面の先端部分
の面成分７４が得られると共に、他のソナーのソナーデ
ータから対向する面成分７４Ａ，７４Ｂが得られる。ま
た、ステレオデータにより３次元線分７２が得られる。
従って、上記の平面の検証の場合と同様に、３次元線分
７２、面成分７４及び他の面成分７４Ａ，７４Ｂが前回
の仮説７６に該当するため、前回生成された凹面である
という仮説７６が正しいことが検証される。
【００７５】なお、上記の凸面及び凹面の仮説生成時の
検証において、ソナーの面成分が得られなかったとき
（図８（Ｂ）及び図９（Ｂ）参照）、ステレオデータに
よる解釈は床面に描かれた線分であるものとして新たな
解釈をし、前回の仮説である凸面及び凹面の解釈を破棄
する。
【００７６】次に、細長い対象物または小さな面である
対象物の場合の仮説検証について説明する。図１０
（Ａ）に示したように、現在位置Ｐ１において生成され
る仮説は、ステレオデータから３次元線分７２が得られ
て細長いまたは小さな面であることが解釈されるが、ソ
ナーデータからは面成分を得ることができる解釈がなさ
れないので、対象面までの距離が遠いものとしてステレ
オデータの解釈である対象面を仮説７６とする。この仮
説７６について、図１０（Ｂ）に示したように、所定時
間移動した後の位置Ｐ２で検証される。すなわち、移動
ロボット１０の移動後の位置Ｐ２においては、面までの
距離が近くなったため、ソナーデータから面として解釈
し得る面成分７４が得られ、ステレオデータとソナーデ
ータから前回生成した小さい面という仮説が正しいこと
が検証される。
【００７７】以上のように、ステレオカメラによるステ
レオ視とソナーリング装置による各ソナーから得るセン
サーデータから仮説を生成して、移動後のステレオデー
タとソナーデータによる解釈から仮説を検証し、仮説を
採用するか否かを判別し、破棄された場合、新たな仮説
を生成する。また、仮説が採用されても、新たなデータ
が加われば、それも合わせて更に仮説を大きく拡大す
る。
【００７８】従って、複数の異種センサーから得られた
解釈から仮説を生成し、最初の仮説は曖昧であっても、
移動ロボットの動作によって最初とは異なった角度から
環境を検知でき、時系列データを仮説に検証すること
で、確信度の高い仮説が得られるようになる。そのた
め、ロボットが障害物に最接近する以前に障害物を検知
でき、安全で効率的な走行誘導が可能となる。
【００７９】また、複数の異種センサーによるセンサー
データを統合して、総合的に環境を認識でき、移動ロボ
ットの走行誘導において実時間で容易に走行環境を理解
することができる。
【００８０】さらに、本実施例では、移動ロボットの走
行誘導を目的として、走行の障害となる物体面が経路上
及びその周囲に存在するか否かを知覚することを重要視
し、その物体が何であるか等の環境の厳密な認識は必要
ない。このため、アクティブセンシングとは異なり、曖
昧な解釈に対して確認の行動をとらない。回避行動中に
得たデータに基づいて解釈を更新するが、曖昧な解釈の
ままであっても、回避し、通り過ぎた地点のデータは破
棄する。こうして、走行誘導におけるセンサー検出の実
時間性を得ている。
【００８１】なお、上記実施例では、距離計及び方位計
を備えてこれらのデータを用いる場合について説明した
が、本発明はこれに限定されるものではなく、ソナーリ
ング装置及びステレオカメラから得たセンサーデータの
みを用いて距離及び方位を求めるようにしてもよい。
【００８２】また、上記仮説検証装置は、移動領域を予
め定めてこの領域内を自由に移動して環境地図を作成し
つつ移動する移動ロボットに有効である。また、所定領
域内を始点と終点とを指示し、最短経路で移動するよう
に自律型走行を行うことができる移動ロボットに適用可
能なことは勿論である。
【００８３】また、上記実施例では、ソナー及びステレ
オカメラを用いた異種センサーの例を説明したが、本発
明は、これに限定されるものではなく、赤外線センサ
ー、レーザー、熱線センサー及び送光受光型の光センサ
ー、そしてこれらの組み合わせによる３次元情報を得る
センサーを用いてもよい。
【００８４】
【発明の効果】以上説明したように請求項１に記載した
発明によれば、複数の異種センサーによるセンサーデー
タを統合して、総合的に環境を認識できるので、移動ロ
ボットの走行誘導において実時間で容易に走行環境を理
解することができる、という効果がある。
【００８５】請求項２に記載した発明によれば、時系列
的に得られるセンサーデータによって生成される仮説を
検証しているので、移動ロボットの移動に即した仮説が
生成されることにより、安全かつ効率的に走行誘導でき
る、という効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施例の仮説検証装置を含む制御装置の構成
を示すブロック図である。
【図２】移動ロボットを示す外観斜視図である。
【図３】ソナーリング装置を示す外観図である。
【図４】ソナーリング装置及びステレオカメラの検出領
域を示す線図である。
【図５】ソナーリング装置による誤検出を説明するため
のイメージ図である。
【図６】時系列的な仮説・検証時のデータの流れを示す
ブロック図である。
【図７】平面に対する仮説・検証を時系列的に説明する
ための説明図であり、（Ａ）は移動前、（Ｂ）は移動後
を示している。
【図８】凸面に対する仮説・検証を時系列的に説明する
ための説明図であり、（Ａ）は移動前、（Ｂ）は移動後
を示している。
【図９】凹面に対する仮説・検証を時系列的に説明する
ための説明図であり、（Ａ）は移動前、（Ｂ）は移動後
を示している。
【図１０】小さい面に対する仮説・検証を時系列的に説
明するための説明図であり、（Ａ）は移動前、（Ｂ）は
移動後を示している。
【図１１】ステレオカメラによる３次元データを得るこ
とを説明するためのイメージ図であり、（Ａ）はドアの
正面図、（Ｂ）は各カメラに対する処理画像図、（Ｃ）
は（Ｂ）の合成図である。
【符号の説明】
１０ 移動ロボット １２ ステレオカメラ １４ ソナーリング装置 １６ 制御装置 ２８ ソナー解釈部 ３０ ステレオ解釈部 ３２ 仮説生成検証部 ３６ 仮説検証装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 石川 繁樹 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本 アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研 究所内 (72)発明者 浅香 俊一 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本 アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研 究所内 (72)発明者 枦木 信一郎 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本 アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研 究所内 (56)参考文献 特開 平３−90916（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−273112（ＪＰ，Ａ)

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 対象物の有無を検出するセンサー及び該
    対象物に関する画像情報を検出するセンサーを含む複数
    の異種のセンサーと、 前記複数のセンサーから得られるセンサーデータの各々
    に基づいてセンサー毎に前記対象物の要素を解釈する解
    釈手段と、 予め定めた対象物の形状に対するセンサー毎の解釈が予
    め記憶されたテーブルを参照すると共に、前記センサー
    毎に解釈された前記対象物の要素に基づいて該対象物の
    形状を表す仮説を生成する仮説生成手段と、 生成された仮説を用いて移動ロボットを誘導する誘導手
    段と、を備えた移動ロボットの誘導装置。
  2. 【請求項２】 対象物の有無を検出するセンサー及び該
    対象物に関する画像情報を検出するセンサーを含む複数
    の異種のセンサーと、 前記複数のセンサーから得られるセンサーデータの各々
    に基づいてセンサー毎に前記対象物の要素を解釈する解
    釈手段と、 予め定めた対象物の形状に対するセンサー毎の解釈が予
    め記憶されたテーブルを参照すると共に、前記センサー
    毎に解釈された前記対象物の要素に基づいて該対象物の
    形状を表す仮説を生成し、時系列的に得られるセンサー
    データに基づいて生成された仮説を検証し、検証された
    仮説が正しい場合にはそのまま生成された仮説を用いる
    と共に矛盾する場合には生成された仮説を破棄して新た
    に仮説を生成する仮説生成手段と、 前記仮説を用いて移動ロボットを誘導する誘導手段と、
    を備えた移動ロボットの誘導装置。
  3. 【請求項３】 前記仮説生成手段は、予め定めた対象物
    の形状を該対象物の面形状により分類し該分類した面形
    状の各々について前記センサー毎に生成されるべき解釈
    の全ての組み合わせが予め記憶されたテーブルを参照す
    ることを特徴とする請求項１または２に記載の移動ロボ
    ットの誘導装置。
JP5266647A 1993-10-25 1993-10-25 移動ロボットの誘導装置 Expired - Fee Related JP2501010B2 (ja)

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