JP2016173709A - Autonomous mobile robot - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、移動空間内を自律的に移動する自律移動ロボットに関する。 The present invention relates to an autonomous mobile robot that autonomously moves in a moving space.
従来、予め記憶した障害物マップ及び自身に備わる各種センサからのセンサ情報に基づいて自律的に移動可能な自律移動ロボットが提案されている。 Conventionally, an autonomous mobile robot that can move autonomously based on an obstacle map stored in advance and sensor information from various sensors included in itself has been proposed.
例えば、特許文献１には、距離検出センサを用いて測定した周囲の障害物等からの距離と、予め記憶した建物等の障害物を含む障害物マップとに基づいて自己位置を推定する自律飛行ロボットであって、予め記憶していない自動車などの移動障害物により自己位置を推定できないとき、当該移動障害物の少ない位置に上昇することにより自己位置を推定できるようにする自律飛行ロボットが開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses an autonomous flight that estimates a self-position based on a distance from a surrounding obstacle measured using a distance detection sensor and an obstacle map including an obstacle such as a building stored in advance. An autonomous flying robot is disclosed that allows a self-position to be estimated by ascending to a position with few moving obstacles when the self-position cannot be estimated due to a moving obstacle such as an automobile that is not stored in advance. ing.
しかしながら、上記の従来技術のような距離検出センサを用いて自己位置を推定する方法ではなく、ＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System)等の人工衛星からの電波に基づいて自己位置を推定する方法が適用された場合、自律移動ロボットを上昇させることが必ずしも自己位置の推定精度の向上に寄与するとは限らない。例えば、人工衛星からの電波を遮るような障害物が自律移動ロボットの上部に存在する場合、上昇することが自己位置の推定精度の改善に寄与しないばかりか、上昇することにより当該障害物への衝突の危険性を増すことに繋がることにもなりうる。 However, a method of estimating the self-position based on radio waves from artificial satellites such as GNSS (Global Navigation Satellite System) is applied instead of the method of estimating the self-position using the distance detection sensor as in the above-described conventional technology. In such a case, raising the autonomous mobile robot does not necessarily contribute to the improvement of the self-position estimation accuracy. For example, when an obstacle that blocks radio waves from an artificial satellite exists above the autonomous mobile robot, the ascent does not contribute to the improvement of self-position estimation accuracy. It can also lead to an increased risk of collision.
本発明は、自己位置の推定精度が悪い場合であっても、過去に自己位置の推定精度が高かった位置まで自律移動することにより、自律移動ロボットが安全に自律移動できるようにすることを目的とする。 An object of the present invention is to enable an autonomous mobile robot to safely move autonomously by moving autonomously to a position where the self-position estimation accuracy was high in the past even when the self-position estimation accuracy is poor. And
本発明の１つの態様は、移動空間内に設定された移動経路に基づいて移動制御する移動制御手段を有する自律移動ロボットであって、自律移動ロボットが現在までに移動した前記移動空間内の座標群からなる移動履歴情報を記憶した記憶部と、自律移動ロボットの自己位置を推定すると共に、該自己位置の推定精度を求め、該自己位置と該推定精度とを関連付けて前記移動履歴情報として記憶する位置推定手段と、を備え、前記移動制御手段は、自律移動ロボットの現在の自己位置における推定精度が第１閾値以下となる推定困難位置であるとき、前記移動履歴情報として記憶されている座標群の中で推定困難位置ではない所定座標に移動するよう自律移動ロボットを復帰制御することを特徴とする自律移動ロボットである。 One aspect of the present invention is an autonomous mobile robot having a movement control means for performing movement control based on a movement route set in the movement space, and the coordinates in the movement space to which the autonomous mobile robot has moved so far A storage unit storing movement history information composed of a group, and estimating the self-position of the autonomous mobile robot, obtaining an estimation accuracy of the self-location, and storing the self-location and the estimation accuracy in association with each other as the movement history information Position estimation means, wherein the movement control means has coordinates stored as the movement history information when the estimation accuracy at the current self-position of the autonomous mobile robot is a difficult-to-estimate position that is not more than a first threshold value. The autonomous mobile robot is characterized in that the autonomous mobile robot is controlled to return to a predetermined coordinate that is not difficult to estimate in the group.
ここで、前記復帰制御は、前記移動履歴情報を参照して、前記現在の自己位置から前記所定座標まで順に過去の履歴を遡るような経路で移動制御することが好適である。 Here, it is preferable that the return control refers to the movement history information and performs movement control along a route that traces past history in order from the current self position to the predetermined coordinates.
また、前記記憶部は、前記移動履歴情報として前記位置推定手段にて求められた推定精度を各座標に対応付けて記憶し、前記復帰制御は、前記移動履歴情報に記憶されている座標群の中で前記第１閾値より大きい第２閾値以上の推定精度をもつ座標であって前記現在の自己位置から最も近い座標を前記所定座標として移動制御することが好適である。 The storage unit stores the estimation accuracy obtained by the position estimation unit as the movement history information in association with each coordinate, and the return control is performed on the coordinate group stored in the movement history information. Among them, it is preferable that movement control is performed using a coordinate having an estimation accuracy greater than or equal to a second threshold greater than the first threshold and closest to the current self-position as the predetermined coordinate.
また、前記移動履歴情報に記憶されている座標群の中で推定困難位置である座標の近傍を含まない移動経路を生成する経路探索手段をさらに備えることが好適である。 Moreover, it is preferable to further include route search means for generating a movement route that does not include the vicinity of the coordinates that are difficult to estimate in the coordinate group stored in the movement history information.
本発明によれば、自己位置の推定精度の悪い位置にあっても過去の移動履歴に応じて推定精度が高い安全な位置まで自律的に移動できる自律移動ロボットを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide an autonomous mobile robot that can autonomously move to a safe position with high estimation accuracy according to past movement history even in a position with poor self-position estimation accuracy.
本発明の実施の形態における自律移動ロボット１は、図１の概観図に示すように、クアッドロータ型の小型無人ヘリコプタである。なお、本発明の適用範囲は、クアッドロータ型の小型無人ヘリコプタに限定されるものではなく、シングルロータ型の小型無人ヘリコプタや、自律移動する走行型のロボットについても同様に適用することができる。 The autonomous mobile robot 1 according to the embodiment of the present invention is a quad-rotor type small unmanned helicopter as shown in the general view of FIG. The scope of application of the present invention is not limited to a quad-rotor type small unmanned helicopter, but can be similarly applied to a single-rotor type small unmanned helicopter and a traveling robot that moves autonomously.
自律移動ロボット１は、図２のシステム構成図に示すように、外部の警備センタ１００や管理装置１０２と通信し、監視空間（移動空間）内に存在する所定の移動物体を目標対象物Ｍとして追跡し、当該目標対象物Ｍに対して所定の機能を発揮するように構成されている。目標対象物Ｍとなる移動物体は、例えば、監視領域内に侵入した人物（賊等）である。本実施の形態では、所定の機能として、目標対象物Ｍを撮像する機能を例に説明するが、特に限定されるものではなく、目標対象物Ｍに対して音を発したり、発光による警告を行ったりする等の機能であってもよい。 As shown in the system configuration diagram of FIG. 2, the autonomous mobile robot 1 communicates with the external security center 100 and the management device 102, and uses a predetermined moving object existing in the monitoring space (moving space) as the target object M. It is configured to track and to exhibit a predetermined function for the target object M. The moving object that is the target object M is, for example, a person (such as a bandit) who has entered the monitoring area. In the present embodiment, a function for imaging the target object M will be described as an example of the predetermined function. However, the function is not particularly limited, and a sound is emitted from the target object M or a warning by light emission is given. It may be a function such as performing.
警備センタ１００と管理装置１０２とはインターネット等の情報通信網１１０を介して情報伝達可能に接続される。また、自律移動ロボット１と管理装置１０２は、無線通信等によって情報伝達可能に接続される。 The security center 100 and the management device 102 are connected via an information communication network 110 such as the Internet so that information can be transmitted. The autonomous mobile robot 1 and the management device 102 are connected so as to be able to transmit information by wireless communication or the like.
警備センタ１００は、管理装置１０２を介して自律移動ロボット１と通信を行い、自律移動ロボット１によって撮像された目標対象物Ｍの撮像画像を受信する。警備センタ１００は、撮像画像に対して画像処理を行い、警備センタ１００にて異常監視している管理者等（図示しない）に警告を発するような機能を備えていてもよい。また、管理装置１０２から目標対象物Ｍの位置（座標）に関する情報を受信し、当該目標対象物Ｍと自律移動ロボット１によって撮像された撮像画像とを関連付けて管理するというような機能を備えてもよい。 The security center 100 communicates with the autonomous mobile robot 1 via the management device 102 and receives a captured image of the target object M captured by the autonomous mobile robot 1. The security center 100 may have a function of performing image processing on a captured image and issuing a warning to an administrator (not shown) who is monitoring an abnormality at the security center 100. Further, it has a function of receiving information on the position (coordinates) of the target object M from the management device 102 and managing the target object M and the captured image captured by the autonomous mobile robot 1 in association with each other. Also good.
管理装置１０２は、地面や壁面等に設置された固定型の目標対象物検出センサ１０４（１０４ａ，１０４ｂ・・・）を備え、目標対象物Ｍの位置を検知する。目標対象物検出センサ１０４は、例えば、レーザセンサとすることができる。レーザセンサは、一定の角度サンプル間隔の角度毎にレーザを二次元的にスキャンすることによって、地面（又は床面）から一定の高さの水平面における検知範囲内に存在する物体（障害物）との距離情報を極座標値として取得する。レーザセンサは、放射状にレーザ光である探査信号を走査し、物体に反射して戻ってきた探査信号を受信して、送信と受信の時間差から物体までの距離を算出し、レーザセンサの設置位置の座標及び探査信号を送信した方向と算出した距離から当該物体の位置の極座標値を求め、当該極座標値から３次元の直交座標値（Ｘt，Ｙt，Ｚt）を求める。管理装置１０２は、目標対象物検出センサ１０４によって求められた物体の位置を目標対象物Ｍの位置として自律移動ロボット１へ送信する。自律移動ロボット１は、目標対象物Ｍの位置を受信すると、その位置に基づいて移動経路を推定し、当該移動経路に沿って移動する。なお、管理装置１０２は、レーザセンサの検知範囲が重複する領域に存在する目標対象物Ｍの同一性を検証することで複数のレーザセンサの検知範囲に渡る目標対象物Ｍの追跡を行う。すなわち、レーザセンサ１０４ａの検知範囲に存在する目標対象物Ｍがレーザセンサ１０４ｂの検知範囲に移動したとしても、管理装置１０２は、当該目標対象物Ｍが同一の物体であると判定することができる。 The management apparatus 102 includes a fixed target object detection sensor 104 (104a, 104b,...) Installed on the ground or a wall surface, and detects the position of the target object M. The target object detection sensor 104 can be a laser sensor, for example. The laser sensor scans the laser two-dimensionally at a certain angular sample interval, thereby detecting objects (obstacles) existing within a detection range in a horizontal plane at a certain height from the ground (or floor surface). Is obtained as polar coordinate values. The laser sensor scans the exploration signal, which is laser light radially, receives the exploration signal reflected back from the object, calculates the distance to the object from the time difference between transmission and reception, and installs the laser sensor Then, the polar coordinate value of the position of the object is obtained from the coordinates in which the search signal is transmitted and the calculated distance, and the three-dimensional orthogonal coordinate value (X t , Y t , Z t ) is obtained from the polar coordinate value. The management apparatus 102 transmits the position of the object obtained by the target object detection sensor 104 to the autonomous mobile robot 1 as the position of the target object M. When the autonomous mobile robot 1 receives the position of the target object M, the autonomous mobile robot 1 estimates the movement path based on the position and moves along the movement path. The management apparatus 102 tracks the target object M over the detection ranges of a plurality of laser sensors by verifying the identity of the target object M existing in an area where the detection ranges of the laser sensors overlap. That is, even if the target object M existing in the detection range of the laser sensor 104a moves to the detection range of the laser sensor 104b, the management apparatus 102 can determine that the target object M is the same object. .
以下、図１の概観図及び図３の機能ブロック図を参照して、自律移動ロボット１の構成及び機能について説明する。 Hereinafter, the configuration and functions of the autonomous mobile robot 1 will be described with reference to the general view of FIG. 1 and the functional block diagram of FIG.
自律移動ロボット１は、図１に示すように、４枚のロータ（プロペラ）２（２ａ〜２ｄ）を一平面上に有する。各ロータ２は、バッテリ（二次電池：図示しない）により駆動されるモータ４（４ａ〜４ｄ）を用いて回転させられる。一般的に、シングルロータ型のヘリコプタでは、メインロータによって発生する反トルクをテールロータが生み出すモーメントで相殺することによって方位角を保っている。一方、自律移動ロボット１のようなクアッドロータ型のヘリコプタでは、前後・左右で異なる方向に回転するロータ２を用いることで反トルクの相殺を行っている。そして、各ロータ２の回転数（ｆａ〜ｆｄ）を制御することにより、様々な機体の移動や姿勢の調節を行うことができる。例えば、機体をヨー方向に回転させたいときは、前後のロータ２ａ、２ｃと左右ロータ２ｄ、２ｂの回転数に差を与えればよい。 As shown in FIG. 1, the autonomous mobile robot 1 has four rotors (propellers) 2 (2a to 2d) on one plane. Each rotor 2 is rotated using a motor 4 (4a to 4d) driven by a battery (secondary battery: not shown). Generally, in a single rotor type helicopter, the azimuth angle is maintained by canceling the counter torque generated by the main rotor with the moment generated by the tail rotor. On the other hand, in a quad-rotor type helicopter such as the autonomous mobile robot 1, counter-torque is canceled by using a rotor 2 that rotates in different directions in front and rear and left and right. Then, by controlling the number of rotations (fa to fd) of each rotor 2, various movements and adjustments of the posture can be performed. For example, when it is desired to rotate the airframe in the yaw direction, a difference may be given to the rotational speeds of the front and rear rotors 2a and 2c and the left and right rotors 2d and 2b.
撮像部３は、例えばレンズなどの光学系および所定画素（例えば６４０×４８０画素）のＣＣＤやＣＭＯＳなどの２次元アレイ素子を有する二次元イメージセンサで構成され、飛行空間の撮像画像を所定の時間間隔で取得するいわゆるカラーカメラである。本実施の形態では、撮像部３は、その光軸が自律移動ロボット１の正面方向を撮像するよう筐体部分に設置され、かつ、水平面（ＸＹ平面）から予め定めた俯角θにより斜め下方の空間を視野角φにおいて撮像するよう設置されている。取得した撮像画像は後述する制御部７に出力され、制御部７により記憶部８に記憶されたり、後述する通信部９を介して管理装置１０２に送信されたりする。 The imaging unit 3 includes a two-dimensional image sensor having an optical system such as a lens and a two-dimensional array element such as a CCD or CMOS with predetermined pixels (for example, 640 × 480 pixels), and captures captured images of the flight space for a predetermined time. This is a so-called color camera that is acquired at intervals. In the present embodiment, the imaging unit 3 is installed in the housing portion so that its optical axis captures the front direction of the autonomous mobile robot 1 and is obliquely below by a predetermined depression angle θ from the horizontal plane (XY plane). It is installed to image the space at a viewing angle φ. The acquired captured image is output to the control unit 7 described later, and is stored in the storage unit 8 by the control unit 7 or transmitted to the management apparatus 102 via the communication unit 9 described later.
距離検出センサ５は、自律移動ロボット１の周囲に存在する障害物と自律移動ロボット１との間の距離を検出し、センサ検出範囲内に存在する障害物の相対的な位置を取得するセンサである。本実施の形態では、距離検出センサ５としてマイクロ波センサを備える。マイクロ波センサは、空間にマイクロ波を放出し、その反射波を検知することによって、自律移動ロボット１の周囲にある物体を探知し、その物体までの距離を求める。距離検出センサ５は、例えば、自律移動ロボット１の前方に向けて設け、目標対象物Ｍまでの距離を測定するために用いることができる。また、距離検出センサ５は、例えば、自律移動ロボット１の下部に下向きに設け、地面との距離（高度）を測定するために用いることもできる。また、距離検出センサ５は、例えば、撮像部３の画角方向に向けて設け、撮像部３の撮像対象物である目標対象物Ｍまでの距離を測定するために用いることができる。 The distance detection sensor 5 is a sensor that detects a distance between an obstacle existing around the autonomous mobile robot 1 and the autonomous mobile robot 1 and acquires a relative position of the obstacle present in the sensor detection range. is there. In the present embodiment, a microwave sensor is provided as the distance detection sensor 5. The microwave sensor emits a microwave to space and detects the reflected wave, thereby detecting an object around the autonomous mobile robot 1 and obtaining a distance to the object. The distance detection sensor 5 is provided, for example, toward the front of the autonomous mobile robot 1 and can be used to measure the distance to the target object M. In addition, the distance detection sensor 5 can be provided, for example, downward in the lower part of the autonomous mobile robot 1 and used to measure the distance (altitude) from the ground. Further, the distance detection sensor 5 is provided, for example, in the direction of the angle of view of the imaging unit 3 and can be used to measure the distance to the target object M that is the imaging target of the imaging unit 3.
位置検出センサ６は、自律移動ロボット１の現在位置を取得するためのセンサである。位置検出センサ６は、例えば、ＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System)等の航法衛星（人工衛星）から送信される電波（航法信号）を受信する。位置検出センサ６は、複数の航法衛星（人工衛星）から送信される航法信号を受信して制御部７へ入力する。 The position detection sensor 6 is a sensor for acquiring the current position of the autonomous mobile robot 1. The position detection sensor 6 receives radio waves (navigation signals) transmitted from navigation satellites (artificial satellites) such as GNSS (Global Navigation Satellite System). The position detection sensor 6 receives navigation signals transmitted from a plurality of navigation satellites (artificial satellites) and inputs them to the control unit 7.
なお、位置検出センサ６は、レーザスキャナ、ジャイロセンサ、電子コンパス、気圧センサ等の他のセンサを用いて既知の従来技術により自己位置を得るための情報を取得するものとしてもよい。 Note that the position detection sensor 6 may acquire information for obtaining a self-position by a known conventional technique using another sensor such as a laser scanner, a gyro sensor, an electronic compass, or an atmospheric pressure sensor.
通信部９は管理装置１０２との間で、例えば無線ＬＡＮや携帯電話回線等により無線通信するための通信モジュールである。本実施の形態では、撮像部３によって取得した撮像画像を通信部９により管理装置１０２に送信し、当該撮像画像を管理装置１０２から警備センタ１００に送信することにより、警備員等が遠隔から侵入者を監視することを可能にする。また、通信部９は、管理装置１０２から目標対象物Ｍの位置（座標：Ｘt，Ｙt，Ｚt）を受信することにより、後述するような移動経路の設定を可能にする。 The communication unit 9 is a communication module for performing wireless communication with the management apparatus 102 through, for example, a wireless LAN or a mobile phone line. In the present embodiment, a captured image acquired by the imaging unit 3 is transmitted to the management device 102 by the communication unit 9, and the captured image is transmitted from the management device 102 to the security center 100, so that a security guard or the like can invade remotely. It is possible to monitor the person. In addition, the communication unit 9 receives the position (coordinates: X t , Y t , Z t ) of the target object M from the management device 102, thereby enabling setting of a movement route as described later.
記憶部８は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の情報記憶装置である。記憶部８は、各種プログラムや各種データを記憶し、制御部７との間でこれらの情報を入出力する。各種データには、移動履歴情報８１、第１閾値８２、第２閾値８３、ボクセル情報８４、移動空間グラフ情報８５等の制御部７の各処理に用いられる各種パラメータ８６、各センサ等の出力値及び撮像画像等が含まれる。 The storage unit 8 is an information storage device such as a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and an HDD (Hard Disk Drive). The storage unit 8 stores various programs and various data, and inputs / outputs such information to / from the control unit 7. The various data includes the movement history information 81, the first threshold value 82, the second threshold value 83, the voxel information 84, the movement space graph information 85, various parameters 86 used for each process of the control unit 7, and the output values of the sensors, etc. And captured images and the like.
移動履歴情報８１は、過去に自律移動ロボット１が移動した位置の履歴に関する情報である。移動履歴情報８１には、図４に示すように、自律移動ロボット１が過去に移動した位置（座標：Ｘ，Ｙ，Ｚ）とその時刻及びその位置における推定精度が関連付けて登録される。自律移動ロボット１の位置は、後述の位置推定手段７１にて位置検出センサ６において受信した緯度・経度の情報及び距離検出センサ５において測定された高度の情報に基づいて算出される。なお、位置検出センサ６にて受信された高度の情報を用いてもよい。推定精度は、当該位置における自己位置を推定する処理における確からしさを表わす指標である。推定精度は、例えば、位置検出センサ６において補足された衛星数、ＤＯＰ値及び２ｄｒｍｓ値の少なくとも１つに基づいて算出される値を用いることが好適である。推定精度は、自己位置の推定の確度が高いほど高い値となるように設定される。また、位置検出センサ６をレーザスキャナ、ジャイロセンサ、電子コンパス、気圧センサ等の他のセンサとした場合、自己位置の推定精度は、位置検出センサ６の測定の精度と後述する位置推定手段７１における推定処理の精度とを反映した値とすればよい。 The movement history information 81 is information relating to a history of positions where the autonomous mobile robot 1 has moved in the past. In the movement history information 81, as shown in FIG. 4, a position (coordinates: X, Y, Z) where the autonomous mobile robot 1 has moved in the past, its time, and estimation accuracy at that position are associated and registered. The position of the autonomous mobile robot 1 is calculated based on the latitude / longitude information received by the position detection sensor 6 and the altitude information measured by the distance detection sensor 5 by the position estimation means 71 described later. Note that altitude information received by the position detection sensor 6 may be used. The estimation accuracy is an index representing the probability in the process of estimating the self position at the position. As the estimation accuracy, for example, it is preferable to use a value calculated based on at least one of the number of satellites supplemented by the position detection sensor 6, the DOP value, and the 2drms value. The estimation accuracy is set to be higher as the accuracy of self-position estimation is higher. Further, when the position detection sensor 6 is another sensor such as a laser scanner, a gyro sensor, an electronic compass, or an atmospheric pressure sensor, the estimation accuracy of the self position is the measurement accuracy of the position detection sensor 6 and the position estimation means 71 described later. A value that reflects the accuracy of the estimation process may be used.
第１閾値８２は、自律移動ロボット１の移動制御を行う際に、位置推定手段７１にて推定した自己位置が良好な推定精度とならない位置（以下、「推定困難位置」という）であるか否かを判定するための基準となる閾値である。また、第２閾値８３は、自己位置が良好な推定精度とならない推定困難位置であった場合、自律移動ロボット１を推定精度が高い位置に戻す際の判定に用いるための閾値である。第１閾値８２及び第２閾値８３を用いた処理については後述する。 Whether the first threshold 82 is a position where the self-position estimated by the position estimating means 71 does not have a good estimation accuracy when performing the movement control of the autonomous mobile robot 1 (hereinafter referred to as “difficult to estimate position”). This is a threshold value serving as a reference for determining whether or not. Further, the second threshold 83 is a threshold used for determination when returning the autonomous mobile robot 1 to a position with high estimation accuracy when the self-position is a difficult estimation position where the estimation accuracy is not good. Processing using the first threshold value 82 and the second threshold value 83 will be described later.
ボクセル情報８４は、飛行空間をボクセル空間として複数のボクセルに分割して飛行空間の障害物の構造等を表した情報であり、予め管理者等によって設定され記憶部８に記憶される情報である。本実施の形態では、飛行空間を所定の大きさ（例えば１５ｃｍ×１５ｃｍ×１５ｃｍ）のボクセルに等分割し、各ボクセルの識別子であるボクセルＩＤと、飛行空間におけるボクセルの位置（座標）と、ボクセル属性と、ボクセルコスト値とを対応付けてボクセル情報８４として記憶する。ボクセル属性には、建造物等の障害物に位置するボクセルを「占有ボクセル」と定義して、自律移動ロボット１が移動できない空間とする。そして、占有ボクセルの近くに存在する空間に位置するボクセルを「近接ボクセル」、それ以外の自由に飛行可能なエリアに位置するボクセルを「自由ボクセル」として定義する。 The voxel information 84 is information that divides the flight space into a plurality of voxels as a voxel space and represents the structure of obstacles in the flight space, and is information that is set in advance by an administrator or the like and stored in the storage unit 8. . In the present embodiment, the flight space is equally divided into voxels of a predetermined size (for example, 15 cm × 15 cm × 15 cm), the voxel ID that is the identifier of each voxel, the position (coordinates) of the voxel in the flight space, and the voxel The attribute and the voxel cost value are associated with each other and stored as voxel information 84. In the voxel attribute, a voxel located on an obstacle such as a building is defined as “occupied voxel”, and is defined as a space in which the autonomous mobile robot 1 cannot move. Then, a voxel located in a space existing near the occupied voxel is defined as a “proximity voxel”, and a voxel located in an area where it can fly freely is defined as a “free voxel”.
各ボクセルには、後述する経路探索手段７３にて移動経路を生成する際に利用できるよう、占有度を示すボクセルコスト値が関連付けて登録される。ボクセルコスト値は、占有ボクセルにおいて最大値をとり、占有ボクセルからの距離が大きくなるほど小さな値となるように設定される。例えば、ボクセルコスト値＝ｅｘｐ｛−λ・（占有ボクセルからの距離）｝の計算式からボクセルコスト値を算出することが好適である。ここでλは実験によって求めたパラメータである。そして、予め定めた閾値以上のボクセルコスト値を有するボクセルを「近接ボクセル」とする。また、ボクセルコスト値が当該閾値よりも小さいボクセルを「自由ボクセル」とし、自由ボクセルとみなされたボクセルのボクセルコスト値を０と設定する。なお、自律移動ロボット１が移動空間における予め定めた移動可能空間の外に出ないようにするため、移動可能空間とその外部との境界となるボクセルを占有ボクセルと設定することが好適である。 Each voxel is registered in association with a voxel cost value indicating an occupancy so that it can be used when a travel route is generated by the route search means 73 described later. The voxel cost value takes a maximum value in the occupied voxel and is set to be smaller as the distance from the occupied voxel increases. For example, it is preferable to calculate the voxel cost value from a calculation formula of voxel cost value = exp {−λ · (distance from occupied voxel)}. Here, λ is a parameter obtained by experiment. A voxel having a voxel cost value equal to or greater than a predetermined threshold is set as a “proximity voxel”. Further, a voxel having a voxel cost value smaller than the threshold value is set as “free voxel”, and a voxel cost value of a voxel regarded as a free voxel is set to 0. In order to prevent the autonomous mobile robot 1 from going outside a predetermined movable space in the moving space, it is preferable to set a voxel that is a boundary between the movable space and the outside as an occupied voxel.
移動空間グラフ情報８５は、ボクセル情報８４に基づいて作成された３次元グラフ情報である。具体的には、ボクセル情報８４に基づいて、各ボクセルの中心位置をノードとし、当該ノードに隣接するノード間を連結した線分をエッジとしたグラフ構造からなる情報である。図５は移動空間グラフ情報８５のグラフ構造を説明する図であり、飛行空間におけるボクセルの一部（２７個）を切り欠いたものである。図５において符号Ｂで表す個々の立方体はボクセルを表すものである。また、これらのボクセルＢの中心位置にある黒又はハッチングにて塗りつぶした球はノードであり、ノード間を連結する点線で表示する線分はエッジである。 The movement space graph information 85 is three-dimensional graph information created based on the voxel information 84. Specifically, based on the voxel information 84, it is information having a graph structure in which the center position of each voxel is a node and a line segment connecting nodes adjacent to the node is an edge. FIG. 5 is a diagram for explaining the graph structure of the moving space graph information 85, in which a part (27) of voxels in the flight space is cut out. In FIG. 5, each cube represented by the symbol B represents a voxel. Further, a sphere filled with black or hatching at the center position of the voxel B is a node, and a line segment displayed by a dotted line connecting the nodes is an edge.
また、記憶部８には、各種パラメータ８６として離間距離や撮像条件情報等も記憶される。離間距離は、目標対象物Ｍに追従飛行するにあたって、自律移動ロボット１と目標対象物Ｍとの水平面における維持すべき相対距離である。離間距離は、自律移動ロボット１の管理者等によって予め設定される。自律移動ロボット１を用いて所定の目標対象物Ｍを監視する場合、目標対象物Ｍに近づき、より詳細な撮像画像を取得できる必要がある。しかし、侵入者などの敵対する目標対象物Ｍから攻撃を受けないようにするためには一定距離以上離間する必要がある。そのため、本実施の形態の自律移動ロボット１は、目標対象物Ｍの詳細な撮像画像を取得でき、かつ、当該目標対象物Ｍから攻撃を受け難い距離に離間距離を予め、当該離間距離を保ちつつ追従飛行するように制御される。離間距離は、例えば３ｍとして設定される。また、撮像条件情報は、撮像部３の視野を表す情報である。本実施の形態では、撮像部３の俯角θ及び視野角φが撮像条件情報として記憶される。撮像条件情報は、撮像部３の特性及び設置角度等に基づいて管理者等によって適宜設定される。なお、自律移動ロボット１に対して撮像部３の撮像方向を変更可能なカメラ制御装置を搭載した場合の他の実施形態においては、当該カメラ制御装置から撮像方向についての情報を取得するようにしてもよい。 The storage unit 8 also stores a separation distance and imaging condition information as various parameters 86. The separation distance is a relative distance to be maintained in the horizontal plane between the autonomous mobile robot 1 and the target object M when flying following the target object M. The separation distance is set in advance by an administrator of the autonomous mobile robot 1 or the like. When the predetermined target object M is monitored using the autonomous mobile robot 1, it is necessary to approach the target object M and acquire a more detailed captured image. However, in order not to be attacked by the target object M that is hostile such as an intruder, it is necessary to be separated by a certain distance or more. Therefore, the autonomous mobile robot 1 according to the present embodiment can acquire a detailed captured image of the target object M, and keep the separation distance at a distance that is difficult to be attacked from the target object M in advance. It is controlled to follow and fly. The separation distance is set as 3 m, for example. The imaging condition information is information representing the field of view of the imaging unit 3. In the present embodiment, the depression angle θ and the viewing angle φ of the imaging unit 3 are stored as imaging condition information. The imaging condition information is appropriately set by an administrator or the like based on the characteristics of the imaging unit 3, the installation angle, and the like. In another embodiment in which a camera control device capable of changing the imaging direction of the imaging unit 3 is mounted on the autonomous mobile robot 1, information about the imaging direction is acquired from the camera control device. Also good.
制御部７は、ＣＰＵ等を備えたコンピュータで構成され、位置推定処理、速度推定処理、経路探索処理、移動制御処理（経路追従制御及び復帰制御）を行う一連の処理として、位置推定手段７１、速度推定手段７２、経路探索手段７３、移動制御手段７４を含んでいる。 The control unit 7 is composed of a computer including a CPU and the like. As a series of processes for performing position estimation processing, speed estimation processing, route search processing, and movement control processing (route tracking control and return control), position estimation means 71, A speed estimation unit 72, a route search unit 73, and a movement control unit 74 are included.
位置推定手段７１は、位置検出センサ６の出力に基づいて、飛行空間における自律移動ロボット１の現在位置（自己位置）を推定する位置推定処理を行う。 The position estimation unit 71 performs position estimation processing for estimating the current position (self-position) of the autonomous mobile robot 1 in the flight space based on the output of the position detection sensor 6.
具体的には、位置検出センサ６から得られた複数の航法衛星からの航法信号に基づいて既知の周知技術に基づいて推定した緯度・経度と、距離検出センサ５から得られた高度とから自己位置の座標（Ｘs，Ｙs，Ｚs）を計算する。なお、自己位置の推定方法はこれに限定されるものではなく、他の方法を用いて自律移動ロボット１の現在位置を推定してもよい。 More specifically, the latitude / longitude estimated based on the known known technology based on the navigation signals from the plurality of navigation satellites obtained from the position detection sensor 6 and the altitude obtained from the distance detection sensor 5 The position coordinates (X s , Y s , Z s ) are calculated. The self-position estimation method is not limited to this, and the current position of the autonomous mobile robot 1 may be estimated using another method.
位置推定手段７１は、推定された自己位置（座標：Ｘs，Ｙs，Ｚs）と管理装置１０２から受信した目標対象物Ｍの位置（座標：Ｘt，Ｙt，Ｚt）を経路探索手段７３へ出力する。 The position estimation means 71 routes the estimated self position (coordinates: X s , Y s , Z s ) and the position of the target object M (coordinates: X t , Y t , Z t ) received from the management device 102. Output to the search means 73.
また、位置推定手段７１は、推定された自己位置に関連付けて、自己位置を推定したときの時刻及び当該自己位置の推定精度を移動履歴情報８１に追記する。 In addition, the position estimation means 71 adds the time when the self-position is estimated and the estimation accuracy of the self-position to the movement history information 81 in association with the estimated self-position.
なお、位置推定手段７１は、目標対象物Ｍの位置に基づいてボクセル情報８４を更新する処理を行う。具体的には、記憶部８のボクセル情報８４に基づいたボクセル空間に目標対象物Ｍの位置を中心として予め定めた目標対象物Ｍの大きさと略同じ大きさの円柱モデル（例えば、監視対象の目標対象物Ｍを侵入者であるとしたとき、底面の半径０．３ｍ、高さ１．７ｍの円柱モデル）を配置し、当該円柱モデルと干渉するボクセルを占有ボクセルとして設定することによりボクセル情報８４を更新する。後述するように、自律移動ロボット１は、占有ボクセルには移動しないように飛行制御されるが、上記のように目標対象物Ｍの位置に基づいてボクセル情報８４を更新することにより、自律移動ロボット１と目標対象物Ｍとの接触を回避することができる。 The position estimating unit 71 performs a process of updating the voxel information 84 based on the position of the target object M. Specifically, a cylinder model (for example, a monitoring target) having a size substantially the same as the size of the target object M set in advance in the voxel space based on the voxel information 84 of the storage unit 8 with the position of the target object M as the center. When the target object M is assumed to be an intruder, a voxel information is arranged by arranging a voxel having a radius of 0.3 m at the bottom and a height of 1.7 m and setting a voxel that interferes with the cylinder model as an occupied voxel. 84 is updated. As will be described later, the autonomous mobile robot 1 is flight-controlled so as not to move to the occupied voxel, but the autonomous mobile robot 1 is updated by updating the voxel information 84 based on the position of the target object M as described above. Contact between the target object 1 and the target object M can be avoided.
速度推定手段７２は、後述する移動制御手段７４における移動制御で利用するため、自律移動ロボット１の現在の飛行速度（ｖx，ｖy，ｖz，ｖyaw）を推定する処理を行う。本実施の形態では、位置推定手段７１にて推定した自己位置（Ｘs，Ｙs，Ｚs）の時間変化から飛行速度を求める。この際、測定誤差等の影響を考慮して拡張カルマンフィルタを利用して飛行速度を推定することが好適である。 The speed estimation means 72 performs processing for estimating the current flight speed (v x , v y , v z , v yaw ) of the autonomous mobile robot 1 to be used for movement control in the movement control means 74 described later. In the present embodiment, the flight speed is obtained from the time change of the self position (X s , Y s , Z s ) estimated by the position estimation means 71. At this time, it is preferable to estimate the flight speed using an extended Kalman filter in consideration of the influence of measurement errors and the like.
経路探索手段７３は、位置推定手段７１で推定された自己位置及び目標対象物Ｍの位置と、記憶部８に記憶された各種情報とを用いて自律移動ロボット１の移動経路を算出する処理を行う。本実施の形態では、経路探索手段７３は、自己位置から目標対象物Ｍの近傍に設定した移動目標位置に至る移動経路を生成する。 The route search unit 73 performs a process of calculating the movement route of the autonomous mobile robot 1 using the self-position and the position of the target object M estimated by the position estimation unit 71 and various information stored in the storage unit 8. Do. In the present embodiment, the route search means 73 generates a movement route from the self position to the movement target position set in the vicinity of the target object M.
経路探索手段７３は、目標対象物Ｍの位置に基づいて移動目標位置を設定する。本実施の形態では、（目標対象物Ｍの位置の時間変化により求めた）目標対象物Ｍの移動方向を目標対象物Ｍの正面方向として定め、当該正面方向に予め設定した離間距離（３ｍ）だけ水平方向に離れた位置であって高度３ｍの位置を移動目標位置として設定する。そして設定された移動目標位置と、記憶部８に記憶されたボクセル情報８４及び移動空間グラフ情報８５と位置推定手段７１にて算出された自己位置とを用いて自律移動ロボット１の移動経路を算出する経路生成処理を行う。 The route search means 73 sets the movement target position based on the position of the target object M. In the present embodiment, the moving direction of the target object M (obtained by the time change of the position of the target object M) is defined as the front direction of the target object M, and the separation distance (3 m) set in advance in the front direction. A position at a height of 3 m, which is a position separated in the horizontal direction, is set as a movement target position. Then, the movement path of the autonomous mobile robot 1 is calculated using the set movement target position, the voxel information 84 and the movement space graph information 85 stored in the storage unit 8, and the self position calculated by the position estimation means 71. Route generation processing is performed.
経路生成処理では、ボクセル情報８４及び移動空間グラフ情報８５を参照し、自己位置に対応するボクセルのノード（以下「スタートノード」という）から移動目標位置に対応するボクセルのノード（以下「ゴールノード」という）に至る総コスト値Ｃが最も小さくなる経路をＡ＊経路探索法により探索する。 In the route generation process, the voxel information 84 and the moving space graph information 85 are referred to, and the voxel node corresponding to the movement target position (hereinafter referred to as “goal node”) from the voxel node corresponding to the self position (hereinafter referred to as “start node”). The route with the smallest total cost value C to the search is searched by the A * route search method.
Ａ＊経路探索法では、ある評価ノードｎ（ノードＩＤがｎのノード）における総コスト値Ｃ（ｎ）を数式（１）で表わす。
ここで、ｇ（ｎ）は、評価ノードｎについてのＡ＊経路探索法におけるｇコスト値であり、本実施の形態では、スタートノードから評価ノードｎに至るまでの移動距離や障害物への接触危険性を考慮したコスト値として求める。すなわち、評価ノードｎのｇコスト値であるｇ（ｎ）は、隣接ノードにおけるｇコスト値であるｇ（ｎ−１）と、当該隣接ノードから評価ノードに至る距離に基づいて設定された距離コストＣM、評価ノードにおけるボクセルコストＣv（ｎ）との和とし、ｇ（ｎ）＝ｇ（ｎ−１）＋ＣM＋Ｃv（ｎ）により求める。また、ｈ（ｎ）は、評価ノードｎについてのＡ＊経路探索法におけるｈコスト値であり、評価ノードｎからゴールノードに至る距離の推定コスト値である。本実施形態では、評価ノードｎからゴールノードに至る直線距離によりｈ（ｎ）を求める。Ａ＊経路探索法では、スタートノードから順に隣接ノードの総コスト値Ｃ（ｎ）を算出していくことを繰り返し、最終的にゴールノードに至る総コスト値Ｃ（ｎ）が最も小さくなる経路を探索していく。 Here, g (n) is a g cost value in the A * route search method for the evaluation node n, and in this embodiment, the moving distance from the start node to the evaluation node n and the contact with the obstacle Calculated as a cost value considering the danger. That is, g (n) which is the g cost value of the evaluation node n is g (n-1) which is the g cost value in the adjacent node and the distance cost set based on the distance from the adjacent node to the evaluation node. The sum of C M and the voxel cost C v (n) at the evaluation node is obtained by g (n) = g (n−1) + C M + C v (n). H (n) is an h cost value in the A * route search method for the evaluation node n, and is an estimated cost value of the distance from the evaluation node n to the goal node. In the present embodiment, h (n) is obtained from the straight line distance from the evaluation node n to the goal node. In the A * route search method, the calculation of the total cost value C (n) of the adjacent nodes in order from the start node is repeated, and the route having the smallest total cost value C (n) finally reaching the goal node is obtained. I will explore.
以下に、Ａ＊経路探索法による移動経路の生成について簡単に説明する。Ａ＊経路探索法では、まず、スタートノードに隣接する一又は複数のノード（隣接ノード）を評価ノードとして設定するところから開始する。そして、それぞれの評価ノードについて式（１）により総コスト値を求める。次に、評価ノードの中で最小の総コスト値となるノードを注目ノードと称したとき、当該注目ノードの（これまで評価ノードと設定されていない新たな）隣接ノードを新たに評価ノードとして追加し、新たに追加された評価ノードに対しても同様に総コスト値を求める。続いて、同様に全ての評価ノードの中で最小の総コスト値となる評価ノードを注目ノードに再設定する。このように、評価ノードの総コスト値に基づいた注目ノードの再設定と、当該再設定に伴う新たな評価ノードの追加及び総コスト値の計算を繰り返し、最終的にゴールノードが注目ノードとして設定されたとき、経路の探索は終了する。 Hereinafter, the generation of a movement route by the A * route search method will be briefly described. In the A * route search method, first, one or a plurality of nodes (adjacent nodes) adjacent to the start node are set as evaluation nodes. Then, the total cost value is obtained for each evaluation node by the equation (1). Next, when the node with the lowest total cost value among the evaluation nodes is referred to as the attention node, the adjacent node (newly not set as the evaluation node so far) of the attention node is newly added as the evaluation node. The total cost value is similarly obtained for the newly added evaluation node. Subsequently, the evaluation node having the minimum total cost value among all the evaluation nodes is reset as the attention node. In this way, the resetting of the target node based on the total cost value of the evaluation node, the addition of a new evaluation node and the calculation of the total cost value accompanying the resetting are repeated, and the goal node is finally set as the target node When done, the route search ends.
このようにして、起点となるスタートノードから終点となるゴールノードに至る最良の移動経路が生成される。経路探索手段７３で生成された移動経路のデータは、経由点となるノードの位置（ｘ，ｙ，ｚ）の集合データであり、この情報は記憶部８に一時的に記憶される。 In this way, the best movement path from the start node as the starting point to the goal node as the end point is generated. The data of the travel route generated by the route search means 73 is set data of the position (x, y, z) of the node serving as the via point, and this information is temporarily stored in the storage unit 8.
なお、経路の探索方法は、Ａ＊経路探索法に限定されるものでなく、ダイクストラ法等の他の経路探索方法を適用してもよい。 The route search method is not limited to the A * route search method, and other route search methods such as the Dijkstra method may be applied.
移動制御手段７４は、経路探索手段７３にて算出された移動経路と位置推定手段７１にて推定された自己位置と速度推定手段７２で推定された飛行速度とを用いて、自律移動ロボット１が経路探索手段７３で算出された移動経路に沿って飛行するように経路追従制御を行う。具体的には、移動経路、自己位置及び飛行速度を用いて各時刻での飛行制御値である速度指令値を求め、当該速度指令値に基づいてモータ４を制御し、ロータ２の回転数を制御する。 The movement control means 74 uses the movement route calculated by the route search means 73, the self-position estimated by the position estimation means 71, and the flight speed estimated by the speed estimation means 72, so that the autonomous mobile robot 1 Route follow-up control is performed so as to fly along the movement route calculated by the route search means 73. Specifically, a speed command value, which is a flight control value at each time, is obtained using the movement route, the self-position and the flight speed, the motor 4 is controlled based on the speed command value, and the rotation speed of the rotor 2 is determined. Control.
経路追従制御では、まず、各時刻での自律移動ロボット１が目標とすべき直近の位置（以下、「ローカル目標」と呼ぶ）を算出する処理を行う。図６はローカル目標の算出を説明する図である。ローカル目標の算出にあたり、移動制御手段７４は、経路探索手段７３で生成された移動経路を記憶部８から読出し、自律移動ロボット１が現在時刻で目指している経由点Ｗp1と前回通過済みである経由点Ｗp0との２点間を繋げた直線Ｗを求める。そして、移動制御手段７４は、求めた直線Ｗと自律移動ロボット１の自己位置を中心とした球Ｓとの交点Ｌp’、Ｌpを算出し、目指している経由点Ｗp1に近い交点Ｌpをローカル目標として求める。このように、各時刻においてローカル目標を目指して自律移動ロボット１が移動するよう飛行制御することで、常にローカル目標も移動経路上を移動目標位置Ｐoに向かって移動していき、自律移動ロボット１は移動経路に沿って飛行していくことになる。 In the route following control, first, a process of calculating the nearest position (hereinafter referred to as “local target”) that the autonomous mobile robot 1 should target at each time is performed. FIG. 6 is a diagram for explaining the calculation of the local target. In calculating the local target, the movement control means 74 reads the movement route generated by the route search means 73 from the storage unit 8, and has already passed the transit point W p1 that the autonomous mobile robot 1 is aiming at at the current time. A straight line W connecting the two points with the via point W p0 is obtained. Then, the movement control means 74 calculates the intersections L p ′, L p between the obtained straight line W and the sphere S centered on the self-position of the autonomous mobile robot 1, and the intersection L close to the intended via point W p1. Find p as a local goal. In this way, by performing flight control so that the autonomous mobile robot 1 moves toward the local target at each time, the local target always moves on the moving path toward the moving target position Po , and the autonomous mobile robot. 1 will fly along the movement path.
次に、経路追従制御では、算出したローカル目標に向かって飛行するようＸ、Ｙ、Ｚ、ヨー角の各方向毎に速度指令値ｕx，ｕy，ｕz，ｕψを算出する処理を行う。この際、現在の自己位置とローカル目標の位置との差異が小さくなるような速度指令値を求める。具体的には、ＸＹＺ軸方向の速度指令値ｕ＝（ｕx，ｕy，ｕz）は、位置推定手段７１で求められた自己位置ｒ＝（Ｘs，Ｙs，Ｚs）と速度推定手段７２で推定した速度ｖ＝（ｖx，ｖy，ｖz）とを利用し、ＰＩＤ制御により求める。ＸＹＺ軸方向の各速度指令値をｕ＝（ｕx，ｕy，ｕz）、ローカル目標をｒ’＝（ｘ，ｙ，ｚ）としたとき、速度指令値は、ｕ＝Ｋp（ｒ’−ｒ）＋Ｋd・ｖ＋Ｋi・ｅの式で算出される。ここで、Ｋp、Ｋd、ＫiはそれぞれＰＩＤ制御のゲインのことであり、ｅ＝（ｅx，ｅy，ｅz）は誤差の積分値である。一方、ヨー角方向の速度指令値ｕψは、ψ'を目標角度、ψを位置推定手段７１にて推定した自律移動ロボット１の姿勢（角度）、ｖyawを速度推定手段７２で推定した角速度とすると、ｕψ＝Ｋp（ψ’−ψ）＋Ｋd・ｖψの式のようなＰＤ制御により求める。なお、本実施の形態では、目標角度ψ'を目標対象物Ｍの方向、すなわち、目標対象物Ｍの位置の方向を向く角度とした。 Next, in the path following control, processing for calculating speed command values u x , u y , u z , uψ is performed for each direction of X, Y, Z, and yaw angle so as to fly toward the calculated local target. . At this time, a speed command value is determined so that the difference between the current self position and the position of the local target is small. Specifically, the speed command value u = (u x , u y , u z ) in the XYZ-axis directions is calculated based on the self position r = (X s , Y s , Z s ) obtained by the position estimation means 71 and the speed. The speed v = (v x , v y , v z ) estimated by the estimation means 72 is used to obtain by PID control. When each speed command value in the XYZ-axis directions is u = (u x , u y , u z ) and the local target is r ′ = (x, y, z), the speed command value is u = K p (r '-R) + K d · v + K i · e is calculated. Here, K p , K d , and K i are gains of PID control, respectively, and e = (e x , e y , e z ) is an integrated value of errors. On the other hand, the speed command value uψ in the yaw angle direction includes the target angle of ψ ′, the attitude (angle) of the autonomous mobile robot 1 estimated by the position estimating means 71, and the angular velocity estimated by the speed estimating means 72 as v yaw. Then, determined by PD control as equation uψ = K p (ψ'-ψ ) + K d · vψ. In the present embodiment, the target angle ψ ′ is an angle that faces the direction of the target object M, that is, the direction of the position of the target object M.
このように、制御部７は、上述した位置推定手段７１、速度推定手段７２、経路探索手段７３、移動制御手段７４における各処理を逐次繰り返す。これにより、本実施の形態の自律移動ロボット１は、目標対象物Ｍから離間距離の位置に対して移動目標位置を逐次更新し、その都度移動経路についても逐次更新していくことによって、目標対象物Ｍを適切に追従することができる。 In this way, the control unit 7 sequentially repeats the processes in the position estimation unit 71, the speed estimation unit 72, the route search unit 73, and the movement control unit 74 described above. Thereby, the autonomous mobile robot 1 of the present embodiment sequentially updates the movement target position with respect to the position of the separation distance from the target object M, and sequentially updates the movement route each time. The object M can be followed appropriately.
以上のように、自律移動ロボット１は、自己位置から移動目標位置までの経路を探索し、探索された経路に沿って自律的に移動する。しかしながら、位置推定手段７１による移動経路の探索の起点となる自己位置の推定精度が低い場合、その起点を基準として探索された移動経路に沿って自律移動ロボット１が移動した場合に障害物等に衝突するおそれがある。また、経路追従制御においても自己位置を用いて飛行制御しているため、自己位置の推定精度が低い場合、移動経路に適切に追従できないばかりか、障害物等に衝突するおそれもある。 As described above, the autonomous mobile robot 1 searches for a route from its own position to the movement target position, and moves autonomously along the searched route. However, when the estimation accuracy of the self-position that is the starting point of the search for the moving path by the position estimating unit 71 is low, when the autonomous mobile robot 1 moves along the moving path searched with the starting point as a reference, it becomes an obstacle or the like. There is a risk of collision. Further, since the flight control is performed using the self-position in the path follow-up control, if the self-position estimation accuracy is low, the path follow-up control may not be able to properly follow the moving path and may collide with an obstacle.
そこで、自律移動ロボット１では、自己位置の推定精度が低い場合には過去の移動履歴に基づいて推定精度が高い位置まで自律移動ロボット１を移動させる復帰制御を行う。以下、図７を参照しつつ、復帰制御について説明する。図７は、ボクセルで表示した飛行空間の一部を真上から見下ろしたときの図である。同図において、黒塗りされたボクセルは占有ボクセルであり、平行斜線（ハッチング）で塗られたボクセルは近接ボクセルであり、白色のボクセルは自由ボクセルである。図７に表すように、目標対象物Ｍから正面方向に離間距離（３ｍ）だけ離れた位置Ｐを移動目標位置に設定されていることとする。 Therefore, the autonomous mobile robot 1 performs return control for moving the autonomous mobile robot 1 to a position where the estimation accuracy is high based on the past movement history when the estimation accuracy of the self position is low. Hereinafter, the return control will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a view when a part of the flight space displayed by the voxel is looked down from directly above. In the figure, black voxels are occupied voxels, voxels painted with parallel diagonal lines (hatching) are neighboring voxels, and white voxels are free voxels. As illustrated in FIG. 7, it is assumed that a position P separated from the target object M by a separation distance (3 m) in the front direction is set as the movement target position.
移動制御手段７４は、位置推定手段７１から推定された自己位置の入力を受けると共に、記憶部８に記憶されている移動履歴情報８１から当該自己位置に関連付けて登録されている推定精度を読み出す。移動制御手段７４は、読み出された推定精度が記憶部８に予め記憶されている第１閾値８２と比較し、第１閾値８２以下であれば当該自己位置は推定困難位置であるとして復帰制御を開始する。図７（ａ）では、自律移動ロボット１は、時刻ｔ０における自己位置Ｐ０において生成した移動経路Ｒ１に沿って移動し、その移動中における時刻ｔ１の自己位置にて当該位置が推定困難位置Ｐ１であると判定したことを表している。 The movement control means 74 receives the input of the self position estimated from the position estimation means 71 and reads the estimation accuracy registered in association with the self position from the movement history information 81 stored in the storage unit 8. The movement control means 74 compares the read estimation accuracy with the first threshold value 82 stored in advance in the storage unit 8. If the estimated accuracy is equal to or less than the first threshold value 82, the self-position is determined to be a difficult-to-estimate position. To start. In FIG. 7 (a), the autonomous mobile robot 1 moves along the movement route R1 generated at its own position P0 at time t0, and the position is at the difficult position P1 at the own position at time t1 during the movement. It is determined that there is.
復帰制御は、移動履歴情報８１として記憶されている位置（座標）中で推定困難位置ではない所定の位置に自律移動ロボット１を移動させる制御とする。移動制御手段７４は、自律移動ロボット１を移動制御する際に、位置推定手段７１において現在の自己位置の推定に対する推定精度が第１閾値８２以下であれば、移動履歴情報８１から第１閾値８２より大きい第２閾値８３以上の推定精度を有する座標で表される位置（以下、臨時目標位置という）を読み出す。そして、移動制御手段７４は、現在の自己位置から臨時目標位置に至る移動経路に沿って自律移動ロボット１を移動させるように復帰制御を行う。図７（ｂ）では、復帰制御により、推定困難位置Ｐ１から臨時目標位置Ｐ２として設定された位置までの移動経路Ｒ２を求め、当該移動経路Ｒ２に沿うよう移動し、時刻ｔ２において臨時目標位置Ｐ２まで移動したことを表している。 The return control is control for moving the autonomous mobile robot 1 to a predetermined position that is not a difficult to estimate position among the positions (coordinates) stored as the movement history information 81. When the movement control unit 74 controls the movement of the autonomous mobile robot 1, if the estimation accuracy for the current self-position estimation in the position estimation unit 71 is less than or equal to the first threshold value 82, the movement control unit 74 calculates the first threshold value 82 from the movement history information 81. A position (hereinafter referred to as a temporary target position) represented by coordinates having an estimation accuracy greater than the second threshold 83 is read. And the movement control means 74 performs return control so that the autonomous mobile robot 1 may be moved along the movement path | route from the present self position to a temporary target position. In FIG. 7B, by return control, a movement route R2 from the difficult estimation position P1 to the position set as the temporary target position P2 is obtained, moved along the movement route R2, and at the time t2, the temporary target position P2 It represents that it moved to.
なお、現在の自己位置から臨時目標位置までの移動経路は、上記経路探索手段７３による現在の自己位置から移動目標位置までの移動経路の経路探索処理と同様に行えばよい。すなわち、移動目標位置を臨時目標位置に置き換えて、上記経路探索処理を行うことにより現在の自己位置から臨時目標位置までの移動経路を定めることができる。 The movement route from the current self position to the temporary target position may be performed in the same manner as the route search processing of the movement route from the current self position to the movement target position by the route search means 73. That is, by replacing the movement target position with the temporary target position and performing the above route search process, the movement route from the current self position to the temporary target position can be determined.
また、具体的な移動制御は、移動目標位置までの経路に沿った移動制御と同様にローカル目標を適宜定めながら経路追従制御を行えばよい。 Further, the specific movement control may be performed by following the path following control while appropriately determining the local target in the same manner as the movement control along the path to the movement target position.
このような構成とすることによって、自律移動ロボット１は、たとえ自己位置の推定精度が悪い位置（推定困難位置）に移動したとしても、過去に移動した位置であって推定精度が第１閾値８２より大きい安全な位置（臨時目標位置）まで自動的に復帰することができる。 By adopting such a configuration, even if the autonomous mobile robot 1 moves to a position where the estimation accuracy of its own position is poor (a difficult estimation position), the autonomous mobile robot 1 is a position that has moved in the past, and the estimation accuracy is the first threshold value 82. It is possible to automatically return to a larger safe position (temporary target position).
また、移動制御手段７４は、移動履歴情報８１として記憶されている位置のうちその推定精度が第１閾値８２を超える第２閾値８３以上となる位置のうち現在の自己位置の座標に最も近い座標の位置を臨時目標位置とすることが好適である。 Further, the movement control means 74 is a coordinate closest to the coordinate of the current self position among the positions stored as the movement history information 81 and whose estimated accuracy is equal to or higher than the second threshold 83 exceeding the first threshold 82. It is preferable that the position is a temporary target position.
これにより、自律移動ロボット１は、現在の推定困難位置から、過去に移動した位置の中で推定精度がより高い位置に向かって素早く復帰することができる。 As a result, the autonomous mobile robot 1 can quickly return from the current difficult-to-estimate position to a position with higher estimation accuracy among positions that have moved in the past.
また、移動制御手段７４は、移動履歴情報８１として記憶されている移動履歴を遡るように自律移動ロボット１を推定精度の高い位置に復帰させるように移動制御してもよい。この場合、移動制御手段７４は、移動履歴情報８１を参照して現在の自己位置から過去に遡る移動履歴を読み出す。このとき、移動制御手段７４は、移動履歴を遡りつつ推定精度が初めて第１閾値８２を超える第２閾値８３以上となる臨時目標位置までの移動経路の履歴を読み出す。すなわち、現在の自己位置から過去に移動してきた経路を遡りつつ、移動履歴情報８１として記憶されている座標群の中で第１閾値８２より大きい第２閾値８３以上の推定精度である最も近い座標を臨時目標位置として、現在の自己位置から臨時目標位置までの移動経路履歴を読み出す。そして、移動制御手段７４は、読み出された現在の自己位置から臨時目標位置まで遡る移動経路履歴に沿って自律移動ロボット１を復帰させるように移動制御を行う。 Further, the movement control means 74 may perform movement control so as to return the autonomous mobile robot 1 to a position with high estimation accuracy so as to trace back the movement history stored as the movement history information 81. In this case, the movement control means 74 refers to the movement history information 81 and reads out the movement history going back to the past from the current position. At this time, the movement control unit 74 reads the history of the movement route to the temporary target position where the estimation accuracy first exceeds the first threshold 82 and becomes the second threshold 83 or more while going back the movement history. That is, the closest coordinates having an estimation accuracy of the second threshold value 83 or higher that is larger than the first threshold value 82 among the coordinate groups stored as the movement history information 81 while going back the route that has moved in the past from the current self-position. Is used as the temporary target position, and the movement route history from the current self position to the temporary target position is read. Then, the movement control means 74 performs movement control so as to return the autonomous mobile robot 1 along the movement path history that goes back from the read current self position to the temporary target position.
これにより、自律移動ロボット１は、推定困難位置である現在の自己位置からこれまで移動してきた推定精度が第２閾値８３以上の位置であって、安全な移動が確認できている経路に沿って臨時目標位置まで自動的に移動することができる。 As a result, the autonomous mobile robot 1 is in a position where the estimation accuracy that has been moved from the current self-position, which is a difficult-to-estimate position, is a position that is equal to or higher than the second threshold 83, and a safe movement can be confirmed. It can automatically move to the temporary target position.
また、経路探索手段７３において移動履歴情報８１として記憶されている過去に移動した位置の推定精度を考慮せずに経路探索を行ったが、推定精度を考慮して経路探索を行う構成としてもよい。この場合、移動制御手段７４は、現在の自己位置の推定精度が第１閾値８２以下であれば当該位置に対応するボクセルのボクセルコストを高くする処理を行う。 In addition, although the route search unit 73 performs the route search without considering the estimation accuracy of the position moved in the past stored as the movement history information 81, the route search may be performed in consideration of the estimation accuracy. . In this case, the movement control means 74 performs a process of increasing the voxel cost of the voxel corresponding to the position if the current position estimation accuracy is equal to or less than the first threshold value 82.
例えば、推定困難位置を含むボクセルにおける現在のボクセルコスト値にｅｘｐ｛−δ・（推定精度）｝の計算式から算出した値を足すことにより、新たなボクセルコスト値を求めることが好適である。ここでδは実験によって求めたパラメータである。また、推定困難位置を含むボクセルにおける現在のボクセルコスト値を占有ボクセルと同じ最大値に変更してもよい。図７（ｃ）では、自律移動ロボット１は、時刻ｔ３において、推定困難位置Ｐ１を含むボクセルのボクセルコスト値を高め、自由ボクセルから近接ボクセルにボクセル属性を変更していることを表している。また、これにより、新たに生成された移動経路Ｒ３は、推定困難位置Ｐ１の近傍を含まない経路となっていることを表している。 For example, it is preferable to obtain a new voxel cost value by adding the value calculated from the exp {−δ · (estimation accuracy)} formula to the current voxel cost value in the voxel including the difficult estimation position. Here, δ is a parameter obtained by experiment. Moreover, you may change the present voxel cost value in the voxel containing a difficult position to the same maximum value as an occupation voxel. FIG. 7C shows that the autonomous mobile robot 1 increases the voxel cost value of the voxel including the difficult estimation position P1 and changes the voxel attribute from the free voxel to the adjacent voxel at time t3. This also indicates that the newly generated travel route R3 is a route that does not include the vicinity of the difficult-to-estimate position P1.
このように、推定精度が低い位置（推定困難位置）におけるボクセルコスト値を高めることによって、経路探索手段７３において移動履歴情報８１に記憶されている座標群の中で推定困難位置である座標の近傍を含まない移動経路を生成することができる。 In this way, by increasing the voxel cost value at a position where estimation accuracy is low (difficult estimation position), the vicinity of coordinates that are difficult to estimate positions in the coordinate group stored in the movement history information 81 in the route search means 73. Can be generated.
ところで、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内で、更に種々の異なる実施形態で実施されてもよいものである。また、実施形態に記載した効果は、これに限定されるものではない。 By the way, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and may be implemented in various different embodiments within the scope of the technical idea described in the claims. Further, the effects described in the embodiments are not limited to this.
上記実施形態では、管理装置１０２に接続された目標対象物検出センサ１０４を用いて目標対象物Ｍを検出している。しかしながら、これに限定されるものではなく、撮像部３で取得した撮像画像を画像解析することにより、目標対象物Ｍの位置を推定してもよい。例えば、撮像画像の各フレームを画像処理して目標対象物の画像領域を抽出する処理を行う。この際、既知の従来技術（特開２００６−１４６５５１号公報を参照）であるオプティカルフロー法、ブースティング学習（例えば、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴を用いているＡｄａＢｏｏｓｔベース識別器による顔検出手法）による識別器等を用いて目標対象物の画像領域（人物領域）を抽出する。次に、当該抽出された画像領域の位置に基づいて目標対象物と自律移動ロボット１との距離を推定する。具体的には、抽出した目標対象物の画像領域の頭頂部の（撮像画像における）ｙ座標位置と距離との対応表を予め飛行高度毎に作成しておき、現在の飛行高度及び目標対象物の頭頂部のｙ座標位置を当該対応表に照らし合わせて自律移動ロボット１との距離を推定する。しかし、これに限らず、抽出した目標対象物の頭部の大きさから距離を算出してもよい。すなわち、頭部の大きさと距離との対応表を予め作成しておき、抽出された目標対象物の頭部の大きさを当該対応表に照らし合わせて自律移動ロボット１との距離を推定してもよい。 In the above embodiment, the target object M is detected using the target object detection sensor 104 connected to the management apparatus 102. However, the present invention is not limited to this, and the position of the target object M may be estimated by analyzing the captured image acquired by the imaging unit 3. For example, each frame of the captured image is subjected to image processing to extract an image area of the target object. At this time, a discriminator using an optical flow method or boosting learning (for example, a face detection method using an AdaBoost-based discriminator using Haar-like features), which is a known prior art (see Japanese Patent Laid-Open No. 2006-146551). The image area (person area) of the target object is extracted using, for example. Next, the distance between the target object and the autonomous mobile robot 1 is estimated based on the position of the extracted image region. Specifically, a correspondence table between the y-coordinate position (in the captured image) and the distance at the top of the image area of the extracted target object image is prepared in advance for each flight altitude, and the current flight altitude and target object are acquired. The distance from the autonomous mobile robot 1 is estimated by comparing the y coordinate position of the top of the robot with the correspondence table. However, the present invention is not limited to this, and the distance may be calculated from the size of the head of the extracted target object. That is, a correspondence table between the head size and the distance is prepared in advance, and the distance from the autonomous mobile robot 1 is estimated by comparing the head size of the extracted target object with the correspondence table. Also good.
また、自律移動ロボット１に撮像部３としてカラーカメラの代わりに距離画像センサを搭載して、当該距離画像センサから取得した距離画像を用いて、既知の移動物体抽出技術により目標対象物を抽出して、抽出した目標対象物と自律移動ロボット１との距離値と自己位置とから目標対象物の位置を推定してもよい。また、自律移動ロボット１にレーザスキャナを搭載し、当該レーザスキャナの出力値と自己位置とを用いて目標対象物の位置を推定してもよい。 In addition, a distance image sensor is mounted on the autonomous mobile robot 1 instead of a color camera as the imaging unit 3, and a target object is extracted by a known moving object extraction technique using a distance image acquired from the distance image sensor. Thus, the position of the target object may be estimated from the distance value between the extracted target object and the autonomous mobile robot 1 and the self position. Further, a laser scanner may be mounted on the autonomous mobile robot 1 and the position of the target object may be estimated using the output value of the laser scanner and the self position.
また、上記実施形態では、制御部７において位置推定処理、速度推定処理、経路探索処理、移動制御処理（経路追従制御及び復帰制御）の一連の処理を行っている。しかし、これに限らず、図示しない制御用のＰＣを用意し、当該ＰＣにこれらの一連の処理を実施させてもよい。すなわち、自律移動ロボット１は、ＰＣによって行われた位置推定処理、速度推定処理、経路探索処理、移動制御処理によって得られた速度指令値を無線通信又は有線通信によりＰＣから受信し、当該速度指令値に基づいてモータ４の回転数を制御することにより、目的の位置に飛行するようにしてもよい。このように、外部ＰＣを用いて上記の一連の処理を分担することにより、自律移動ロボット１のＣＰＵ処理負荷を低減することができ、ひいてはバッテリの消耗も抑えることができる。 Moreover, in the said embodiment, in the control part 7, a series of processes of a position estimation process, a speed estimation process, a route search process, and a movement control process (path follow-up control and return control) are performed. However, the present invention is not limited to this, and a control PC (not shown) may be prepared and the PC may perform a series of these processes. That is, the autonomous mobile robot 1 receives the speed command value obtained by the position estimation process, the speed estimation process, the route search process, and the movement control process performed by the PC from the PC by wireless communication or wired communication. You may make it fly to the target position by controlling the rotation speed of the motor 4 based on a value. In this way, by sharing the above-described series of processes using the external PC, it is possible to reduce the CPU processing load of the autonomous mobile robot 1 and thus to suppress battery consumption.
１ 自律移動ロボット、２（２ａ〜２ｄ） ロータ、３ 撮像部、４（４ａ〜４ｄ） モータ、５ 距離検出センサ、６ 位置検出センサ、７ 制御部、８ 記憶部、９ 通信部、７１ 位置推定手段、７２ 経路探索手段、７２ 速度推定手段、７３ 経路探索手段、７４ 移動制御手段、８１ 移動履歴情報、８２ 第１閾値、８３ 第２閾値、８４ ボクセル情報、８５ 移動空間グラフ情報、８６ 各種パラメータ、１００ 警備センタ、１０２ 管理装置、１０４ 目標対象物検出センサ、１１０ 情報通信網。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Autonomous mobile robot, 2 (2a-2d) Rotor, 3 Imaging part, 4 (4a-4d) Motor, 5 Distance detection sensor, 6 Position detection sensor, 7 Control part, 8 Storage part, 9 Communication part, 71 Position estimation Means, 72 route search means, 72 speed estimation means, 73 route search means, 74 movement control means, 81 movement history information, 82 first threshold value, 83 second threshold value, 84 voxel information, 85 movement space graph information, 86 various parameters , 100 Security center, 102 Management device, 104 Target object detection sensor, 110 Information communication network.
Claims (4)
自律移動ロボットが現在までに移動した前記移動空間内の座標群からなる移動履歴情報を記憶した記憶部と、
自律移動ロボットの自己位置を推定すると共に、該自己位置の推定精度を求め、該自己位置と該推定精度とを関連付けて前記移動履歴情報として記憶する位置推定手段と、を備え、
前記移動制御手段は、自律移動ロボットの現在の自己位置における推定精度が第１閾値以下となる推定困難位置であるとき、前記移動履歴情報として記憶されている座標群の中で推定困難位置ではない所定座標に移動するよう自律移動ロボットを復帰制御することを特徴とする自律移動ロボット。 An autonomous mobile robot having movement control means for controlling movement based on a movement route set in a movement space,
A storage unit that stores movement history information including coordinate groups in the movement space that the autonomous mobile robot has moved to the present;
A position estimation means for estimating the self-position of the autonomous mobile robot, obtaining the estimation accuracy of the self-location, and storing the self-location and the estimation accuracy in association with each other as the movement history information,
The movement control means is not a difficult estimation position in the coordinate group stored as the movement history information when the estimation accuracy at the current self position of the autonomous mobile robot is a difficult estimation position that is not more than the first threshold value. An autonomous mobile robot, wherein the autonomous mobile robot is controlled to return to a predetermined coordinate.
前記復帰制御は、前記移動履歴情報を参照して、前記現在の自己位置から前記所定座標まで順に過去の履歴を遡るような経路で移動制御することを特徴とする自律移動ロボット。 The autonomous mobile robot according to claim 1,
The return control is performed by referring to the movement history information, and performing movement control along a route that traces past history in order from the current self position to the predetermined coordinates.
前記記憶部は、前記移動履歴情報として前記位置推定手段にて求められた推定精度を各座標に対応付けて記憶し、
前記復帰制御は、前記移動履歴情報に記憶されている座標群の中で前記第１閾値より大きい第２閾値以上の推定精度をもつ座標であって前記現在の自己位置から最も近い座標を前記所定座標として移動制御することを特徴とする自律移動ロボット。 The autonomous mobile robot according to claim 1 or 2,
The storage unit stores the estimation accuracy obtained by the position estimation unit as the movement history information in association with each coordinate,
The return control is a coordinate having an estimation accuracy greater than or equal to a second threshold value that is greater than the first threshold value in a coordinate group stored in the movement history information and that is closest to the current self-position. An autonomous mobile robot characterized by controlling movement as coordinates.
前記移動履歴情報に記憶されている座標群の中で推定困難位置である座標の近傍を含まない移動経路を生成する経路探索手段をさらに備えることを特徴とする自律移動ロボット。 The autonomous mobile robot according to any one of claims 1 to 3,
An autonomous mobile robot, further comprising route search means for generating a movement route that does not include the vicinity of coordinates that are difficult to estimate in the coordinate group stored in the movement history information.
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