JP2018112830A - 自己位置推定装置、および自己位置推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】より正確に自己位置を推定することができる自己位置推定装置、および自己位置推定方法を提供することである。【解決手段】実施形態の自己位置推定装置は、環境地図に基づいて移動する台車に設置される。また、実施形態の自己位置推定装置は、物体までの距離を計測する距離センサ部と、前記台車の前記移動に伴う搖動によって変動する、前記距離センサ部の測定角度を計測する角度センサ部と、前記環境内に設置された目印であって、前記環境地図と、前記距離と、前記反射光の強度と、前記測定角度と、により識別される前記目印の位置に基づいて自己位置を推定する推定部とを持つ。【選択図】図６

Description

本発明の実施形態は、自己位置推定装置、および自己位置推定方法に関する。

工場内で用いられている無人搬送車（ＡＧＶ；Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ）等の移動ロボットを、近年、店舗での棚在庫管理やインフラ点検等に活用するための検討が進んでいる。これらの移動ロボットが予め決められた走行経路に沿って正確に移動するためには、移動ロボットが正確に自己位置を計測する必要がある。
自己位置を計測する方法として、例えば、無人搬送車が床に敷設された磁気テープを検知することによって自己位置を計測する方法があり、無人搬送車は検知した磁気テープに沿って移動する。また、磁気テープを使用しない方法として、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）と呼ばれる、自己位置推定と環境地図作成とを同時に行う方法がある。

ＳＬＡＭにおいては、レーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）等の２次元距離センサ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）等の３次元距離センサ、またはカメラを用いた３次元計測等によって周囲の環境が計測され、走行しながら環境地図が作成される。そして、計測された周囲の環境と環境地図とに基づいて、自己位置が推定される。昨今、とくに工場内においては、２次元距離センサによるＳＬＡＭを利用した移動ロボット（例えば、ＡＧＶ）が普及しつつある。しかしながら、ＳＬＡＭは、環境に特徴が少ない場合（例えば、広い体育館のような環境や、単調な廊下が続くような環境の場合）や、環境が変化する場合において、自己位置の推定精度が低下することがある。

このような、自己位置の推定精度が低下する環境に対応するため、環境内に、自己位置の推定のために用いられる、目印となる特徴のある物体（以下、「マーカ」とも言う）が設置されることがある。例えば、環境内に再帰性反射材を用いたマーカが設置され、当該マーカがレーザーレンジファインダによって計測される。レーザーレンジファインダは、照射光と反射光との位相差や、反射光を受光するまでの時間を計測することによって、自己のレーザーレンジファインダの位置から周囲の物体までの距離を計測する。再帰性反射材とは、入射光を光源の方向へまっすぐ反射させる（すなわち、入射角と出射角が等しい）部材である。一般的に、再帰性反射材は、反射率が環境内の他の物体よりも高い場合が多い。そこで、レーザーレンジファインダで計測された距離に応じた一般的な物体の反射光の強度と、再帰性反射材の反射光強度の差に基づいてマーカとその他の周囲の物体との判別が可能である。

しかしながら、マーカ以外の物体であって、再帰性反射材と同様に再帰性をもつ（入射角と出射角が同じで反射率が高い）物体（例えば、金属製のポール、棚の円筒状の支柱等）が環境内に存在する場合がある。この場合、レーザーレンジファインダは、マーカではない当該物体を、マーカであるものとして誤判定することがあり、これにより、移動ロボットの自己位置の推定精度が低下するという課題がある。

特許第５９１６０１１号公報 特開２０１１−２０９８４５号公報 特許第４０１２１６１号公報

本発明が解決しようとする課題は、より正確に自己位置を推定することができる自己位置推定装置、および自己位置推定方法を提供することである。

実施形態の自己位置推定装置は、環境地図に基づいて移動する台車に設置される。また、実施形態の自己位置推定装置は、物体までの距離を計測する距離センサ部と、前記台車の前記移動に伴う搖動によって変動する、前記距離センサ部の測定角度を計測する角度センサ部と、前記環境内に設置された目印であって、前記環境地図と、前記距離と、前記反射光の強度と、前記測定角度と、により識別される前記目印の位置に基づいて自己位置を推定する自己位置推定部とを持つ。

第１の実施形態に係る移動ロボットによる棚在庫管理の概要を示す図。 第１の実施形態に係る移動ロボットによるマーカの検出の構成を示す図。 第１の実施形態に係る移動ロボットによるマーカの検出可能範囲の一例を示す図。 測定角度と測定箇所の変動幅との関係の一例を示す図。 第１の実施形態に係る移動ロボットによるマーカの検出の一例を示す図。 第１の実施形態に係る移動ロボットの機能構成を示すブロック図。 第１の実施形態に係る移動ロボットの自己位置推定装置の動作を示すフローチャート。 第２の実施形態に係る移動ロボットによるマーカの検出の一例を示す図。 第３の実施形態に係る移動ロボットが検出するマーカの一例を示す図。 第４の実施形態に係る移動ロボットが検出するマーカの一例を示す図。 第５の実施形態に係る移動ロボットが検出するマーカの一例を示す図。 第５の実施形態に係る移動ロボットの自己位置推定装置の動作を示すフローチャート。 第６の実施形態に係る移動ロボットによる機器点検の概要を示す図。

以下、実施形態の自己位置推定装置、および自己位置推定方法を、図面を参照して説明する。
以下に説明する第１乃至第５の実施形態に係る自己位置推定装置は、店舗において棚在庫管理を行う移動ロボットに搭載される装置である。

（第１の実施形態）
以下、第１の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、第１の実施形態に係る移動ロボットによる棚在庫管理の概要を示す図である。図１に示す環境（店舗）内には、自走する移動ロボット１と、複数の商品棚５と、が存在する。それぞれの商品棚５には、商品６が格納されており、また、それぞれの商品棚５の支柱（または側板）の下部には、マーカ２が設置されている。
移動ロボット１には、センサ部１０１を含む自己位置推定装置１０（図示せず）と、在庫管理部３０と、が備えられている。

移動ロボット１は、商品棚５の前を走行し、在庫管理部３０を用いて、それぞれの商品棚５に格納されている商品６の在庫を確認する。具体的には、在庫管理部３０は、後述する、無線タグリーダを含む在庫検出部３０１を備えている。これにより、在庫管理部３０は、商品６にそれぞれ貼り付けられた無線タグ（図示せず）を、在庫検出部３０１によって検出することにより、在庫を確認することができる。

なお、在庫確認を行う構成は上記の構成に限られるものではない。在庫確認を行う構成は、例えば、在庫管理部３０が、当該在庫管理部３０に備えられたカメラ（図示せず）によってそれぞれの商品棚５を撮像し、撮像した画像を解析することによって在庫を確認するような構成であってもよい。

また、センサ部１０１は、後述する、レーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）を含む距離センサ部１０１１を備えている。距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダは、周囲に向けてレーザーを照射し、当該レーザーが周囲の物体に当たって反射した反射光を受光する。そして、距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダは、照射光と反射光との位相差や、レーザーを照射してから反射光を受光するまでの時間に基づいて、物体までの距離を計測する。

距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダが照射したレーザーが当たる物体は、商品棚５に貼り付けられたマーカ２であることがある。
図２は、第１の実施形態に係る移動ロボットによるマーカの検出の構成を示す図である。図示するように、移動ロボット１のセンサ部１０１が備えるレーザーレンジファインダ（図示せず）から照射されたレーザーは、商品棚５に設置された（貼り付けられた）マーカ２に当たって反射する。そして、反射した反射光が再びレーザーレンジファインダにおいて受光されることにより、レーザーレンジファインダは、マーカまでの距離を計測することができる。

マーカ２に用いられる再帰性反射材は、例えば、ガラスビーズが塗布されたシート状の部材である。このガラスビーズが塗布された平面上の再帰性反射材は、環境内にある周囲の他の物体がどのような物体であるかにも依存するが、一般的には、概ね入射角が６５度以下であるときに再帰性を持ち、周囲の他の物体の反射率よりも相対的に高い反射率となる。これにより、移動ロボット１に搭載された自己位置推定装置１０は、マーカ２と他の物体とを判別することができる。

図３は、第１の実施形態に係る移動ロボットによるマーカの検出可能範囲の一例を示す図である。
図３に例示する移動ロボット１に備えられたレーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）が周囲の物体を検出する際の検出可能角度は、±１３５度である。また、図３に例示するマーカ２の再帰性反射材の入射角は６５度である。また、図３に例示する移動ロボット１が移動する、商品棚５によって挟まれた通路の通路幅は１．２メートルであり、移動ロボットは、通路の中央を走行するものとする。

この場合、移動ロボット１に備えられたレーザーレンジファインダは、当該レーザーレンジファインダの位置から前方に約１．３メートル先の地点の商品棚５に設置されたマーカ２まで検知することができる。また、レーザーレンジファインダは、当該レーザーレンジファインダの位置から前後に合計１．８メートルの間の任意の地点（すなわち、前方に約１．３メートル先の地点から、後方に約０．５メートル先の地点まで、の間の任意の地点）における商品棚５に設置されたマーカ２を検知することができる。

移動ロボット１の自己位置推定装置１０は、レーザーレンジファインダを含む距離センサ部１０１１によって、周囲の商品棚５、および商品棚５に格納された商品６等の、レーザーレンジファインダの測定面上に存在する各物体までの距離を計測する。そして自己位置推定装置１０は、計測した結果に基づいて環境地図を作成および更新する。そして、移動ロボット１の自己位置推定装置１０は、走行しながら、作成および更新した環境地図と、現在計測している周囲の環境とを照合する。そして、自己位置推定装置１０は、照合した結果に基づいて、環境地図上における現在の自己位置を推定する。そして、自己位置推定装置１０は、推定した自己位置と計測した周囲の環境とに基づいて、環境地図を更に更新する。以上の動作を繰り返し行うことにより、自己位置推定装置１０は、環境地図の精度および自己位置の推定精度を向上させることができる。

棚在庫管理においては、移動ロボット１は、まず初めに環境地図を作成するための走行を行う。移動ロボット１は、在庫を確認する必要がある商品６が格納された商品棚５の前の通路を、予め決められた走行経路に沿って走行する。そして、移動ロボット１の自己位置推定装置１０は、走行中に計測した周囲の環境に基づいて、環境地図の作成および自己位置の推定を行う。

そして、移動ロボット１は、商品棚５に格納された商品６の在庫を確認するために走行をする際には、環境地図において設定された走行経路に沿って走行する。そして、移動ロボット１の自己位置推定装置１０は、上記において作成した環境地図と計測した周囲の環境とに基づいて、自己位置を推定する。そして、自己位置推定装置１０は、推定された位置が、環境地図において指定された走行経路からずれている場合には、自己の移動ロボット１が当該走行経路に沿って走行するように移動を制御する。また、商品棚５に格納された商品６の在庫を確認する際の毎回の走行時においても、自己位置推定装置１０は、計測した周囲の環境（物体）の位置情報を環境地図に反映し、環境地図の精度を向上させていく。

例えば、レーザーレンジファインダの測定面上に存在していた商品６が、商品棚５からなくなった場合等、レーザーレンジファインダで計測する環境が変化する場合がある。この場合、環境地図と計測された周囲の環境とに差異が生じることになる。これにより、自己位置の推定精度が低下し、移動ロボット１が、環境地図において指定された走行経路に沿って走行することができない場合があるという課題がある。

また、上述したように、自己位置推定装置１０は、環境地図において自己の自己位置推定装置１０が存在する位置である確率が高いと推定される位置を、自己位置として推定する。このように、自己位置推定装置１０は、過去からの複数回の環境の計測結果に基づいて確率的に自己位置を推定する。そのため、多少の環境変化であれば、移動ロボット１は走行することが可能であるが、自己位置の推定精度は低下することがある。推定精度が低下することによって、例えば、移動ロボット１と確認すべき商品棚５との距離が離れすぎてしまい、移動ロボット１は商品棚５を確認できなくなってしまう場合があるという課題がある。なぜならば、上述した在庫管理部３０の在庫検出部３０１の無線タグリーダが商品６に貼り付けられた無線タグを検出できる距離は、例えば、レーザーレンジファインダがマーカ２を検出できる距離等と比べると短いためである。

また、環境に変化がない場合であっても、当該環境に特徴的な形状の物体が存在しない場合（例えば、一定の壁が続くような環境の場合等）には、環境地図と計測された周囲の環境との照合の際に、物体の位置の特定が難しくなるため、自己位置の推定における誤差が生じやすいという課題がある。

上記のような課題を解決するため、本実施形態においては、上述した再帰性反射材が用いられたマーカ２が環境内の各所に設置される。自己位置推定装置１０は、環境地図を作成する際には、計測された周囲の環境とともに、検出されたマーカ２を環境地図に登録する。

例えば、工場内で用いられている無人搬送車等の移動ロボットには、一般的に、床面の段差等を乗り越えることができるようにするため、当該移動ロボットを上下方向に搖動させるサスペンションが設けられていることが多い。このサスペンションによって移動ロボットが上下方向に搖動すると、当該移動ロボットに設置されたレーザーレンジファインダの測定面も上下方向に変動する。

本実施形態に係る移動ロボット１も、環境内の床面にある段差や、敷設されたケーブル等を乗り越えることができるようにするため、後述する、上下方向に搖動するサスペンション２０１を備えている。そのため、移動ロボット１が走行する際には、当該移動ロボット１に備えられたレーザーレンジファインダの測定角度が変化し、測定面が上下方向に変動する。

一般的に、移動ロボット１に備えられたサスペンション２０１によって、少なくとも±０．５度程度の範囲でレーザーレンジファインダの測定角度が変動することが多い。とくに、例えば、店舗内の床面や屋外の地面等のように、工場内の床面よりも平坦ではない（凹凸がある）場所においては、±５度程度の範囲でレーザーレンジファインダの測定角度が変動する。

図４は、測定角度と測定箇所の変動幅との関係の一例を示す図である。
図示するように、レーザーレンジファインダの測定角度の変動範囲が±０．５度である場合には、１０メートル先の地点においては、測定箇所の変動幅は±０．１５メートル程度になる。

環境内において、棚、柱、および壁等の高さが高い物体については、±０．１５メートル程度の測定箇所の変動幅があっても、レーザーレンジファインダは当該物体を認識可能である。しかしながら、設置されるマーカ２はなるべく小さなもの（高さがないもの）が望まれる場合が多い。なぜならば、店舗等においては、マーカ２が大きいと、例えば、当該店舗が商品６の販売を行う上で邪魔になるからである。

図５は、第１の実施形態に係る移動ロボットによるマーカの検出の一例を示す図である。図示するように、測定箇所の変動幅がマーカ２の高さ（上下方向の長さ）を超える場合、レーザーレンジファインダは、当該マーカ２を認識できないことがある。上述したように１０メートル離れた地点での測定箇所の変動幅は±０．１５メートル程度であるため、例えば、マーカ２の高さ（上下方向の長さ）が０．２メートルである場合、レーザーレンジファインダは、当該マーカ２を認識できないことがある。この場合、マーカ２の位置情報は、環境地図へ登録されない。

本実施形態に係る自己位置推定装置１０は、レーザーレンジファインダの測定角度を計測する、後述する角度センサ部１０１２を備える。角度センサ部１０１２は、３軸加速度センサ（図示せず）および３軸角加速度センサ（例えばジャイロ、図示せず）を含んで構成される。角度センサ部１０１２は、自己の移動ロボット１の停止時に３軸角加速度センサによって重力方向を検出し、自己の移動ロボット１の走行時に３軸角加速度センサによってレーザーレンジファインダの測定角度を計測する。

なお、本実施形態においては、角度センサ部１０１２は、３軸加速度センサおよび３軸角加速度センサを含んで構成されるものとしたが、これに限られるものではない。角度センサ部１０１２は、例えば、３軸加速度センサおよび車輪回転速度センサによって自己の移動ロボット１の走行時の加速度をキャンセルしてレーザーレンジファインダの測定角度を計測するような構成であってもよい。角度センサ部１０１２の構成は、レーザーレンジファインダの測定角度の計測ができるならば、任意の構成で構わない。

自己位置推定装置１０は、自己の移動ロボット１からマーカ２までの距離と、自己の移動ロボット１からマーカ２へ向かう方向におけるレーザーレンジファインダの測定角度と、に基づいて、検出したマーカ２の情報を環境地図に登録する。環境地図に登録される情報には、環境内におけるマーカ２の平面上の位置だけでなく、高さ方向の位置を示す情報が含まれる。

具体的には、角度センサ部１０１２が計測したレーザーレンジファインダの測定角度が、一定の範囲内の角度であるときに、レーザーレンジファインダがマーカ２を検出することになる。一定の範囲外の角度である時には、レーザーレンジファインダが照射したレーザーがマーカ２に当たらないため、マーカ２は検出されない。マーカ２が検出された際のレーザーレンジファインダの測定角度の上限値と下限値に基づいて、自己位置推定装置１０は、マーカ２の上端の位置と下端の位置とを推定することができる。

自己位置推定装置１０は、レーザーレンジファインダが測定した、自己の移動ロボット１からマーカ２までの距離に、角度センサ部１０１２が計測したレーザーレンジファインダの測定角度を加味して、マーカ２の位置を推定する。これにより、自己位置推定装置１０は、高さ方向の位置も含めてマーカ２の位置を推定することができ、当該マーカ２の高さ方向の位置情報も含む位置情報を環境地図に登録することができる。

自己位置推定装置１０が、繰り返し環境内を走行し、繰り返しマーカ２が検出され、マーカ２の位置が繰り返し計測され、環境地図における当該マーカ２の位置情報が更新される。これにより、高さ方向の位置を含むマーカ２の設置位置を示す位置情報の推定精度が向上する。
なお、設置されたマーカ２の高さ方向の実際の位置を示す情報を（例えば、手入力等によって）予め環境地図に登録しておくことができるならば、自己位置推定装置１０によるマーカ２の検出の精度を更に向上させることがきる。

このようにして、自己位置推定装置１０は、レーザーレンジファインダの測定角度を計測する角度センサ部１０１２を用いて、マーカ２の高さ方向の位置（例えば、マーカ２の上端および下端の位置）を推定することができる。なぜならば、上述したように、レーザーレンジファインダの測定角度によって、マーカ２が検出される場合と検出されない場合とがあるため、マーカ２の検出が何度も繰り返されることにより、マーカ２の高さ方向の位置を特定することができるからである。

一方、上述したような、環境内に存在する金属製のポールや円筒状の商品棚５の支柱等は、マーカ２に比べて高さ方向の長さが長いため、レーザーレンジファインダの測定角度の変動に関わらず、常にレーザーレンジファインダによって検出されやすい。マーカ２は、レーザーレンジファインダの測定角度が一定の範囲の角度である場合にのみ検出される。これにより、自己位置推定装置１０は、マーカ２と、マーカ２ではない金属製のポールや円筒状の商品棚５の支柱等の高さがある（かつ、反射率が高い）物体とを、計測する毎に常に計測される物体であるか否かに基づいて、判別することができる。

以下に、移動ロボット１の機能構成について、図面を参照しながら説明する。
図６は、第１の実施形態に係る移動ロボットの機能構成を示すブロック図である。図示するように、移動ロボット１は、自己位置推定装置１０と、走行部２０と、在庫管理部３０と、を含んで構成される。

自己位置推定装置１０は、センサ部１０１と、演算部１０２と、記憶部１０３と、を含んで構成される。自己位置推定装置１０は、環境地図において設定された走行経路に基づいて環境内を移動する移動ロボット１（台車）に設置される装置である。

センサ部１０１は、距離センサ部１０１１と、角度センサ部１０１２と、を含んで構成される。なお、センサ部１０１が検出するマーカ２は、図１に示したように、主に商品棚５の下部に設置されている。そのため、センサ部１０１は、当該マーカ２を検出しやすいように、マーカ２が設置された高さに近い高さである、移動ロボット１の下部に設置されていることが好ましい。

距離センサ部１０１１は、自己の移動ロボット１の位置から環境内に存在する物体の位置までの距離と、距離センサ部１０１１が照射した光線（例えば、レーザー）が当該物体によって反射した反射光の強度と、を計測する。距離センサ部１０１１は、自己の移動ロボット１からの位置から周囲の物体までの距離を計測することができる部材、例えば、レーザーレンジファインダを含んで構成される。

角度センサ部１０１２は、移動ロボット１（台車）の移動に伴う当該移動ロボット１の搖動によって変動し、距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダの測定角度を計測する。角度センサ部１０１２は、角度を計測することができる部材、例えば、３軸加速度センサおよび３軸角加速度センサを含んで構成される。なお、上述したように、角度センサ部１０１２を構成する部材は、角度を計測することができる部材であれば、任意の部材で構わない。

演算部１０２は、環境地図更新部１０２１と、自己位置推定部１０２２と、走行制御部１０２３と、を含んで構成される。

環境地図更新部１０２１は、距離センサ部１０１１によって計測された周囲の環境（周囲の物体までの距離等）を示す情報と、角度センサ部１０１２によって計測された距離センサ部１０１１の測定角度に基づく周囲の物体の高さを示す情報と、に基づいて環境地図を生成し、後述する記憶部１０３に記憶させる。また、環境地図更新部１０２１は、センサ部１０１によって周囲の環境が計測される毎に、記憶部１０３に記憶された環境地図を更新する。

自己位置推定部１０２２は、環境内に設置されたマーカ２（目印）であって、環境地図更新部１０２１によって生成・更新された環境地図と、距離センサ部１０１１によって計測された距離と、距離センサ部１０１１によって計測された反射光の強度と、角度センサ部１０１２によって計測された距離センサ部１０１１の測定角度と、に基づいて識別されるマーカ２（目印）の位置に基づいて、自己の移動ロボット１の位置を推定する。

走行制御部１０２３は、環境地図に登録された走行経路に沿って自己の移動ロボット１が走行するように、移動する方向（走行経路）を決定し、決定した走行経路に基づいて、後述する走行部２０の駆動部２０２を制御する。走行経路は、自己位置推定部１０２２によって推定された自己の移動ロボット１の位置と、記憶部１０３に記憶された環境地図と、に基づいて決定される。

記憶部１０３は、環境地図更新部１０２１によって生成・更新される、環境内の環境地図を記憶する。また、記憶部１０３は、自己位置推定装置１０において用いられる各種のデータやプログラムを記憶する。記憶部１０３は、例えば、記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ；ハードディスクドライブ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ；イーイーピーロム）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ；読み書き可能なメモリ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ；読み出し専用メモリ）、またはこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。

走行部２０は、自己の移動ロボット１を移動させるための駆動機能を備えている。走行部２０は、サスペンション２０１と、駆動部２０２と、を含んで構成される。

サスペンション２０１は、自己の移動ロボット１が、環境内の床面にある段差や、敷設されたケーブル等を乗り越える際の、衝撃を吸収するための緩衝装置として機能する。また、サスペンション２０１は、自己の移動ロボット１が段差やケーブル等を乗り越える際に駆動輪（図示せず）が浮き上がって走行不能に陥るようなことがないように、駆動輪を床面に接地させるための装置として機能する。

駆動部２０２は、走行制御部１０２３による制御に従って自己の移動ロボット１を移動させる。駆動部２０２は、例えば、モーターやエンジン等の駆動装置や駆動輪（図示せず）を含んで構成される。

在庫管理部３０は、環境内の商品棚５に格納されている商品６の在庫を確認し、当該在庫を示す在庫情報を記憶する。在庫管理部３０は、在庫検出部３０１と、在庫記憶部３０２と、を含んで構成される。
なお、店舗内における棚在庫管理においては、上述したように、商品棚５の高さが高く、無線タグが貼り付けられた商品６が高い位置にも格納されていることが多い。そのため、在庫管理部３０は、無線タグを検出しやすいように、移動ロボット１の上部に設置されていることが好ましい。

在庫検出部３０１は、無線タグリーダ（図示せず）を含んで構成される。在庫検出部３０１は、移動ロボット１が商品棚５の前を走行した際に、商品６にそれぞれ貼り付けられた無線タグ（図示せず）を検出する。そして、在庫検出部３０１は、無線タグを検出したことに基づいて、あるいは無線タグから受信した電波が示す情報に基づいて商品６の在庫情報を生成し、後述する在庫記憶部３０２に記憶させる。

なお、上述したように、在庫の確認の手段は上記の手段に限られるものではない。在庫の確認の手段は、例えば、在庫管理部３０が、当該在庫管理部３０に備えられたカメラ（図示せず）によってそれぞれの商品棚５を撮像し、撮像した画像を解析することによって在庫を確認するような構成であってもよい。

在庫記憶部３０２は、在庫検出部３０１によって生成された在庫情報を記憶する。在庫記憶部３０２は、例えば、記憶媒体、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡ、ＲＯＭ、またはこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。

以下に、自己位置推定装置１０がマーカ２を判定する際の動作について、図面を参照しながら説明する。
図７は、第１の実施形態に係る移動ロボットの自己位置推定装置の動作を示すフローチャートである。本フローチャートは、距離センサ部１０１１が自己の移動ロボット１から周囲の物体までの距離を計測する際に開始する。

（ステップＳ００１）距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダは、周囲に向けてレーザーを照射する。その後、ステップＳ００２へ進む。

（ステップＳ００２）距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダは、照射したレーザーの反射光を受光することにより周囲の物体を検出する。また、距離センサ部１０１１は、反射光の反射強度に基づいて、周囲の他の物体よりも反射率が高い物体があるか否かを検出する。反射率が高い物体がある場合には、ステップＳ００３へ進む。そうでない場合は、本フローチャートの処理が終了する。

（ステップＳ００３）角度センサ部１０１２は、距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダの測定角度を計測する。そして、環境地図更新部１０２１は、レーザーレンジファインダが反射光に基づいて計測した物体までの距離、およびレーザーレンジファインダの測定角度に基づいて、反射率が高い物体の、高さ方向を含む位置を特定する。その後、ステップＳ００４へ進む。

（ステップＳ００４）環境地図更新部１０２１は、記憶部１０３に記憶された環境地図を参照し、ステップＳ００３において特定された位置に存在する反射率の高い物体が、過去の周囲の環境の計測において常に検出される物体であるか否かを判定する。常に検出される物体である場合には、ステップＳ００５へ進む。そうでない場合は、ステップＳ００７へ進む。

（ステップＳ００５）環境地図更新部１０２１は、ステップＳ００２において検出された反射率の高い物体が、マーカ２ではない（例えば、金属ポール等の、他の反射率が高い物体である）と判定する。その後、ステップＳ００６へ進む。

（ステップＳ００６）環境地図更新部１０２１は、ステップＳ００３において計測された、反射率が高い物体の位置に基づいて、当該反射率が高い物体をマーカ２ではない他の物体として、記憶部１０３に記憶された環境地図を更新する。
以上で本フローチャートの処理が終了する。

（ステップＳ００７）環境地図更新部１０２１は、ステップＳ００２において検出された反射率の高い物体が、マーカ２であると判定する。その後、ステップＳ００８へ進む。

（ステップＳ００８）環境地図更新部１０２１は、ステップＳ００３において計測された、反射率が高い物体の位置（物体の高さに関する情報を含む）に基づいて、当該反射率が高い物体をマーカ２として、記憶部１０３に記憶された環境地図を更新する。
以上で本フローチャートの処理が終了する。

以上、説明したように、第１の実施形態においては、移動ロボット１が環境内の床面の段差や障害物を乗り越える際に、サスペンション２０１によって移動ロボット１が搖動することによって、距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダの測定角度が、周囲の環境の計測ごとに変動する。第１の実施形態に係る自己位置推定装置１０は、レーザーレンジファインダの測定角度が変動することを利用して、自己位置の推定精度を向上させる。

検出された反射率の高い物体が、レーザーレンジファインダの測定角度に関わらず常に検出される物体である場合には、自己位置推定装置１０は、当該物体が高さのある物体（例えば、金属ポール等）であると認識することができる。また、検出された反射率の高い物体が、レーザーレンジファインダの測定角度によっては検出されない物体である場合には、自己位置推定装置１０は、当該物体が高さ方向の長さが短い物体であると認識することができる。そして、自己位置推定装置１０は、周囲の物体よりも反射率が高いことに基づいて、当該物体がマーカ２であると判定することができる。

これにより、自己位置推定装置１０は、検知した物体が自己位置の推定のために設置された物体（マーカ２）であるか否かについての判定誤差を小さくすることができ、環境地図の精度が向上するため、より正確に自己位置の推定をすることができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と構成が共通する範囲については説明を省略する。
図８は、第２の実施形態に係る移動ロボットによるマーカの検出の一例を示す図である。第２の実施形態に係る移動ロボット１には、センサ部１０１を上下方向に搖動させる搖動部１０４が備えられている。搖動部１０４は、例えば、回転軸またはバネ等の振動要素を含んで構成される。センサ部１０１は、搖動部１０４を介して、移動ロボット１に取り付けられている。

これにより、第２の実施形態においては、移動ロボット１が環境内の床面の段差や障害物を乗り越える際に、搖動部１０４によってセンサ部１０１が搖動することによって、距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダの測定角度が、周囲の環境の計測ごとに変動する。第２の実施形態に係る自己位置推定装置１０は、レーザーレンジファインダの測定角度が変動することを利用して、自己位置の推定精度を向上させる。

検出された反射率の高い物体が、レーザーレンジファインダの測定角度に関わらず常に検出される物体である場合には、自己位置推定装置１０は、当該物体が高さのある物体（例えば、金属ポール等）であると認識することができる。また、検出された反射率の高い物体が、レーザーレンジファインダの測定角度によっては検出されない物体である場合には、自己位置推定装置１０は、当該物体が高さ方向の長さが短い物体であると認識することができる。そして、自己位置推定装置１０は、周囲の物体よりも反射率が高いこと、およびレーザーレンジファインダの測定角度によっては検出されない物体であることに基づいて、当該物体がマーカ２であると判定することができる。

これにより、自己位置推定装置１０は、検知した物体が自己位置の推定のために設置された物体（マーカ２）であるか否かについての判定誤差を小さくすることができ、環境地図の精度が向上するため、より正確に自己位置の推定をすることができる。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と構成が共通する範囲については説明を省略する。
図９は、第３の実施形態に係る移動ロボットが検出するマーカの一例を示す図である。
図示するように、第３の実施形態では、マーカ２の再帰性反射材部分が横縞状に配置される。そして、マーカ２ごとに、それぞれ再帰性反射材部分である縞の幅や本数が異なる。
なお、図９に例示するマーカ２は、灰色に網掛けしている部分が再帰性反射材部分であり、３枚の再帰性反射材が横縞状に配置されたマーカである。
なお、マーカ２は、短冊状の再帰性反射材を複数用いて水平方向に平行に並べることで横縞状にしたものであってもよいし、１枚の再帰性反射材に反射率の低い材質の部材であって短冊状の部材を貼り付けることによって露出している再帰性反射材が横縞状になるようにしたものであってもよい。

また、第３の実施形態に係る自己位置推定装置１０の演算部１０２は、マーカ２の再帰性反射材部分（目印）の幅、またはマーカ２の横縞状に設置された再帰性反射材部分（目印）の縞の本数、に基づいて、マーカ２（目印）を識別する目印識別部（図示せず）を備える。

自己位置推定装置１０は、センサ部１０１によってマーカ２を検出し、検出したマーカ２に対応する識別子を目印識別部によって特定する。目印検出部は、検出したマーカ２の横縞の本数や幅に基づいて、当該マーカ２に対応する識別子を特定する。そして、環境地図更新部１０２１は、目印識別部によって識別されたマーカ２に対応する識別子を、当該マーカ２の位置情報とともに、記憶部１０３に記憶された環境地図に登録する。

これにより、自己位置推定部１０２２は、センサ部１０１によって検出されたマーカ２に対応する識別子と、環境地図に登録されているマーカ２に対応する識別子と、を照合することができるため、より正確にマーカ２を判別することができる。より正確にマーカ２を判別することができることにより、自己位置推定装置１０は、より正確に自己位置の推定をすることができる。

（第４の実施形態）
以下、第４の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と構成が共通する範囲については説明を省略する。
図１０は、第４の実施形態に係る移動ロボットが検出するマーカの一例を示す図である。図示するように、第４の実施形態では、マーカ２の再帰性反射材は、円筒状の物体（例えば、商品棚５の支柱等）に巻かれるようにして曲面状に設置される。

これにより、距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダによって、あらゆる角度から検出可能になるため、マーカ２はより検出され易くなる。マーカ２がより検出されやすくなることにより、環境地図の精度が向上するため、自己位置推定装置１０は、より正確に自己位置を推定することができる。

（第５の実施形態）
以下、第５の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と構成が共通する範囲については説明を省略する。
図１１は、第５の実施形態に係る移動ロボットが検出するマーカの一例を示す図である。図示するように、第５の実施形態では、それぞれのマーカ２と隣接して無線タグ３がそれぞれ設置される。なお、マーカ２と無線タグ３とは、必ずしも図１１のように接した状態で設置されている必要はなく、近傍に設置されていれば離れて設定されていても構わない。

また、第５の実施形態に係る移動ロボット１の自己位置推定装置１０のセンサ部１０１は、無線タグリーダ部（図示せず）を備えている。無線タグリーダ部は、環境内に設置されたマーカ２（目印）の近傍に設置された無線タグ３から発信される電波を受信することにより、当該無線タグ３を検出・識別することができる無線タグリーダを含んで構成される。
なお、上記のように自己位置推定装置１０センサ部１０１が備える無線タグリーダ部によって無線タグ３を検出するのではなく、上述した在庫管理部３０の在庫検出部３０１を構成する無線タグリーダを代用し、在庫検出部３０１によって無線タグ３を検出するような構成であっても構わない。

なお、無線タグリーダは、例えば、パッシブ型の無線タグである無線タグ３に電波を発信させるための磁界を作るためのアンテナと、無線タグ３からのデータ（例えば、無線タグ３あるいはマーカ２を識別する識別子等）を受信するためのアンテナの２種類のアンテナ（図示せず）を備える。パッシブ型の無線タグとは、電池を内蔵せず、無線タグリーダが発生させる磁界によって引き起こされる電磁誘導等によって駆動し、電波の受発信を行うタイプの無線タグのことである。

第５の実施形態に係る移動ロボット１は、環境地図に基づく走行経路に沿って走行する際に、距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダが反射率の高い物体を検出した場合、無線タグリーダ部は、マーカ２の近傍に設置された無線タグ３が発信する電波の検出を試みる。マーカ２の近傍に設置された無線タグ３が発信する電波が検出された場合、環境地図更新部１０２１は、上記において検出された反射率の高い物体はマーカ２であると判定する。そして、環境地図更新部１０２１は、距離センサ部１０１１によって計測された当該マーカ２の位置情報、および検出された無線タグ３を識別する識別子に基づいて、記憶部１０３に記憶された環境地図を更新する。
これにより、第５の実施形態に係る自己位置推定装置１０は、マーカ２と、金属ポールなどの反射率が高い他の物体と、をより正確に判別することができる。

なお、環境内に設置されたそれぞれの無線タグ３を識別する識別子と、当該無線タグ３の位置情報と、を紐づけて環境地図に予め登録しておくようにしてもよい。これにより、自己位置推定装置１０は、環境地図に登録された無線タグ３およびマーカ２と、センサ部１０１によって検出された無線タグ３およびマーカ２と、をより正確に照合することができる。これにより、自己位置推定装置１０によるマーカ２の検出・識別の精度はより高くなるため、自己の移動ロボット１の位置の推定精度が更に向上する。

以下に、自己位置推定装置１０のマーカ２であるか否かを判定する際の動作について、図面を参照しながら説明する。
図１２は、第５の実施形態に係る移動ロボットの自己位置推定装置の動作を示すフローチャートである。本フローチャートは、距離センサ部１０１１が周囲の物体までの距離を計測する際に開始する。

（ステップＳ１０１）距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダは、周囲に向けてレーザーを照射する。その後、ステップＳ１０２へ進む。

（ステップＳ１０２）距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダは、照射したレーザーの反射光を受光することにより周囲の物体を検出する。また、距離センサ部１０１１は、反射光の反射強度に基づいて、周囲の他の物体よりも反射率が高い物体があるか否かを検出する。反射率が高い物体がある場合には、ステップＳ１０３へ進む。そうでない場合は、本フローチャートの処理が終了する。

（ステップＳ１０３）環境地図更新部１０２１は、レーザーレンジファインダが反射光に基づいて計測した物体までの距離に基づいて、反射率が高い物体の位置を特定する。その後、ステップＳ１０４へ進む。

（ステップＳ１０４）無線タグリーダ部は、マーカ２の近傍に設置された無線タグ３が発信する電波の検出を試みる。電波が検出された場合には、環境地図更新部１０２１は、検出された電波に含まれる情報である無線タグ３の識別子を認識し、ステップＳ１０５へ進む。そうでない場合は、ステップＳ１０７へ進む。

（ステップＳ１０５）環境地図更新部１０２１は、ステップＳ１０２において検出された反射率の高い物体が、マーカ２であると判定する。その後、ステップＳ１０６へ進む。

（ステップＳ１０６）環境地図更新部１０２１は、ステップＳ１０３において計測された、反射率が高い物体の位置に基づいて、当該反射率が高い物体をマーカ２として、記憶部１０３に記憶された環境地図を更新する。なお、環境地図において、マーカ２の位置情報と、ステップＳ１０４において環境地図更新部１０２１が認識した無線タグ３の識別子と、は対応付けて登録される。
以上で本フローチャートの処理が終了する。

（ステップＳ１０７）環境地図更新部１０２１は、ステップＳ１０２において検出された反射率の高い物体が、マーカ２ではない（例えば、金属ポール等の、他の反射率が高い物体である）と判定する。その後、ステップＳ１０８へ進む。

（ステップＳ１０８）環境地図更新部１０２１は、ステップＳ１０３において計測された、反射率が高い物体の位置に基づいて、当該反射率が高い物体をマーカ２ではない他の物体として、記憶部１０３に記憶された環境地図を更新する。
以上で本フローチャートの処理が終了する。

距離センサ部１０１１は、移動ロボット１からマーカ２までの距離を正確に計測することはできるが、検出されたマーカ２がどのマーカ２であるのかを識別することは難しいという欠点がある。一方、無線タグリーダ部は、検出されたマーカ２がどのマーカ２であるのかを識別することはできるが、移動ロボット１からマーカ２までの距離を正確に計測することは難しいという欠点がある。以上説明した第５の実施形態によれば、距離センサ部１０１１と無線タグリーダ部の両者の欠点を互いに補いあうことができる。
なお、第５の実施形態に係る移動ロボット１においては、図６に示したような角度センサ部１０１２は必ずしも必要な構成ではない。

（第６の実施形態）
上述した第１乃至第５の実施形態に係る自己位置推定装置は主に店舗内で用いられる移動ロボットに搭載される装置であるが、以下に説明する第６の実施形態に係る移動ロボットは屋外に設置されたプラント等の機器点検を行う移動ロボットに搭載される装置である。
以下、第６の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と構成が共通する範囲については説明を省略する。

図１３は、第６の実施形態に係る移動ロボットによる機器点検の概要を示す図である。
屋外のプラントでは、移動ロボット１の走行面は、例えば、砂利やアスファルト等によって造られた道であるため、工場内等の屋内の床面と比べてより凹凸がある。そのため、屋外のプラントを走行する移動ロボット１に搭載されたレーザーレンジファインダの測定角度は、屋内と比べてより大きく変動する。そのため、自己位置の推定精度を向上させることがより難しくなる。

また、屋外のプラントでは、店舗内の商品棚や柱、壁のように高さのある物体はより少ない場合が多い。また、機器点検で点検すべき箇所（例えば、検診するメータ等）は、店舗内の商品棚５に格納された商品６のように移動したり無くなったりすることはなく、予め決まった位置に常に存在する。そのため、移動ロボット１は、機器点検で点検すべき箇所の近傍に移動することができればよく、当該箇所までの走行経路に沿った走行の正確性については、あまり高い精度は要求されないことが多い。

第６の実施形態では、マーカ２は、機器点検で点検すべき箇所（例えば、検診するメータ等）の近傍に設置される。そして、自己位置推定装置１０は、レーザーレンジファインダによってマーカ２を検出し、検出したマーカ２を環境地図に登録する。そして、移動ロボット１は、環境地図に基づく走行経路に沿って走行し、機器点検で点検すべき箇所の近傍へ移動する。これにより、第６の実施形態においては、環境地図更新部１０２１は、機器点検で点検すべき箇所の近傍に設置されたマーカ２の位置情報のみを登録すればよいため、移動ロボット１は、より簡易に自己位置を推定して、当該箇所の近傍へ移動し、機器点検を行うことができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、自己位置推定装置１０が、移動ロボット１（台車）の移動に伴う搖動によって変動する、距離センサ部１０１１のレーザーレンジファインダの測定角度を計測する角度センサ部１０１２を持つことにより、検知した物体が自己位置の推定のために設置された物体であるか否かについての判定誤差を小さくして、より正確に自己位置の推定をすることができる。

なお、上述した実施形態における自己位置推定装置１０の一部または全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、自己位置推定装置１０に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

また、上述した実施形態における自己位置推定装置１０の一部または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。自己位置推定装置１０の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…移動ロボット、２…マーカ、３…無線タグ、５…商品棚、６…商品、１０…自己位置推定装置、２０…走行部、３０…在庫管理部、１０１…センサ部、１０２…演算部、１０３…記憶部、２０１…サスペンション、２０２…駆動部、３０１…在庫検出部、３０２…在庫記憶部、１０１１…距離センサ部、１０１２…角度センサ部、１０２１…環境地図更新部、１０２２…自己位置推定部、１０２３…走行制御部

Claims (10)

1. 環境地図に基づいて移動する台車に設置される自己位置推定装置であって、
   物体までの距離を計測する距離センサ部と、
   前記台車の移動に伴う搖動によって変動する、前記距離センサ部の測定角度を計測する角度センサ部と、
   前記物体に設置された目印であって、前記環境地図と、前記距離と、前記測定角度と、により識別される前記目印の位置に基づいて自己位置を推定する推定部と、
   を備える自己位置推定装置。
2. 環境地図に基づいて移動する台車に設置される自己位置推定装置であって、
   物体までの距離を計測する距離センサ部と、
   前記物体に設置された目印の近傍に設置された無線タグを検出する無線タグリーダ部と、
   前記環境地図と、前記距離と、により識別される前記目印の位置と、前記無線タグと、に基づいて自己位置を推定する推定部と、
   を備える自己位置推定装置。
3. 前記距離センサ部は、前記物体からの反射光の強度を測定し、
   前記推定部は、前記反射光の強度により識別される前記目印の位置に基づいて自己位置を推定する請求項１または２に記載の自己位置推定装置。
4. 前記目印の近傍に設置された無線タグを検出する無線タグリーダ部、
   を備え、
   前記推定部は、前記無線タグに基づいて前記自己位置を推定する、
   請求項１に記載の自己位置推定装置。
5. 前記台車の前記移動に伴う搖動に応じて前記距離センサ部を搖動させる搖動部と、
   を備える請求項１から請求項４のうちいずれか一項に記載の自己位置推定装置。
6. 前記目印の幅、または横縞状に設置された前記目印の縞の本数、に基づいて、前記目印を識別する目印識別部と、
   を備える請求項１から請求項５のうちいずれか一項に記載の自己位置推定装置。
7. 前記推定部は、曲面状の前記目印の位置に基づいて前記自己位置を推定する、
   請求項１から請求項６のうちいずれか一項に記載の自己位置推定装置。
8. 前記環境地図を記憶する記憶部と、
   を備える請求項１から７のうちいずれか一項に記載の自己位置推定装置。
9. 環境地図に基づいて移動する台車に設置される自己位置推定装置のコンピュータによる自己位置推定方法であって、
   距離センサ部が、物体までの距離を計測する距離センサステップと、
   角度センサ部が、前記台車の前記移動に伴う搖動によって変動する、前記距離センサ部の測定角度を計測する角度センサステップと、
   推定部が、前記物体に設置された目印であって、前記環境地図と、前記距離と、前記測定角度と、により識別される前記目印の位置に基づいて自己位置を推定する推定ステップと、
   を有する自己位置推定方法。
10. 環境地図に基づいて移動する台車に設置される自己位置推定装置のコンピュータによる自己位置推定方法であって、
    距離センサ部が、物体までの距離を計測する距離センサステップと、
    無線タグリーダ部が、前記物体に設置された目印の近傍に設置された無線タグを検出する無線タグリーダステップと、
    推定部が、前記環境地図と、前記距離と、により識別される前記目印の位置と、前記無線タグと、に基づいて自己位置を推定する推定ステップと、
    を有する自己位置推定方法。

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