JP2019139304A - 走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラム - Google Patents

走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における障害物の検知精度が従来よりも高い走行装置を提供する。【解決手段】筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置。【選択図】図６

Description

本願発明は、走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムに関し、詳しくは、ＬＩＤＡＲ等の測距センサにより周囲の障害物を検知する障害物検知機能を有する走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムに関する。
今日、走行装置として、荷物を搬送する搬送用ロボットや、建物内および建物周辺や所定の敷地内の状況を監視する有人または無人の走行装置が利用されている。また、地震、津波、土砂崩れ等の被災地での被災者の探索、あるいは事故が発生した工場、発電所などの内部の情報収集といった危険地域における活動にも、カメラや各種センサ等が搭載された走行車両が利用される場合がある（例えば、特許文献１参照）。
このような走行車両において、ＬＩＤＡＲ等の測距センサにより障害物を検知する障害物検知機能を有するものがあるが、雨や霧、雪などの天候の影響によって測距センサが正しく動作しないことがある。
また、雨が降り、走行路面が濡れるとレーザーセンサによる正しい距離値が得にくくなる問題を解決すべく、１回の走査で路面から所定値以上の高さを示す検出データが得られた場合に障害物有りの判定を行う第１の判定手段と、複数回の走査で得られた複数のデータのうち、所定回以上のデータが同一の場所で得られた場合に障害物有りの判定を行う第２の判定手段とを相補的に使用することで、大雨による濡れがあっても障害物の検出精度が落ちず、路面の状況に影響されずに常に障害物を高い精度で検出できる移動ロボットの発明が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
特開２００５−１１１５９５号公報 特開２００８−００９９２９号公報
一方、ＬＩＤＡＲ等の測距センサによる測定の場合、障害物にレーザー光が当たる前に、雨や霧、雪等によってレーザー光が反射されてしまうことがあるため、結果として、障害物の検知精度が下がってしまうことがある。
本願発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における障害物の検知精度が従来よりも高い走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムを提供することを目的とする。
この発明の走行装置は、筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置は、筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記記憶部は、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定部は、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定方法は、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定方法は、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定プログラムは、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、前記走行制御システムのプロセッサに、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定プログラムは、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、前記走行制御システムのプロセッサに、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。
「測点」は、レーザー光を走査した際に、対象から反射されたレーザー光を受光することによって検知された点である。
「過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合」は、任意の１回（例えば、前回）の走査時に検知された障害物の位置だけでなく、任意の複数回の走査時に検知された障害物の位置であってもよい。
また、過去の走査で検知された障害物の位置は、厳密に同一位置である必要はなく、走査時間の間隔や筐体の走行速度に応じて適宜修正してもよい。
「走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラム」は、通信を介して走行装置の走行を制御する管理サーバーによって実行されるプログラムである。
また、走行装置に設けられた制御部によって実行されるプログラムであってもよい。
本願発明の「走行駆動部」は、電動モータ４１Ｒ，４１Ｌ、モータ軸４２Ｒ，４２Ｌおよびギアボックス４３Ｒ，４３Ｌおよび制御ユニット１００の協働によって実現され、また、本願発明の「測拒センサ」は、距離検出部１２によって実現され、また、本願発明の「障害物判定部」は、制御ユニット１００によって実現される。
本願発明によれば、測点の距離に応じて異なる閾値を採用することによって、雨や霧、雪等が障害物として誤検知される可能性を低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムが提供される。
また、本願発明の走行装置は、次のように構成されてもよく、それらが適宜組み合わされてもよい。
このようにすれば、過去に検知された障害物の位置情報を参照することによって、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。
前記障害物判定部は、前記筐体および前記障害物の移動による前記障害物の位置の変化を考慮して、前記略同一位置の範囲を予め定められた範囲広くとるものであってもよい。
このようにすれば、障害物判定部は、筐体および障害物の移動による障害物の位置の変化を考慮して、過去に検知された障害物の位置情報を参照することによって、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。
前記障害物が前記筐体から予め定められた距離内に入った場合、前記走行駆動部は、前記筐体を減速または停止させるものであってもよい。
このようにすれば、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高く、筐体を安全に走行させることができる走行装置が提供される。
前記記憶部は、前記測点の距離および閾値の関係を示す閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記閾値テーブルを参照して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定するものであってもよい。
このようにすれば、測点の距離および閾値の関係を示す閾値テーブルを参照することによって、雨や霧、雪等が障害物として誤検知される可能性を効率よく低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。
前記筐体の周囲の走行領域の天候情報を取得する天候情報取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記天候情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記天候情報に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。
このようにすれば、前記筐体の周囲の走行領域の天候情報に応じて閾値テーブルを切り替えるため、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。
前記筐体の周囲の走行領域の降水状態を検知する検知センサをさらに備え、前記記憶部は、前記降水状態に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記降水状態に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。
「前記筐体の周囲の降水状態を検知する検知センサ」とは、筐体周囲の雨、雪、霰、雹、霧雨などの降水状態を検知するカメラ等の検知センサである。
このようにすれば、検知センサによって検知された降水状態に応じて閾値テーブルを切り替えるため、雨や雪などの降水状態に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。
前記筐体の周囲の走行領域の地域情報を取得する地域情報取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記地域情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記地域情報に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。
このようにすれば、前記筐体の周囲の走行領域の地域情報に応じて閾値テーブルを切り替えるため、草や沼の多い地域など、地域の特性に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。
前記筐体の速度および方向に基づき進路予測を行う進路予測部をさらに備え、前記障害物判定部は、前記進路予測に基づき予測される前記複数の測点の位置の変化を考慮して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定するものであってもよい。
このようにすれば、自律走行型車両が走行する場合であっても、その速度および方向を考慮して障害物の判定が行われるため、適切な障害物検知処理が可能となる走行装置が提供される。
本願発明の実施形態１に係る自律走行型車両を示す左側面図である。 図１の自律走行型車両の平面図である。 図１の自律走行型車両における電動車台部の概略構成を説明する右側面図である。 図３（Ａ）のＢ−Ｂ線矢視断面図である。 本願発明の実施形態１に係る自律走行型車両のＬＩＤＡＲの検知エリアの一例を示す説明図である。 図４の検知エリアの一部を拡大した部分拡大図である。 本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。 本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。 本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。 本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。 本願発明の実施形態１に係る距離検出部の検知結果の一例を示す説明図である。 測点の距離と閾値との関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。 本願発明の実施形態１の障害物検知処理の一例を示す説明図である。 測点の距離と閾値との関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。 ラベルの手前に孤立点が存在する場合のレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す図５対応図である。 図１４の１つ前のフレームにおけるレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す説明図である。 本願発明の実施形態２に係る距離検出部の検知結果の一例を示す説明図である。 本願発明の実施形態２に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
以下、図面を参照しながら、本願発明の走行装置の一例としての自律走行型車両１の実施形態について詳説する。なお、以下の実施例の記載によって、この発明が限定されるものではない。
本願発明は、自律走行型車両１に限定されず、レーザーを用いて障害物を検知するものであれば、人が運転する車両であってもよい。
（実施形態１）
図１は、本願発明の実施形態１に係る自律走行型車両１を示す左側面図であり、図２は、図１の自律走行型車両１の平面図である。また、図３（Ａ）は、実施形態１に係る自律走行型車両１における電動車台部１０の概略構成を説明する右側面図であり、図３（Ｂ）は、図３（Ａ）のＢ−Ｂ線矢視断面図である。
本願発明の実施形態１に係る自律走行型車両１は、主として、電動車台部１０と、電動車台部１０上に設けられた昇降機構部５０と、昇降機構部５０の先端部に設けられた撮像部としての監視カメラ６０を備える。
さらに詳しくは、電動車台部１０の前端部上には距離検出部１２が設けられ、電動車台部１０の後端部上にはＷｉ‐Ｆｉアンテナ７１および警告灯７２が設けられ、電動車台部１０の左右側面および後端面にはＣＣＤカメラ７３が設けられ、昇降機構部５０の監視カメラ６０の後方位置にはＧＰＳアンテナ７４が設けられている。
距離検出部１２は、移動する前方領域や路面の状態を確認する機能を有し、光を出射する発光部と、光を受光する受光部と、前記前方空間の所定の複数の測点ＳＰに向けて前記光が出射されるように、光の出射方向を走査させる走査制御部とを備える。
距離検出部１２としては、所定の距離測定領域内の２次元（２Ｄ）空間または３次元（３Ｄ）空間にレーザーを出射し、前記距離測定領域内の複数の測点における距離を測定するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、あるいはLaser Imaging Detection and Ranging：ライダー）を用いることができる。
制御ユニット１００は、自律走行型車両１の有する走行機能や監視機能などを実行する部分であり、例えば制御部（走行制御部および安全制御部）、障害物検知部、人検知部、指示認識部、通信部、指示実行部、記憶部などから構成される。
自律走行型車両１は、走行すべき領域の地図情報と移動経路情報とを予め記憶し、監視カメラ６０、距離検出部１２およびＧＰＳ（Global Positioning System）から取得した情報を利用して、障害物を避けながら、所定の経路を走行するよう構成されている。
実施形態１において、距離検出部１２は、２次元（２Ｄ）空間にレーザーを出射して測点ＳＰまでの距離を測定するが、３次元（３Ｄ）空間にレーザーを出射するものであってもよい。
自律走行型車両１は、監視カメラ６０や距離検出部１２等を利用して、電動車台部１０の進行方向前方の状態を確認しながら自走する。例えば、前方に、障害物や段差等が存在することを検出した場合には、障害物に衝突することなどを防止するために、静止、回転、後退、前進等の動作を行って進路を変更する。
次に、図３（Ａ）および（Ｂ）を参照しながら自律走行型車両１の走行に関係する構成を説明する。なお、図３（Ａ）において右側の前輪２１および後輪２２を２点鎖線で示し、図３（Ｂ）において後述するスプロケット２１ｂ、２２ｂ、３１ｂ、３２ｂを点線で示している。
＜電動車台部１０の説明＞
電動車台部１０は、車台本体１１と、車台本体１１の前後左右に設けられた４つの車輪と、４つの車輪のうち少なくとも前後一方側の左右一対の車輪を個別に回転駆動する２つの電動モータ４１Ｒ、４１Ｌと、２つの電動モータ４１Ｒ、４１Ｌに電力を供給するバッテリ４０と、距離検出部１２と、制御ユニット１００とを備える。
実施形態１に係る場合、図３（Ａ）（Ｂ）に示すように、電動車台部１０は矢印Ａ方向に前進するため、矢印Ａ側の左右の車輪が前輪２１、３１であり、残りの左右の車輪が後輪２２、３２であり、左右の前輪２１、３１が２つの電動モータ４１Ｒ、４１Ｌにて個別に駆動制御される。
図３（Ｂ）において、前輪２１、３１および後輪２２、３２はそれぞれ、接地中心点Ｇ２１、Ｇ３１およびＧ２２、Ｇ３２を有する。
また、バッテリ４０は、車台本体１１の収容スペース１６内に収納される。
なお、図３（Ａ）（Ｂ）では、単に電動車台部１０を構成する各構成部およびそれらの配置を説明するものであるため、図３（Ａ）（Ｂ）で示された電動車台部１０の各構成部の大きさや間隔等は図１および図２に示された電動車台部１０と必ずしも一致するものではない。
車台本体１１において、前面１３と後面１４には、バンパー１７ｆ、１７ｒが取り付けられると共に、右側面１２Ｒと左側面１２Ｌには帯状のカバー１８が設置され、車台本体１１の前後方向に沿って延びている。カバー１８の下側には、前輪２１、３１および後輪２２、３２をそれぞれ回転支持する車軸２１ａ、３１ａおよび車軸２２ａ、３２ａが設けられている。前輪２１、３１の車軸２１ａ、３１ａは同一の第１軸心Ｐ１上に配置されると共に、後輪２２、３２の車軸２２ａ、３２ａは同一の第２軸心Ｐ２上に配置されている。
なお、各車軸２１ａ、３１ａ、２２ａ、３２ａは、動力伝達部材によって結合されない場合は、独立して回転可能となっている。
右および左のそれぞれ一対の前輪２１、３１と後輪２２、３２は、動力伝達部材であるベルト２３、３３によって連動する。具体的には、右側の前輪２１の車軸２１ａにはスプロケット２１ｂが設けられ、後輪２２の車軸２２ａにはスプロケット２２ｂが設けられる。また、前輪２１のスプロケット２１ｂと後輪２２のスプロケット２２ｂとの間には、例えばスプロケット２１ｂ、２２ｂと歯合する突起を内面側に設けたベルト２３が巻架されている。同様に、左側の前輪３１の車軸３１ａにはスプロケット３１ｂが設けられると共に、後輪３２の車軸３２ａにはスプロケット３２ｂが設けられており、前輪３１のスプロケット３１ｂと後輪３２のスプロケット３２ｂとの間には、ベルト２３と同様の構造を持つベルト３３が巻架されている。
したがって、右と左の前輪と後輪（２１と２２、３１と３２）は、ベルト（２３、３３）によって連結駆動されるので、一方の車輪を駆動すればよい。実施形態１では、前輪２１、３１を駆動する場合を例示している。一方の車輪２１、３１を駆動輪とした場合に、他方の車輪２２、３２は、動力伝達部材であるベルト２３、３３によってスリップすることなく駆動される従動輪として機能する。
前輪と後輪とを連結駆動する動力伝達部材としては、スプロケット２１ｂ、３１ｂとこのスプロケット２１ｂ、３１ｂに歯合する突起を設けたベルト２３、３３を用いるほか、例えば、スプロケット２１ｂ、３１ｂとこのスプロケット２１ｂ、３１ｂに歯合するチェーンを用いてもよい。さらに、スリップが許容できる場合は、摩擦の大きなプーリーとベルト２３、３３を動力伝達部材として用いてもよい。ただし、駆動輪と従動輪の回転数が同じとなるように動力伝達部材を構成する。
図３（Ａ）と（Ｂ）では、前輪（２１、３１）が駆動輪に相当し、後輪（２２、３２）が従動輪に相当する。
車台本体１１の底面１５の前輪側には、右側の前後輪２１、２２を駆動するための電動モータ４１Ｒと、左側の前後輪３１、３２を駆動するための電動モータ４１Ｌの２つのモータが設けられている。右側の電動モータ４１Ｒのモータ軸４２Ｒと右側の前輪２１の車軸２１ａとの間には、動力伝達機構としてギアボックス４３Ｒが設けられている。同様に、左側の電動モータ４１Ｌのモータ軸４２Ｌと左側の前輪３１の車軸３１ａとの間には、動力伝達機構としてギアボックス４３Ｌが設けられている。ここでは、２つの電動モータ４１Ｒ、４１Ｌは車台本体１１の進行方向（矢印Ａ方向）の中心線ＣＬに対して左右対称となるように並列配置されており、ギアボックス４３Ｒ、４３Ｌもそれぞれ電動モータ４１Ｒ、４１Ｌの左右外側に配設されている。
ギアボックス４３Ｒ、４３Ｌは、複数の歯車や軸などから構成され、電動モータ４１Ｒ、４１Ｌからの動力をトルクや回転数、回転方向を変えて出力軸である車軸２１ａ、３１ａに伝達する組立部品であり、動力の伝達と遮断を切替えるクラッチを含んでいてもよい。なお、一対の後輪２２、３２はそれぞれ軸受４４Ｒ、４４Ｌによって軸支されており、軸受４４Ｒ、４４Ｌはそれぞれ車台本体１１の底面１５の右側面１２Ｒ、左側面１２Ｌに近接させて配設されている。
以上の構成により、進行方向右側の前後輪２１、２２と、左側の前後輪３１、３２とは、独立して駆動することが可能となる。すなわち、右側の電動モータ４１Ｒの動力はモータ軸４２Ｒを介してギアボックス４３Ｒに伝わり、ギアボックス４３Ｒによって回転数、トルクあるいは回転方向が変更されて車軸２１ａに伝達される。そして、車軸２１ａの回転によって前輪２１が回転するとともに、車軸２１ａの回転は、スプロケット２１ｂ、ベルト２３、および、スプロケット２２ｂを介して後方の車軸２２ａに伝わり、後輪２２を回転させることになる。左側の電動モータ４１Ｌからの前輪３１および後輪３２への動力の伝達については上記した右側の動作と同様である。
＜本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の流れ＞
次に、図４〜図１０に基づき、本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の流れについて説明する。
図４は、本願発明の実施形態１に係る自律走行型車両１のＬＩＤＡＲの検知エリアＳＡの一例を示す説明図である。また、図５は、図４の検知エリアＳＡの一部ＡＲを拡大した部分拡大図である。また、図６は、本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
図４において、自律走行型車両１から予め定められた検知エリアＳＡ内の障害物ＯＢ１およびＯＢ２が検知された例を示す。
ここで、障害物ＯＢ１またはＯＢ２が停止ラインＳＬの範囲内に入ったとき、自律走行型車両１は停止するものとする。
図５に示すように、予め定められた周波数ごとにレーザー光ＬＬを水平に走査することで、ピッチ角度ＰＡごとに測点ＳＰを検出する。
実施形態１において、レーザー光ＬＬは、床面からの高さ約７０ｃｍの水平面上に照射され、約２５ｍまでの障害物ＯＢを検知する。
次に、図６に基づき、本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の具体的な流れを説明する。
図６のステップＳ１において、制御ユニット１００は、レーザー光ＬＬを走査する（ステップＳ１）。
次に、図６のステップＳ２において、制御ユニット１００は、測点ＳＰが検知されたか否かを判定する（ステップＳ２）。
具体的には、発光部からのレーザー光ＬＬが対象に当たり、当該対象から反射された反射光を受光部が受光したとき、制御ユニット１００は、当該対象に当たった地点に測点ＳＰが検知されたものとする。
また、制御ユニット１００は、発光部から対象に反射され、受光部に受光するまでのレーザー光ＬＬの往復に要する時間に基づき、測点ＳＰまでの距離Ｌを算出する。
また、制御ユニット１００は、距離検出部１２から各測点ＳＰまでの距離Ｌも記憶部に記憶させる。
ステップＳ２において、測点ＳＰが検知されなかった場合（ステップＳ２の判定がＮｏの場合）、制御ユニット１００は、ステップＳ１の処理を繰り返す（ステップＳ１）。
一方、測点ＳＰが検知された場合（ステップＳ２の判定がＹｅｓの場合）、制御ユニット１００は、ステップＳ３において、当該測点ＳＰが孤立点ＩＰか否かを判定する（ステップＳ３）。
ここで、ある測点ＳＰ１が孤立点ＩＰか否かは、測点ＳＰ１から予め定められた距離の範囲内にその他の測点ＳＰ２が存在するか否かで判定する。
具体的には、１ピッチ隣接する測点ＳＰ１および測点ＳＰ２までの距離Ｌ１およびＬ２を比較して、それらの距離の差ＬＤ＝｜Ｌ１−Ｌ２｜が予め定められた距離の範囲内にあるか否かで判定する。
測点ＳＰ１から予め定められた距離の範囲内にその他の測点ＳＰ２が存在しない場合、制御ユニット１００は、測点ＳＰ１を孤立点ＩＰと判定する。
図５においては、孤立点ＩＰ１およびＩＰ２が検知されている。
ステップＳ３において、測点ＳＰが孤立点ＩＰと判定された場合（ステップＳ３の判定がＹｅｓの場合）、制御ユニット１００は、ステップＳ４において、当該測点ＳＰをノイズと判定する（ステップＳ４）。
このようにして、雨や霧、雪などの粒子がレーザー光ＬＬによって検知されたとしても、ノイズとして検知対象から除外される。
一方、ステップＳ３において、当該測点ＳＰが孤立点ＩＰでないと判定された場合（ステップＳ３の判定がＮｏの場合）、制御ユニット１００は、ステップＳ５において、予め定められた距離の範囲内にある測点ＳＰ１、ＳＰ２等からなる測点ＳＰの集合に目印（ラベルＬＢ）をつけ、そのサイズを計算する（ステップＳ５）。
図５の例において、６つの孤立していない測点ＳＰの集合が検知されており、ラベルＬＢがつけられている。
次に、図６のステップＳ６において、制御ユニット１００は、当該ラベルＬＢのサイズが予め定められた基準値以上か否かを判定する（ステップＳ６）。
実施形態１において、制御ユニット１００は、次式に基づいて、ラベルサイズＬＳを計算する。
ラベルサイズＬＳ＝距離値Ｌ×tan（ピッチ角度ＰＡ）×測点ＳＰ数
例えば、ピッチ角度ＰＡが１°の場合に、距離１００ｍｍの位置に６点の測点ＳＰの集合にラベルがつけられた場合、そのラベルサイズＬＳは、
ＬＳ＝１００×０．０１７５×６＝１０．５
となる。
ステップＳ６において、ラベルＬＢのサイズが予め定められた基準値以上の場合（ステップＳ６の判定がＹｅｓの場合）、制御ユニット１００は、ステップＳ７において、当該ラベルＬＢが検知対象ラベルと判定する（ステップＳ７）。
その後、制御ステップ１００は、ステップＳ９の判定を行う（ステップＳ９）。
一方、ラベルＬＢのサイズが予め定められた基準値以上でない場合（ステップＳ６の判定がＮｏの場合）、制御ユニット１００は、ステップＳ８において、当該ラベルＬＢが非検知対象ラベルと判定する（ステップＳ８）。
その後、制御ステップ１００は、ステップＳ９の判定を行う（ステップＳ９）。
次に、ステップＳ９において、制御ユニット１００は、検知エリアＳＡまたは停止ラインＳＬ内に検知対象ラベルが入ったか否かを判定する（ステップＳ９）。
検知エリアＳＡまたは停止ラインＳＬ内に検知対象ラベルが入った場合（ステップＳ９の判定がＹｅｓの場合）、制御ユニット１００は、ステップＳ１１において、自律走行型車両１を減速または停止させる（ステップＳ１１）。
例えば、制御ユニット１００は、検知エリアＳＡ内に検知対象ラベルが入った場合に、自律走行型車両１を減速させ、停止ラインＳＬ内に検知対象ラベルが入った場合に、自律走行型車両１を停止させる。
その後、制御ユニット１００は、ステップＳ１の処理を繰り返す（ステップＳ１）。
＜本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の一例＞
次に、図７〜図１３に基づき、本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の一例について説明する。
図７〜図９は、本願発明の実施形態１に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。図７〜図９において、（Ａ）は、距離検知部１２によって検知された測点ＳＰの一例であり、（Ｂ）は、測点ＳＰの距離および隣接する測点ＳＰ間の距離の差の関係を示す表である。また、図１０は、本願発明の実施形態１に係る距離検出部１２の検知結果の一例を示す説明図である。また、図１１は、測点ＳＰの距離と閾値Ｔｈとの関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。また、図１２は、本願発明の実施形態１の障害物検知処理の一例を示す説明図である。また、図１３は、測点ＳＰの距離と閾値Ｔｈとの関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。
図７（Ａ）に示すように、複数の測点ＳＰが測距センサによって検知された場合、制御ユニット１００は、各測点ＳＰの距離Ｌｎを記憶部に記憶させる。
ここで、図７（Ｂ）の表の「index」は、図７（Ａ）の各測点ＳＰのindexに対応し、図７（Ｂ）の表の「distance」は、各測点ＳＰの距離Ｌｎを示す。
図７の例において、測点ＳＰｎの距離は「３０１０」（単位はｍｍ。以下同じ）、測点ＳＰｎ＋１の距離は「３０００」、測点ＳＰｎ＋２の距離は「３０１０」である。
次に、制御ユニット１００は、各測点ＳＰの距離から隣接する測点ＳＰ間の距離の差を求める。
図８（Ｂ）において、測点ＳＰｎと測点ＳＰｎ＋１の距離の差ＬＤｎは「１０」、測点ＳＰｎ＋１の測点ＳＰｎ＋２の距離の差ＬＤｎ＋１は「１０」、測点ＳＰｎ＋１と測点ＳＰｎ＋３の距離の差ＬＤｎ＋２は「１０」であり、それぞれ表の「index」のｎ、ｎ＋１、ｎ＋２の項目に記載されている。
次に、制御ユニット１００は、各測点ＳＰの距離の差ＬＤが予め定められた閾値Ｔｈよりも大きいか否かを判定し、閾値Ｔｈよりも大きい測点ＳＰを境界点として記憶部に記憶させる。
図９（Ｂ）の表において、閾値Ｔｈを２０とした場合、当該閾値Ｔｈよりも大きい距離の差ＬＤを丸印で囲んでいる。
図９（Ｂ）の例では、距離の差「２０２０」（ｎ＋３）、「４０００」（ｎ＋４）、「２８００」（ｎ＋６）、「３３００」（ｎ＋７）および「１９９０」（ｎ＋８）が閾値Ｔｈよりも大きいため、これらに対応する測点ＳＰｎ＋３、ＳＰｎ＋４、ＳＰｎ＋６、ＳＰｎ＋７およびＳＰｎ＋８がラベルの境界点となる。
その結果、図９（Ａ）に示すように、測点ＳＰｎ〜ＳＰｎ＋３の集合、測点ＳＰｎ＋５およびＳＰｎ＋６の集合、測点ＳＰｎ＋９〜ＳＰｎ＋１０の集合にそれぞれラベルＬＢ１〜ＬＢ３がつけられ、その他の測点ＳＰｎ＋４、ＳＰｎ＋７、ＳＰｎ＋８がそれぞれ孤立点ＩＰｎ＋４、ＩＰｎ＋７、ＩＰｎ＋８と判定される。
図１０は、本願発明の実施形態１に係る距離検出部１２の検知結果の一例を示す。
図１０において、中央の四角い枠は、自律走行型車両１を示す。
また、自律走行型車両１の周囲を囲む逆Ｕ字状の枠は、障害物が枠内に入ったら自律走行型車両１を停止させる目安となるラインを示す停止ラインＳＬである。
また、停止ラインＳＬの周囲を囲む細長い逆Ｕ字状の縦長の枠は、障害物が枠内に入ったら自律走行型車両１を減速させる目安となるラインを示す減速ラインＲＬである。
図１０の右上の部分で直線状に連なった測点ＳＰの集合ＷＬは壁である。
一方、自律走行型車両１のすぐ前方にも、測点ＳＰの集合ＦＧが確認できるが、これは霧がレーザー光を反射することによって生じたノイズである。
一般に、雨や霧、雪などの粒子は、近距離ほどレーザー光を反射して距離検知部１２に検知される傾向がある。
それゆえ、制御ユニット１００がこれらの粒子に起因する検知測点ＳＰの集合を障害物と誤判定して、自律走行型車両１が停止してしまうおそれがある。
この問題は、図１１に示すように、ラベル閾値Ｔｈを一定値（＝２０）に固定した場合に特に生じやすい。
そこで、このような問題を解決するため、実施形態１では、測点ＳＰの距離Ｌに依存して変動する閾値Ｔｈを採用する。
具体的な手法としては、予め定められた距離以下の測点ＳＰについては、閾値Ｔｈを小さく設定する。
図１２は、距離４ｍ超の測点ＳＰについては、閾値Ｔｈを２０にする一方で、距離４ｍ以下の測点ＳＰについては、閾値Ｔｈを８にした例を示す。
図１２（Ｂ）の表において、距離４ｍ以下の測点ＳＰの判定について、閾値Ｔｈを８としたため、図９の例ではひっかからなかった距離の差「１０」（ｎ、ｎ＋１、ｎ＋２）に対応する測点ＳＰｎ、ＳＰｎ＋１、ＳＰｎ＋２も境界点となる。
その結果、図１２（Ａ）に示すように、測点ＳＰｎ〜ＳＰｎ＋３の集合のラベルＬＢ１が外され、ラベルＬＢ１を構成していた測点ＳＰｎ〜ＳＰｎ＋３がそれぞれ孤立点ＩＰｎ〜ＩＰｎ＋３と判定される。
このように、予め定められた距離で閾値Ｔｈを固定せず、距離Ｌに依存して変動させることにより、雨や霧、雪などの特定のノイズが障害物と誤認されることを防止できる。
また、図１３に示すように、測点ＳＰの距離に応じて段階的に閾値Ｔｈを変化させてもよい。
図１３においては、測点ＳＰの距離が近いほど、閾値Ｔｈが小さく変化しているが、逆に、測点ＳＰの距離が近いほど、閾値Ｔｈが大きく変化するようにしてもよい。
また、任意の距離で閾値Ｔｈが小さく、または大きくなるようにしてもよい。
例えば、霧の場合、特に、７００ｍｍの距離の霧がレーザー光ＬＬに反射されやすく、この距離に帯状の測点ＳＰが検知されやすいという特性が知られている。
そこで、７００ｍｍの距離において、検知される霧の粒子間の平均的な間隔よりも閾値Ｔｈが小さい閾値テーブルを採用することにより、霧のノイズが検知されにくくなるため、効率的な障害物検知処理が実現できる。
なお、上記の障害物判定方法を実行させる障害物判定プログラムを自律走行型車両１の走行制御システム（管理サーバー等）に実行させるようにしてもよい。
このようにすることで、より細かい閾値の設定が可能となるため、より柔軟に雨や霧、雪などの特定のノイズが障害物と誤認されることを防止できる。
（実施形態２）
次に、図１４〜図１７に基づき、本願発明の実施形態２に係る障害物検知処理の一例について説明する。
図１４は、ラベルの手前に孤立点が存在する場合のレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す図５対応図である。また、図１５は、図１４の１つ前のフレームにおけるレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す説明図である。また、図１６は、本願発明の実施形態２に係る距離検出部の検知結果の一例を示す説明図である。また、図１７は、本願発明の実施形態２に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
実施形態１において、制御ユニット１００は、予め定められた基準値を参照して、ラベルＬＢのサイズが検知対象ラベルか否かを判定した（図６のステップＳ６〜Ｓ８参照）。
しかしながら、ラベルＬＢのサイズのみから検知対象ラベルか否かを判定すると、図１４に示すように、孤立点ＩＰの存在によってラベルＬＢが２つのラベルＬＢ１およびＬＢ２に分割された場合に誤検知を生じるおそれがある。
図１６は、本願発明の実施形態１に係る距離検出部１２の検知結果の一例を示す。
同心円は、中央の自律走行型車両１からの距離（ピッチ幅１ｍ）の目安を示す。
図１６に示すように、自律走行型車両１の左側６ｍ付近には、直線状の壁ＷＬが検知されている。
一方、自律走行型車両１の右側５〜６ｍ付近にも車ＣＡＲが検知されているが、実際には一台の車が手前に点在する雪ＳＮの影響により、分割されて検知されている。
分割された車ＣＡＲの１つの断片の大きさは、約１．７ｍである。
図１６の例では、分割された車ＣＡＲの断片が検知されているが、図１４に示すように、孤立点ＩＰの存在によって分割されたラベルＬＢ１およびＬＢ２のサイズが予め定められた基準値よりも小さい場合、ラベルＬＢ１およびＬＢ２が非検知対象ラベルと判定されるおそれがある。
このように、障害物の手前に霧などが発生すると、後方にある障害物が非検知対象となって検知されなくなる問題がある。
そこで、このような問題を回避すべく、実施形態２では、１フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあったか否かを判定することにより、一時的なノイズの影響を除外する。
図１７は、本願発明の実施形態２に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
図１７のステップＳ１１〜Ｓ１７およびＳ１９〜Ｓ２１の処理はそれぞれ、図６のステップＳ１〜Ｓ７およびＳ８〜Ｓ１０の処理に対応するため、説明を省略する。
ここでは、図６に説明のないステップＳ１８の判定について説明する。
図１７のステップＳ１６において、ラベルＬＢのサイズが予め定められた基準値以上でない場合（ステップＳ１６の判定がＮｏの場合）、制御ユニット１００は、ステップＳ１８において、ラベルＬＢのサイズが予め定められた下限値以上かつ１フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあったか否かを判定する（ステップＳ１８）。
ラベルＬＢのサイズが予め定められた下限値以上かつ１フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあった場合（ステップＳ１８の判定がＹｅｓの場合）、制御ユニット１００は、ステップ１７において、当該ラベルＬＢが検知対象ラベルと判定する（ステップＳ１７）。
一方、ラベルＬＢのサイズが予め定められた下限値以上かつ１フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがなかった場合（ステップＳ１８の判定がＮｏの場合）、制御ユニット１００は、ステップ１９において、当該ラベルＬＢが非検知対象ラベルと判定する（ステップＳ１９）。
なお、実施形態１では、１フレーム前を参照しているが、１フレーム前に限られず、任意の過去の１フレーム（例えば、２フレーム前や５フレーム前など）または任意の過去の複数のフレーム（例えば、１〜５フレーム前など）を参照するようにしてもよい。
また、ステップＳ１８の判定においては、孤立点を除外するため、ラベルＬＢのサイズが予め定められた下限値以上という条件を入れている。
実施形態２において、レーザー光ＬＬの走査の周波数は１５Ｈｚ、１フレーム約６６．７ｍｓであるため、自律走行型車両１が低速で走行する場合は、１フレームの間に自律走行型車両１が変位することによる影響は無視できるものと考えられる。
しかしながら、自律走行型車両１が高速で走行する場合や、障害物も移動する場合は、１フレームの間に検知対象ラベルが変位するため、実施形態１においては、「同じ位置」の範囲を広くとっている。
それゆえ、「同じ位置」の範囲をどの程度広くとるべきか否かは、状況に応じて適宜変更してもよい。
また、自律走行型車両１の走行速度および方向を考慮して、「同じ位置」の範囲を適宜ずらすようにしてもよい。
なお、上記の障害物判定方法を実行させる障害物判定プログラムを自律走行型車両１の走行制御システム（管理サーバー等）に実行させるようにしてもよい。
このように、測点ＳＰ間の距離の差から、各測点ＳＰが孤立点ＩＰか否かを判定し、孤立点ＩＰでない場合は、測点ＳＰの集合にラベルＬＢをつけてそのサイズを評価し、過去の任意のフレームの情報を参照して、当該ラベルＬＢが検知対象ラベルか否かを判定することにより、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズと障害物とを効率よく判別することが可能となる。
（実施形態３）
実施形態１においては、測点ＳＰの距離に応じて閾値Ｔｈを変化させていたが、このような測点ＳＰの距離に応じた閾値Ｔｈの変化は雨や霧、雪などの悪天候のときのみに有効であり、天気の良いときまで、測点ＳＰの距離に応じて閾値Ｔｈを変化させる必要はない。
また、実施形態２においては、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズの影響により障害物が検知されない問題を解決すべく、過去の任意のフレームの情報を参照して、測点ＳＰの集合が障害物か否かを判定していたが、天気の良いときは、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズの影響がなくなる。
そこで、実施形態３においては、自律走行型車両１の走行領域の天候や降水状態に応じて測点ＳＰの集合が障害物であるか否かを判定する。
具体的には、監視カメラ６０やＣＣＤカメラ７３等によって得られた画像を解析して得られた天候情報を取得し、天候に応じた閾値テーブルを採用する。
また、天気予報によって取得された天候情報に応じて閾値テーブルを切り替えるようにしてもよく、また、ユーザーが手動によって閾値テーブルを切り替えるようにしてもよい。
また、雨や霧、雪などの違いだけでなく、霧の濃さ（濃霧か否か）、草や沼の多い地域か否かに応じて対応する閾値テーブルを細かく切り替えるようにしてもよい。
例えば、監視カメラ６０が雨を検知した場合、制御ユニット１００は、雨に対応した閾値テーブルを採用して障害物検知処理を行う。
また、天候が雨から雪や霧に変わったことを監視カメラ６０が検知した場合、制御ユニット１００は、雪や霧に対応した閾値テーブルに切り替えて障害物検知処理を行う。
また、同じ霧であっても、濃霧が検知された場合、制御ユニット１００は、濃霧に対応した閾値テーブルに切り替えるようにしてもよい。
また、地域情報から走行領域が草の密生領域であることが判明した場合は、制御ユニット１００は、草の密生度に応じて閾値テーブルを切り替えるようにしてもよい。
また、走行領域が、沼地が多く、霧の発生しやすい領域である場合、制御ユニット１００は、沼地および霧に対応した閾値テーブルに切り替えるようにしてもよい。
また、測点ＳＰの距離に応じた閾値Ｔｈの変化の度合いを自律走行型車両１の走行領域の天候情報、降水状態、地域情報に応じて変化させるようにしてもよい。
例えば、走行領域が、沼地が多く、霧雨の発生しやすい領域である場合、霧雨のノイズの影響を低減すべく、霧雨のノイズの影響が大きく現れる距離の範囲内の閾値Ｔｈを小さくするようにしてもよい。
このようにすれば、自律走行型車両１の走行領域の天候情報、降水状態、地域情報に応じた、より適切な障害物検知処理が可能となる。
（実施形態４）
実施形態４において、電動モータ４１Ｒ、４１Ｌの回転角度に基づくエンコード信号をカウンタによりカウントする。
自律走行型車両１が直進する場合、前輪２２、３２の回転角度はカウンタにより計測されたカウント数ＣＮに比例する。
それゆえ、前輪２２、３２と床面との間にすべりの影響が全くない場合、自律走行型車両１の走行距離は、前輪２２、３２の回転角度と比例関係にあるので、カウント数ＣＮから筐体２の走行距離を見積もることができる。
また、電動モータ４１Ｒおよび４１Ｌの回転角度にそれぞれ基づくエンコード信号のカウント数ＣＮＲおよびＣＮＬの差から自律走行型車両１の回転角度を見積もることもできる。
実施形態４においては、エンコード信号のカウント数ＣＮに基づき、自律走行型車両１の進路を予測し、その予測に基づき、自律走行型車両１の周囲の測点ＳＰの位置の変化を考慮して、障害物検知処理を行うようにしてもよい。
このようにすれば、自律走行型車両１が高速移動する場合や、測距センサのレーザー光ＬＬの走査周波数が小さい場合であっても、適切な障害物検知処理が可能となる。
この発明の好ましい態様には、上述した複数の態様のうちの何れかを組み合わせたものも含まれる。
前述した実施の形態の他にも、この発明について種々の変形例があり得る。それらの変形例は、この発明の範囲に属さないと解されるべきものではない。この発明には、請求の範囲と均等の意味および前記範囲内でのすべての変形とが含まれるべきである。
１：自律走行型車両、 １０：電動車台部、 １１：車台本体、 １２：距離検出部、 １２Ｒ：右側面、 １２Ｌ：左側面、 １３：前面、 １４：後面、 １５：底面、 １６：収容スペース、 １７ｆ，１７ｒ：バンパー、 １８：カバー、 ２１，３１：前輪、 ２１ａ，２２ａ，３１ａ，３２ａ：車軸、 ２１ｂ，２２ｂ，３１ｂ，３２ｂ：スプロケット、 ２２，３２：後輪、 ２３，３３：ベルト、 ３１Ｗａ，３２Ｗａ：車輪本体、 ３１Ｗｂ，３２Ｗｂ：タイヤ、 ４０：バッテリ、 ４１Ｒ，４１Ｌ：電動モータ、 ４２Ｒ，４２Ｌ：モータ軸、 ４３Ｒ，４３Ｌ：ギアボックス、 ４４Ｒ，４４Ｌ：軸受、 ５０：昇降機構部、 ５２：ブーム、 ５３：平衡部、 ６０：監視カメラ、 ７１：Ｗｉ‐Ｆｉアンテナ、 ７２：警告灯、 ７３：ＣＣＤカメラ、 ７４：ＧＰＳアンテナ、 １００：制御ユニット、 Ａ，Ｂ：矢印、 ＡＲ：一部、 ＣＬ：中心線、 ＣＮ，ＣＮＲ，ＣＮＬ：カウント数、 ＣＰ：中心点、 ＣＲ：円形、 Ｇ２１，Ｇ３１，Ｇ２２，Ｇ３２：接地中心点、 ＩＰ，ＩＰ１，ＩＰ２：孤立点、 Ｌ，Ｌ１，Ｌ２，Ｌｎ：距離、 ＬＢ，ＬＢ１，ＬＢ２，ＬＢ３：ラベル、 ＬＤ，ＬＤｎ，ＬＤｎ＋１，ＬＤｎ＋２：距離の差、 ＬＬ：レーザー光、 ＬＳ：ラベルサイズ、 ＭＰ：中間点、 ＯＢ，ＯＢ１，ＯＢ２：障害物、 Ｐ１：第１軸心、 Ｐ２：第２軸心、 ＰＡ：ピッチ角度、 Ｒ：半径、 ＳＡ：検知エリア、 ＳＬ：停止ライン、 ＳＰ，ＳＰ１，ＳＰ２，ＳＰｎ〜ＳＰｎ＋８：測点、 Ｔｈ：閾値

Claims (13)

  1. 筐体と、
    前記筐体を走行させる走行駆動部と、
    前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、
    前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、
    前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、
    前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置。
  2. 筐体と、
    前記筐体を走行させる走行駆動部と、
    前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、
    前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、
    前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、
    前記記憶部は、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、
    前記障害物判定部は、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置。
  3. 前記障害物判定部は、前記筐体および前記障害物の移動による前記障害物の位置の変化を考慮して、前記略同一位置の範囲を予め定められた範囲広くとる請求項２に記載の走行装置。
  4. 前記障害物が前記筐体から予め定められた距離内に入った場合、前記走行駆動部は、前記筐体を減速または停止させる請求項１〜３のいずれか１つに記載の走行装置。
  5. 前記記憶部は、前記測点の距離および閾値の関係を示す閾値テーブルを記憶し、
    前記障害物判定部は、前記閾値テーブルを参照して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定する請求項１〜４のいずれか１つに記載の走行装置。
  6. 前記筐体の周囲の走行領域の天候情報を取得する天候情報取得部をさらに備え、
    前記記憶部は、前記天候情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、
    前記障害物判定部は、前記天候情報に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項１〜５のいずれか１つに記載の走行装置。
  7. 前記筐体の周囲の走行領域の降水状態を検知する検知センサをさらに備え、
    前記記憶部は、前記降水状態に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、
    前記障害物判定部は、前記降水状態に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項１〜６のいずれか１つに記載の走行装置。
  8. 前記筐体の周囲の走行領域の地域情報を取得する地域情報取得部をさらに備え、
    前記記憶部は、前記地域情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、
    前記障害物判定部は、前記地域情報に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項１〜７のいずれか１つに記載の走行装置。
  9. 前記筐体の速度および方向に基づき進路予測を行う進路予測部をさらに備え、
    前記障害物判定部は、前記進路予測に基づき予測される前記複数の測点の位置の変化を考慮して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定する請求項１〜８のいずれか１つに記載の走行装置。
  10. 周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、
    前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、
    前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、
    前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置の障害物判定方法。
  11. 周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、
    前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、
    前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、
    前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、
    前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置の障害物判定方法。
  12. 周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、
    前記走行制御システムのプロセッサに、
    前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、
    前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、
    前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置の障害物判定プログラム。
  13. 周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、
    前記走行制御システムのプロセッサに、
    前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、
    前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を１つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、
    前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、
    前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置の障害物判定プログラム。
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