JP2020166702A - Mobile body system, map creation system, route creation program and map creation program - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は移動体システム、地図作成システム、経路作成プログラムおよび地図作成プログラムに関する。 The present disclosure relates to mobile systems, mapping systems, routing programs and mapping programs.
所定の経路に沿って自律的に空間を移動する自律移動ロボットが開発されている。自律移動ロボットは、レーザ距離センサ等の外界センサを用いて周囲の空間をセンシングし、センシング結果と、予め用意された地図とのマッチングを行い、自身の現在の位置および姿勢を推定（同定）する。自律移動ロボットは、自身の現在の位置および姿勢を制御しながら、当該経路に沿って移動することができる。 Autonomous mobile robots that autonomously move in space along a predetermined path have been developed. The autonomous mobile robot senses the surrounding space using an external sensor such as a laser distance sensor, matches the sensing result with a map prepared in advance, and estimates (identifies) its current position and posture. .. The autonomous mobile robot can move along the path while controlling its current position and posture.
特開平６−２２９７７１号公報は、経路を算出する技術を開示する。経路算出装置は、センサ入力からの計測データの信頼度に応じて適応的に雑音除去処理を行って雑音除去データを出力し、また同時に処理結果の信頼度を算出する。雑音除去されたデータおよびそのデータの信頼度が入力された特徴点抽出処理部は、特徴点の抽出およびその信頼度を算出する。最後に特徴点列およびその信頼度を用いて経路を算出する。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-229771 discloses a technique for calculating a route. The route calculation device adaptively performs noise removal processing according to the reliability of the measurement data from the sensor input, outputs the noise removal data, and at the same time calculates the reliability of the processing result. The feature point extraction processing unit in which the noise-removed data and the reliability of the data are input calculates the feature point extraction and the reliability thereof. Finally, the route is calculated using the feature point sequence and its reliability.
本願の、限定的ではない例示的なある実施形態は、位置同定異常が発生しにくい、移動体のための経路の作成技術を提供する。 An exemplary, but not limited, embodiment of the present application provides techniques for creating pathways for mobiles that are less prone to location identification anomalies.
本開示の例示的な実施形態における移動体システムは、非限定的で例示的な実施形態において、自律的に移動することが可能な少なくとも１つの移動体と、前記少なくとも１つの移動体が移動する経路を生成する運行管理装置とを備え、前記少なくとも１つの移動体は、前記移動体を移動させる駆動装置と、周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、前記センサデータと予め用意された環境地図データとを照合して、照合結果に基づき、前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報、および前記センサデータと前記環境地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力する位置推定装置と、前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラと、前記運行管理装置と通信する第１通信回路とを備え、前記運行管理装置は、前記少なくとも１つの移動体の各々と通信する第２通信回路と、空間内の複数の位置の各々と前記複数の位置の各々における信頼度とを関連付けた信頼度地図データを記憶した記憶装置と、前記信頼度地図データを参照して前記信頼度が予め定められた信頼度閾値以上である高信頼度領域を決定し、前記高信頼度領域を通過する経路を生成する演算回路とを備え、前記第１通信回路は、前記運行管理装置の前記演算回路が生成した前記経路を示す経路データを受け取り、前記コントローラは、前記経路データに従って前記移動体を移動させる。 The moving body system in the exemplary embodiments of the present disclosure is a non-limiting and exemplary embodiment in which at least one moving body capable of autonomous movement and the at least one moving body move. The operation management device for generating a route is provided, and the at least one moving body includes a driving device for moving the moving body, an external sensor that repeatedly scans the surrounding space and outputs sensor data for each scan, and the above. The sensor data is collated with the environment map data prepared in advance, and based on the collation result, the position information indicating the position and orientation of the moving body and the reliability indicating the degree of agreement between the sensor data and the environment map data are indicated. A first position that communicates with a position estimation device that outputs a degree, a controller that controls the drive device while referring to the position information output from the position estimation device, and moves the moving body, and an operation management device. The operation management device includes a communication circuit, and the operation management device associates a second communication circuit that communicates with each of the at least one mobile body with each of the plurality of positions in the space and the reliability at each of the plurality of positions. A storage device that stores the reliability map data and a high reliability region in which the reliability is equal to or higher than a predetermined reliability threshold are determined with reference to the reliability map data, and the high reliability region is passed through. The first communication circuit receives the route data indicating the route generated by the arithmetic circuit of the operation management device, and the controller receives the moving body according to the route data. Move it.
本開示の例示的な実施形態における地図作成システムは、非限定的で例示的な実施形態において、少なくとも１つの移動体と、前記少なくとも１つの移動体を移動させるための地図データを作成する地図作成装置とを備え、前記少なくとも１つの移動体は、前記移動体を移動させる駆動装置と、周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、前記センサデータと予め用意された環境地図データとを照合して、照合結果に基づき、前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報、および前記センサデータと前記環境地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力する位置推定装置と、前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラと、前記位置情報および前記信頼度の組を送信する第１通信回路とを備え、前記地図作成装置は、前記第１通信回路から前記位置情報および前記信頼度の組を受信する第２通信回路と、空間内の各位置と前記信頼度とを関連付けた信頼度地図データを生成する演算回路と、前記信頼度地図データを記憶する記憶装置とを備えている。 The mapping system in the exemplary embodiment of the present disclosure, in a non-limiting and exemplary embodiment, creates a map that creates map data for moving at least one moving object and the at least one moving object. The at least one moving body includes a device, and the driving device for moving the moving body, an external sensor that repeatedly scans the surrounding space and outputs sensor data for each scan, and the sensor data are prepared in advance. Position estimation that outputs the position information indicating the position and orientation of the moving body and the reliability indicating the degree of matching between the sensor data and the environment map data based on the collation result by collating with the environmental map data. A first communication that controls a drive device with reference to the position information output from the position estimation device, a controller for moving the moving body, and a set of the position information and the reliability. The map-creating device includes a circuit, the second communication circuit that receives the position information and the reliability set from the first communication circuit, and the reliability that associates each position in space with the reliability. It includes an arithmetic circuit that generates map data and a storage device that stores the reliability map data.
本開示の例示的な実施形態におけるコンピュータプログラムは、非限定的で例示的な実施形態において、上述の移動体システムにおける前記運行管理装置の演算回路によって実行されるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは前記演算回路に、前記記憶装置から前記信頼度地図データを読み出させ、前記信頼度地図データを参照して前記信頼度が予め定められた信頼度閾値以上である高信頼度領域を決定させ、前記高信頼度領域を通過する経路を生成させ、前記第２通信回路を介して生成した前記経路を前記少なくとも１つの移動体に送信させる。 The computer program in the exemplary embodiment of the present disclosure is, in a non-limiting and exemplary embodiment, a computer program executed by the arithmetic circuit of the operation management device in the mobile system described above. Causes the arithmetic circuit to read the reliability map data from the storage device, and refers to the reliability map data to determine a high reliability region in which the reliability is equal to or higher than a predetermined reliability threshold. , The path passing through the high reliability region is generated, and the path generated via the second communication circuit is transmitted to the at least one moving body.
本開示の例示的な実施形態におけるコンピュータプログラムは、非限定的で例示的な実施形態において、上述の地図作成システムにおいて、前記地図作成装置の演算回路によって実行されるコンピュータプログラムであって、前記第２通信回路を介して前記第１通信回路から前記位置情報および前記信頼度の組を受信させ、空間内の各位置と前記信頼度とを関連付けた信頼度地図データを生成させ、前記記憶装置に前記信頼度地図データを記憶させる。 The computer program in the exemplary embodiment of the present disclosure is, in a non-limiting and exemplary embodiment, a computer program executed by the arithmetic circuit of the map-making apparatus in the above-mentioned map-making system. The position information and the reliability set are received from the first communication circuit via the two communication circuits, reliability map data in which each position in the space is associated with the reliability is generated, and the storage device is used. The reliability map data is stored.
本開示の実施形態によれば、移動体の経路を生成する際、運行管理装置は空間内の複数の位置の各々と複数の位置の各々における信頼度とを関連付けた信頼度地図データを参照する。運行管理装置は、信頼度が予め定められた信頼度閾値以上である高信頼度領域を決定し、高信頼度領域を通過する経路を生成する。生成された経路では位置同定異常が生じにくいため、移動体はより精度よく自己位置を推定することが可能になり、よりスムーズな運行を実現することが可能になる。 According to the embodiment of the present disclosure, when generating the route of the moving body, the operation management device refers to the reliability map data in which the reliability at each of the plurality of positions in the space and the reliability at each of the plurality of positions are associated with each other. .. The operation management device determines a high reliability region whose reliability is equal to or higher than a predetermined reliability threshold value, and generates a route passing through the high reliability region. Since position identification abnormalities are unlikely to occur in the generated route, the moving body can estimate its own position more accurately, and smoother operation can be realized.
＜用語＞
本開示の実施形態を説明する前に、本明細書において使用する用語の定義を説明する。
<Terms>
Prior to explaining embodiments of the present disclosure, definitions of terms used herein will be described.
「無人搬送車」（ＡＧＶ）とは、本体に人手または自動で荷物を積み込み、指示された場所まで自動走行し、人手または自動で荷卸しをする無軌道車両を意味する。「無人搬送車」は、無人牽引車および無人フォークリフトを含む。 An "automated guided vehicle" (AGV) means an automated guided vehicle that manually or automatically loads luggage into the body, automatically travels to designated locations, and manually or automatically unloads. "Automated guided vehicles" include automated guided vehicles and unmanned forklifts.
「無人」の用語は、車両の操舵に人を必要としないことを意味しており、無人搬送車が「人（たとえば荷物の積み下ろしを行う者）」を搬送することは除外しない。 The term "unmanned" means that no man is required to steer the vehicle, and does not exclude automatic guided vehicles carrying "people (eg, those who load and unload luggage)".
「無人牽引車」とは、人手または自動で荷物の積み込み荷卸しをする台車を牽引して、指示された場所まで自動走行する無軌道車両である。 An "unmanned towing vehicle" is an untracked vehicle that automatically travels to a designated place by towing a trolley that manually or automatically loads and unloads luggage.
「無人フォークリフト」とは、荷物移載用のフォークなどを上下させるマストを備え、フォークなどに荷物を自動移載し指示された場所まで自動走行し、自動荷役作業をする無軌道車両である。 An "unmanned forklift" is an untracked vehicle equipped with a mast that raises and lowers a fork for transferring luggage, automatically transfers the luggage to the fork, etc., and automatically travels to the designated place to perform automatic cargo handling work.
「無軌道車両」とは、車輪と、車輪を回転させる電気モータまたはエンジンを備える移動体（vehicle）である。 A "trackless vehicle" is a vehicle that includes wheels and an electric motor or engine that rotates the wheels.
「移動体」とは、人または荷物を載せて移動する装置であり、移動のための駆動力(traction)を発生させる車輪、二足または多足歩行装置、プロペラなどの駆動装置を備える。本開示における「移動体」の用語は、狭義の無人搬送車のみならず、モバイルロボット、サービスロボット、およびドローンを含む。 A "moving body" is a device that carries a person or luggage to move, and includes a driving device such as a wheel, a two-legged or multi-legged walking device, or a propeller that generates a driving force (traction) for movement. The term "mobile" in the present disclosure includes mobile robots, service robots, and drones as well as automatic guided vehicles in the narrow sense.
「自動走行」は、無人搬送車が通信によって接続されるコンピュータの運行管理システムの指令に基づく走行と、無人搬送車が備える制御装置による自律的走行とを含む。自律的走行には、無人搬送車が所定の経路に沿って目的地に向かう走行のみならず、追尾目標に追従する走行も含まれる。また、無人搬送車は、一時的に作業者の指示に基づくマニュアル走行を行ってもよい。「自動走行」は、一般には「ガイド式」の走行および「ガイドレス式」の走行の両方を含むが、本開示では「ガイドレス式」の走行を意味する。 "Automated driving" includes traveling based on a command of a computer operation management system to which an automated guided vehicle is connected by communication, and autonomous driving by a control device provided in the automated guided vehicle. Autonomous traveling includes not only traveling of an automated guided vehicle toward a destination along a predetermined route, but also traveling of following a tracking target. In addition, the automatic guided vehicle may temporarily run manually based on the instructions of the operator. "Automatic driving" generally includes both "guided" driving and "guideless" driving, but in the present disclosure it means "guideless" driving.
「ガイド式」とは、誘導体を連続的または断続的に設置し、誘導体を利用して無人搬送車を誘導する方式である。 The "guide type" is a method in which derivatives are installed continuously or intermittently, and an automatic guided vehicle is guided by using the derivatives.
「ガイドレス式」とは、誘導体を設置せずに誘導する方式である。本開示の実施形態における無人搬送車は、自己位置推定装置を備え、ガイドレス式で走行することができる。 The "guideless type" is a method of guiding without installing a derivative. The automatic guided vehicle according to the embodiment of the present disclosure includes a self-position estimation device and can travel in a guideless manner.
「自己位置推定装置」は、レーザレンジファインダなどの外界センサによって取得されたセンサデータに基づいて環境地図上における自己位置を推定する装置である。 The "self-position estimation device" is a device that estimates the self-position on the environment map based on the sensor data acquired by an external sensor such as a laser range finder.
「外界センサ」は、移動体の外部の状態をセンシングするセンサである。外界センサには、たとえば、レーザレンジファインダ（測域センサともいう）、カメラ（またはイメージセンサ）、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、ミリ波レーダ、および磁気センサがある。 The "outside world sensor" is a sensor that senses the external state of a moving body. External world sensors include, for example, a laser range finder (also called a range finder), a camera (or image sensor), a lidar (Light Detection and Ranging), a millimeter wave radar, and a magnetic sensor.
「内界センサ」は、移動体の内部の状態をセンシングするセンサである。内界センサには、たとえばロータリエンコーダ（以下、単に「エンコーダ」と称することがある）、加速度センサ、および角加速度センサ（たとえばジャイロセンサ）がある。 The "inner world sensor" is a sensor that senses the internal state of a moving body. Internal world sensors include, for example, rotary encoders (hereinafter, may be simply referred to as “encoders”), acceleration sensors, and angular acceleration sensors (eg, gyro sensors).
「ＳＬＡＭ（スラム）」とは、Simultaneous Localization and Mappingの略語であり、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うことを意味する。 "SLAM" is an abbreviation for Simultaneous Localization and Mapping, which means that self-position estimation and environmental mapping are performed at the same time.
＜例示的な実施形態＞
以下、添付の図面を参照しながら、本開示による移動体および移動体管理システムの一例を説明する。なお、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。たとえば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。本発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供する。これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
<Exemplary Embodiment>
Hereinafter, an example of the mobile body and the mobile body management system according to the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, more detailed explanation than necessary may be omitted. For example, a detailed explanation of already well-known matters or a duplicate explanation for substantially the same configuration may be omitted. This is to avoid unnecessary redundancy of the following description and to facilitate the understanding of those skilled in the art. The inventors provide accompanying drawings and the following description for those skilled in the art to fully understand the present disclosure. These are not intended to limit the subject matter described in the claims.
本開示では、「移動体管理システム」を説明する。「移動体管理システム」は２種類のシステム、すなわち地図作成システムおよび移動体システム、を包括する概念である。地図作成システムおよび移動体システムはいずれも構成要素として移動体を含むが、各システムにおける移動体の動作は異なっている。 In this disclosure, a "mobile body management system" will be described. The "mobile management system" is a concept that includes two types of systems, that is, a mapping system and a mobile system. Both the mapping system and the mobile system include a mobile as a component, but the operation of the mobile in each system is different.
地図作成システムで行われる移動体の動作（第１の動作）は、後述の信頼度地図の作成に必要なデータを収集して地図作成装置に送信する動作である。移動体システムで行われる移動体の動作（第２の動作）は、外界センサを用いて取得したセンサデータと予め作成されている地図データとを照合して自己位置を推定しながら、運行管理装置によって生成された経路に沿って自律的に移動する動作である。そのような移動体の例は、無人搬送車（例えば後述の図６）である。 The operation of the moving body (first operation) performed by the map creation system is an operation of collecting data necessary for creating a reliability map, which will be described later, and transmitting the data to the map creation device. The movement of the moving body (second movement) performed in the moving body system is an operation management device that estimates the self-position by collating the sensor data acquired by using the external sensor with the map data created in advance. It is an action that moves autonomously along the path generated by. An example of such a moving body is an automatic guided vehicle (for example, FIG. 6 described later).
図１は、移動体管理システム１００（地図作成システム３０１および移動体システム３５１）の概略構成を示すブロック図である。移動体管理システム１００は、管理装置５０と、移動体１０１とを有している。管理装置５０は、地図作成システム３０１では地図作成装置２０１として動作し、移動体システム３５１では運行管理装置２５１として動作する。ハードウェア構成上は、地図作成装置２０１と運行管理装置２５１とは同じである。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a mobile body management system 100 (map creation system 301 and mobile body system 351). The mobile
地図作成システム３０１および移動体システム３５１は異なる状況・場面で利用され得るため、本来は別個独立の機器群によって構成され得る。しかしながら、同じ機器群が、あるタイミングでは一方のシステムとして動作し、他のタイミングでは他方のシステムとして動作してもよい。移動体の上述の第１の動作および第２の動作は択一的に行われるとは限られない。例えば移動体が既存の環境地図を用いて上述の第２の動作を行っている際、推定した現在の位置情報、および、環境地図と実際に取得されたセンサデータとが一致した程度（信頼度）の組を地図作成装置に送信することができる。なお、信頼度の単位は、例えば「％」である。 Since the mapping system 301 and the mobile system 351 can be used in different situations / situations, they can be originally composed of separate and independent device groups. However, the same device group may operate as one system at a certain timing and as the other system at another timing. The above-mentioned first operation and the second operation of the moving body are not always performed alternately. For example, when the moving body performs the above-mentioned second operation using the existing environment map, the estimated current position information and the degree to which the environment map and the actually acquired sensor data match (reliability). ) Can be sent to the mapping device. The unit of reliability is, for example, "%".
まず図１および図２Ａを参照しながら地図作成システム３０１の構成および動作を説明する。 First, the configuration and operation of the map creation system 301 will be described with reference to FIGS. 1 and 2A.
移動体１０１は、外界センサ１０３と、位置推定装置１０５と、コントローラ１０７と、駆動装置１０９と、通信回路１１１とを備えている。ある実施形態では位置推定装置１０５およびコントローラ１０７は、それぞれ別個の半導体集積回路チップであるが、他の実施形態では、位置推定装置１０５およびコントローラ１０７は１つの半導体集積回路チップであり得る。
The
駆動装置１０９は、移動体１０１を移動させる機構を備えている。駆動装置１０９は、例えば少なくとも１台の駆動用電気モータ（以下、単に「モータ」と称する）、および、当該モータを制御するモータ制御回路を備え得る。
The
外界センサ１０３は、例えばレーザレンジファインダ、カメラ、レーダ、またはＬＩＤＡＲなどの、外部環境をセンシングするセンサである。外界センサ１０３は、所定の角度範囲で周囲の空間を繰り返しスキャンしてセンサデータを出力する。
The
位置推定装置１０５は、不図示の記憶装置に地図データを格納している。地図データは、例えば、移動体１０１の動作開始前に取得されたセンサデータを用いて生成されている。センサデータは、実際に移動体１０１が空間を移動しながら取得され得る。
The
位置推定装置１０５は、外界センサ１０３から出力されたセンサデータと当該地図データとを照合して、照合結果に基づき移動体の位置および姿勢を推定する。位置推定装置１０５は、推定した移動体の位置および姿勢（orientation）を示す情報（本明細書において「位置情報」と称する）を順次出力する。位置推定装置１０５は、センサデータと地図データとを照合した際、両者が一致した程度を示す信頼度を出力する。信頼度は、推定された現在の位置情報とともに１組のデータとして出力され得る。
The
コントローラ１０７は、例えば、半導体集積回路であるマイクロコントローラユニット（マイコン）である。コントローラ１０７は、信頼度が所定の基準値以上であれば、位置推定装置１０５から出力された位置情報を参照しながら駆動装置１０９を制御して、移動体１０１を移動させる。信頼度が所定の基準値未満であれば、コントローラ１０７は位置情報に従った移動に代えて、例えば後述のオドメトリデータを利用した走行に切り替えてもよい。
The
地図作成システム３０１において利用される移動体１０１は、位置情報および信頼度を１組としたデータを、地図作成装置２０１に送信する。それにより地図作成装置２０１は、位置ごとに信頼度を記述した「信頼度地図」を作成することができる。地図作成装置２０１はさらに、位置ごとに信頼度の時間的な変化の大きさを関連付けた「変化地図」を作成することもできる。信頼度地図および変化地図は、移動体システム３５１において運行管理装置２５１が移動体１０１の移動経路を決定する際に利用され得る。詳細は後述する。
The
地図作成システム３０１で利用される地図作成装置２０１は、記憶装置２０３と、演算回路２０７と、通信回路２０９とを有する。
The map creation device 201 used in the map creation system 301 includes a
記憶装置２０３は、ハードディスクドライブなどの磁気記憶装置、ソリッドステートドライブなどの半導体記憶装置、光ディスクドライブなどの光学的記録媒体などの記憶装置である。記憶方式は任意である。
The
演算回路２０７は、半導体集積回路であるマイクロコントローラユニット（マイコン）である。
The
通信回路２０９は、無線または有線で通信を行う回路である。無線で通信を行う場合、通信回路２０９は、例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）規格に準拠した通信を行うための、アンテナ、高周波回路等を含む通信チップであり得る。有線で通信を行う場合、通信回路２０９は、例えばイーサネット（登録商標）規格に準拠した通信を行うための、インタフェース装置および半導体集積回路によって構成された通信コントローラを含む。
The
演算回路２０７は、通信回路２０９を介して移動体１０１から受信した位置情報および信頼度の組を利用して、空間内の各位置と信頼度とを関連付けた信頼度地図２０５ｂを生成する。演算回路２０７は、生成した信頼度地図２０５ｂを記憶装置２０３に格納する。
The
図１に示す例では、記憶装置２０３は環境地図２０５ａおよび変化地図２０５ｃを記憶している。演算回路２０７が環境地図２０５ａを生成することは必須ではない。例えば地図作成装置２０１は、他の装置によって作成された環境地図２０５ａを記憶装置２０３に記憶していてもよい。また地図作成装置２０１は、信頼度地図２０５ｂの生成に加えて、必要に応じて変化地図２０５ｃを生成し、記憶装置２０３に記憶してもよい。
In the example shown in FIG. 1, the
なお、演算回路２０７によって生成され、記憶装置２０３に格納される実体は各地図の「データ」である。しかしながら説明の便宜上、「データ」という文言を省略することがある。
The entity generated by the
図２Ａは、地図作成システム３０１として機能する移動体１０１および地図作成装置２０１の各動作の概要を示すフローチャートである。図中のステップＳ１０、Ｓ１２およびＳ１４が移動体１０１の動作であり、ステップＳ２０およびＳ２２が地図作成装置２０１の動作である。移動体１０１および地図作成装置２０１は別個独立のコンピュータプログラムによって動作する。
FIG. 2A is a flowchart showing an outline of each operation of the moving
ステップＳ１０において移動体１０１の外界センサ１０３は、周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャン毎に得られたセンサデータを出力する。ステップＳ１２において位置推定装置１０５はセンサデータと環境地図データとを照合して、推定した位置情報と信頼度の組を出力する。ステップＳ１４において、コントローラ１０７は通信回路１１１を介して地図作成装置２０１に位置情報と信頼度の組を送信する。
In step S10, the
地図作成装置２０１の演算回路２０７は、通信回路２０９を介して移動体１０１から得られた位置情報と信頼度の組を次々と受け取る。
The
ステップＳ２０において、通信回路２０９は位置情報と信頼度の組のデータを次々と受け取り、演算回路２０７に渡す。ステップＳ２２において、演算回路２０７は、受け取った空間内の各位置と信頼度とを関連付けて信頼度地図を生成する。ステップＳ２２において演算回路２０７は、生成した信頼度地図のデータを記憶装置２０３に記憶する。
In step S20, the
このようにして得られた信頼度地図を参照すれば、空間内の各位置の信頼度の高低を把握することができる。信頼度が相対的に高い位置では、移動体１０１は自己位置を比較的高精度で推定することができる。一方、信頼度が相対的に低い位置では、移動体１０１の自己位置推定精度が相対的に低くなる可能性があることが分かる。
By referring to the reliability map obtained in this way, it is possible to grasp the level of reliability of each position in the space. At a position where the reliability is relatively high, the moving
なお、ステップＳ１０、Ｓ１２およびＳ１４の動作主体は異なっているが、実際には、例えば１つの信号処理回路またはコンピュータ（図示せず）が外界センサ１０３、位置推定装置１０５およびコントローラ１０７を制御して動作させていると考えることができる。図２Ａの移動体１０１の動作は、そのような１つの信号処理回路またはコンピュータが実行するコンピュータプログラムの手順であり得る。
Although the operating subjects of steps S10, S12 and S14 are different, in reality, for example, one signal processing circuit or computer (not shown) controls the
またステップＳ２０、Ｓ２２およびＳ２４についても同様に、例えば１つの信号処理回路またはコンピュータ（図示せず）が記憶装置２０３、演算回路２０７および通信回路２０９を制御して動作させていると考えることができる。図２Ａの地図作成装置２０１の動作は、そのような１つの信号処理回路またはコンピュータが実行するコンピュータプログラムの手順であり得る。
Similarly, in steps S20, S22 and S24, it can be considered that, for example, one signal processing circuit or computer (not shown) controls and operates the
地図作成装置２０１と運行管理装置２５１とが別個の装置として存在する場合、地図作成装置２０１の演算回路２０７は、生成した信頼度地図および／または変化地図２０５ｃのデータを、通信回路２０９を介して運行管理装置２５１に送信してもよい。
When the map creation device 201 and the operation management device 251 exist as separate devices, the
次に、図１および図２Ｂを参照しながら移動体システム３５１の構成および動作を説明する。 Next, the configuration and operation of the mobile system 351 will be described with reference to FIGS. 1 and 2B.
移動体システム３５１における移動体１０１の構成は、地図作成システム３０１における移動体１０１の構成と同じである。従って移動体１０１の再度の説明は省略する。移動体システム３５１における移動体１０１固有の動作は以下に説明する。
The configuration of the
移動体システム３５１で利用される運行管理装置２５１もまた、記憶装置２０３、演算回路２０７および通信回路２０９を有する。運行管理装置２５１のハードウェア構成は地図作成装置２０１のハードウェア構成と同じであってよい。また、記憶装置２０３には環境地図２０５ａ、信頼度地図２０５ｂおよび変化地図２０５ｃがそれぞれ記憶されている。ただし変化地図２０５ｃを記憶することは必須ではない。
The operation management device 251 used in the mobile system 351 also has a
図２Ｂは、移動体システム３５１として機能する移動体１０１および運行管理装置２５１の各動作の概要を示すフローチャートである。
FIG. 2B is a flowchart showing an outline of each operation of the
ステップＳ３０において、運行管理装置２５１の演算回路２０７は、記憶装置２０３から信頼度地図２０５ｂを読み出す。ステップＳ３２において演算回路２０７は、信頼度地図データを参照して信頼度が予め定められた信頼度閾値以上である高信頼度領域を決定する。ステップＳ３４において演算回路２０７は、高信頼度領域を通過する経路を生成する。ステップＳ３６において演算回路２０７は、通信回路２０９を介して生成した経路のデータを送信する。
In step S30, the
ステップＳ４０において移動体１０１のコントローラ１０７は、通信回路１１１を介して経路のデータを受け取る。ステップＳ４２において移動体１０１は、駆動装置１０９を制御して経路に沿って移動する。
In step S40, the
図２Ｂの運行管理装置２５１の動作は、そのような１つの信号処理回路またはコンピュータが実行するコンピュータプログラムの手順であり得る。また、図２Ｂの移動体１０１の動作は、そのような１つの信号処理回路またはコンピュータが実行するコンピュータプログラムの手順であり得る。 The operation of the operation management device 251 of FIG. 2B may be the procedure of one such signal processing circuit or a computer program executed by a computer. Also, the operation of the mobile 101 in FIG. 2B may be the procedure of one such signal processing circuit or a computer program executed by a computer.
高信頼度領域では移動体１０１は自己位置を比較的高精度で推定することができる。したがって、高信頼度領域を通過する経路に沿って移動する移動体１０１は、スムーズに運行することができる。
In the high reliability region, the moving
以下、移動体が無人搬送車である場合のより具体的な例を説明する。本明細書では、略語を用いて、無人搬送車を「ＡＧＶ」と記述することがある。なお、以下の説明は、矛盾がない限り、ＡＧＶ以外の移動体、例えば移動ロボット、ドローン、または有人の車両などにも同様に適用することができる。以下では主として環境地図を単に「地図」と略記することがある。本開示では「地図」は、上述の「信頼度地図」、「変化地図」を包含しないことに留意されたい。 Hereinafter, a more specific example when the moving body is an automatic guided vehicle will be described. In the present specification, the automatic guided vehicle may be described as "AGV" by using abbreviations. The following description can be similarly applied to mobile objects other than AGVs, such as mobile robots, drones, and manned vehicles, as long as there is no contradiction. In the following, the environmental map may be abbreviated simply as "map". It should be noted that in the present disclosure, the "map" does not include the above-mentioned "reliability map" and "change map".
（１）システムの基本構成
図３は、本開示による例示的な移動体管理システム１００の基本構成例を示している。移動体管理システム１００は、少なくとも１台のＡＧＶ１０と、地図の作成またはＡＧＶ１０の運行管理を行う管理装置５０とを含む。図３には、ユーザ１によって操作される端末装置２０も記載されている。
(1) Basic configuration of the system FIG. 3 shows a basic configuration example of the exemplary
ＡＧＶ１０は、走行に磁気テープなどの誘導体が不要な「ガイドレス式」走行が可能な無人搬送台車である。ＡＧＶ１０は、自己位置推定を行い、推定の結果を端末装置２０および管理装置５０に送信することができる。ＡＧＶ１０は、管理装置５０からの指令に従って移動空間Ｓ内を自動走行することが可能である。ＡＧＶ１０は、さらに、人または他の移動体に追従して移動する「追尾モード」で動作することが可能である。
The AGV10 is an automatic guided vehicle capable of "guideless" traveling that does not require a derivative such as a magnetic tape for traveling. The
管理装置５０は、地図作成装置２０１（図１）として動作する場合には移動空間Ｓの地図を作成し、運行管理装置２５１（図１）として動作する場合には、各ＡＧＶ１０の位置をトラッキングし、各ＡＧＶ１０の走行を管理する。管理装置５０は、コンピュータシステムであり、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、および／または、サーバコンピュータであり得る。管理装置５０は、複数のアクセスポイント２を介して、各ＡＧＶ１０と通信する。たとえば、管理装置５０は、各ＡＧＶ１０が次に向かうべき位置の座標のデータを各ＡＧＶ１０に送信する。各ＡＧＶ１０は、定期的に、たとえば１００ミリ秒ごとに自身の位置および姿勢（orientation）を示すデータを管理装置５０に送信する。指示した位置にＡＧＶ１０が到達すると、管理装置５０は、さらに次に向かうべき位置の座標のデータを送信する。ＡＧＶ１０は、端末装置２０に入力されたユーザ１の操作に応じて移動空間Ｓ内を走行することも可能である。端末装置２０の一例はタブレットコンピュータである。典型的には、端末装置２０を利用したＡＧＶ１０の走行は地図作成時に行われ、管理装置５０を利用したＡＧＶ１０の走行は地図作成後に行われる。
The
図４は、３台のＡＧＶ１０ａ、１０ｂおよび１０ｃが存在する移動空間Ｓの一例を示している。いずれのＡＧＶも図中の奥行き方向に走行しているとする。ＡＧＶ１０ａおよび１０ｂは天板に載置された荷物を搬送中である。ＡＧＶ１０ｃは、前方のＡＧＶ１０ｂに追従して走行している。なお、説明の便宜のため、図４では参照符号１０ａ、１０ｂおよび１０ｃを付したが、以下では、「ＡＧＶ１０」と記述する。
FIG. 4 shows an example of the moving space S in which three
ＡＧＶ１０は、天板に載置された荷物を搬送する方法以外に、自身と接続された牽引台車を利用して荷物を搬送することも可能である。図５Ａは接続される前のＡＧＶ１０および牽引台車５を示している。牽引台車５の各足にはキャスターが設けられている。ＡＧＶ１０は牽引台車５と機械的に接続される。図５Ｂは、接続されたＡＧＶ１０および牽引台車５を示している。ＡＧＶ１０が走行すると、牽引台車５はＡＧＶ１０に牽引される。牽引台車５を牽引することにより、ＡＧＶ１０は、牽引台車５に載置された荷物を搬送できる。
In addition to the method of transporting the luggage placed on the top plate, the AGV10 can also transport the luggage by using a towing trolley connected to itself. FIG. 5A shows the
ＡＧＶ１０と牽引台車５との接続方法は任意である。ここでは一例を説明する。ＡＧＶ１０の天板にはプレート６が固定されている。牽引台車５には、スリットを有するガイド７が設けられている。ＡＧＶ１０は牽引台車５に接近し、プレート６をガイド７のスリットに差し込む。差し込みが完了すると、ＡＧＶ１０は、図示されない電磁ロック式ピンをプレート６およびガイド７に貫通させ、電磁ロックをかける。これにより、ＡＧＶ１０と牽引台車５とが物理的に接続される。
The connection method between the
再び図３を参照する。各ＡＧＶ１０と端末装置２０とは、たとえば１対１で接続されてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に準拠した通信を行うことができる。各ＡＧＶ１０と端末装置２０とは、１または複数のアクセスポイント２を利用してＷｉ−Ｆｉ（登録商標）に準拠した通信を行うこともできる。複数のアクセスポイント２は、たとえばスイッチングハブ３を介して互いに接続されている。図３には２台のアクセスポイント２ａ、２ｂが記載されている。ＡＧＶ１０はアクセスポイント２ａと無線で接続されている。端末装置２０はアクセスポイント２ｂと無線で接続されている。ＡＧＶ１０が送信したデータはアクセスポイント２ａで受信され、スイッチングハブ３を介してアクセスポイント２ｂに転送され、アクセスポイント２ｂから端末装置２０に送信される。また、端末装置２０が送信したデータは、アクセスポイント２ｂで受信され、スイッチングハブ３を介してアクセスポイント２ａに転送され、アクセスポイント２ａからＡＧＶ１０に送信される。これにより、ＡＧＶ１０および端末装置２０の間の双方向通信が実現される。複数のアクセスポイント２はスイッチングハブ３を介して管理装置５０とも接続されている。これにより、管理装置５０と各ＡＧＶ１０との間でも双方向通信が実現される。
See FIG. 3 again. Each
（２）環境地図の作成
自己位置を推定しながらＡＧＶ１０が走行できるようにするため、移動空間Ｓ内の地図が作成される。ＡＧＶ１０には位置推定装置およびレーザレンジファインダが搭載されており、レーザレンジファインダの出力を利用して地図を作成できる。
(2) Creation of environmental map A map in the moving space S is created so that the AGV10 can travel while estimating its own position. The AGV10 is equipped with a position estimation device and a laser range finder, and can create a map by using the output of the laser range finder.
ＡＧＶ１０は、ユーザの操作によってデータ取得モードに遷移する。データ取得モードにおいて、ＡＧＶ１０はレーザレンジファインダを用いたセンサデータの取得を開始する。レーザレンジファインダは周期的にたとえば赤外線または可視光のレーザビームを周囲に放射して周囲の空間Ｓをスキャンする。レーザビームは、たとえば、壁、柱等の構造物、床の上に置かれた物体等の表面で反射される。レーザレンジファインダは、レーザビームの反射光を受けて各反射点までの距離を計算し、各反射点の位置が示された測定結果のデータを出力する。各反射点の位置には、反射光の到来方向および距離が反映されている。測定結果のデータは「計測データ」または「センサデータ」と呼ばれることがある。
The AGV10 shifts to the data acquisition mode by the operation of the user. In the data acquisition mode, the
位置推定装置は、センサデータを記憶装置に蓄積する。移動空間Ｓ内のセンサデータの取得が完了すると、記憶装置に蓄積されたセンサデータが外部装置に送信される。外部装置は、たとえば信号処理プロセッサを有し、かつ、地図作成プログラムがインストールされたコンピュータである。 The position estimation device stores the sensor data in the storage device. When the acquisition of the sensor data in the moving space S is completed, the sensor data stored in the storage device is transmitted to the external device. The external device is, for example, a computer having a signal processing processor and having a mapping program installed.
外部装置の信号処理プロセッサは、スキャンごとに得られたセンサデータ同士を重ね合わせる。信号処理プロセッサが重ね合わせる処理を繰り返し行うことにより、空間Ｓの地図を作成することができる。外部装置は、作成した地図のデータをＡＧＶ１０に送信する。ＡＧＶ１０は、作成した地図のデータを内部の記憶装置に保存する。外部装置は、管理装置５０であってもよいし、他の装置であってもよい。
The signal processor of the external device superimposes the sensor data obtained for each scan. A map of the space S can be created by repeatedly performing the superposition process by the signal processing processor. The external device transmits the created map data to the AGV10. The AGV10 stores the created map data in an internal storage device. The external device may be the
外部装置ではなくＡＧＶ１０が地図の作成を行ってもよい。上述した外部装置の信号処理プロセッサが行った処理を、ＡＧＶ１０のマイクロコントローラユニット（マイコン）などの回路が行えばよい。ＡＧＶ１０内で地図を作成する場合には、蓄積されたセンサデータを外部装置に送信する必要が無くなる。センサデータのデータ容量は一般には大きいと考えられる。センサデータを外部装置に送信する必要がないため、通信回線の占有を回避できる。
The map may be created by the
なお、センサデータを取得するための移動空間Ｓ内の移動は、ユーザの操作に従ってＡＧＶ１０が走行することによって実現し得る。たとえば、ＡＧＶ１０は、端末装置２０を介して無線でユーザから前後左右の各方向への移動を指示する走行指令を受け取る。ＡＧＶ１０は走行指令にしたがって移動空間Ｓ内を前後左右に走行し、地図を作成する。ＡＧＶ１０がジョイスティック等の操縦装置と有線で接続されている場合には、当該操縦装置からの制御信号にしたがって移動空間Ｓ内を前後左右に走行し、地図を作成してもよい。レーザレンジファインダを搭載した計測台車を人が押し歩くことによってセンサデータを取得してもよい。
The movement in the moving space S for acquiring the sensor data can be realized by the
なお、図３および図４には複数台のＡＧＶ１０が示されているが、ＡＧＶは１台であってもよい。複数台のＡＧＶ１０が存在する場合、ユーザ１は端末装置２０を利用して、登録された複数のＡＧＶのうちから一台のＡＧＶ１０を選択して、移動空間Ｓの地図を作成させることができる。
Although a plurality of
地図が作成されると、以後、各ＡＧＶ１０は当該地図を利用して自己位置を推定しながら自動走行することができる。自己位置を推定する処理の説明は後述する。 After the map is created, each AGV10 can automatically travel while estimating its own position using the map. The process of estimating the self-position will be described later.
（３）ＡＧＶの構成
図６は、本実施形態にかかる例示的なＡＧＶ１０の外観図である。ＡＧＶ１０は、２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂと、４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆと、フレーム１２と、搬送テーブル１３と、走行制御装置１４と、レーザレンジファインダ１５とを有する。２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂは、ＡＧＶ１０の右側および左側にそれぞれ設けられている。４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆは、ＡＧＶ１０の４隅に配置されている。なお、ＡＧＶ１０は、２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂに接続される複数のモータも有するが、複数のモータは図６には示されていない。また、図６には、ＡＧＶ１０の右側に位置する１つの駆動輪１１ａおよび２つのキャスター１１ｃおよび１１ｅと、左後部に位置するキャスター１１ｆとが示されているが、左側の駆動輪１１ｂおよび左前部のキャスター１１ｄはフレーム１２の蔭に隠れているため明示されていない。４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆは、自由に旋回することができる。以下の説明では、駆動輪１１ａおよび駆動輪１１ｂを、それぞれ車輪１１ａおよび車輪１１ｂとも称する。
(3) The configuration diagram 6 of the AGV is an external view of an
ＡＧＶ１０は、さらに、障害物を検知するための少なくとも１つの障害物センサ１９を備えている。図６の例では、フレーム１２の４隅に４つの障害物センサ１９が設けられている。障害物センサ１９の個数および配置は、図６の例とは異なっていてもよい。障害物センサ１９は、例えば、赤外線センサ、超音波センサ、またはステレオカメラなどの、距離計測が可能な装置であり得る。障害物センサ１９が赤外線センサである場合、例えば一定時間ごとに赤外線を出射し、反射された赤外線が戻ってくるまでの時間を計測することにより、一定距離以内に存在する障害物を検知することができる。ＡＧＶ１０は、少なくとも１つの障害物センサ１９から出力された信号に基づいて経路上の障害物を検知したとき、その障害物を回避する動作を行う。
The
走行制御装置１４は、ＡＧＶ１０の動作を制御する装置であり、主としてマイコン（後述）を含む集積回路、電子部品およびそれらが搭載された基板を含む。走行制御装置１４は、上述した、端末装置２０とのデータの送受信、および前処理演算を行う。
The
レーザレンジファインダ１５は、たとえば赤外線または可視光のレーザビーム１５ａを放射し、当該レーザビーム１５ａの反射光を検出することにより、反射点までの距離を測定する光学機器である。本実施形態では、ＡＧＶ１０のレーザレンジファインダ１５は、たとえばＡＧＶ１０の正面を基準として左右１３５度（合計２７０度）の範囲の空間に、０．２５度ごとに方向を変化させながらパルス状のレーザビーム１５ａを放射し、各レーザビーム１５ａの反射光を検出する。これにより、０．２５度ごと、合計１０８１ステップ分の角度で決まる方向における反射点までの距離のデータを得ることができる。なお、本実施形態では、レーザレンジファインダ１５が行う周囲の空間のスキャンは実質的に床面に平行であり、平面的（二次元的）である。しかしながら、レーザレンジファインダ１５は高さ方向のスキャンを行ってもよい。
The
ＡＧＶ１０の位置および姿勢（向き）と、レーザレンジファインダ１５のスキャン結果とにより、ＡＧＶ１０は、空間Ｓの地図を作成することができる。地図には、ＡＧＶの周囲の壁、柱等の構造物、床の上に載置された物体の配置が反映され得る。地図のデータは、ＡＧＶ１０内に設けられた記憶装置に格納される。
Based on the position and orientation (orientation) of the AGV10 and the scan result of the
一般に、移動体の位置および姿勢は、ポーズ（ｐｏｓｅ）と呼ばれる。二次元面内における移動体の位置および姿勢は、ＸＹ直交座標系における位置座標（ｘ, ｙ）と、Ｘ軸に対する角度θによって表現される。ＡＧＶ１０の位置および姿勢、すなわちポーズ（ｘ, ｙ, θ）を、以下、単に「位置」と呼ぶことがある。
Generally, the position and posture of the moving body is called a pose. The position and orientation of the moving body in the two-dimensional plane are represented by the position coordinates (x, y) in the XY Cartesian coordinate system and the angle θ with respect to the X axis. The position and posture of the
レーザビーム１５ａの放射位置から見た反射点の位置は、角度および距離によって決定される極座標を用いて表現され得る。本実施形態では、レーザレンジファインダ１５は極座標で表現されたセンサデータを出力する。ただし、レーザレンジファインダ１５は、極座標で表現された位置を直交座標に変換して出力してもよい。
The position of the reflection point as seen from the radiation position of the
レーザレンジファインダの構造および動作原理は公知であるため、本明細書ではこれ以上の詳細な説明は省略する。レーザレンジファインダ１５によって検出され得る物体の例は、人、荷物、棚、壁である。
Since the structure and operating principle of the laser range finder are known, further detailed description thereof will be omitted in this specification. Examples of objects that can be detected by the
レーザレンジファインダ１５は、周囲の空間をセンシングしてセンサデータを取得するための外界センサの一例である。そのような外界センサの他の例としては、イメージセンサおよび超音波センサが考えられる。
The
走行制御装置１４は、レーザレンジファインダ１５の測定結果と、自身が保持する地図データとを比較して、自身の現在位置を推定することができる。なお、保持されている地図データは、他のＡＧＶ１０が作成した地図データであってもよい。
The
図７Ａは、ＡＧＶ１０の第１のハードウェア構成例を示している。また図７Ａは、走行制御装置１４の具体的な構成も示している。
FIG. 7A shows a first hardware configuration example of AGV10. FIG. 7A also shows a specific configuration of the
ＡＧＶ１０は、走行制御装置１４と、レーザレンジファインダ１５と、２台のモータ１６ａおよび１６ｂと、駆動装置１７と、車輪１１ａおよび１１ｂと、２つのロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂとを備えている。
The
走行制御装置１４は、マイコン１４ａと、メモリ１４ｂと、記憶装置１４ｃと、通信回路１４ｄと、位置推定装置１４ｅとを有している。マイコン１４ａ、メモリ１４ｂ、記憶装置１４ｃ、通信回路１４ｄおよび位置推定装置１４ｅは通信バス１４ｆで接続されており、相互にデータを授受することが可能である。レーザレンジファインダ１５もまた通信インタフェース（図示せず）を介して通信バス１４ｆに接続されており、計測結果である計測データを、マイコン１４ａ、位置推定装置１４ｅおよび／またはメモリ１４ｂに送信する。
The
マイコン１４ａは、走行制御装置１４を含むＡＧＶ１０の全体を制御するための演算を行うプロセッサまたは制御回路（コンピュータ）である。典型的にはマイコン１４ａは半導体集積回路である。マイコン１４ａは、制御信号であるＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号を駆動装置１７に送信して駆動装置１７を制御し、モータに印加する電圧を調整させる。これによりモータ１６ａおよび１６ｂの各々が所望の回転速度で回転する。
The
左右のモータ１６ａおよび１６ｂの駆動を制御する１つ以上の制御回路（たとえばマイコン）を、マイコン１４ａとは独立して設けてもよい。たとえば、モータ駆動装置１７が、モータ１６ａおよび１６ｂの駆動をそれぞれ制御する２つのマイコンを備えていてもよい。それらの２つのマイコンは、エンコーダ１８ａおよび１８ｂから出力されたエンコーダ情報を用いた座標計算をそれぞれ行い、所与の初期位置からのＡＧＶ１０の移動距離を推定してもよい。また、当該２つのマイコンは、エンコーダ情報を利用してモータ駆動回路１７ａおよび１７ｂを制御してもよい。
One or more control circuits (for example, a microcomputer) that control the drive of the left and
メモリ１４ｂは、マイコン１４ａが実行するコンピュータプログラムを記憶する揮発性の記憶装置である。メモリ１４ｂは、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅが演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。
The
記憶装置１４ｃは、不揮発性の半導体メモリ装置である。ただし、記憶装置１４ｃは、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または、光ディスクに代表される光学式記録媒体であってもよい。さらに、記憶装置１４ｃは、いずれかの記録媒体にデータを書き込みおよび／または読み出すためのヘッド装置および当該ヘッド装置の制御装置を含んでもよい。
The
記憶装置１４ｃは、走行する空間Ｓの地図データＭ、および、１または複数の走行経路のデータ（走行経路データ）Ｒを記憶する。地図データＭは、ＡＧＶ１０が地図作成モードで動作することによって作成され記憶装置１４ｃに記憶される。走行経路データＲは、地図データＭが作成された後に外部から送信される。本実施形態では、地図データＭおよび走行経路データＲは同じ記憶装置１４ｃに記憶されているが、異なる記憶装置に記憶されてもよい。
The
走行経路データＲの例を説明する。 An example of the travel route data R will be described.
端末装置２０がタブレットコンピュータである場合には、ＡＧＶ１０はタブレットコンピュータから走行経路を示す走行経路データＲを受信する。このときの走行経路データＲは、複数のマーカの位置を示すマーカデータを含む。「マーカ」は走行するＡＧＶ１０の通過位置（経由点）を示す。走行経路データＲは、走行開始位置を示す開始マーカおよび走行終了位置を示す終了マーカの位置情報を少なくとも含む。走行経路データＲは、さらに、１以上の中間経由点のマーカの位置情報を含んでもよい。走行経路が１以上の中間経由点を含む場合には、開始マーカから、当該走行経由点を順に経由して終了マーカに至る経路が、走行経路として定義される。各マーカのデータは、そのマーカの座標データに加えて、次のマーカに移動するまでのＡＧＶ１０の向き（角度）および走行速度のデータを含み得る。ＡＧＶ１０が各マーカの位置で一旦停止し、自己位置推定および端末装置２０への通知などを行う場合には、各マーカのデータは、当該走行速度に達するまでの加速に要する加速時間、および／または、当該走行速度から次のマーカの位置で停止するまでの減速に要する減速時間のデータを含み得る。
When the
端末装置２０ではなく管理装置５０（たとえば、ＰＣおよび／またはサーバコンピュータ）がＡＧＶ１０の移動を制御してもよい。その場合には、管理装置５０は、ＡＧＶ１０がマーカに到達する度に、次のマーカへの移動をＡＧＶ１０に指示してもよい。たとえば、ＡＧＶ１０は、管理装置５０から、次に向かうべき目的位置の座標データ、または、当該目的位置までの距離および進むべき角度のデータを、走行経路を示す走行経路データＲとして受信する。
A management device 50 (eg, a PC and / or a server computer) may control the movement of the
ＡＧＶ１０は、作成された地図と走行中に取得されたレーザレンジファインダ１５が出力したセンサデータとを利用して自己位置を推定しながら、記憶された走行経路に沿って走行することができる。
The
通信回路１４ｄは、たとえば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）および／またはＷｉ−Ｆｉ（登録商標）規格に準拠した無線通信を行う無線通信回路である。いずれの規格も、２．４ＧＨｚ帯の周波数を利用した無線通信規格を含む。たとえばＡＧＶ１０を走行させて地図を作成するモードでは、通信回路１４ｄは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に準拠した無線通信を行い、１対１で端末装置２０と通信する。
The
位置推定装置１４ｅは、地図の作成処理、および、走行時には自己位置の推定処理を行うことができる。例えば位置推定装置１４ｅは、ＡＧＶ１０の位置および姿勢とレーザレンジファインダのスキャン結果とにより、移動空間Ｓの地図を作成する。走行時には、位置推定装置１４ｅは、レーザレンジファインダ１５からセンサデータを受け取り、また、記憶装置１４ｃに記憶された地図データＭを読み出す。レーザレンジファインダ１５のスキャン結果から作成された局所的地図データ(センサデータ)を、より広範囲の地図データＭとのマッチングを行うことにより、地図データＭ上における自己位置（ｘ, ｙ, θ）を同定する。位置推定装置１４ｅは、局所的地図データが地図データＭに一致した程度を表す「信頼度」のデータを生成する。信頼度は、例えば、取得したセンサデータの総数と、地図データＭと一致するセンサデータ数との比率で算出することができる。自己位置（ｘ, ｙ, θ）、および、信頼度の各データは、ＡＧＶ１０から端末装置２０または管理装置５０に送信され得る。端末装置２０または管理装置５０は、自己位置（ｘ, ｙ, θ）、および、信頼度の各データを受信して、内蔵または接続された表示装置に表示することができる。
The
本実施形態では、マイコン１４ａと位置推定装置１４ｅとは別個の構成要素であるとしているが、これは一例である。マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅの各動作を独立して行うことが可能な１つのチップ回路または半導体集積回路であってもよい。図７Ａには、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅを包括するチップ回路１４ｇが示されている。以下では、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅが別個独立に設けられている例を説明する。
In the present embodiment, the
２台のモータ１６ａおよび１６ｂは、それぞれ２つの車輪１１ａおよび１１ｂに取り付けられ、各車輪を回転させる。つまり、２つの車輪１１ａおよび１１ｂはそれぞれ駆動輪である。本明細書では、モータ１６ａおよびモータ１６ｂは、それぞれＡＧＶ１０の右輪および左輪を駆動するモータであるとして説明する。
The two
移動体１０は、さらに、車輪１１ａおよび１１ｂの回転位置または回転速度を測定するエンコーダユニット１８をさらに備えている。エンコーダユニット１８は、第１ロータリエンコーダ１８ａおよび第２ロータリエンコーダ１８ｂを含む。第１ロータリエンコーダ１８ａは、モータ１６ａから車輪１１ａまでの動力伝達機構のいずれかの位置における回転を計測する。第２ロータリエンコーダ１８ｂは、モータ１６ｂから車輪１１ｂまでの動力伝達機構のいずれかの位置における回転を計測する。エンコーダユニット１８は、ロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂによって取得された信号を、マイコン１４ａに送信する。マイコン１４ａは、位置推定装置１４ｅから受信した信号だけでなく、エンコーダユニット１８から受信した信号を利用して、移動体１０の移動を制御してもよい。
The moving
駆動装置１７は、２台のモータ１６ａおよび１６ｂの各々に印加される電圧を調整するためのモータ駆動回路１７ａおよび１７ｂを有する。モータ駆動回路１７ａおよび１７ｂの各々はいわゆるインバータ回路を含む。モータ駆動回路１７ａおよび１７ｂは、マイコン１４ａまたはモータ駆動回路１７ａ内のマイコンから送信されたＰＷＭ信号によって各モータに流れる電流をオンまたはオフし、それによりモータに印加される電圧を調整する。
The
図７Ｂは、ＡＧＶ１０の第２のハードウェア構成例を示している。第２のハードウェア構成例は、レーザ測位システム１４ｈを有する点、および、マイコン１４ａが各構成要素と１対１で接続されている点において、第１のハードウェア構成例（図７Ａ）と相違する。
FIG. 7B shows a second hardware configuration example of the AGV10. The second hardware configuration example differs from the first hardware configuration example (FIG. 7A) in that it has a
レーザ測位システム１４ｈは、位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５を有する。位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５は、たとえばイーサネット（登録商標）ケーブルで接続されている。位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５の各動作は上述した通りである。レーザ測位システム１４ｈは、ＡＧＶ１０のポーズ（ｘ, ｙ, θ）を示す情報をマイコン１４ａに出力する。
The
マイコン１４ａは、種々の汎用Ｉ／Ｏインタフェースまたは汎用入出力ポート（図示せず）を有している。マイコン１４ａは、通信回路１４ｄ、レーザ測位システム１４ｈ等の、走行制御装置１４内の他の構成要素と、当該汎用入出力ポートを介して直接接続されている。
The
図７Ｂに関して上述した構成以外は、図７Ａの構成と共通である。よって共通の構成の説明は省略する。 Except for the configuration described above with respect to FIG. 7B, the configuration is the same as that of FIG. 7A. Therefore, the description of the common configuration will be omitted.
本開示の実施形態におけるＡＧＶ１０は、図示されていないバンパースイッチなどのセーフティセンサを備えていてもよい。ＡＧＶ１０は、ジャイロセンサなどの慣性計測装置を備えていてもよい。ロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂまたは慣性計測装置などの内界センサによる測定データを利用すれば、ＡＧＶ１０の移動距離および姿勢の変化量(角度)を推定することができる。これらの距離および角度の推定値は、オドメトリデータと呼ばれ、位置推定装置１４ｅによって得られる位置および姿勢の情報を補助する機能を発揮し得る。
The
（４）地図データ
図８Ａ〜図８Ｆは、センサデータを取得しながら移動するＡＧＶ１０を模式的に示す。ユーザ１は、端末装置２０を操作しながらマニュアルでＡＧＶ１０を移動させてもよい。あるいは、図７Ａおよび図７Ｂに示される走行制御装置１４を備えるユニット、または、ＡＧＶ１０そのものを台車に載置し、台車をユーザ１が手で押す、または牽くことによってセンサデータを取得してもよい。
(4) Map data FIGS. 8A to 8F schematically show an
図８Ａには、レーザレンジファインダ１５を用いて周囲の空間をスキャンするＡＧＶ１０が示されている。所定のステップ角毎にレーザビームが放射され、スキャンが行われる。なお、図示されたスキャン範囲は模式的に示した例であり、上述した合計２７０度のスキャン範囲とは異なっている。
FIG. 8A shows an
図８Ａ〜図８Ｆの各々では、レーザビームの反射点の位置が、記号「・」で表される複数の黒点４を用いて模式的に示されている。レーザビームのスキャンは、レーザレンジファインダ１５の位置および姿勢が変化する間に短い周期で実行される。このため、現実の反射点の個数は、図示されている反射点４の個数よりも遥かに多い。位置推定装置１４ｅは、走行に伴って得られる黒点４の位置を、たとえばメモリ１４ｂに蓄積する。ＡＧＶ１０が走行しながらスキャンを継続して行うことにより、地図データが徐々に完成されてゆく。図８Ｂから図８Ｅでは、簡略化のためスキャン範囲のみが示されている。当該スキャン範囲は例示であり、上述した合計２７０度の例とは異なる。
In each of FIGS. 8A to 8F, the position of the reflection point of the laser beam is schematically shown by using a plurality of
地図作成装置２０１（図１）として動作する管理装置５０は、地図作成に必要な量のセンサデータを取得すると、そのセンサデータに基づいて地図を作成する。なお、地図作成装置２０１に代えて、ＡＧＶ１０内のマイコン１４ａが地図を作成してもよい。地図作成装置２０１またはマイコン１４ａは、センサデータを取得しながらリアルタイムで地図を作成してもよい。
When the
図８Ｆは、完成した地図４０の一部を模式的に示す。図８Ｆに示される地図では、レーザビームの反射点の集まりに相当する点群(Point Cloud)によって自由空間が仕切られている。地図の他の例は、物体が占有している空間と自由空間とをグリッド単位で区別する占有格子地図である。地図のデータ（地図データＭ）は管理装置５０の記憶装置またはＡＧＶ１０のメモリ１４ｂまたは記憶装置１４ｃに蓄積される。なお図示されている黒点の数または密度は一例である。
FIG. 8F schematically shows a part of the completed
こうして得られた地図データは、複数のＡＧＶ１０によって共有され得る。 The map data thus obtained can be shared by a plurality of AGV10s.
ＡＧＶ１０が地図データに基づいて自己位置を推定するアルゴリズムの典型例は、ＩＣＰ(Iterative Closest Point)マッチングである。前述したように、レーザレンジファインダ１５のスキャン結果から作成された局所的地図データ(センサデータ)を、より広範囲の地図データＭとのマッチングを行うことにより、地図データＭ上における自己位置（ｘ, ｙ, θ）を推定することができる。
A typical example of an algorithm in which the AGV10 estimates its own position based on map data is ICP (Iterative Closest Point) matching. As described above, the local map data (sensor data) created from the scan result of the
ＡＧＶ１０が走行するエリアが広い場合、地図データＭのデータ量が多くなる。そのため、地図の作成時間が増大したり、自己位置推定に多大な時間を要するなどの不都合が生じる可能性がある。そのような不都合が生じる場合には、地図データＭを、複数の部分地図のデータに分けて作成および記録してもよい。
When the area in which the
図９は、４つの部分地図データｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４の組み合わせによって１つの工場の１フロアの全域がカバーされる例を示している。この例では、１つの部分地図データは５０ｍ×５０ｍの領域をカバーしている。Ｘ方向およびＹ方向のそれぞれにおいて隣接する２つの地図の境界部分に、幅５ｍの矩形の重複領域が設けられている。この重複領域を「地図切替エリア」と呼ぶ。１つの部分地図を参照しながら走行しているＡＧＶ１０が地図切替エリアに到達すると、隣接する他の部分地図を参照する走行に切り替える。部分地図の枚数は４枚に限らず、ＡＧＶ１０が走行するフロアの面積、地図作成および自己位置推定を実行するコンピュータの性能に応じて適宜設定してよい。部分地図データのサイズおよび重複領域の幅も、上記の例に限定されず、任意に設定してよい。
FIG. 9 shows an example in which the entire area of one floor of one factory is covered by the combination of the four partial map data m1, m2, m3, and m4. In this example, one partial map data covers an area of 50m x 50m. A rectangular overlapping area having a width of 5 m is provided at the boundary between two adjacent maps in the X direction and the Y direction, respectively. This overlapping area is called a "map switching area". When the
（５）管理装置の構成例
図１０は、管理装置５０のハードウェア構成例を示している。管理装置５０は、ＣＰＵ５１と、メモリ５２と、位置データベース（位置ＤＢ）５３と、通信回路５４と、地図データベース（地図ＤＢ）５５と、画像処理回路５６とを有する。
(5) Configuration Example of Management Device FIG. 10 shows a hardware configuration example of the
ＣＰＵ５１、メモリ５２、位置ＤＢ５３、通信回路５４、地図ＤＢ５５および画像処理回路５６は通信バス５７で接続されており、相互にデータを授受することが可能である。
The
ＣＰＵ５１は、管理装置５０の動作を制御する信号処理回路（コンピュータ）である。典型的にはＣＰＵ５１は半導体集積回路である。
The
メモリ５２は、ＣＰＵ５１が実行するコンピュータプログラムを記憶する、揮発性の記憶装置である。メモリ５２は、ＣＰＵ５１が演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。
The
位置ＤＢ５３は、各ＡＧＶ１０の行き先となり得る各位置を示す位置データを格納する。位置データは、たとえば管理者によって工場内に仮想的に設定された座標によって表され得る。位置データは管理者によって決定される。
The
通信回路５４は、たとえばイーサネット（登録商標）規格に準拠した有線通信を行う。通信回路５４はアクセスポイント２(図３)と有線で接続されており、アクセスポイント２を介して、ＡＧＶ１０と通信することができる。通信回路５４は、ＡＧＶ１０に送信すべきデータを、バス５７を介してＣＰＵ５１から受信する。また通信回路５４は、ＡＧＶ１０から受信したデータ（通知）を、バス５７を介してＣＰＵ５１および／またはメモリ５２に送信する。
The
地図ＤＢ５５は、ＡＧＶ１０が走行する工場等の内部の地図のデータ、および信頼度地図および変化地図の各データを格納する。当該地図は、地図４０（図８Ｆ）と同じ形式であってもよいし、異なっていてもよい。各ＡＧＶ１０の位置と１対１で対応関係を有する地図であれば、データの形式は問わない。たとえば地図ＤＢ５５に格納される地図は、ＣＡＤによって作成された地図であってもよい。信頼度地図および変化地図の具体例は後述する。
The
位置ＤＢ５３および地図ＤＢ５５は、不揮発性の半導体メモリ上に構築されてもよいし、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または光ディスクに代表される光学式記録媒体上に構築されてもよい。
The
画像処理回路５６はモニタ５８に表示される映像のデータを生成する回路である。画像処理回路５６は、専ら、管理者が管理装置５０を操作する際に動作する。本実施形態では特にこれ以上の詳細な説明は省略する。なお、モニタ５９は管理装置５０と一体化されていてもよい。また画像処理回路５６の処理をＣＰＵ５１が行ってもよい。
The
（６）管理装置の動作
図１１を参照しながら、管理装置５０の動作の概要を説明する。地図作成装置２０１としての管理装置５０の動作は図８Ａ〜図８Ｆを参照しながら説明したため、以下では運行管理装置２５１としての管理装置５０の動作を説明する。
(6) Operation of the management device The outline of the operation of the
図１１は、管理装置５０によって決定されたＡＧＶ１０の移動経路の一例を模式的に示す図である。
FIG. 11 is a diagram schematically showing an example of the movement path of the
ＡＧＶ１０および管理装置５０の動作の概要は以下のとおりである。以下では、あるＡＧＶ１０が現在、位置Ｍ１におり、幾つかの位置を通過して、最終的な目的地である位置Ｍｎ＋１（ｎ：１以上の正の整数）まで走行する例を説明する。なお、位置ＤＢ５３には位置Ｍ１の次に通過すべき位置Ｍ２、位置Ｍ２の次に通過すべき位置Ｍ３等の各位置を示す座標データが記録されている。
The outline of the operation of the
管理装置５０のＣＰＵ５１は、位置ＤＢ５３を参照して位置Ｍ２の座標データを読み出し、位置Ｍ２に向かわせる走行指令を生成する。通信回路５４は、アクセスポイント２を介して走行指令をＡＧＶ１０に送信する。
The
ＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０から、アクセスポイント２を介して、定期的に現在位置および姿勢を示すデータを受信する。こうして管理装置５０は、各ＡＧＶ１０の位置をトラッキングすることができる。ＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０の現在位置が位置Ｍ２に一致したと判定すると、位置Ｍ３の座標データを読み出し、位置Ｍ３に向かわせる走行指令を生成してＡＧＶ１０に送信する。つまり管理装置５０は、ＡＧＶ１０がある位置に到達したと判定すると、次に通過すべき位置に向かわせる走行指令を送信する。これにより、ＡＧＶ１０は最終的な目的位置Ｍｎ＋１に到達することができる。上述した、ＡＧＶ１０の通過位置および目的位置は「マーカ」と呼ばれることがある。
The
経路は複数のマーカによって構成される。本明細書では、経路を生成すること、はマーカの位置および順序を決定することを意味する。管理装置５０は生成した経路を、上述のようにマーカ毎にＡＧＶ１０へ送信してもよいし、複数のマーカをまとめてＡＧＶ１０へ送信してもよい。
The route is composed of a plurality of markers. As used herein, generating a route means determining the position and order of markers. The
（７）移動体システム３５１の動作例
次に、移動体システム３５１（図１）の動作例をより具体的に説明する。
(7) Operation Example of Mobile System 351 Next, an operation example of the mobile system 351 (FIG. 1) will be described more specifically.
図８Ａ〜図８Ｆに示す手順で地図が新規に作成された直後は、地図は現実の環境を正しく反映している。したがって、ＡＧＶ１０の位置推定装置１４ｅが、当該地図のデータとレーザレンジファインダ１５から出力されたセンサデータとのマッチングを行うと、両者はよく一致する。このとき、位置推定装置１４ｅは相対的に高い信頼度のデータを出力する。
Immediately after a new map is created by the procedure shown in FIGS. 8A to 8F, the map correctly reflects the actual environment. Therefore, when the
図１２Ａは、地図作成直後のマッチング結果を示す例である。ＡＧＶ１０は、図面下方から白矢印に示す向き（上方）に移動を行っているとする。図面には、約２７０度の、レーザレンジファインダ１５のスキャン範囲が示されている。
FIG. 12A is an example showing the matching result immediately after the map is created. It is assumed that the AGV10 is moving from the lower part of the drawing in the direction indicated by the white arrow (upper side). The drawing shows the scanning range of the
位置推定装置１４ｅは、地図４０のデータとレーザレンジファインダ１５から出力されたセンサデータのマッチングを行う。太線８０は、両者が一致すると判断された箇所を模式的に示している。太線８０の位置から理解されるように、マッチングの結果、図面左側および下側の壁面の一部、および、設置物９０の表面の一部が位置推定装置１４ｅによって一致したと判定されている。このときの信頼度は、比較的高く、例えば９０〜９５％であるとする。
The
図１２Ｂは信頼度地図４２の一例を示している。信頼度地図４２は、移動空間Ｓ内の複数の位置の各々と複数の位置の各々における信頼度とを関連付けて作成されている。各位置および信頼度はいずれも位置推定装置１４ｅから出力される。
FIG. 12B shows an example of the
本実施形態にかかる位置推定装置１４ｅはセンチメートルの精度で位置情報を出力する。そのため、例えば５０ｍ×５０ｍの移動空間Ｓを記述する信頼度地図４２のデータ量が非常に大きくなり得る。図１２Ｂに示す信頼度地図４２は、移動空間Ｓを複数の単位領域に分け、各単位領域の位置と各位置における信頼度とが関連付けて作成されている。単位領域は、例えば１ｍ×１ｍの領域である。これによりデータ量の増大を抑制することができる。
The
図１２Ｃは、移動体システム３５１においてＡＧＶ１０を移動させる経路Ｒ１の例を示している。経路の生成手順は以下のとおりである。
FIG. 12C shows an example of a path R1 for moving the
運行管理装置２５１として動作する管理装置５０（図１０）のＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０の移動開始位置Ｐｓおよび移動目標位置Ｐｄの指定を受け付ける。指定は、通信回路５４またはキーボード、マウス等の入力装置（図示せず）を介して行われ得る。
The
ＣＰＵ５１は信頼度地図４２を参照する。作成当初の信頼度地図４２では、全ての単位領域の信頼度が閾値（例えば信頼度＝４０）以上である。本明細書では、信頼度が閾値以上である領域を「高信頼度領域」と呼ぶ。ＣＰＵ５１は、信頼度地図４２を利用して、地図内の領域のうちのどの領域が高信頼度領域であるかを決定する。信頼度地図４２によれば、移動空間Ｓの全ての領域が高信頼度領域であると言える。ＣＰＵ５１は、経路の設定に関して制限をすることなく、最短の経路Ｒ１をＡＧＶ１０の経路として決定する。
The
ＣＰＵ５１は、例えば位置ＤＢ５３および地図ＤＢ５５を参照して、移動開始位置Ｐｓおよび移動目標位置Ｐｄを結ぶ最短の経路Ｒ１を設定する。「最短」とは、ＡＧＶ１０が走行可能な経路のうち、移動距離が最も短い経路を言う。経路Ｒ１の全ての区間は高信頼度領域を通過すると言える。
The
地図４０が作成されてから時間が経過すると、環境が変化し、それにより現実の環境と地図４０との相違が発生し得る。図１３は、図１２Ａに示す設置物９０が、時間の経過に伴って設置物９２に変化した例を示している。設置物９０が、例えば複数荷物の集合体である場合、一部の荷物が搬出されることにより、設置物９０全体の大きさまたは形状が設置物９２に変化することがある。このような環境の変化により、地図４０のデータとスキャンデータとの一致の程度がこれまでと比較して低下し、位置同定精度の低下が発生し得る。
As time passes after the
図１４Ａは、設置物９０から設置物９２へ変化した後の、マッチング結果を示す例である。先の例と同様、太線８０は両者が一致すると判断された箇所を模式的に示している。一方、太破線８２は、図１２Ａの例では一致していたが設置物９２への変化によって相違することとなった箇所を模式的に示している。太破線８２の箇所では、地図４０のデータとスキャンデータとが相違する。そのため、信頼度は、例えば３５％程度にまで低下する。図１２Ａの例と比較して、図１４Ａの例では信頼度は約５５〜６０％程度悪化している。
FIG. 14A is an example showing the matching result after the change from the
ＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０から受け取った位置情報と信頼度とを用いて、例えば定期的に信頼度地図４２を更新する。１台または複数台のＡＧＶ１０が移動空間Ｓを移動することによって、信頼度地図４２が定期的に更新され得る。
The
図１４Ｂは、更新された信頼度地図４２ａの例を示している。左上に示す３×４の１２個の単位領域の信頼度が大きく下がっていることが理解される。このような信頼度地図４２ａのもとでＡＧＶ１０に図１２Ｃに示す経路Ｒ１を移動させると、自己位置の推定精度が下がることが予想される。ところが本実施形態では「高信頼度領域」を決定する。これにより、経路Ｒ１とは異なる経路が生成され得る。
FIG. 14B shows an example of the updated
更新された信頼度地図４２ａを参照して、ＣＰＵ５１は高信頼度領域を決定する。図１５Ａは、決定された高信頼度領域９４を破線で示している。
With reference to the updated
次に、ＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０の移動開始位置Ｐｓおよび移動目標位置Ｐｄの各データから最短の経路Ｒ１（図１２Ｃ）を探し出し、経路候補として設定する。図１５Ａには、経路Ｒ１を破線の矢印で示している。
Next, the
続いてＣＰＵ５１は、経路Ｒ１が高信頼度領域９４を通過するか否かを判定する。本例の場合には経路Ｒ１が高信頼度領域９４を通過しないため、ＣＰＵ５１は、経路Ｒ１から高信頼度領域９４を通過する他の経路を生成する。
Subsequently, the
図１５Ｂは、経路Ｒ１から生成された、高信頼度領域９４を通過する経路Ｒ２の一例を示している。経路Ｒ１を、例えば一定の移動距離ごとに複数の区間に分けたとき、ＣＰＵ５１は、高信頼度領域９４を通過する区間はそのまま新たな経路Ｒ２として採用する。経路Ｒ１に高信頼度領域９４を通過しない区間が含まれていれば、ＣＰＵ５１は、複数の区間の少なくとも１つの区間を、高信頼度領域９４を通過する区間に変更する。これによりＣＰＵ５１は新たな経路Ｒ２を生成する。ＣＰＵ５１は生成した経路Ｒ２をＡＧＶ１０に送信する。経路Ｒ２は高信頼度領域９４を通過するため、高信頼度領域を通過する経路に沿って移動するＡＧＶ１０はスムーズに移動することができる。
FIG. 15B shows an example of the path R2 generated from the path R1 and passing through the
変形例を説明する。 A modified example will be described.
一旦経路を生成した後、信頼度地図４２が更新され、その結果、生成した経路の一部が高信頼度領域９４を通過しなくなる場合があり得る。そのような場合、ＣＰＵ５１は再度経路を生成し直し、ＡＧＶ１０に送信してもよい。そのときの手順は上述の手順と同じである。
After the route is generated once, the
環境によっては、または時刻によっては高信頼度領域９４が不連続になり、高信頼度領域９４以外の領域、すなわち信頼度が相対的に低い領域、を通過しなければ経路が生成されない場合もあり得る。そのような場合には、候補とされる複数の経路のうち、最も高信頼度領域９４を通過する区間が長い経路を採用してもよい。
Depending on the environment or the time of day, the high-
自己位置の推定を行うことが可能な信頼度を例えば３０％とする。信頼度が４０％まで低下すると、信頼度が将来３０％になることが想定され得る。そこでＣＰＵ５１は、高信頼度領域９４を通過する経路を生成し直し、ＡＧＶ１０に送信してもよい。
The reliability at which the self-position can be estimated is set to, for example, 30%. When the reliability drops to 40%, it can be expected that the reliability will reach 30% in the future. Therefore, the
次に、変化地図および変化地図を利用する経路の生成処理を説明する。 Next, the change map and the process of generating the route using the change map will be described.
「変化地図」は信頼度地図４２の応用例であり、移動空間Ｓ内の複数の位置の各々と、複数の位置の各々における信頼度の時間的な変化の大きさとを関連付けて作成される。変化地図は、例えば地図作成システム３０１の地図作成装置２０１（図１）または管理装置５０（図１０）によって作成される。例えば管理装置５０のＣＰＵ５１は、時間を置いて作成された２つの信頼度地図４２を地図ＤＢ５５から読み出す。ＣＰＵ５１は、それらの差分を求め変化地図を生成し、地図ＤＢ５５に記憶する。
The “change map” is an application example of the
次に、変化地図を用いた経路の生成処理を説明する。移動体システム３５１の運行管理装置２５１として動作する管理装置５０を例示する。
Next, the route generation process using the change map will be described. An example is a
変化地図を生成するとＣＰＵ５１は、変化地図内に高変化量領域を設定する。「高変化量領域」は、信頼度の時間的な変化の大きさが予め定められた変化閾値以上である領域である。変化閾値の一例は、３０％である。
When the change map is generated, the
図１６は、変化地図４４、および、高変化量領域４５−１および４５−２の例を示している。
FIG. 16 shows an example of the
「高変化量領域」に該当する場合には、突然、信頼度が大きく下がる可能性があると言える。よって、たとえ高信頼度領域であると判定される領域であったとしても、「高変化量領域」に該当する場合にはＡＧＶ１０が安定的に移動できるとは限らない。より安定した移動を可能にするため、本実施形態では、ＣＰＵ５１は高変化量領域を避ける経路を生成する。
In the case of "high change amount region", it can be said that the reliability may suddenly drop significantly. Therefore, even if it is a region determined to be a high reliability region, the
図１７Ａは、高信頼度領域９６、および、高変化量領域９８−１および９８−２を示す例である。ＣＰＵ５１は、高信頼度領域９６を通過し、かつ、高変化量領域９８−１および９８−２を避ける経路を生成する。具体的には、ＣＰＵ５１は、上述した処理により経路Ｒ２を決定した後、経路Ｒ２が高変化量領域９８−１および９８−２を通過するか否かを判定する。経路Ｒ２が高変化量領域９８−１および９８−２を通過する場合、ＣＰＵ５１は高変化量領域９８−１および９８−２を避ける経路を生成する。
FIG. 17A is an example showing the
図１７Ｂは、高信頼領域９６を通過し、かつ高変化量領域９８−１および９８−２を避けて生成された経路Ｒ３の例を示している。高信頼度領域９６を通過し、かつ、高変化量領域９８−１および９８−２を避ける経路に沿って移動するＡＧＶ１０はよりスムーズに移動することができる。
FIG. 17B shows an example of the path R3 generated through the
なお、上述の説明では、２つの信頼度地図４２の差分を利用して変化地図４４を生成したが、差分の利用は一例である。２つの信頼度地図４２の変化率、比および分散のいずれかを利用して変化地図４４を生成してもよい。
In the above description, the
上記の包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または記録媒体によって実現されてもよい。あるいは、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、および記録媒体の任意な組み合わせによって実現されてもよい。 The above-mentioned comprehensive or specific embodiment may be realized by a system, a method, an integrated circuit, a computer program, or a recording medium. Alternatively, it may be realized by any combination of systems, devices, methods, integrated circuits, computer programs, and recording media.
本開示の例示的な移動体および移動体システムは、工場、倉庫、建設現場、物流、病院などで荷物、部品、完成品などの物の移動および搬送に好適に利用され得る。 The exemplary mobiles and mobile systems of the present disclosure can be suitably used for the movement and transportation of goods, parts, finished products and the like in factories, warehouses, construction sites, physical distribution, hospitals and the like.
１００ 移動体管理システム、 １０１ 移動体、 １０３ 外界センサ、 １０５ 位置推定装置、 １０７ コントローラ、 １０９ 駆動装置 100 Mobile management system, 101 Mobile, 103 External sensor, 105 Position estimation device, 107 Controller, 109 Drive device
Claims (14)
前記少なくとも１つの移動体が移動する経路を生成する運行管理装置と
を備え、
前記少なくとも１つの移動体は、
前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、
前記センサデータと予め用意された環境地図データとを照合して、照合結果に基づき、前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報、および前記センサデータと前記環境地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力する位置推定装置と、
前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラと、
前記運行管理装置と通信する第１通信回路と
を備え、
前記運行管理装置は、
前記少なくとも１つの移動体の各々と通信する第２通信回路と
空間内の複数の位置の各々と前記複数の位置の各々における信頼度とを関連付けた信頼度地図データを記憶した記憶装置と、
前記信頼度地図データを参照して前記信頼度が予め定められた信頼度閾値以上である高信頼度領域を決定し、前記高信頼度領域を通過する経路を生成する演算回路と
を備え、
前記第１通信回路は、前記運行管理装置の前記演算回路が生成した前記経路を示す経路データを受け取り、前記コントローラは、前記経路データに従って前記移動体を移動させる、移動体システム。 At least one mobile that can move autonomously,
It is provided with an operation management device that generates a route through which the at least one moving body moves.
The at least one mobile body
A driving device for moving the moving body and
An external sensor that repeatedly scans the surrounding space and outputs sensor data for each scan,
The sensor data is collated with the environment map data prepared in advance, and based on the collation result, the position information indicating the position and posture of the moving body and the degree to which the sensor data and the environment map data match are shown. A position estimation device that outputs reliability and
A controller that controls the drive device to move the moving body while referring to the position information output from the position estimation device.
It is equipped with a first communication circuit that communicates with the operation management device.
The operation management device is
A second communication circuit that communicates with each of the at least one mobile body, a storage device that stores reliability map data in which each of the plurality of positions in the space and the reliability at each of the plurality of positions are associated with each other.
It is provided with an arithmetic circuit that determines a high reliability region in which the reliability is equal to or higher than a predetermined reliability threshold value with reference to the reliability map data and generates a path passing through the high reliability region.
The first communication circuit receives route data indicating the route generated by the arithmetic circuit of the operation management device, and the controller moves the mobile body according to the route data.
前記移動体が移動を開始する始点および終点の各位置を示すデータを受け取り、
前記始点および前記終点を結ぶ最短の第１経路を設定し、
前記第１経路が前記高信頼度領域を通過しない場合には、前記第１経路から、前記高信頼度領域を通過する第２経路を生成する、
請求項１または２に記載の移動体システム。 The arithmetic circuit
Receives data indicating the start and end points where the moving body starts moving,
Set the shortest first route connecting the start point and the end point,
When the first route does not pass through the high reliability region, a second route that passes through the high reliability region is generated from the first route.
The mobile system according to claim 1 or 2.
前記複数の区間の全てが前記高信頼度領域を通過しない場合には、前記演算回路は、前記複数の区間の少なくとも１つの区間を、前記高信頼度領域を通過する区間に変更することにより前記第２経路を生成する、請求項３に記載の移動体システム。 The first route is composed of a plurality of sections.
When all of the plurality of sections do not pass through the high reliability region, the arithmetic circuit changes at least one section of the plurality of sections to a section passing through the high reliability region. The mobile system according to claim 3, which generates a second path.
前記演算回路は、
前記変化地図データを参照して、前記信頼度の時間的な変化の大きさが予め定められた変化閾値以上である、高変化量領域を決定し、
前記高信頼度領域を通過し、かつ、前記高変化量領域を避ける経路を生成する、請求項１から４のいずれかに記載の移動体システム。 The storage device further stores change map data associated with each of the plurality of positions in the space and the magnitude of the temporal change in the reliability at each of the plurality of positions.
The arithmetic circuit
With reference to the change map data, a high change amount region in which the magnitude of the temporal change in the reliability is equal to or larger than a predetermined change threshold value is determined.
The mobile system according to any one of claims 1 to 4, wherein a route that passes through the high reliability region and avoids the high change amount region is generated.
前記少なくとも１つの移動体を移動させるための地図データを作成する地図作成装置と
を備え、
前記少なくとも１つの移動体は、
前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、
前記センサデータと予め用意された環境地図データとを照合して、照合結果に基づき、前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報、および前記センサデータと前記環境地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力する位置推定装置と、
前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラと、
前記位置情報および前記信頼度の組を送信する第１通信回路と
を備え、
前記地図作成装置は、
前記第１通信回路から前記位置情報および前記信頼度の組を受信する第２通信回路と、
空間内の各位置と前記信頼度とを関連付けた信頼度地図データを生成する演算回路と、
前記信頼度地図データを記憶する記憶装置と
を備えた地図作成システム。 With at least one mobile
A map creation device for creating map data for moving at least one of the moving objects is provided.
The at least one mobile body
A driving device for moving the moving body and
An external sensor that repeatedly scans the surrounding space and outputs sensor data for each scan,
The sensor data is collated with the environment map data prepared in advance, and based on the collation result, the position information indicating the position and posture of the moving body and the degree to which the sensor data and the environment map data match are shown. A position estimation device that outputs reliability and
A controller that controls the drive device to move the moving body while referring to the position information output from the position estimation device.
It is provided with a first communication circuit that transmits the location information and the reliability set.
The map making device
A second communication circuit that receives the position information and the reliability set from the first communication circuit, and
An arithmetic circuit that generates reliability map data that associates each position in space with the reliability, and
A map creation system including a storage device for storing the reliability map data.
前記少なくとも１つの移動体は、
前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、
前記センサデータと予め用意された環境地図データとを照合して、照合結果に基づき、前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報、および前記センサデータと前記環境地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力する位置推定装置と、
前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラと、
前記運行管理装置と通信する第１通信回路と
を備え、
前記運行管理装置は、
第２通信回路と、
空間内の複数の位置の各々と前記複数の位置の各々における信頼度とを関連付けた信頼度地図データを記憶した記憶装置と、
前記演算回路と
を備え、
前記コンピュータプログラムは前記演算回路に、
前記記憶装置から前記信頼度地図データを読み出させ、
前記信頼度地図データを参照して前記信頼度が予め定められた信頼度閾値以上である高信頼度領域を決定させ、
前記高信頼度領域を通過する経路を生成させ、
前記第２通信回路を介して生成した前記経路を前記少なくとも１つの移動体に送信させる、コンピュータプログラム。 In a mobile system having at least one mobile body capable of autonomously moving and an operation management device that generates a route for the at least one moving body to move, the operation is executed by the arithmetic circuit of the operation management device. Computer program
The at least one mobile body
A driving device for moving the moving body and
An external sensor that repeatedly scans the surrounding space and outputs sensor data for each scan,
The sensor data is collated with the environment map data prepared in advance, and based on the collation result, the position information indicating the position and posture of the moving body and the degree to which the sensor data and the environment map data match are shown. A position estimation device that outputs reliability and
A controller that controls the drive device to move the moving body while referring to the position information output from the position estimation device.
It is equipped with a first communication circuit that communicates with the operation management device.
The operation management device is
The second communication circuit and
A storage device that stores reliability map data in which each of the plurality of positions in the space and the reliability at each of the plurality of positions are associated with each other.
Equipped with the above-mentioned arithmetic circuit
The computer program is applied to the arithmetic circuit.
The reliability map data is read from the storage device, and the reliability map data is read out.
With reference to the reliability map data, a high reliability region in which the reliability is equal to or higher than a predetermined reliability threshold is determined.
Generate a path through the high reliability region
A computer program that causes the at least one mobile body to transmit the path generated via the second communication circuit.
前記少なくとも１つの移動体は、
前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、
前記センサデータと予め用意された環境地図データとを照合して、照合結果に基づき、前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報、および前記センサデータと前記環境地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力する位置推定装置と、
前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラと、
前記位置情報および前記信頼度の組を送信する第１通信回路と
を備え、
前記地図作成装置は、前記第２通信回路と、前記演算回路と、前記記憶装置とを備え、
前記コンピュータプログラムは前記演算回路に、
第２通信回路を介して前記第１通信回路から前記位置情報および前記信頼度の組を受信させ、
空間内の各位置と前記信頼度とを関連付けた信頼度地図データを生成させ、
前記記憶装置に前記信頼度地図データを記憶させる、
コンピュータプログラム。 A computer program executed by a calculation circuit of the map-creating device in a map-creating system having at least one moving body and a map-creating device for creating map data for moving the at least one moving body. ,
The at least one mobile body
A driving device for moving the moving body and
An external sensor that repeatedly scans the surrounding space and outputs sensor data for each scan,
The sensor data is collated with the environment map data prepared in advance, and based on the collation result, the position information indicating the position and posture of the moving body and the degree to which the sensor data and the environment map data match are shown. A position estimation device that outputs reliability and
A controller that controls the drive device to move the moving body while referring to the position information output from the position estimation device.
It is provided with a first communication circuit that transmits the location information and the reliability set.
The map-creating device includes the second communication circuit, the arithmetic circuit, and the storage device.
The computer program is applied to the arithmetic circuit.
The position information and the reliability set are received from the first communication circuit via the second communication circuit.
Generate reliability map data that associates each position in space with the reliability.
The reliability map data is stored in the storage device.
Computer program.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019068093A JP2020166702A (en) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | Mobile body system, map creation system, route creation program and map creation program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019068093A JP2020166702A (en) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | Mobile body system, map creation system, route creation program and map creation program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020166702A true JP2020166702A (en) | 2020-10-08 |
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ID=72714145
Family Applications (1)
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024043575A1 (en) * | 2022-08-23 | 2024-02-29 | 삼성전자주식회사 | Robotic device for identifying movement path using reliability values, and method for controlling same |
| JP7491229B2 (en) | 2021-02-03 | 2024-05-28 | トヨタ自動車株式会社 | AUTONOMOUS MOBILITY SYSTEM, AUTONOMOUS MOBILITY METHOD, AND AUTONOMOUS MOBILITY PROGRAM |
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2019
- 2019-03-29 JP JP2019068093A patent/JP2020166702A/en active Pending
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| WO2024043575A1 (en) * | 2022-08-23 | 2024-02-29 | 삼성전자주식회사 | Robotic device for identifying movement path using reliability values, and method for controlling same |
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