JP4429850B2 - 自走式作業ロボット - Google Patents

Description

本発明は、壁際の床面等に対する作業に適した作業ロボットに関する。

従来より、壁際の床面の清掃等の作業を行う自走式の作業ロボットが提案されている（特許文献１参照）。
特開平４−２６０９０５（第３頁、図１）

特許文献１の作業ロボットは、本体から障害物までの距離を測定する複数の距離センサ備えている。前記ロボットは、距離センサによって測定された距離が所定の閾値よりも小さい場合には、所定の回避動作を行い、壁に衝突しないように制御される。前記閾値は、本ロボットが壁際から離れすぎないように、所定の一定の値に設定されている。

しかし、前記閾値を十分に大きくしないと、本体と障害物との傾斜角が大きい場合（たとえば、図７（ｄ））には、ロボットの中央部先頭が障害物に接近していないにも拘わらず、ロボットの前端の側部が障害物に接近する。そのため、検出が遅れてロボットが障害物に衝突するおそれがある。

したがって、本発明の目的は、種々の障害物を精度良く検出することのできる自走式作業ロボットを提供することである。

前記目的を達成するために、本発明は、前方の障害物までの距離を測定する第１距離センサと、斜め前方の障害物までの距離を測定する第２距離センサとを備えた自走式の作業ロボットにおいて、前記第１距離センサにより測定した障害物までの第１測定距離と、所定の第１閾値とを比較して障害物の接近を判別する第１判別手段と、前記第２距離センサにより測定した障害物までの第２測定距離と、所定の第２閾値とを比較して障害物の接近を判別する第２判別手段と、前記第１および第２測定距離から得られる前記障害物の傾斜角に関する情報に基づいて、前記第１閾値もしくは第２閾値を変更する変更手段とを備えている。

本発明によれば、第１および第２判別手段により、障害物の検出を行うと共に、前記障害物の傾斜角に関する情報に基づいて、前記第１閾値もしくは前記第２閾値を変更することにより、傾斜角の大きな障害物であっても、精度良く検出することができる。

本発明において、前記傾斜角に関する情報は、前記第１および第２距離センサの配置と、前記第１および第２距離センサの光の放射方向と、前記第１および第２測定距離とに基づいて得ることができる。

ここで、「前方」とは、作業ロボットの進行方向を基準にして定義付けられる。
また、「第１および第２測定距離から得られる前記障害物の傾斜角」としては、たとえば、図６に示すように、障害物Ｗの表面に直交する法線Ｌと、本ロボットの進行方向Ｆとがなす角度θのことをいう。

本発明の好ましい実施例では、前記傾斜角の大小にかかわらず前記第１判別手段による前記障害物が接近したか否かの判別結果と、前記第２判別手段による前記障害物が接近したか否かの判別結果とを得て、前記２つの判別結果のうち、いずれか一方が接近したと判別した時に、前記ロボットが前記障害物に接近したと断定する。
第１距離の方が第２距離よりも小さい傾斜角が小さい場合は、ロボットが障害物に接近したと判別するのは、第２判別手段ではなく、第１判別手段である。一方、第１距離の方が第２距離よりも大きい傾斜角が大きい場合は、ロボットが障害物に接近したと判別するのは、第１判別手段ではなく、第２判別手段である。したがって、傾斜角の角度に拘わらず、接近を判別し断定することができる。
しかし、本発明においては、前記傾斜角が所定値よりも小さい場合には、前記第１判別手段による判別結果に基づいて、前記障害物が接近したか否かを判別し、一方、前記傾斜角が所定値よりも大きい場合には、前記第２判別手段による判別結果に基づいて前記障害物が接近したか否かを判別してもよい。
このように、障害物の傾斜角に基づいて、前方の第１判別手段による判別結果と、斜め前方の第２判別手段による判別結果とを使い分けることで、障害物の傾斜角に拘わらず障害物の検出を行うことができる。

本発明において、当該傾斜角が大きくなる程、前記第１閾値もしくは第２閾値が大きくなるように前記第１閾値もしくは前記第２閾値を前記変更手段が設定する。このように、第１閾値もしくは第２閾値を大きくすることにより、ロボットの前端の側部が障害物に接触する前に、該障害物を検出することができる。

本発明において、前記第１および第２距離センサが互いに近接して配置されているのが好ましい。この場合、前記第１距離と第２距離とを比較し、その比較の結果、前記第１距離が第２距離よりも小さい場合には、前記第１判別手段による判別結果に基づいて、前記障害物が接近したか否かを判別し、一方、前記比較の結果、前記第１距離が第２距離よりも大きい場合には、前記第２判別手段（又は、前記第１判別手段）による判別結果に基づいて前記障害物が接近したか否かを判別することができる。このように、両距離センサを接近して配置し、第１距離が第２距離よりも小さい場合などには、前記第１閾値と第２閾値とを同じ値に設定してもよい。
このように、第１距離と第２距離とを比較することにより、本体と障害物との傾斜角に応じて、第１判別結果と第２判別結果とを使い分けることで、障害物の傾斜角に拘わらず障害物の検出を行うことができる。

本発明において、前記第１および第２距離センサは光学式の距離センサからなり、前記第１距離センサはロボットの左右の中央の先頭部分に設けられ、前記第２距離センサは第１距離センサの両側に近接して一対設けられ、前記光学式の第１および第２距離センサの他に、自走式ロボットの前端の両側部に前方の障害物までの距離を測定する超音波式の距離センサが設けられているのが好ましい。
このように、超音波式の距離センサと光学式の距離センサを併用することにより、より一層、正確に障害物の検出を行うことができる。

なお、「光学式の距離センサ」としては、たとえば、光を照射し、障害物によって拡散反射された光線の一部を受光レンズを通して把えることにより、障害物との間の距離を三角測距法により測定する市販の光学式距離センサを用いることができる。
「超音波式の距離センサ」としては、たとえば、超音波を発射し、その音波が障害物から反射波として戻ってくるまでの時間を計測することで対象物までの距離を測定する市販の超音波式距離センサを用いることができる。

本発明において、前記第１および第２距離センサは光学式の距離センサからなり、前記第１距離センサはロボットの左右の中央の先頭部分に設けられ、前記第２距離センサは第１距離センサの両側に近接して一対設けられ、前記ロボットの先頭部分には保護カバーが設けられ、該保護カバーは前記３つのセンサが近接対向する３つの側面および天井面を持つ凹部を有し、前記天井面に対向する内側の位置に前方の斜め下方までの距離を測定する第３の距離センサが配置されているのが好ましい。
このように、前方の斜め下方を検出する第３の距離センサを設けることにより、前方の床面の凹凸を検出することができる。また、保護カバーの凹部に距離センサを設けたので、凹部表面が傷付くのを防止することができる。

以下、本発明の一実施例を図面に従い説明する。
以下の実施例では、本発明の自走式作業ロボットを、床上のゴミを吸い上げる自走式の清掃ロボットに適用した場合について例示して説明する。

図１に示すように、本発明にかかる自走式作業ロボットは、床面を自走する台車様の走行アセンブリ１と、床上のゴミを吸い上げる作業アセンブリ２とを備えている。作業アセンブリ２は、走行アセンブリ１の進行方向Ｆに対して、該走行アセンブリ１の後方に設けられている。

走行アセンブリ１の上部には、吸引ユニット５１が設けられている。吸引ユニット５１には、ゴミ収容部（タンク）や、ブロアーモータ、フィルタなどが設けられている。吸引ユニット５１と作業アセンブリ２とは、吸引ホース５７を介して接続されている。作業アセンブリ２の下面には吸引口５９が設けられており、本ロボットが走行しながら清掃作業を行うと、床のゴミが吸引口５９から次々に吸い上げられて床面の清掃が行われる。

走行アセンブリ１：
図２に示すように、前記走行アセンブリ１は、該走行アセンブリ１の駆動を行うための１対の駆動輪６ａ，６ｂと前記走行アセンブリ１の前部と後部の略中央に不図示のキャスターを備えている。前記駆動輪６ａ，６ｂは、それぞれ、駆動モータ５ａ，５ｂによって駆動される。駆動モータ５ａ，５ｂは正逆回転可能で、制御部８によって走行アセンブリ１の走行が制御される。

直進走行時には、前記２つの駆動モータ５ａ，５ｂが同方向に回転することで、走行アセンブリ１は前進または後退することができる。回転動作を行う際には、前記２つの駆動モータ５ａ，５ｂがそれぞれ逆方向に回転することで、回転動作を行うことができる。一方、前記２つの駆動モータ５ａ，５ｂの回転の比率を制御することで、走行アセンブリ１はカーブ走行を行うこともできる。

前記作業アセンブリ２には、作業アセンブリ２の本体２０を走行アセンブリ１に取り付けるための取付板１１が設けられている。一方、走行アセンブリ１の後方には、進行方向Ｆに略直交する左右方向Ｘにスライドレール１４が設けられている。前記取付板１１は、前記スライドレール１４に取り付けられ、かつ、タイミングベルト１２およびプーリー１３を介してスライド駆動モーター１５に接続されている。前記取付板１１は、前記スライド駆動モーター１５により前記スライドレール１４に沿って左右にスライド移動される。

図２の前記走行アセンブリ１の前部には、複数の超音波式距離センサ（以下、「超音波センサ」という）３ａ〜３ｄと、第１〜第３光学式距離センサ（以下「光学センサ」という）４ａ〜４ｄとが設けられている。

これら複数のセンサのうち、２つの超音波センサ３ａ，３ｂは、走行アセンブリ１の左右にある障害物までの距離を測定するものである。一方、残りの超音波センサ３ｃ，３ｄは、走行アセンブリ本体１１の前端の両側部に設けられ、光学センサ４ａ〜４ｄは、前端の中央部に設けられ、これらのセンサ３ｃ，３ｄ，４ａ〜４ｄは走行アセンブリ１の前方にある障害物までの距離を測定する。

光学センサ４ａ〜４ｄ：
第１光学センサ４ａはロボットの左右方向Ｘの中央の先頭部分に設けられている。第１光学センサ４ａは、前方の障害物Ｗまでの距離Ｄｃ（図７）を測定する。
第１光学センサ４ａの左右の両側には、該第１光学センサ４ａに近接して第２光学センサ４ｂ，４ｃが設けられている。第２光学センサ４ｂ，４ｃは、左右の斜め前方の障害物Ｗまでの距離Ｄｒ，Ｄｌ（図７）を測定する。
第３光学センサ４ｄは、第１光学センサ４ａの上方に設けられている。第３光学センサ４ｄは、前方の斜め下方までの距離Ｄｄ（図１）を測定する

図１に示す走行アセンブリ１の本体１１の先頭部には、保護カバー１２が設けられている。図３に示すように、前記保護カバー１２には、凹部１３が形成されている。図４に示すように、前記凹部１３は、第１および第２光学センサ４ａ〜４ｃの３つのセンサに近接対向する側面１３ａ〜１３ｃを備えている。一方、凹部１３には、天井面１３ｄが形成されており、該天井面１３ｄに対向する位置には、前記第３光学センサ４ｄが配置されている。

制御部：
図５に示すように、前記制御部８は、走行車輪制御手段４１、スライド制御手段４２、光学センサ制御手段４３、マイコン（マイクロコンピュータ）４４、超音波センサ制御手段４９およびブロアモータ制御手段５０を備えている。
各手段４１〜４３，４９，５０は、それぞれ、図示しないインターフェイスを介してマイコン４４に接続されている。マイコン４４は、ＣＰＵ４６、ＲＡＭ４７およびＲＯＭ４８を備えている。ＲＯＭ４８には、走行アセンブリ１の走行パターンや、後述する第１閾値ＳＨｃ、停止距離Ｄｒ０および種々の演算式等が予め記憶されている。

前記走行車輪制御手段４１は、図２の駆動モータ５ａ，５ｂの回転を制御し、走行アセンブリ１の走行の制御を行う。
前記スライド制御手段４２は、スライド駆動モーター１５の回転を制御し、作業アセンブリ２の移動機構の制御を行う。
前記光学センサ制御手段４３および超音波センサ制御手段４９は、それぞれ、光学センサ４ａ〜４ｄおよび超音波センサ３ａ〜３ｄの制御を行う。

ＣＰＵ（第１判別手段）４６は、前記第１光学センサ４ａにより測定された障害物Ｗまでの第１測定距離Ｄｃと、所定の第１閾値ＳＨｃとを比較して障害物Ｗの接近を判別する第１判別を行う。また、ＣＰＵ（第２判別手段）４６は、第２光学センサ４ｂ（４ｃ）により測定された障害物Ｗまでの第２測定距離Ｄｒ（Ｄｌ）と、第２閾値ＳＨｒとを比較して障害物Ｗの接近を判別する第２判別を行う。

前記ＣＰＵ４６は、前記２つの判別手段のうち、いずれか一方が接近したと判別した時に、前記ロボットが前記障害物に接近したと断定する。前記ＣＰＵ４６は、障害物Ｗが接近したと判別すると、走行アセンブリ１の減速や、停止、旋回、方向転換、後退などを行ってもよいし、これらの内の複数を組み合わせて障害物Ｗとの衝突の回避を行ってもよい。また、減速して壁に沿って走行するようにしてもよい。

障害物Ｗの検出原理：
つぎに、本発明による障害物Ｗの検出原理について説明する。
図７（ｃ），（ｄ）に示すように、障害物Ｗの傾斜角θが大きな場合には、前記第１光学センサ４ａによる第１判別のみでは、走行アセンブリ１の前端の側部が障害物Ｗに衝突するおそれがある。そこで、本ロボットでは、傾斜角θに応じて、第１判別または第２判別を採用し、傾斜角θにかかわらず、障害物Ｗが接近したか否かの判別を行うことができるようにしている。
すなわち、傾斜角θが所定の基準角度よりも小さい場合には、第１判別手段の判別結果が用いられ障害物Ｗが接近したか否かの判別が行われる。一方、傾斜角θが前記基準角度よりも大きな場合には、第２判別手段の判別結果が用いられ障害物Ｗが接近したか否かの判別が行われる。

たとえば、本実施例では、前記基準角度は以下の値となる。
図６に示すように、第１光学センサ４ａからの光（平行光）は、本ロボットの定常的な進行方向Ｆに略平行に照射される。

一方、両側の第２光学センサ４ｂ，４ｃからの光の照射方向は、第１光学センサ４ａからの光の照射方向に対して、それぞれ、所定の取付角度α，αに設定されている。そのため、障害物Ｗの傾斜角θが、前記取付角度αの１／２になったときに、第１光学センサ４ａの第１測定距離Ｄｃと、第２光学センサ４ｂ（４ｃ）の第２測定距離Ｄｒ（Ｄｌ）とが一致する。

本実施例では、前記取付角度αの１／２を基準角度として、当該基準角度よりも傾斜角θが小さい場合、すなわち、第１測定距離Ｄｃが第２測定距離Ｄｒよりも小さい場合（たとえば、図７（ａ））には、前記第１判別による判別結果に基づいて、障害物Ｗが接近したか否かの判別が行われる。ＣＰＵ４６は、傾斜角θが基準角度よりも小さい場合（Ｄｃ＜Ｄｒの場合）、第１判別手段の方が第２判別手段よりも先に接近を検出するから、第１測定距離Ｄｃが第１閾値ＳＨｃ以下の場合には、障害物Ｗが接近したと断定する。

一方、傾斜角θが基準角度以上の場合、すなわち、第１測定距離Ｄｃが第２測定距離Ｄｒ以上の場合（たとえば、図７（ｂ）〜（ｄ））には、第２判別手段の方が第１判別手段よりも先に接近を検出するから、前記第２判別による判別結果に基づいて、障害物Ｗが接近したか否かの断定が行われる。
ここで、第２閾値ＳＨｒを固定値にすると、障害物Ｗの傾斜角θが著しく大きい図７（ｄ）のような場合には、前端の両側部が障害物Ｗに衝突してしまうおそれが生じる。そのため、第２閾値ＳＨｒは、図６の傾斜角θが大きくなるほど大きくすると良い。そこで、以下に説明するように、障害物Ｗの傾斜角θが大きくなる程、第２閾値ＳＨｒの値を大きくしている。

以下、傾斜角θが基準角度以上の場合（Ｄｃ≧Ｄｒの場合）の第２閾値ＳＨｒの変更方法について説明する。
前記第２閾値ＳＨｒの変更方法としては、第１測定距離Ｄｃと第２測定距離Ｄｒとの比や差に応じて、第２閾値ＳＨｒを変更してもよい。たとえば、Ｄｃ−Ｄｒが大きい場合には、当該差の大きさに応じて第２閾値ＳＨｒを大きくするようにしてもよい。また、Ｄｃ／Ｄｒが大きい場合には、当該比率に応じて第２閾値ＳＨｒを大きくするようにしてもよい。

以下、第２閾値ＳＨｒの変更方法として、第１測定距離Ｄｃと第２測定距離Ｄｒとの差を用いた場合について例示して説明する。
ＣＰＵ４６は、下記の（１）式を用いて第２閾値ＳＨｒを算出する。
ＳＨｒ＝Ｄｒ０−（Ｄｒ−Ｄｃ）……（１）
ここで、Ｄｒ０は、Ｄｒ＝Ｄｃの時のＤｒの走行停止基準値であり、センサの配置や本ロボットの大きさや形状に基づいて予め設定された値である。

ＣＰＵ４６は、前記（１）式に基づいて第２閾値ＳＨｒを算出し、第２測定距離Ｄｒとの比較を行う。
たとえば、図７（ｂ）に示すように、Ｄｒ＝Ｄｃの場合（障害物Ｗの傾斜角θが、前記取付角度αの１／２の場合）には、第２閾値ＳＨｒは走行停止基準値Ｄｒ０と一致する。

一方、図７（ｃ）に示すように、障害物Ｗの傾斜角θがα／２よりも大きな場合には、Ｄｒ＜Ｄｃであるから、前記（１）式により、第２閾値ＳＨｒの値は走行停止基準値Ｄｒ０よりも大きな値に設定される。
さらに、図７（ｄ）に示すように、障害物Ｗの傾斜角θが著しく大きな場合には、Ｄｒ≪Ｄｃであるから、前記（１）式により、第２閾値ＳＨｒの値は更に大きな値に設定される。
ＣＰＵ４６は、第２測定距離Ｄｒと第２閾値ＳＨｒとの比較を行い、第２測定距離Ｄｒが第２閾値ＳＨｒ以下の場合には、障害物Ｗが接近したと判別する。

以上のように、障害物Ｗの傾斜角θが基準角度よりも大きい場合には、当該傾斜角θが大きくなるほど第２閾値ＳＨｒの値が大きくなるように、所定の演算式に基づいて第２閾値ＳＨｒの値が変更される。したがって、傾斜角θが著しく大きくても、ロボットの前端の側部が障害物Ｗに接触する前に、確実に障害物Ｗを検出することができる。

なお、第２閾値ＳＨｒの算出式としては、本ロボットの形状や大きさ、走行速度等によって種々の演算式が考えられるが、該演算式としては、前述の（１）式の他に、たとえば、ＳＨｒ＝Ｄｒ０−（Ｄｒ−Ｄｃ）／２を用いてもよい。

また、前述の実施例では、傾斜角θが大きい場合、第２判別手段による判別結果に基づいて、障害物Ｗが接近したか否かの判別を行ったが、他の実施例として、常に第１判別手段による判別を行い、障害物Ｗの傾斜角θが大きくなる程、第１閾値ＳＨｃを大きくする方法も考えられる。
かかる変形例に用いる演算式としては、たとえば、以下の（２）式を用いてもよい。
ＳＨｃ＝ＤＲ０−（Ｄｒ−Ｄｃ）×１．５……（２）
したがって、図７（ｂ）〜（ｄ）に示すように、障害物Ｗの傾斜角θが大きくなるほど、第１閾値ＳＨｃが大きくなるので、障害物Ｗの傾斜角θが大きい場合であっても、第１判別手段による判別を用いて障害物Ｗの接近を検出することができる。

しかし、距離センサは、一般的に測定距離が小さい程測定精度が向上するので、一般的には、本実施例のように、傾斜角が大きい場合には、より測定距離の小さい前記第２判別手段を用いる方が好ましい。但し、距離センサの種類によっては、所定距離以下で測定精度が低下する場合もあるので、そのような場合には、常に第１判別手段による判別を行い、障害物の傾斜角が小さくなる程、第１閾値ＳＨｃを大きくする方法を採用するほうが好ましい。

以上のとおり、図面を参照しながら好適な実施例を説明したが、当業者であれば、本明細書を見て、自明な範囲で種々の変更および修正を容易に想定するであろう。
たとえば、第１および第２光学センサ（距離センサ）は、作業ロボットの前面の側部に設けられていてもよい。かかる場合、第２光学センサは、ロボット本体の外側の斜め前方の距離を測定する一方のみでよい。
したがって、そのような変更および修正は、請求の範囲から定まる本発明の範囲内のものと解釈される。

本発明の一実施例にかかる自走式作業ロボットを示す概略斜視図である。 本作業ロボットの平面断面図である。 （ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、保護カバーを示す平面図、側面断面図、正面図、右側面図である。 保護カバーおよび距離センサの配置を示す斜視図である。 制御手段を示す概略構成図である。 障害物の検出原理を示す模式図である。 障害物の検出方法を示す概略平面図である。

符号の説明

３ａ〜３ｄ：超音波センサ（超音波式の距離センサ）
４ａ：第１光学センサ（第１距離センサ）
４ｂ，４ｃ：第２光学センサ（第２距離センサ）
４ｄ：第３光学センサ（第３距離センサ）
１２：保護カバー
１３：凹部
４６：ＣＰＵ（第１および第２判別手段、変更手段）
Ｄｃ：第１測定距離
Ｄｒ：第２測定距離
ＳＨｃ：第１閾値
ＳＨｒ：第２閾値
Ｗ：障害物
θ：傾斜角

Claims (5)

1. 前方の障害物までの距離を測定する第１距離センサと、斜め前方の障害物までの距離を測定する第２距離センサとを備えた自走式の作業ロボットにおいて、
   前記第１距離センサにより測定した障害物までの第１測定距離と、所定の第１閾値とを比較して障害物の接近を判別する第１判別手段と、
   前記第２距離センサにより測定した障害物までの第２測定距離と、所定の第２閾値とを比較して障害物の接近を判別する第２判別手段と、
   前記障害物の表面に直交する法線と前記第１距離センサの光の放射方向とがなす角からなり、前記第１および第２測定距離から得られる前記障害物の傾斜角に関する情報に基づいて、前記第１もしくは第２閾値を変更する変更手段とを備え、
   前記傾斜角が大きくなる程、前記第１もしくは第２閾値が大きくなるように前記第１もしくは第２閾値を前記変更手段が設定する自走式作業ロボット。
2. 請求項１において、前記傾斜角の大小にかかわらず前記第１判別手段による前記障害物が接近したか否かの判別結果と、前記第２判別手段による前記障害物が接近したか否かの判別結果とを得て、前記２つの判別結果のうち、いずれか一方が接近したと判別した時に、前記ロボットが前記障害物に接近したと断定する自走式作業ロボット。
3. 請求項１もしくは２において、前記第１および第２距離センサの配置と、前記第１および第２距離センサからの光の放射方向と、前記第１および第２測定距離とに基づいて、前記傾斜角に関する情報を得るようにした自走式作業ロボット。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項において、前記第１および第２距離センサは光学式の距離センサからなり、
   前記第１距離センサはロボットの左右の中央の先頭部分に設けられ、
   前記第２距離センサは第１距離センサの両側に一対設けられ、
   前記光学式の第１および第２距離センサの他に、自走式ロボットの前端の両側部に前方の障害物までの距離を測定する超音波式の距離センサが設けられている自走式作業ロボット。
5. 請求項１ないし３のいずれか１項において、前記第１および第２距離センサは光学式の距離センサからなり、
   前記第１距離センサはロボットの左右の中央の先頭部分に設けられ、
   前記第２距離センサは第１距離センサの両側に一対設けられ、
   前記ロボットの先頭部分には保護カバーが設けられ、該保護カバーは前記３つのセンサが近接対向する３つの側面および天井面を持つ凹部を有し、
   前記天井面に対向する内側の位置に前方の斜め下方までの距離を測定する第３の距離センサが配置されている自走式作業ロボット。

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