JPH10260724A - 通路環境の地図生成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】デッドレコニング法によるロボットの位置と向
きの推定値の誤差が生じた場合でも、誤差の程度が比較
的小さい場合はこれをクリアすることができ、形状計測
の結果に対する線分抽出処理も容易となる方法を提供す
る。 【解決手段】移動ロボットに搭載した走査型のレーザセ
ンサによって直交する位置関係にある壁が存在する通路
環境の形状の計測結果(102) と、デッドレコニング法で
得た前記移動ロボットの位置と向きの推定値(109) か
ら、前記通路環境の形状を概略表現している互いに直交
した壁に対応する線分を抽出することにより前記移動ロ
ボットが必要とする通路環境の地図を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、走査型のレーザセ
ンサを搭載した移動ロボットによる通路環境の地図生成
をする方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、病院等の屋内通路環境にて自律走
行をしながら、各種の運搬作業を行うサービスロボット
が普及しつつある。前記自律走行とは、ガイドテープ等
によって誘導を必要とせずに、移動ロボットが走行する
ことである。しかし、前記サービスロボットが自律走行
を行うためには、予め作業を行う通路環境の地図を作成
し、サービスロボットに教示する必要がある。ここで、
前記地図とは、通路環境内に存在する壁やその他の障害
物を線分にて表現した情報である。そして、従来、この
地図の作成は人がコンピュータ上で起動する描画ツール
（以下、ＣＡＤと称する）を利用して、建築図面等の情
報に従い行っている。また、この課題を解決しようとす
る手段として、適切なセンサシステムを搭載した移動ロ
ボットをジョイスティイク等により、地図生成の必要な
通路環境を誘導しつつ、前記センサシステムによって通
路環境内の形状を計測し、この計測の結果得られたデー
タとデッドレコニングの技術を利用して、前記サービス
ロボットが必要とする通路環境の地図生成をする方法が
提案されている（特開平７−１１０７０９）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、特開平７−
１１０７０９の方法では、主にデッドレコニング法で得
た移動ロボットの位置と向きの推定値を利用しているた
め、移動ロボットの誘導時に遂次生じる位置と向きの推
定値の誤差が、生成する地図の精度に大きく影響すると
いう問題がある。よって、特開平７−１１０７０９の方
法で得られる通路環境の形状計測の結果は、実際の通路
環境の形状とは異なることになる。特に、ＸＹの直交座
標系で表現した２次元の地図上においては直線分になる
はずの真直の壁の形状が、実際の計測結果で曲線とな
り、地図生成のために必要な線分抽出処理が困難とな
る。そこで本発明は、デッドレコニング法によるロボッ
トの位置と向きの推定値の誤差が生じた場合でも、誤差
の程度が比較的小さい場合はこれをクリアすることがで
き、形状計測の結果に対する線分抽出処理も容易となる
方法を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は、操作者が、走
査型のレーザセンサを搭載した移動ロボットをジョイス
ティック等により、地図生成の必要な屋内通路環境を誘
導しつつ、前記レーザセンサによって前記屋内通路環境
の形状計測をし、この計測結果のデータとデッドレコニ
ング法で得た移動ロボットの位置と向きの推定値を利用
して、前記サービスロボットが必要とする屋内通路環境
の地図生成をする。また、本発明においては、屋内通路
環境に存在する壁は一般的に互いに直交した位置関係に
あることを前提とする。よって、通路環境の形状を概略
表現している壁の情報を互いに直交した線分として抽出
し、この抽出線分による２次元の地図の生成を目的とす
る。以下、本発明における地図生成の方法を図１にてス
テップ毎に説明する。

【０００５】（ステップ１０１）レーザセンサによる１
回目の形状計測は、移動ロボットの向きが、進行方向と
平行して存在する壁とほぼ等しい状態を行う必要があ
る。よって、地図生成を開始する前にロボットの初期位
置、及び向きの設定を適切に行う。ただし、２回目以降
の形状計測は任意の姿勢を行うことができる。

【０００６】（ステップ１０２）レーザセンサによる１
回目の形状計測は、ステップ１０１の処理を正しく終え
た後に行う。また、２回目以降の形状計測は、ジョイス
ティック等により移動ロボットを次の形状計測位置に案
内し静止させた後に行う。なお、形状計測の結果得るこ
とのできるデータは、レーザセンサの位置と向きを座標
原点として、通路環境内に存在する壁や障害物の表面上
の複数の点座標であり、適切に設けたバッファ内に格納
する。

【０００７】（ステップ１０３）ステップ１０２の処理
の結果得られたデータは、レーザセンサの位置と向きを
座標原点とした点データの集合であり、いわゆるローカ
ル座標系にで表現されている。よって、以後の処理のた
めに、デッドレコニング法で推定した移動ロボットの前
回の形状計測の状態からの位置と向きの変位を利用し
て、座標変換によりグローバル座標系における形状計測
データ（点データの集合）を求め、結果を適切に設けた
バッファ内に格納する。

【０００８】（ステップ１０４）ステップ１０３の処理
の結果得られたグローバル座標系における形状計測デー
タに対し、Ｘ軸方向とＹ軸方向で格子状に分割したグリ
ット地図データを作成する。つまり、全ての格納状の領
域に対し、Ａ［ｊ］［ｉ］（ｊは１〜ｎ、ｉは１〜ｍの
整数）で表現したバッファを確保し、領域Ａ［ｊ］
［ｉ］内には下式の条件を満たす全点データの個数とそ
れぞれの座標値を格納する。 （ｘ_max ／ｍ）＊（ｉ−１）＜ｘ＜（ｘ_max ／ｍ）＊ｉ ∩ （ｙ_max ／ｎ）＊（ｊ−１）＜ｙ＜（ｙ_max ／ｎ）＊ｊ ここで、ｘ_max 、ｙ_max は、それぞれ定義するグリッド
地図データのＸ軸方向、Ｙ軸方向の最大値である。更
に、格納された全点データの個数が適切に設定した数Ｋ
個以上の場合は、各グリット地図データに付属する状態
フラグをオンにし、その他の場合はオフにする。

【０００９】（ステップ１０５）ステップ１０４の処理
の結果得られたグリッド地図データＡ［ｊ］［ｉ］（ｊ
は１〜ｎ、ｉは１〜ｍの整数）の中で、格納された点デ
ータがＫ個以上あり、対象とするグリッド地図データＡ
［ｊ］［ｉ］周辺のグリッド地図データについて下式の
４条件の内少なくとも１つを満たすものは、対象のグリ
ッド地図データに付属する状態フラグをオフにする。こ
の処理は、グリッド地図データ中でＸ軸方向とＹ軸方向
の交差を構成する点をデータを含むグリッド地図のデー
タの除去を目的とする。 Ａ［ｊ＋１］［ｉ］の点データ数≧Ｋ∩Ａ［ｊ］［ｉ−
１］点データ数≧Ｋ Ａ［ｊ＋１］［ｉ］の点データ数≧Ｋ∩Ａ［ｊ］［ｉ＋
１］点データ数≧Ｋ Ａ［ｊ−１］［ｉ］の点データ数≧Ｋ∩Ａ［ｊ］［ｉ−
１］点データ数≧Ｋ Ａ［ｊ−１］［ｉ］の点データ数≧Ｋ∩Ａ［ｊ］［ｉ＋
１］点データ数≧Ｋ

【００１０】（ステップ１０６）ステップ１０５の処理
の結果を得られた状態フラグがオンのグリッド地図デー
タを対象にしてレベリング処理を行ない、同一の線分の
みを構成する点データを格納しているグリッド地図デー
タの各組み合わせ（以下、これをグリッド地図データ列
と称する）を生成する。

【００１１】（ステップ１０７）ステップ１０６の処理
の結果得られたグリッド地図のデータ列の中で、各々を
構成するグリッド数が、適切に設定したしきい値よりも
小さいものは、このグリッド地図データ列を以後の線分
抽出処理の対象から除外する。これによって以後の線分
抽出処理の対象となるグリッド地図データ列は比較的長
い線分（以後、これを主線分と称する）を構成すること
ができるものだけとなる。

【００１２】（ステップ１０８）ステップ１０７の処理
の結果得られる主線分を構成しうる各グリッド地図デー
タ列中の全点データに対して最小自乗近似法を適用し、
１本の直線で近似する。この際、近似処理を行って得ら
れる近似の悪さの評価値（以後、これを最小自乗誤差と
称する）が、予め適切に設定したしきい値よりも小さく
なった場合は、この結果得られる直線を表すパラメータ
（傾きと接片の座標）をそれぞれ適切に儲けたバッファ
内に格納する。また、各主線分の２端点に対応する座標
値を決定するために、直線近似処理の際に利用した点の
データの内、互いに最も距離の離れた２点を抽出し、そ
れぞれの点が近似された直線上で対応する座標を求め
る。そして、この結果得られた２端点の座標値を、対応
する直線を表すパラメータが格納されたバッファ内の適
切な領域に同じく格納する。

【００１３】（ステップ１０９）第Ｎ回目の形状計測デ
ータに対するステップ１０８の処理結果、つまり主線分
を表すパラメータと、第Ｎ−１回目の形状計測データに
基ずく主線分の抽出結果を利用して、デッドレコニング
法による移動ロボットの位置と向きの推定値の誤差を求
める。ステップ１０９の処理過程に関しては、図２のフ
ローチャートのステップ２０１〜２０６で詳細に説明す
る。

【００１４】（ステップ１１０）ステップ１０９の処理
の結果得られたデッドレコニング法による移動ロボット
の位置と向きの推定値の誤差を利用して、推定値の誤差
分が適切に修正されるようグローバル座標系における第
Ｎ回目の形状計測データに対して座標変換処理を行な
い、第Ｎ−１回目と第Ｎ回目の形状計測データを融合し
て再度線分の抽出処理を行う。また上述と同様の座標変
換処理を抽出できた主線分に対しても行い、この結果得
られた修正後の主線分の情報は、適切に設けたバッファ
内に格納しておき、第Ｎ＋１回目の主線分の抽出処理の
ため利用する。

【００１５】（ステップ１１１）形状計測に利用する移
動ロボット上に搭載したマンマシンインタフェース装置
を利用して、必要に応じ操作者が地図生成処理の終了を
移動ロボットに伝達し、この伝達された内容に応じてロ
ボットが地図生成処理の終了か続行を判断する。

【００１６】（ステップ１１２）第Ｎ回目の形状計測デ
ータに対する主線分の抽出処理を終了した後、第Ｎ＋１
回目の形状計測データを得るために、レーザセンサを搭
載した移動ロボットの通路環境内での位置と向きを更新
する。この更新は、移動ロボットの操作者がジョイステ
ィック等により、適切な場所へ移動ロボットを誘導して
行う。次に、ステップ１０９の処理過程の詳細を図２の
フローチャート中でステップ２０１〜２０６別に説明す
る。

【００１７】（ステップ２０１）第Ｎ回目の形状計測デ
ータに対するステップ１０８の処理の結果得られる各主
線分と、第Ｎ−１回目の形状計測データに基ずく主線分
の抽出処理の結果得た主線分間での対応を決定する。対
応を決定する条件は、互いの主線分を表すパラメータで
ある傾きの差と、２端点の中心点のＸ軸方向、Ｙ軸方
向、何れか一方向の座標値の差が、それぞれ適切に設定
したしきい値よりも小さいこととする。ここで、Ｘ軸方
向に延びた主線分間ではＹ軸方向の距離差を、Ｙ軸方向
に延びた主線分間ではＸ軸方向の距離差をそれぞれ利用
する。そして、対応決定できた互いの主線分を表すパラ
メータを、適切に設けたバッファ内にそれぞれ格納す
る。

【００１８】（ステップ２０２）ステップ２０１の処理
の過程で得られる各対応決定できた主線分間での向きの
差を、適切に設けたバッファ内に格納する。

【００１９】（ステップ２０３）ステップ２０２の処理
の結果得た全ての対応決定できた主線分間での向きの差
の平均値を求め、この値をΔθとして移動ロボットの向
きの推定値の誤差とし、適切に設けたバッファ内に格納
する。

【００２０】（ステップ２０４）ステップ２０３の処理
の結果得たΔθを利用して、移動ロボットの向きの推定
値の誤差の影響を除去する。つまり、ローカル座標系の
原点回りに、第Ｎ回目の主線分の抽出処理で得た全主線
分に対し−Δθの回転の座標変換を行う。

【００２１】（ステップ２０５）ステップ２０４の処理
の結果得た向きの推定値の誤差を除去した主線分に対
し、対応決定できたＸ軸方向に延びた主線分間ではＹ軸
方向の距離を求め、Ｙ軸方向に延びた主線分間ではＸ軸
方向の距離差を求め、適切に設けたバッファ内にフラグ
等を利用し何れの方向の距離差であるかが分かるように
して格納する。ここで、距離差とは各主線分の２端点の
中心点のＸ軸方向、或いはＹ軸方向に座標値間の差のこ
とである。

【００２２】（ステップ２０６）ステップ２０５の処理
の結果得られた全てのＸ軸方向の距離差の平均値と、全
てのＹ軸方向の距離差の平均値を求め、それぞれの結果
をデッドレコニング法による移動ロボットのＸ軸方向の
推定値の誤差ΔＸ、或いはＹ軸方向の推定値の誤差ΔＹ
として、適切に設けたバッファ内に格納する。上述の方
法で地図生成を行うことにより、デッドレコニング法に
よる移動ロボットの位置と向きの推定値の誤差は遂次ク
リアでき、真直の壁の形状がＸＹの直交座標系で表現し
た２次元の地図上においては直線分として容易に抽出で
きる。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の具体的実施例を説
明する。図３は、本発明で利用する回転走査型のレーザ
センサを搭載した移動ロボットの外観の例であり、３０
１は回転走査型のレーザセンサ、３０２は地図生成シス
テムの中央制御部、３０３は移動ロボットにジョイステ
ィックからの命令信号を伝送するためのケーブル、３０
４ジョイスティック、３０５は移動ロボット、３０６は
エンコーダ付きの駆動輪、３０７はキャスタを示してい
る。図４は、本発明で利用する回転走査型のレーザセン
サを搭載した移動ロボットのハードウェアのシステム構
成の例であり、４０１は前記ジョイスティック３０４、
４０２は前記ジョイスティック３０４からの命令信号を
伝送するためのケーブル３０３、４０３は前記中央制御
部３０２に演算部、４０４、４０５は前記演算部４０３
と前記レーザセンサ３０１のセンサドライバを接続する
バス、４０６は前記レーザセンサ３０１のセンサドライ
バ、４０７は前記レーザセンサ３０１のセンサヘッド部
からのセンサ信号を前記センサドライバ４０６に伝送す
るたののケーブル、４０８は前記レーザセンサのセンサ
ヘッド部、４０９、４１１は前記演算部４０３と前記中
央制御部３０２の記憶部４１０を接続するバス、４１０
は前記中央制御部３０２の記憶部、４１２、４１３は前
記演算部４０３と前記駆動輪３０６のモータドライバを
接続するバス、４１４は前記駆動輪３０６のモータドラ
イバ、４１５、４１６は前記駆動輪３０６と前記モータ
ドライバ４１４の間で信号を伝送するケーブル、４１７
は前記駆動輪を示している。

【００２４】図５は本発明の地図生成の方法を適用する
屋内通路環境の例であり、５０１、５０２、５０６、５
０７はそれぞれ１枚の壁、５０３、５０４、５０５はそ
れぞれ移動ロボットが前記レーザセンサ３０１を利用し
て形状計測を行う位置を示している。ただし、形状計測
は５０３、５０４、５０５の順番で行うものとする。前
記５０３の位置で第１回目の形状計測を行い得たデータ
を横軸Ｘ、縦軸Ｙのローカル座標系にて表した結果が図
６であり、図中の６０１は前記壁５０２の計測データ、
６０２は前記壁５０１の計測データ、６０４は前記壁５
０７の計測データ、６０３は前記ローカル座標系の原点
を示している。前記５０４の位置で第２回目の形状計測
を行ない得たデータを横軸Ｘ、縦軸Ｙのローカル座標系
にて表した結果が図７であり、図中の７０１は前記壁５
０２の計測データ、７０２は前記壁５０１の計測デー
タ、７０４は前記壁５０６の計測データ、７０５は前記
壁５０７の計測データ、７０３は前記ローカル座標系の
原点を示している。前記５０５の位置で第３回目の形状
計測を行い得たデータを横軸Ｘ、縦軸Ｙのローカル座標
系にて表した結果が図８であり、図中の８０１は前記壁
５０１の計測データ、８０３は前記壁５０６の計測デー
タ、８０２は前記ローカル座標系の原点を示している。
以後の説明を一般的に且つ容易にするために、前記第１
回目の形状計測を行い得たデータの主線分の抽出処理は
正しく終了したものと仮定して、下記では前記第２回目
の形状計測を行ない得たデータの主線分の抽出処理を例
として説明する。 前記ステップ１０３の処理によって
前記第２回目の形状計測を行い得たデータをグローバル
座標系で表現し直し、前記ステップ１０４の処理で利用
するグリッド地図データＸ軸方向のグリッド数を１２
（ｍ＝１２）、Ｙ軸方向のグリッド数を１２（ｙ＝１
２）として生成されたものに投影した結果が図９であ
り、図中の９０１はＡ［１］［１］で表現されたグリッ
ド、９０２はＡ［１２］［１］で表現されたグリッド、
９０３はＡ［１］［１２］で表現されたグリッド、９０
４はＡ［１２］［１２］で表現されたグリッド、９０
５、９０６、９０７、９０８はそれぞれ前記計測データ
７０１、７０２、７０４、７０５を座標変換した結果の
データを示している。前記ステップ１０４の処理で、各
グリッドに格納された点データの数が１個以上（Ｋ＝
１）の場合に各グリッド地図データに付属する状態フラ
グをオンにするとして、図９中で示された形状計測デー
タのグリッド地図データを生成した結果が図１０あり、
図中の１００１、１００２、１００３、１００４はそれ
ぞれ前記座標変換後の計測データ９０５、９０６、９０
７、９０８を処理した結果、状態フラグがオンになった
グリッドを示している。前記ステップ１０５の処理で、
グリッド地図データ中でＸ軸方向とＹ軸方向の交差を構
成する点データを含むものを除去し、更に、前記ステッ
プ１０６のラベリング処理の各線分のグリッド地図デー
タ列を生成した結果が図１１であり、図中の１１０２、
１１０４が前記除去の対象となった点データを格納した
グリッド地図データ、１１０１、１１０３、１１０５、
１１０６はそれぞれ前記壁５０２、５０１、５０６、５
０７に対応する点データのみを構成するグリッド地図デ
ータ列を示している。前記ステップ１０７の処理で、前
記グリッド地図データ列１１０１、１１０３、１１０
５、１１０６を各々を構成するグリッド数が３個以下で
あるものは、以後の線分抽出処理の対象から除外すると
して得た結果が図１２であり、図中の１０１、１２０２
はそれぞれ以後の主線分の抽出処理の対象として残った
グリッド地図データ列である。前記ステップ１０８の処
理で、前記グリッド地図データ例１２０１、１２０２内
の全点データに対して最小自乗近似法による直線近似を
行い、その際得られる最小自乗誤差が適切に設定したし
きい値よりも小さくなり、更に２端点の抽出処理を行い
得た主線分が、それぞれ図１３中の１３０１、１３０４
で示された線分である。また、図１３中の１３０２、１
３０３、１３０５は前記第１回目の形状計測データに対
する主線分の抽出処理を行い得た結果であり、それぞれ
前記壁５０２、５０１、５０７に対応する線分である。
前記ステップ２０１の処理で、前記主線分１３０１と１
３０２が対応決定でき、前記主線分１３０４と１３０３
が対応決定できたとして、前記ステップ２０２、２０
３、２０４の処理で、前記主線分１３０１、１３０４を
前記第２回目の形状計測位置５０４のローカル座標系の
原点回りに回転の座標変換を行い、デッドレコニング法
による移動ロボットの向きの推定値の誤差の影響を除去
した結果が図１４である。図中の１４０１、１４０２は
それぞれ座標変換前の前記主線分１３０１、１３０４の
座標変換後の主線分を示している。前記ズテップ２０
５、２０６の処理で、前記主線分１４０１と１３０２の
Ｘ軸方向の座標値の差からデッドレコニング法による移
動ロボットのＸ軸方向の推定値の誤差（ΔＸ）を求め、
前記主線分１４０２と１３０３のＹ軸方向の座標値の差
からデッドレコニング法による移動ロボットのＹ軸方向
の推定値の誤差（ΔＹ）を求め、前記ステップ１１０に
処理で、前記ΔＸ、ΔＹの値を利用した座標変換処理に
より、図６で示した前記第１回目の形状計測データと、
図７で示した前記第２回目の形状計測データを融合して
得たデータの線分抽出処理で、新たな線分の抽出処理を
行った結果が図１５中の主線分１５０１、１５０２、１
５０３である。前記ステップ１１１の処理で、操作者が
前記ジョイステックを用いて地図生成処理の終了を移動
ロボットに伝えた場合は、これを判断して移動ロボット
は地図生成処理を終了し、操作者が移動ロボットに続行
を伝えた場合は、前記ステップ１１２の処理で移動ロボ
ットを前記第３回目の形状計測位置５０５に誘導した
後、上述した線分抽出処理を再度行う。

【００２５】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、デ
ッドレコニング法によるロボットの位置と向きの推定値
の誤差が生じた場合でも、誤差の程度が比較的小さい場
合はこれをクリアすることができ、形状計測の結果に対
する線分抽出処理も容易となるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のメインフローチャート

【図２】本発明のサブフローチャート

【図３】本発明を実施する移動ロボットの外観の例を示
す図

【図４】本発明を実施する移動ロボットのハードウェア
構成の例を示す図

【図５】本発明を適用する屋内通路環境例を示す図

【図６】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する図

【図７】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する図

【図８】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する図

【図９】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する図

【図１０】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する
図

【図１１】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する
図

【図１２】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する
図

【図１３】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する
図

【図１４】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する
図

【図１５】本発明の線分抽出のアルゴリズムを説明する
図

【符号の説明】

３０１ レーザセンサ ３０２ 中央制御部 ３０４、４０１ ジョイスティック ３０５ 移動ロボット ３０６、４１７ エンコーダ付駆動輪 ３０７ キャスタ ４０３ 演算部 ４０４、４０５、４０９、４１１、４１２、４１３ バ
ス ４０６ レーザセンサドライバ ３０３、４０２、４０７、４１５、４１６ ケーブル ４０８ レーザセンサヘッド部 ４１０ 記憶部 ４１４ モータドライバ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 移動ロボットに搭載した走査型のレーザ
   センサによって直交する位置関係にある壁が存在する通
   路環境の形状の計測結果と、デッドレコニング法で得た
   前記移動ロボットの位置と向きの推定値から、前記通路
   環境の形状を概略表現している互いに直交した壁に対応
   する線分を抽出することにより前記移動ロボットが必要
   とする通路環境の地図を生成することを特徴とする通路
   環境の地図生成方法。
2. 【請求項２】 前記走査型のレーザセンサを利用して得
   たレーザセンサの位置と向きを座標原点としたローカル
   座標系での形状計測データを、デッドレコニング法によ
   る移動ロボットの位置と向きの推定値を利用して、座標
   変換処理によりグローバル座標系で表現し直してグリッ
   ト地図データを生成し、 前記グリット地図データ中でＸ軸方向とＹ軸方向の交差
   を構成する点データを含むグリッド地図データは除去し
   た後、ラベリング処理によって後述のグリット地図デー
   タ列を生成し、 各グリット地図データ列中ので構成するグリット数が予
   め設定したしきい値よりも小さいものは以後の線分抽出
   処理の対象から除外して、比較的長い線分のみを構成可
   能なグリット地図データ列を抽出し、 残った各グリット地図データ列に含まれる全点データに
   対し、直線による最小自乗誤差近似を行い、評価値であ
   る最小自乗誤差が予め設定したしきい値よりも大きい場
   合は以後の線分抽出処理の対象から除外して、極力信頼
   性の高い直線だけを以後の線分抽出処理で扱い、 直線近似処理の入力として利用した全点データ間での互
   いの距離が最も離れた２端点の近似直線上での対応点を
   求めて線分の２端点とし、この時得られた線分と前回の
   形状計測データを処理して得た線分の位置と向きのマッ
   チング処理の結果から、デッドレコニング法による移動
   ロボットの位置と向きの推定値の誤差を求め、 座標変換処理によって前記誤差の影響を除去して線分を
   抽出する請求項１記載の通路環境の地図生成方法。