[1]
本発明は、ロボットおよびロボットシステムに関する。
[2]
周囲空間の状態に応じた自律的な行動をロボットにさせるためには、周囲空間の情報を取得するセンサをロボットに搭載する必要があり、そのようなセンサの1つに距離センサがある。物体までの距離を計測し、それらの計測結果を統合することで、周囲空間の形状を取得できる。さらに、あらかじめ用意された空間地図と取得した周囲空間の形状とを照合することで、地図上におけるロボットの位置姿勢を推定することが可能となる。この手法は、ロボット自身が持つ距離センサと空間地図のみで位置姿勢推定を実現するところに特徴がある(非特許文献1)。
[3]
また、複数のロボットが存在する場合に、他ロボットの位置姿勢を知る手法がある。例えば、各ロボットが通信機器を搭載し、それぞれが自分の位置姿勢を認識した結果を通信し合うことにより他ロボットの位置姿勢を知る手法がある。また、各ロボットに2次元バーコードやRFIDタグなどの識別マーカを添付し、さらに各ロボットにそれらを検出する機器を搭載することで、ロボットの位置を検出する手法がある。また、距離センサで取得した空間形状の中から他ロボットの面や辺の形状を探索して検出することにより、他ロボットの位置姿勢を推定する手法がある(特許文献1)。
[4]
特開2009-80804号公報
[5]
テンプレートマッチングを用いた環境認識による移動ロボットの制御(著: 栗田高裕他、第25回日本ロボット学会学術講演会予稿集、2NI8)
[6]
非特許文献1記載の技術では、複数のロボットが同一の空間に存在する場合に、ロボットが周囲空間を計測した結果には他ロボットを計測した結果が含まれてしまう。そのため、空間地図と計測結果との形状が合わずに位置姿勢の推定に失敗する、という課題がある。これを回避するためには、周囲空間の計測結果から他ロボットを計測した結果を分離する必要がある。
[7]
一方、特許文献1記載の技術では、他ロボットの位置姿勢を知ることが出来る。 しかし、ロボット間通信を利用する方法については、システムの複雑化やコスト増を招いてしまう。特に、無線LANなどの利用においては基地局などの通信インフラ整備も必要となり、計測結果と地図との照合によってインフラを用いることなくロボットの位置姿勢を推定することが出来ない。新たに情報機器を搭載するシステムでも同様に、システムの複雑化やコスト増を招く。また、全体の空間形状から他ロボットの面や辺の形状を探索する手法については、他ロボットの面や辺の形状が単純なものである場合は、空間内に存在する似た形状を持つ他の物体と誤認識する可能性が高い。逆に、他ロボットの面や辺が複雑な形状をしている場合は、計測の解像度や測距誤差の影響により計測結果が複雑な形状を再現できずに認識できない可能性が高くなる。また、計測結果全体から特徴を探索するため演算コストも高い。
[8]
従って、特許文献1記載の技術では、通信機器や他の情報機器を別途搭載した複雑なシステムを構築する必要があり、そうでなければ、誤認識が多く、演算コストも高くなるという課題がある。
[9]
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、以下の構成を備える。即ち、第1のロボットと第2のロボットとを備えるロボットシステムであって、第1のロボットは、物体の反射光強度を計測する計測部と、計測部により得られた計測結果を解析する演算部と、第1のロボットを移動させる駆動部と、を備える。第2のロボットは再帰性反射特性を有する複数のマーカを備え、第1のロボットの演算部は、計測部の計測結果に基づき第2のロボットの複数の前記マーカの位置を算出し、算出の結果に基づき第2のロボットの位置および姿勢を認識し、第2のロボットの位置および姿勢の認識の結果に基づき第1のロボットを移動させるためのパラメータを算出し、第1のロボットの駆動部は、パラメータに基づき第1のロボットを移動させる。
[10]
また、本発明の別の一態様は、以下の構成を備える。即ち、他のロボットを計測して移動するロボットであって、物体の反射光強度を計測する計測部と、計測部により得られた計測結果を解析する演算部と、ロボットを移動させる駆動部と、を備える。演算部は、計測部の計測結果に基づき他のロボットが備えるマーカの位置を算出し、算出の結果に基づき他のロボットの位置および姿勢を認識し、前期他のロボットの位置及び姿勢の認識の結果に基づきロボットを移動させるためのパラメータを算出し、駆動部は、パラメータに基づきロボットを移動させる。
[11]
本発明によれば、低コストかつ簡易な手法で正確な位置推定が可能なロボットおよびロボットシステムを実現することが可能になる。
[12]
ロボットシステム10を表す概念図である。 ロボットシステム10の動作を表すフローチャートである。 実施形態における第2のロボット200の形状を示す概念図である。 実施形態の第1のシーンにおいてレーザ距離センサ111の計測結果を示す概念図である。 実施形態の第1のシーンにおいて計測結果からマーカ210を計測した結果を抽出した状態を示す概念図である。 実施形態において長辺の抽出結果から第2のロボット200の位置姿勢を認識した状態を示す概念図である。 実施形態において短辺の抽出結果から第2のロボット200の位置姿勢を認識した状態を示す概念図である。 実施形態において計測結果からマーカ210を計測した結果を3点抽出した状態を示す概念図である。 実施形態における第2のシーンを示す概念図である。 実施形態の第2のシーンにおいて計測結果から反射光の強い物体を抽出した状態を示す概念図である。 実施形態の第2のシーンにおいて空間の形状を利用して第2のロボット200の辺を認識する手法を説明するための概念図である。 実施形態の第2のシーンにおいて全体の計測結果から第2のロボット200を計測した結果を削除した状態を示す概念図である。
[13]
本発明の実施形態について説明する。
[14]
図1は、実施形態のロボットシステム10を表す概念図である。ロボットシステム10は、第1のロボット100と第2のロボット200を運用するシステムである。第1のロボット100は物体の位置と反射光強度を計測する計測部110と演算部120と駆動部130を備える。また、第2のロボット200は再帰性反射特性を有する複数のマーカ210を備える。計測部110によって周囲空間を計測すると、マーカ210を計測した結果はその他の物体を計測した結果とを比べて反射光強度が大きくなり、マーカ210の計測した結果を抽出し、それらの位置を求めることができる。なお、第1のロボット100も第2のロボット同様に複数のマーカを備えることが望ましい。
[15]
図2は、実施形態のロボットシステム10の動作を表すフローチャートである。第1のロボット100の計測部110は周囲空間にある物体の位置と反射光強度を計測し(S10)、第1のロボット100の演算部120は、反射光強度を利用して計測結果のうち第2のロボット200のマーカ210を計測した結果を抽出し(S20)、さらに、抽出された複数のマーカ210の位置に基づき第2のロボット200の位置姿勢を認識し(S30)、さらに、第2のロボット200の位置姿勢の認識結果に基づき第1のロボット100の移動パラメータを算出し(S40)、第1のロボット100の駆動部130は算出された移動パラメータに基づき第1のロボット100を移動させる(S50)。
[16]
実施形態のロボットシステム10では、第1のロボット100と第2のロボット200は同一種であっても良い。また、第2のロボット200は複数台あっても良く、それらは上記の特徴を有していれば同一種である必要はない。
[17]
計測部110は、赤外線などの光を照射できるものであるとより望ましく、その照射した光が物体に反射した光を受光することで、物体の3次元位置の特定がより明確になり、マーカ210からの反射光がより強く計測部110で計測される。また、この計測部110は、第1のロボット100自身が姿勢を変更せずに周囲空間を全体的に計測できることが望ましく、計測部110自身が計測方向を変更できるような方向変更部を有する、あるいは第1のロボット100が計測部110の姿勢を変更させる姿勢変更部を有することが望ましい。周囲空間を全体的に計測できる計測部110としては、2次元平面を計測するレーザ距離センサ111や3次元空間を計測する距離画像センサなどが挙げられる。
[18]
演算部120は、第1のロボット100に搭載されているコンピュータとして実装される。駆動部130は、モータなどの動力、車輪や脚など動力を並進あるいは回転あるいはその両方の運動に変換する機器、などを併せ持つ。
[19]
即ち、演算部120は第1のロボット100を制御する中央演算部として役割をも果たすものである。演算部120は、計測部110により得られた情報を基に駆動部130に指示出すことで第1のロボットの駆動を制御する。また、演算部120は、計測部110、駆動部130をはじめとする第1のロボットの構成全体に対する制御を行い、第1のロボットの動作、処理を制御する役割を果たす。後述する、第1のロボットの動作処理やフローチャートもこの演算部120によって制御され、実現される。
[20]
また、第1のロボット100は図示しない記憶部を備える。この記憶部には第2のロボットの形状や移動経路などの情報が記憶されている。第1のロボットは、記憶部に記憶された情報と計測部110により得られた情報とを比較することで、第2のロボットの位置姿勢を検出することが可能となる。
[21]
第2のロボット200も第1のロボット100と同様の構成、機能を備えていることが望ましい。 マーカ210は、計測方向に対して垂直な面を有していれば、その反射光はより強くなる。マーカ210は任意の方向から計測されるため、計測部110がレーザ距離センサ111のように2次元平面上を計測する場合にはマーカ210は円柱状に、計測部110が距離画像センサのように空間を3次元的に計測する場合にはマーカ210は球状にすることが望ましい。厳密な円柱状や球状とすることができなくとも、なるべく曲率を有した形状にすると良い。
[22]
演算部120が第2のロボット200の位置姿勢を認識した後は、その認識結果に基づき第1のロボットの移動パラメータを算出し、その移動パラメータに基づき駆動部130が第1のロボットを移動させる。その例としては、第1のロボット100が空間地図上で与えられた経路に沿って移動している状況において、その認識結果に基づき全体の計測結果のうち第2のロボット200を計測した結果を削除した上で、地図と計測結果を照合して第1のロボット100自身の位置姿勢を推定し、第1のロボット100が経路からずれないような移動パラメータを算出し、その移動パラメータに基づき駆動部130が第1のロボット100を移動させることが考えられる。他には、第1のロボット100の近くに存在する物体が第2のロボット200であるか予期せぬ物体であるかを判別し、第2のロボット200であるならば想定通りであると判断し第1のロボット100を想定通り移動させ、予期せぬ物体である場合は第1のロボット100を緊急停止させる、ことが考えられる。この場合、第2のロボット200の移動経路を第1のロボット100にあらかじめ教示してあれば、第2のロボット200が移動経路の周辺で検出されていれば想定通りであると判断し、移動経路から離れた場所で検出されると予期せぬ場合であると判断し第1のロボット100を緊急停止させる、ことに拡張できる。
[23]
ここからは、計測部110としてレーザ距離センサ111を用い、計測する空間を2次元水平面とした場合について詳述するが、距離画像センサように3次元空間を計測する場合へと容易に拡張できる。図1においても、計測部110はレーザ距離センサ111とみなし、第1のロボット100から見た第2のロボット200の相対位置姿勢(x P ,y P ,θ P )を推定することを議論する。第1のロボット100から見た相対座標系の原点はレーザ距離センサ111の中心Aとし、レーザ距離センサ111の前方方向をθ=0とする。図1で示した状況を第1のシーンとして、第2のロボット200の位置姿勢を認識する手法の1例を説明する。
[24]
図3は第2のロボット200の形状を示した概念図である。実施形態では、第2のロボットの形状は任意で良い。また、マーカについては、第2のロボットを任意の方向から計測しても2個以上のマーカが計測できるように設置することが望ましい。第1のロボットには、第2のロボットの形状や第2のロボットの中心Pから見たマーカ位置Qの位置の情報を事前に記憶部に記憶しておく。ここでは、第2のロボットは長辺の長さa、短辺の長さbとする長方形形状をしているものとし、その長方形の四隅にマーカを設置するものとして説明する。第2のロボットの中心Pから見た相対座標系は長辺方向と短編方向を基準方向としている。
[25]
図4は第1のシーンにおけるレーザ距離センサ111の計測結果を示した概念図である。レーザ距離センサ111は計測方向φを角度分解能δφずつ変化させて計測していく。レーザ距離センサ111は計測方向φの方向に赤外線レーザを照射し、その方向にある物体から来るそのレーザの反射光を受光し、レーザ距離センサ111の中心Aから物体までの距離r、反射光強度αを取得する。距離rと方向φの組み合わせが、レーザ距離センサ111から見た計測された物体の相対位置となる。図4の点線矢印は計測結果を表し、矢印の終点が相対位置、点線の太さは反射光強度αを表現している。ここで、角度分解能δφが大き過ぎるとマーカが計測されない場合があるため、δφは1度以下の小さい値であることが望ましい。図4には太い点線矢印が2本記述されているが、これはマーカ210にレーザを照射したことによって大きな反射光強度が計測されたことを示している。また、(r,φ)を第1のロボットから見た相対座標系(x,y)へ変換する際は、下記(1)式によって行われる。
[26]
[27]
図5は、演算部120が第1のシーンで取得した計測結果からマーカ210を計測した結果を抽出した状態を示す概念図である。この抽出方法としては、計測結果の反射光強度αについて、閾値α’を事前に記憶部に記憶しておき、計測結果のαがα’よりも大きい場合はマーカ210を計測した結果とみなす、という手法が考えられる。抽出したマーカ210の位置については、マーカ210の大きさは第2のロボット200の寸法a,bと比較して十分小さく無視できる、と考え、計測結果の位置をそのまま計算に用いる。
[28]
ここで、角度分解能δφが十分小さい場合、同一のマーカ210を複数の隣り合う計測方向φで計測してしまうことがある。このような場合の対処方法として、計測方向φについて連続して閾値α’を越える反射光強度αが計測されたときは、それらは同一のマーカ210を計測した、とみなす、という方法が考えられる。この場合のマーカ210の位置の特定方法に関しては、それらの座標の平均値をとることでそのマーカ210の位置とする、という方法や、マーカ210の形状とそれらの形状を照合させてマーカ210の中心位置を算出する、という方法がある。
[29]
図5には2つの点B,Cがマーカ210として検出された場合が示されており、この場合について議論する。Bの座標が(x B ,y B )、Cの座標が(x C ,y C )として検出されたとき、その距離d BC は下記の(2)式によって算出される。
[30]
[31]
この距離d BC が寸法a,bのどちらと近いか、で線分BCが第2のロボット200の長辺、短辺のどちらであるかを判定する。図5においては、線分BCは第2のロボット200の長辺であると判定される。
[32]
図6は、線分BCが第2のロボット200の長辺であると判定された場合における、第2のロボット200の位置姿勢の認識結果を示す概念図である。まず、第2のロボット200の姿勢角θ P について、x B =x C のときはθ P =90°であり、x B ≠x C のときは下記の(3)式で算出される。
[33]
[34]
続いて、第2のロボット200の位置P(x P ,y P )を算出する。線分BCの中点M(x M ,y M )は下記の(4)式で算出される。
[35]
[…
