[1]
本発明は環境認識ロボット関し、特に照射したレーザ光の反射光に基づいて環境を認識する環境認識ロボットに関する。
[2]
近年、環境認識センサとしてレーザレンジファインダ(以下、LRFと称す。)を用いて、周囲の環境を認識するロボットの開発が進んでいる。環境認識ロボットは、LRFからの測定データを計算機に取り込んで、把持物体認識や障害物認識などの環境認識処理を実行する。ここで、LRFとは、レーザ光を照射し、物体に反射して戻ってくるまでの時間により、物体までの距離を測定するものである(time-of-flight:TOF)。
[3]
より詳細には、図6に示すように、LRF12においてトランスミッタから照射したレーザ光20を回転ミラーで反射させる。そして、LRF12は扇形にレーザ光20を照射し、周囲の物体91をスキャンする。スキャンによりLRF12が取得した計測データから計算機が上記のTOFの原理に基づいて物体91までの距離を算出する。
[4]
しかし、LRFを備えるロボットが環境認識を行う場合、ロボット自身の腕や脚等がLRFによるスキャン範囲に存在する可能性がある。スキャン範囲にロボットの一部が存在すると、LRFが取得した測定データの中にロボット自身を測定したデータが含まれてしまう。その結果、正確な環境認識が実現できないという問題があった。
[5]
このような問題を解決する技術として、非特許文献1には、LRFが取得した測定データ群から、計算機がロボットの体内オドメトリに基づき算出されたアームの位置に対応するデータを除去した後に、環境認識を実行する技術が開示されている。具体的には、まず、計算機がロボットの体内オドメトリからアームの位置や姿勢を算出する。そして、算出されたアームの位置とLRFのスキャン範囲とが干渉しているか否かを計算する。干渉がある場合には、計算機はLRFが取得した計測データ群の中から、算出アームの位置に対応する計測データを除去する。これにより、ロボット自身を測定したデータを除いたデータを用いて環境認識を行うことができる。
[6]
R. B. Rusu, I. A. Sucan, B. Gerkey, S. Chitta, M. Beetz, and L. E. Kavraki, "Real-time Perception-Guided Motion Planning for a Personal Robot," in Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), St. Louis, MO, USA, October 11-15 2009.
[7]
しかしながら、非特許文献1に記載の技術では、LRFのスキャン範囲にアームが存在する場合に、計算機は、環境認識の前処理として、アームの位置や姿勢を算出する必要がある。さらに、LRFが取得した測定データの中から、算出されたアームの位置に対応するデータを特定し、除去する必要がある。そのため、計算機が環境認識処理を実行するための処理負荷が増大する。その結果、ロボットの動作が遅くなってしまうという問題が生じていた。
[8]
本発明はこのような問題を解決するためになされたものであり、環境認識動作の処理負荷を軽減させることができる環境認識ロボットを提供することを目的としている。
[9]
本発明にかかる環境認識ロボットは、ロボット本体と、当該ロボット本体に搭載され、周囲の物体に照射したレーザ光の反射光を受光することにより検出される当該物体までの距離情報を含む測定データを生成するセンサと、前記測定データに基づいて、周囲の物体を認識する処理部と、を備え、前記ロボット本体の少なくとも一部に、前記センサから照射されたレーザ光に対する反射光の強度が、前記センサが検出可能な強度以下となる反射部材が設けられているものである。これにより、処理部は特別な処理をすることなく、ロボット本体に反射した反射光に対応する測定データを除いて、環境認識動作を実行することができる。その結果、環境認識動作における処理負担を軽減することができる。
[10]
本発明にかかる環境認識ロボットは、ロボット本体と、当該ロボット本体に搭載され、周囲の物体に照射したレーザ光の反射光を受光することにより検出される当該物体までの距離情報を含む測定データを生成するセンサと、前記測定データに基づいて、周囲の物体を認識する処理部と、を備え、前記ロボット本体の少なくとも一部に、前記レーザ光に対する反射光の強度が所定の強度以下となる反射部材が設けられており、前記処理部は、前記所定の強度以下の前記反射光に対応する前記測定データを除去して、前記周囲の物体を認識するものである。これにより、センサが生成した測定データ群の中から、容易にロボット本体に反射した反射光に対応する測定データを特定することができる。その結果、環境認識動作における処理負担を軽減することができる。
[11]
本発明にかかる環境認識ロボットは、ロボット本体と、当該ロボット本体に搭載され、周囲の物体に照射したレーザ光の反射光を受光することにより検出される当該物体までの距離情報を含む測定データを生成するセンサと、前記測定データに基づいて、周囲の物体を認識する処理部と、を備え、前記ロボット本体の少なくとも一部に、前記レーザ光に対する反射光の強度が所定の強度以下となる反射部材が設けられており、前記処理部は、前記所定の強度以下の前記反射光に対応する前記測定データを除去して、前記周囲の物体を認識するものである。これにより、センサの受光や反射部材の形成等に誤差が生じた場合であっても、センサが生成した測定データ群の中から、容易にロボット本体に反射した反射光に対応する測定データを特定することができる。その結果、環境認識動作における処理負担を軽減することができる。
[12]
本発明により、環境認識動作の処理負荷を軽減させることができる環境認識ロボットを提供することができる。
[13]
実施の形態1にかかる環境認識ロボットのブロック図である。 実施の形態1にかかる環境認識ロボットの構成例を示す図である。 関連する環境認識ロボットの認識動作を説明するための図である。 実施の形態1にかかる環境認識ロボットの認識動作を説明するための図である。 実施の形態2にかかる環境認識ロボットの認識動作を説明するための図である。 レーザレンジファインダの動作を説明するための図である。
[14]
実施の形態1
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。本実施の形態にかかる環境認識ロボット1のブロック図を図1に示す。環境認識ロボット1は、ロボット本体11、センサ12、処理部13、制御部14を備える。ここで、ロボット本体11とは、環境認識ロボット1の頭部やアーム等を含むロボット全体のことを意味する。
[15]
ロボット本体11は、頭部111、アーム112、胴体部113を備える。アーム112は、少なくとも1つの関節を有する。アーム112は、関節に設けられたモータ(図示省略)により回動可能に互いに連結された複数の部材より構成されている。頭部111及びアーム112は、胴体部113と連結されている。
[16]
センサ12は、周囲の物体に照射したレーザ光の反射光を受光することにより検出される当該物体までの距離情報を含む測定データを生成する。センサ12とは、例えば、LRFである。LRFは、上述したようにTOFの原理に基づいて距離情報を生成してもよいし、照射したレーザ光と受光した反射光との位相差を検出することにより距離情報を生成してもよい。なお、反射光の強度がセンサ12の検出可能強度を下回る場合は、当該角度における測定データはエラー値として生成される。
[17]
処理部13は、センサ12が生成した測定データに基づいて、周囲の物体を認識する。より詳細には、レーザ光を出射したセンサ12の角度と当該角度における距離情報とが関連付けられた測定データ群を記憶する。そして、処理部13は、当該測定データ群をスキャンした角度全域において認識することによって、周囲の物体を認識する。なお、処理部13は、エラー値が関連付けされた角度方向には、物体が存在しないものとして認識する。
[18]
制御部14は、処理部13により認識された周囲の環境に基づいて、ロボット本体11を動作させる。具体的には、周囲の環境に基づいて決定された目標位置にアーム112を移動させるため、関節に設けられたモータに制御信号を送出する。
[19]
ここで、環境認識ロボット1の構成例について、図2に示す環境認識ロボット1の斜視図を用いて説明する。アーム112は、ロボット本体11の胴体部113に連結されている。アーム112の端部には、物体を把持するためのハンド部1121が連結されている。また、アーム112は、表面が黒色塗料(ハッチングで示す)により塗装されている。そのため、アーム112に当たったレーザ光は吸収され、実質的に反射しない。頭部111は、胴体部113の上部に設けられ、アーム112の位置よりも上側に配置される。そして、頭部111には、センサ12が設けられている。なお、処理部13は図示していないが、ロボット本体11内部に配置されていてもよいし、ロボット本体11外部に配置されていてもよい。また、センサ12やアーム112の配置位置も図2に示す構成に限られない。
[20]
続いて、環境認識ロボット1の動作例について説明する。まず、図3を用いて関連する環境認識ロボット9の動作について説明する。図3は、関連する環境認識ロボット9が、対象物体90を把持するために、周囲環境の認識動作を行っている図である。頭部111に設けられたセンサ12がレーザ光20を扇形に照射している。
[21]
このとき、図6に示したように、センサ12が照射したレーザ光20が対象物体90に当たった場合には、レーザ光20が対象物体90に反射する。そして、センサ12が反射光を検出することにより距離情報を生成する。
[22]
しかし、図3に示すように、センサ12が照射したレーザ光20が、環境認識ロボット9自身の一部であるアーム112に当たってしまう場合がある。その場合、センサ12は、周囲の環境に関する測定データと共にアーム112に関する測定データも生成してしまう。その結果、処理部13は、周囲の環境を正確に認識することができない。したがって、処理部13は、環境認識処理を行う前に、当該アーム112に関する測定データを、センサ12が生成した測定データ群の中から特定し、除去しなければならない。つまり、処理部13は、アーム112に関する測定データの特定するために、アーム112の位置の推定や、アーム112とレーザ光20との干渉の有無等を計算する必要がある。そのため、当該計算に大きな処理負荷が生じる。
[23]
一方、本発明にかかる環境認識ロボット1が環境認識動作を行っている図を図4に示す。図3に示した状況と同様に、アーム112がレーザ光20と干渉している。しかし、上述したように、環境認識ロボット1のアーム112は、黒色で塗装されている。そのため、センサ12から照射されたレーザ光20は、黒色塗料に吸収されて実質的に反射しない。したがって、アーム112に反射した反射光は、発生しないか、または非常に弱い強度(センサ12の受光素子では検出できない強度)の光としてセンサ12に戻る。つまり、センサ12は、アーム112の反射光を検出できず、アーム112が存在する角度範囲における測定データとしてエラー値を生成し、処理部13に出力する。
[24]
処理部13は、測定データ群からエラー値を除去する。すなわち、処理部13は、エラー値が関連付けされた角度範囲には、レーザ光20が反射せずに戻ってこなかったものと認識する。その結果、処理部13は、アーム112が存在する角度範囲には、物体は何も存在しないと認識する。つまり、処理部13は、アーム112に反射した反射光に対応する測定データを特定するために、特別な処理は行わなくてよい。そして、処理部13が認識した対象物体90の位置情報に基づいて、制御部14は、ハンド部1121により対象物体90を把持するために、アーム112及びハンド部1121に設けられたモータに制御信号を送出する。
[25]
このように、本実施の形態にかかる環境認識ロボット1は、アーム112を黒色に塗装している。そのため、センサ12から照射されるレーザ光20は、アーム112に当たっても反射しない。その結果、処理部13は、アーム112が位置する角度範囲には、物体が存在しないと認識する。したがって、アーム112とレーザ光20とが干渉した場合であっても、測定データ群からアーム112に関する測定データを特定して除去する必要がない。つまり、アーム112に関する測定データ除去のために、複雑な処理が必要なく、処理負担を軽減することができる。
[26]
実施の形態2
本発明にかかる実施の形態2について説明する。本実施の形態にかかる環境認識ロボット2においては、センサ12は、受光した反射光の強度を検出できる。また、アーム112の表面は、レーザ光に対する反射光の強度が所定の強度となる反射部材で覆われている。さらに、処理部13は、所定の強度の反射光に対応する測定データを除去する。なお、その他の構成は、図2に示した環境認識ロボット1と同様であるため説明を省略する。
[27]
続いて、本実施の形態にかかる環境認識ロボット2の動作例について説明する。図5は、環境認識ロボット2が環境認識動作を行っている図である。上記したように、アーム112は、反射部材(ハッチングで示す)で覆われている。
[28]
実施の形態1と同様に、まず、センサ12がレーザ光20を照射する。アーム112に当たって反射した反射光は、所定の強度でセンサ12に検出される。そして、センサ12は、センサ12の角度と当該角度における距離情報及び反射光の強度情報とが関連付けられた測定データを生成する。
[29]
処理部13は、センサ12から取得した測定データ群の中から、エラー値の測定データに加えて所定の強度の反射光に対応する測定データも除去する。そして、残った測定データに基づいて、処理部13は、周囲の物体を認識する。そのため、反射光の所定の強度は、環境認識ロボット2が活動する環境に存在する物体による反射光の強度とは異なる強度であることが好ましい。つまり、アーム112を覆う反射部材の反射率は、環境認識ロボット2の活動環境に存在しない反射率であることが好ましい。その後、実施の形態1と同様に、制御部14は、処理部13により認識された周囲の環境に基づいて、ハンド部1121が対象物体90を把持するように、関節に設けられたモータに制御信号を送出する。
[30]
このように、本実施の形態にかかる環境認識ロボット2の構成によれば、アーム112の表面が、レーザ光に対する反射光の強度が所定の強度となる反射部材で覆われている。そのため、アーム112に当たって反射した反射光の強度は所定の強度となり、センサ12に検出される。そして、処理部13は、所定の強度の反射光に対応する測定データを除去する。その結果、処理部13は、反射光の強度に基づいて、測定データ群の中から、アーム112に反射した反射光に対応する測定データを特定することができる。したがって、アーム112に反射した反射光に対応する測定データを特定するために、アーム112の位置や環境認識ロボットの姿勢を算出する必要がない。つまり、環境認識動作における処理負担が軽減される。
[31]
次に、本実施の形態の環境ロボット2の変形例について説明する。環境認識ロボット2の変形例においては、アーム112を覆う反射部材により反射した反射光の強度が一定の強度ではなく、所定の範囲を有している。例えば、反射部材は、レーザ光に対する反射光の強度が所定の強度以下となる反射率を有する。また、処理部13は、所定の強度以下の反射光に対する測定データを除去する。
[32]
このような変形例によっても、反射光の強度により、処理部13は、センサ12が生成した測定データ群の中から、アーム112に反射した反射光に対応する測定データを特定できる。すなわち、上記の環境認識ロボット2と同様に、環境認識動作の処理負担の軽減という効果を得ることができる。さらに、変形例においては、処理部13は、一定の強度のみだけでなく、所定の強度以下の測定データを除去する。そのため…
