以下では、本発明を適用した具体的な実� ��の形態について、図面を参照しながら詳細� ��説明する。各図面において、同一要素には� ��一の符号が付されており、説明の明確化の� ��め、必要に応じて重複説明は省略される。

<発明の実施の形態1>
 本実施の形態にかかる移動ロボット1(以下� �単にロボット1と呼ぶ)の自律移動に関する制 御系の構成を図1に示す。図1において、距離� ��ンサ11は、ロボット1の移動環境内に存在す� ��対象物までの距離を計測する。具体的には� ��レーザレンジファインダ、超音波センサ等� ��アクティブ距離センサによって距離データ� ��取得すればよい。また、距離センサ11は、� �テレオカメラにより視差画像を取得して距� �計測を行うセンサでもよい。なお、以下の� �実施の形態の説明では、距離センサ11がレー ザレンジファインダであるとして説明を行う 。

 地図生成部12は、距離センサ11により取得 された距離データを用いて、ロボット1が移� �を行なう移動空間に関する環境地図を生成� �る。地図生成部12により生成された環境地図 は、環境地図記憶部13に格納される。本実施� ��形態では、環境地図は、移動空間を2次元格 子状に分割したグリッド地図として作成され る。環境地図を構成する各グリッドセルは、 少なくともロボット1が移動可能であるか否� �を示す情報を保持する。以下では、ロボッ� �1が移動可能なセルを「移動可能セル」と呼� ��、移動不可能なセルを「壁セル」と呼ぶ。� ��お、移動不可能なセルをさらに分類しても� ��く、例えば、ロボット1が位置する場所から 見て障害物を介して向こう側に位置し、未観 測であるために移動不可能であるセルを「未 観測セル」として、観測済みの「壁セル」と 分類してもよい。

 また、本実施の形態の環境地図は、ロボ� ��ト1が位置している場所によって移動環境内 に存在する対象物の見え方が異なることに鑑 みて、グリッド地図上の1つのグリッドセル� �関して、複数の計測向きに対応した複数の� �図データを保持している。環境地図及びそ� �生成手順の具体例については後述する。

 自己位置推定部14は、距離センサ11により 取得された距離データ、並びにオドメトリ情 報及び環境地図を利用して、移動環境内にお けるロボット1の絶対位置を推定する。自己� �置推定部14による自己位置推定手順の具体例 は後述する。

 自律移動部15は、環境地図記憶部13に格納 された環境地図を参照し、自律移動制御を実 行する。図2は、ロボット1を車輪走行型とし� ��場合の自律移動部15の一例を示すブロック� �である。なお、ロボット1が脚歩行型などの� ��輪走行型以外の移動ロボットであってもよ� ��ことは勿論である。

 図2において、動作計画部150は、環境地図 、自己位置推定部14により決定されたロボッ� ��1の自己位置情報などに基づいて、ロボット 1の動作内容を決定する。より具体的に述べ� �と、動作計画部150は、ロボット1の移動経路� ��目標移動速度、目標加速度、及びロボット1 が備える関節(不図示)の目標角度軌道等を生� ��する。

 動作制御部151は、動作計画部150により決� ��された目標移動速度又は目標加速度などの� ��御目標値と、エンコーダ154によって計測さ� ��る車輪153の回転量を入力してフィードバッ� ��制御を実行し、車輪153を回転駆動するため� ��トルク制御値を算出する。動作制御部151に� ��って算出されたトルク制御値に従って駆動� ��152が車輪153を駆動することにより、ロボッ� ��1の移動が行なわれる。

 続いて以下では、環境地図の生成手順及� ��環境地図の具体例について、図3~10を参照し て詳しく説明する。図3は、地図生成部12によ る環境地図の生成手順を示すフローチャート である。ステップS11では、地図生成部12が、� ��離センサ11により取得された距離データを� �力する。ステップS12では、地図生成部12が、 エンコーダ154により取得されるオドメトリ情 報を入力する。

 ステップS13では、地図生成部12が、オド� �トリに基づいてロボット位置及び姿勢を算� �する。なお、このとき、オドメトリの誤差� �補正するために、距離データのスキャンマ� �チング及び確率推定手法等の公知の手法を� �いて、ロボット位置及び姿勢を補正しても� �い。

 ステップS14では、地図生成部12が、距離� �ータ中の複数の計測点を、距離センサ11のレ ーザ照射向き毎に分類する。つまり、距離セ ンサ11のレーザ照射向きは、距離センサ11に� �って移動環境内の対象物を計測する際の計� �向きに相当する。そして、分類されたレー� �照射向き毎の計測結果を集計して、占有率� �図を作成する。ここで、占有率地図は、環� �地図の生成過程で作られるグリッド地図で� �る。占有率地図の各グリッドセルは、距離� �ンサ11から照射されるレーザ光が通過した回 数(以下では、レーザ通過回数と呼ぶ)、及び� ��離センサ11によって対象物が検出された回� �(以下では、壁検出回数と呼ぶ)を、レーザ照 射方向毎に分類して保持する。

 図4に占有率地図の一例を示す。図4の占� �率地図100では、レーザ光の照射向き、つま� �距離センサ11による計測向きが90度毎に4等分 されている。具体的には、地図の上から下向 き(以下、-y向きと呼ぶ)、地図の下から上向� �(以下、+y向きと呼ぶ)、地図の右から左向き( 以下、-x向きと呼ぶ)、及び地図の左から右向 き(以下、+x向きと呼ぶ)の4つの向きに分割さ� ��ている。

 図5は、占有率地図100の作成手順を説明す るための概念図である。図5に描画されたロ� �ット1は、オドメトリに基づいて特定された� ��ボット1の位置及び姿勢を表している。また 、図5に描画された計測点101は、オドメトリ� �基づいて特定された距離センサ11による計測 点の1つを表している。この場合、計測点101� �含まれるグリッドセル102では、+y向きレーザ 通過回数が1つカウントアップされ、+y向き壁 検出回数も1つカウントアップされる。一方� �グリッドセル103を含むレーザ通過経路上の� �リッドセルでは、+y向きレーザ通過回数のみ が1つカウントアップされる。

 図3に戻り説明を続ける。ステップS15では 、取得された距離データの全てについて処理 が終了したかを判定し、終了していなければ 、ステップS11~S14を繰り返し実行する。

 ステップS16では、占有率地図を元に、レ� ��ザ照射向き毎の壁地図を生成する。ここで� ��壁地図とは、各グリッドセルが「移動可能� ��ル」、「壁セル」又は「未観測セル」のい� ��れであるかを示す情報が、各グリッドセル� ��値として保持されたグリッド地図である。� ��グリッドセルが、「移動可能セル」、「壁� ��ル」又は「未観測セル」のいずれであるか� ��、例えば、2ビットの値により識別すればよ い。

 図6に壁地図の一例を示す。図6の壁地図200� �、+y向き、-y向き、-x向き、及び+x向きの4つ� �計測向きごとに、「移動可能セル」、「壁� �ル」又は「未観測セル」のいずれであるか� �示す判定値が保持されている。各計測向き� �判定値は、占有率地図100における対応する� �測向きの集計結果に基づいて決定する。具� �的には、占有率地図100の各計測向きの集計� �果を用いて、以下に示す評価値Pを算出すれ� ��よい。
  P=壁検出回数/(壁検出回数+レーザ通過回数 )
 そして、評価値Pの大きさが所定の閾値を超 えたグリッドセルを「壁セル」、所定の閾値 以下のセルを「移動可能セル」、レーザ通過 回数がゼロのセルを「未観測セル」とすれば よい。

 ここで、移動環境とこれに対応する壁地� ��の具体例を説明する。図7は、移動環境の具 体例を示している。図7に示す移動環境300の� �央部分には、ロボット1が移動不可能である� ��301が配置されている。ロボット1が、図7の� �動環境300のスタート地点からゴール地点ま� �移動しながら、ロボット1の前方側180度の範� ��に距離センサ11によるレーザ光を照射して� �離計測を行うことによって、壁地図を作成� �る場合を考える。

 この場合、柱301の地図上での上側の面301U は、主として-y向きに照射されたレーザ光に� ��って観測される。また、ロボット1がスター ト地点から地図上の右方向に向けて移動する ために、上側の面301Uは、+x向きに照射された レーザ光によっても観測される。また、柱301 の地図上での右側の面301Rは、主として-x向き に照射されたレーザ光によって観測され、-y� ��きのレーザ光によっても観測される。また� ��柱301の地図上での下側の面301Dは、主として +y向きに照射されたレーザ光によって観測さ� ��、-x向きのレーザ光によっても観測される� �また、柱301の地図上での左側の面301Lは、主� ��して+x向きに照射されたレーザ光によって� �測され、+y向きのレーザ光によっても観測さ れる。

 このような観測によって生成される壁地� ��の具体例を図8A~Dに示す。図8A~Dの4枚の壁地� ��は、-y向き、-x向き、+y向き、及び+x向きの� �地図200U、200R、200D、及び200Lをそれぞれ示し� ��いる。図8A~Dにおいて、白抜きのグリッドセ ル201は、「移動可能セル」を示している。ま た、右肩下がりの斜線でハッチングされたグ リッドセル202は、「壁セル」を示している。 また、右肩上がりの斜線でハッチングされた グリッドセル203は、「未観測セル」を示して いる。

 なお、複数の計測向きに対応した地図デ� ��タを有する環境地図の具体的なデータ構造� ��特に限定されない。例えば、1つのグリッド セルに関連付けて、4つの計測向きに対応し� �4つの地図データを保持する場合には、図8A~D に示したように、グリッドセルの位置を特定 するための座標情報と1つの地図データとが� �連付けられた壁地図4枚の組み合わせとして� ��境地図を生成してもよい。また、環境地図� ��、図6に示したように、1のグリッドセルの� �置を特定するための座標情報に対して4つの� ��測向きに対応した4つの地図データを関連付 けて記憶したデータ構造としてもよい。

 図3に戻り説明を続ける。図3の最後のス� �ップS17では、ステップS16で生成された壁地� �を元に、レーザ照射向き毎の距離地図を生� �する。ここで、距離地図とは、各グリッド� �ルの値として最寄りの壁セルからの距離情� �が保持されたグリッド地図である。

 ここで、距離地図の具体例について図9A� �びBを用いて説明する。図9Aは、壁地図とし� �作成された環境地図を示している。図9Aにお いて、セル410を含む白抜きのセルは、「移動 可能セル」を示し、セル411を含む斜線でハッ チングされたセルは、「壁セル」を示してい る。

 一方、図9Bは、図9Aの壁地図41を距離地図� ��変換した例を示している。図9Bの距離地図42 は、各グリッドセルの値として最寄りの壁セ ルからの距離を保持している。例えば、図9B� ��斜線でハッチングされたグリッドセルは、� ��ル411を含む壁セルに対応しているため、最� ��りの壁セルからの距離はゼロである。した� ��って、壁セルの保持値はゼロである。また� ��これら壁セルの上下左右のいずれかに隣接� ��るグリッドセルの保持値は1である。その他 のセルも同様に、セルピッチ(セルの一辺の� �さ)を単位距離として、各グリッドセルの中� ��から最寄りの壁セルの中心までの距離を表� ��た数値を保持している。

 図9Bに示したような距離地図を予め作成� �ておくことによって、後述する自己位置推� �を行う際に、最寄りの壁セルまでの距離を� �り返し求める演算を効率よく実行できる。� �境地図の保持値を読み出すことによって所� �の距離値が得られるため、距離の解析的な� �算を都度行う必要が無く計算量を削減する� �とができるためである。

 距離地図の作成は、例えば、以下に示す� ��順で行なうことができる。ここでは、最寄� ��の壁セルまでの距離及び最寄りの壁セル座� ��が各グリッドセルに保持される距離地図の� ��成方法について説明する。まず、始めに、� ��離地図の初期値を設定する。具体的には、� ��地図として作成された環境地図の壁セルに� ��いて、自身の座標を最寄りの壁セル座標と� ��てセットし、壁距離をゼロにセットする。� ��セル以外のセル、例えば、「移動可能セル� ��及び「未観測セル」等については、十分遠� ��の座標を壁セル座標の初期値にセットし、� ��距離の値も予め定められた最大値にセット� ��る。

 次に、図10に示すように、壁地図として作� �された環境地図の最外周のグリッドセルを� �くグリッドセル501から右方向に1セルずつ走� ��する。順次走査される各グリッドセルでは� ��隣接する8個のグリッドセルに保持されてい る最寄りの壁セル座標(x _w 、y _w )を用いて走査対象セルの座標から最寄りの� �セルまでの距離を計算する。例えば、グリ� �ドセル501の場合、四角形503で囲まれたグリ� �ドセルC1~C8が対象となる。8つの隣接セルの� �持値を用いて最寄りの壁セルまでの距離を� �算した結果、最小となった距離及び最小値� �与える壁セル座標を、走査対象セルに関連� �けて保存する。このようなグリッドセルの� �査を、左上から右下まで順次行い、次に、� �下のグリッドセル502から左上のグリッドセ� �501まで逆順序で走査する。このような手順� �より、壁地図として作成された環境地図を� �とに、距離地図を生成することができる。

 続いて以下では、計測向き毎の地図デー� ��を有する環境地図を利用した自己位置推定� ��具体的手順について詳しく説明する。図11� �、自己位置推定部14による自己位置推定手順 を示すフローチャートである。

 ステップS21では、距離センサ11により取得� �れた距離データを入力する。ステップS22で� �、エンコーダ154により取得されるオドメト� �情報を入力する。ステップS23では、オドメ� �リ情報を用いてロボット1の移動量を算出す� ��。ステップS24では、ステップS23で得た移動� ��を前回求めた自己位置に加えた地点及びそ� ��近傍に複数のロボット候補位置及び候補姿� ��(X _C 、Y _C ,θ _C )を設定する。

 ステップS25及びS26では、複数のロボット� ��補位置及び候補姿勢の各々について順に環� ��地図とのマッチングを行い、信頼度パラメ� ��タを算出する。具体的には、ステップS25に� ��いて、距離データ中の計測点毎に、レーザ� ��射方向に応じた地図データを選択してマッ� ��ングを行う。

 ステップS25における地図データ選択の具� ��例について図12A及びBを参照して説明する。 ロボット1が、図12Aに示すように移動環境600� �に位置している場合、ロボット1から左向き� ��照射されたレーザ光により得られる計測点� ��601は、-x向きの地図データとマッチングさ� �る。また、ロボット1の前方に照射されたレ� ��ザ光により得られる計測点群602は、+y向き� �地図データとマッチングされる。また、ロ� �ット1から右向きに照射されたレーザ光によ� ��得られる計測点群603は、+x向きの地図デー� �とマッチングされる。

 一方、ロボット1が、図12Bに示すように、 図12Aと比べて右に約90度回転した姿勢で移動� ��境600内に位置する場合、計測点と照合され� ��地図データが変化する。すなわち、ロボッ� ��1から左向きに照射されたレーザ光により得 られる計測点群601は、+y向きの地図データと� ��ッチングされる。また、ロボット1の前方に 照射されたレーザ光により得られる計測点群 602は、+x向きの地図データとマッチングされ� ��。また、ロボット1から右向きに照射された レーザ光により得られる計測点群603は、-y向� ��の地図データとマッチングされる。

 図11のステップS26で算出される信頼度パ� �メータは、距離センサ11による計測点の位置 に対応する距離地図内のグリッドセルに保持 された"最寄りの壁セルからの距離"を複数の� ��測点に亘って集計した合計値とすればよい� ��この場合、最寄りの壁セルからの距離の合� ��値が小さいほど、距離データと環境地図の� ��致度が高く、信頼度が高いことを意味する� ��

 ステップS27では、複数の候補位置及び候� ��姿勢の全てについて信頼度パラメータの算� ��が終了したかを判定し、終了していなけれ� ��、上述したステップS25及びS26を繰り返す。

 ステップS28では、複数の候補位置及び候補� ��勢の中で最も信頼度が高い、言い換えると� ��信頼度パラメータとしての"最寄りの壁セル からの距離の合計値"が最も小さい候補位置� �び姿勢を、ロボット1の自己位置及び姿勢(X _S 、Y _S ,θ _S )に決定する。

 上述したように、本実施の形態にかかる� ��ボット1は、自己位置推定を行う際に、移動 環境内の各地点に関連付けて計測向き毎の複 数の地図データが保持された環境地図を用い る。そして、ロボット1は、距離センサ11によ る計測を行ったときの計測向きに応じて、距 離センサ11により取得された距離データとの� ��ッチングに使用する地図データを使い分け� ��。これにより、ロボット1の位置する場所か らの周囲の見え方に対応した適切な地図デー タを用いて自己位置推定を行うことができる 。

 上述した地図生成部12による環境地図の� �成処理は、ASIC、DSP等の半導体処理装置を用� ��て実現してもよい。地図生成処理は、図3に 示した処理手順が記述された地図生成プログ ラムをマイクロプロセッサ等のコンピュータ に実行させることによって実現してもよい。 同様に、自己位置推定部14による自己位置推� ��についても、ASIC、DSP等の半導体処理装置を 用いて実現してもよい。自己位置推定は、図 11に示した処理手順が記述された自己位置推� ��プログラムをマイクロプロセッサ等のコン� ��ュータに実行させることによって実現して� ��よい。

 地図生成プログラム及び自己位置推定プ� ��グラムは、様々な種類の記憶媒体に格納す� ��ことが可能であり、また、通信媒体を介し� ��伝達されることが可能である。ここで、記� ��媒体には、例えば、フレキシブルディスク� ��ハードディスク、磁気ディスク、光磁気デ� ��スク、CD-ROM、DVD、ROMカートリッジ、バッテ� ��バックアップ付きRAMメモリカートリッジ、� ��ラッシュメモリカートリッジ、不揮発性RAM� ��ートリッジ等が含まれる。また、通信媒体� ��は、電話回線等の有線通信媒体、マイクロ� ��回線等の無線通信媒体等が含まれ、インタ� ��ネットも含まれる。

<その他の実施の形態>
 発明の実施の形態1では、ロボット1自身が� �境地図の生成を行うものとして説明した。� �かしながら、ロボット1は、外部から供給さ� ��る環境地図を環境地図記憶部13に格納して� �き、これを用いて自己位置推定を行っても� �い。

 また、発明の実施の形態1では、距離セン サ11による計測向きを90度毎に4等分し、4つの 計測向きに対応した4つの地図データを有す� �環境地図を生成する具体例を示した。しか� �ながら、環境地図に保持される地図データ� �計測向きの分割単位が90度に限られないこと は勿論である。具体的には、地図データの計 測向きの分割単位は、距離センサ11が水平走� ��を行なう際の計測角度の分解能に比べて粗� ��設定しておけばよい。これにより、環境地� ��のデータサイズが過度に大きくなることを� ��けることができる。また、上述したように� ��距離センサ11による距離計測結果を集計し� �環境地図を作成する場合には、各計測向き� �角度範囲内に多くの計測点が含まれること� �なるため、計測向き毎の地図データを精度� �く生成するこができる。

 また、発明の実施の形態1では、環境地図 として距離地図を使用する例を示した。しか しながら、ロボット1は、距離地図を使用せ� �に、移動環境内の地点から最寄りの障害物� �での距離情報を含む壁地図を用いて自己位� �推定を行ってもよい。また、ロボット1が使� ��する環境地図は、上述した壁地図及び距離� ��図のほか、移動環境内の各地点の床面から� ��高さが記憶された地図等の他の地図でもよ� ��。また、発明の実施の形態1では、環境地図 が2次元のグリッド地図であるとして説明を� �なった。しかしながら、環境地図は、例え� �、3次元のグリッド地図でもよい。

 さらに、本発明は上述した実施の形態の� ��に限定されるものではなく、既に述べた本� ��明の要旨を逸脱しない範囲において種々の� ��更が可能であることは勿論である。