説明

群集の知能ロボットを用いた地図構築方法及びその装置

【課題】各ロボットからの情報を融合して環境地図全体を生成できる装置を提供する。
【解決手段】地図を作成しようとする探索範囲を自律走行する各ロボット間の相対位置を検出204、検出された相対位置に基づいて各ロボット別の探索区域を分割206、各ロボットから地図の生成のために用いられる探索区域に対するローカル情報をそれぞれ獲得208した後、これらの情報を融合して環境地図全体を生成210するようにすることで、インフォーマルな環境で地図の作成のための探索範囲を縮小して探索時間が過度にかかるのを効果的に抑制でき、選択的なマッチングを通じて各ロボットから獲得したローカル情報202の併合時間を低減できる。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、群集の知能ロボットを用いて地図を構築する技法に関し、更に詳しくは、地図を作成しようとする区域全体(領域全体)を多数の各ロボット別の探索区域にそれぞれ分割し、各探索区域から獲得したローカル情報を用いて環境地図全体を生成するのに適した群集の知能ロボットを用いた地図構築方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【0002】
周知のように、自律移動ロボットのような移動体の最も基本的な機能は、移動体が所望する目標地点まで衝突なしに移動できなければならないということにあり、このような機能は自律移動ロボットの位置測定技術及びマップ(地図)の構成技術により行われる。
【0003】
ここで、マップの構成と移動体自身の位置を認識する方法としては、例えば、SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)アルゴリズムを利用することが知られている。
【0004】
このようにSLAMアルゴリズムを利用する従来の典型的な技術においては、2次元のフォーマルな環境内で位置を認識し、環境を認識する研究が主流をなしており、このような従来技術は実際の製品への適用も始まっているのが現状である。
【0005】
しかし、SLAMアルゴリズムを用いて移動体の位置と周囲環境を認識する従来技術はフォマールな環境に限られているため、インフォーマルな環境に適用する場合、その範囲が広く、膨大であり、多くの探索時間がかかるという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】大韓民国公開特許 第2010-0005488号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
そこで、本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、地図を作成しようとする探索範囲を自律走行する各ロボット間の相対位置を検出し、検出された相対位置に基づいて各ロボット別の探索区域を分割し、各ロボットから地図の生成のために用いられる探索区域に対するローカル情報をそれぞれ獲得した後、これらの情報を融合して環境地図全体を生成するようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明は、一観点によって、各ロボット間の相対距離を測定して前記各ロボット間の相対位置を検出する過程と、検出された相対位置に基づいて各ロボット別の探索区域を分割する過程と、分割された各探索区域情報を対応する前記各ロボットに伝送する過程と、前記各ロボットから地図の生成のために用いられるローカル情報をそれぞれ獲得する過程と、獲得された各ローカル情報を融合して環境地図全体を生成する過程とを含む群集の知能ロボットを用いた地図構築方法を提供する。
【0009】
本発明は、他の観点によって、各ロボット間の相対位置を検出して共有する相対位置獲得ブロックと、前記検出された相対位置に基づいて各ロボット別の探索区域を分割する探索区域分割ブロックと、前記各ロボットから地図の生成のために用いられるローカル情報をそれぞれ獲得するローカル情報収集ブロックと、獲得された各ローカル情報を融合して環境地図全体を生成する統合環境地図生成ブロックとを含む群集の知能ロボットを用いた地図構築装置を提供する。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、地図を作成しようとする探索範囲を自律走行する各ロボット間の相対位置を検出し、検出された相対位置に基づいて各ロボット別の探索区域を分割し、各ロボットから地図の生成のために用いられる探索区域に対するローカル情報をそれぞれ獲得した後、これらの情報を融合して環境地図全体を生成するようにすることによって、インフォーマルな環境で地図の作成のための探索範囲を縮小して探索時間が過度にかかるのを効果的に抑制でき、選択的なマッチングを通じて各ロボットから獲得したローカル情報の併合時間を低減できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本発明によって探索範囲を多数の各ロボット別の探索区間に分割した後、各ロボットから獲得されるローカル情報を用いて環境地図全体を生成する例を説明する概念図である。
【図2】本発明による群集の知能ロボットを用いた地図構築装置のブロック構成図である。
【図3】本発明によって探索範囲を各ロボット別の探索区間に分割して割り当てる例を説明する探索区域の分割例示図である。
【図4】本発明によって群集の知能ロボットを用いて地図を構築する主要過程を示す順序図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
本発明の技術の要旨は、フォーマルな環境でSLAMアルゴリズムを用いて移動体の位置と周囲環境を認識する前述した従来技術とは異なり、地図を作成しようとする探索範囲(探索領域)を自律走行する各ロボット間の相対位置を検出し、検出された相対位置に基づいて各ロボット別の探索区域を分割し、各ロボットから地図(マップ)の生成のために用いられる探索区域に対するローカル情報をそれぞれ獲得した後、これらの情報を融合して環境地図全体を生成することにあり、本発明はこのような技術的手段を通じて目的とするところを実現することによって、従来方式の問題を効果的に改善できる。
【0013】
ここで、分割された各探索区域のローカル情報を併合して環境地図全体を作成することは、例えば、SLAMアルゴリズムを用いて実行され得る。
【0014】
なお、下記の本発明を説明するにおいて公知の機能又は構成などに関する具体的な説明が本発明の要旨を不要に曖昧にするおそれがあると判断される場合には、その詳細な説明を省略する。そして、後述する用語は、本発明での機能を考慮して定義されたものであって、これはユーザ、運用者などの意図又は慣例などによって変わり得るのはもちろんである。従って、その定義は、本明細書の全般にわたって記述される技術思想に基づいてなされるべきである。
【0015】
以下、添付する図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【0016】
図1は、本発明によって探索範囲を多数の各ロボット別の探索区間に分割した後、各ロボットから獲得されるローカル情報を用いて環境地図全体を生成する例を説明する概念図である。
【0017】
図1を参照すれば、概念図では探索範囲(探索領域)の環境地図全体を作成(生成)する1つのロボット111と全体の探索範囲に群集の知能を有する4つのロボット112〜115が備えられており、ロボット111は各ロボット112〜115間の相対距離を測定して各ロボット間の相対位置を検出し、このように検出された状態位置に基づいて各ロボット別に探索区間を分割する。ここで、各ロボットは探索範囲の走行中に獲得するローカル情報(例えば、超音波、赤外線、レーザ、カメラ、オドメトリ(odometry)など)を無線伝送する無線通信手段が備えられた移動体と定義され得る。そして、超音波、赤外線、レーザ、カメラ、オドメトリなどのセンサ情報は、通称して映像データと定義(表現)され得る。
【0018】
例えば、ロボット112には探索区間121が割り当てられ、ロボット113には探索区間122が割り当てられ、ロボット114には探索区間123が割り当てられ、ロボット115には探索区間124が割り当てられることができ、各ロボット112〜115は自身に割り当てられた探索区間を探索して獲得するローカル情報をロボット111に無線伝送するようになる。ここで、各ロボット112〜115が獲得してロボット111に無線伝送するローカル情報は、例えば、超音波情報、赤外線情報、レーザ情報、カメラ情報、オドメトリなどを含むことができる。
【0019】
このとき、探索範囲の地図の作成に参加するロボットの数は、探索時間が過度にかかるのを防止できるように、探索範囲の広さに比例して増減させることが好ましい。
【0020】
図2は、本発明による群集の知能ロボットを用いた地図構築装置のブロック構成図であって、インターフェースブロック202、相対位置獲得ブロック204、探索区域分割ブロック206、ローカル情報収集ブロック208及び統合環境地図生成ブロック210などを含むことができ、統合環境地図生成ブロック210は、特徴点抽出ブロック2102、併合マッチングブロック2104及び地図作成ブロック2106などを含むことができる。
【0021】
図2を参照すれば、相対位置獲得ブロック204は、インターフェースブロック202を通じて各ロボット112〜115との無線データの送受信を行ってロボット111を基準に各ロボット112〜115の相対距離を測定し、この測定された相対距離による各ロボット間の相対位置(各ロボット間の相対距離に基づいて生成した相対的な座標値)を検出(認識)して共有する機能を提供できるが、この際に検出される各ロボット間の相対位置情報は探索区域分割ブロック206に伝達される。
【0022】
ここで、各ロボット間の相対距離は、例えば、ネットワーク基盤のWPAN又はWLAN信号を用いたRTT(Round Trip Time)技法の1つであるTWR(Two Way Ranging)技法を用いて測定され得る。
【0023】
次に、探索区域分割ブロック206は、相対位置獲得ブロック204から伝達された相対位置に基づいて探索範囲全体を各ロボット別の探索区域に分割、一例として、図3に示すように、探索範囲全体320に環境地図全体の作成のための1つのロボット311と4つの群集知能ロボット312〜315が属している場合と仮定するとき、ロボット312には探索区域321が分割され(割り当てられ)、ロボット313には探索区域322が分割され(割り当てられ)、ロボット314には探索区域323が分割され(割り当てられ)、ロボット315には探索区域324が分割され得る(割り当てられ得る)。
【0024】
ここで、探索区間は該当ロボットの位置から相対的に近い領域に指定され、隣接する探索区域同士は一定領域だけオーバーラップされるように指定され得るが、これは作成地図の精度を増進させるためである。即ち、図3において、参照符号OL1はロボット312とロボット313の探索区間がオーバーラップされる重複領域を、参照符号OL2はロボット313とロボット314の探索区間がオーバーラップされる重複領域を、参照符号OL3はロボット314とロボット315の探索区間がオーバーラップされる重複領域をそれぞれ示す。
【0025】
また、探索区域分割ブロック206は、各ロボットが自身に割り当てられた探索区域を探索できるように、各ロボットに対してそれぞれ割り当てたそれぞれの探索区域情報をインターフェースブロック202を通じて該当する各ロボットに無線伝送でき、各ロボット別の探索区間情報をローカル情報収集ブロック208に伝達できる。
【0026】
そして、ローカル情報収集ブロック208は、各ロボット112〜115から地図の生成のために用いられるローカル情報(例えば、超音波情報、赤外線情報、レーザ情報、カメラ情報、オドメトリなど)をそれぞれ獲得、即ち、各ロボット112〜115が自身にそれぞれ割り当てられた探索区域での走行を通じて獲得したローカル情報をインターフェースブロック202を通じて収集して各ロボット別の区分子情報及び探索区間情報と共に統合環境地図生成ブロック210に伝達するなどの機能を提供できる。
【0027】
次に、統合環境地図生成ブロック210は、例えば、SLAMアルゴリズムの実行を通じてローカル情報収集ブロック208から伝達される各ロボット別のローカル情報を併合して環境地図全体を生成するなどの機能を提供できるものであって、このために特徴点抽出ブロック2102、併合マッチングブロック2104及び地図作成ブロック2106などを含むことができる。
【0028】
まず、特徴点抽出ブロック2102は、例えば分離と結合(split and merge)アルゴリズム及び/又はSIRF(Scale Invarant Feature Transform)アルゴリズムを利用することによって、各ローカル情報から特徴点(例えば、直線、曲線、特定パターンなど)を抽出する機能を提供できるが、ここで抽出される特徴点は、ランドマーク又は特定パターンに対する特徴点を意味し得る。
【0029】
次に、併合マッチングブロック2104は、ローカル情報が近くのロボットの情報であるかを判断、即ち、各ロボット別の探索区間情報と各ロボット別のローカル情報間のマッチングを通じて、図3に一例として示すように、重複領域OL1、OL2、OL3に該当する映像情報であるかを判断し、重複領域に該当する映像情報であると判断されるとき、該当ロボット間のマッチングを行って互いに一致する部分の特徴点を併合させるなどの機能を提供する。ここで、マッチング作業を通じて互いに一致する部分の特徴点を併合させることは、地図の作成における計算量を低減させるためである。即ち、併合マッチングブロック2104は、マッチング作業を通じて同じ情報に対する映像情報の存否を確認した後、同じ情報であるとき、これを1つに併合させ、そうでない場合、併合対象から除外させる。
【0030】
最後に、地図作成ブロック2106は、特徴点抽出ブロック2102を通じて抽出された特徴点及び併合マッチングブロック2104を通じて併合された特徴点を用いて各ロボットが獲得したローカル情報を融合することで、探索範囲に対する環境地図全体を作成するなどの機能を提供できる。
【0031】
次に、前述したような構成を有する地図構築装置を通じて群集の知能ロボットを用いて環境地図全体を作成する一連の過程について説明する。
【0032】
図4は、本発明によって群集の知能ロボットを用いて地図を構築する主要過程を示す順序図である。
【0033】
図4を参照すれば、相対位置獲得ブロック204ではインターフェースブロック202を通じて各ロボット112〜115との無線データの送受信を行ってロボット111を基準に各ロボット112〜115の相対距離を測定し、この測定された相対距離による各ロボット間の相対位置(各ロボット間の相対距離に基づいて生成した相対的な座標値)を検出して探索区間分割ブロック206に伝達する(段階402)。ここで、各ロボット間の相対距離は、例えばネットワーク基盤のWPAN又はWLAN信号を用いたRTT技法の1つであるTWR技法を用いて測定され得る。
【0034】
これに応答して、探索区域分割ブロック206では検出された各ロボット間の相対位置に基づいて探索範囲全体を各ロボット別の探索区域に分割する(段階404)。一例として、図3に示すように、全体の探索範囲320に環境地図全体の作成のための1つのロボット311と4つの群集知能ロボット312〜315が属している場合と仮定するとき、ロボット312には探索区域321を分割し(割り当て)、ロボット313には探索区域322を分割し(割り当て)、ロボット314には探索区域323を分割し(割り当て)、ロボット315には探索区域324を分割(割り当て)できる。ここで、探索区間は該当ロボットの位置から相対的に近い領域に指定され、隣接する探索区域同士は一定領域だけオーバーラップされるように指定され得る。
【0035】
次に、探索区域分割ブロック206では各ロボットに対してそれぞれ割り当てたそれぞれの探索区域情報をインターフェースブロック202を通じて該当する各ロボットに無線伝送し(段階406)、その結果、各ロボットは自身に割り当てられた探索区間を走行しながら、ローカル情報を収集するようになる。
【0036】
即ち、探索範囲にある各ロボットは自身に割り当てられた探索区間を走行しながら、ローカル情報(例えば、超音波情報、赤外線情報、レーザ情報、カメラ情報、オドメトリなど)を収集し、この収集されたローカル情報を環境地図全体を作成するロボットに無線伝送するが、このような各ロボット別のローカル情報はインターフェースブロック202を通じてローカル情報収集ブロック208に受信(ローカル情報の獲得)される(段階408)。
【0037】
そして、ローカル情報収集ブロック208では各ロボットから獲得したローカル情報を各ロボット別の区分子情報及び探索区間情報と共に統合環境地図生成ブロック210に伝達するが、まず特徴点抽出ブロック2102では各ローカル情報から特徴点(例えば、直線、曲線、特定パターンなど)を抽出するが(段階410)、このような特徴点の抽出は、例えば、分離と結合アルゴリズム及び/又はSIRFアルゴリズムを用いて実行され得る。
【0038】
次に、併合マッチングブロック2104ではローカル情報が近くのロボットの情報であるかを判断、即ち、各ロボット別の探索区間情報と各ロボット別のローカル情報間のマッチングを通じて、図3に一例として示すように、重複領域OL1、OL2、OL3に該当する映像情報であるかを判断するが(段階412)、ここでの判断結果、ローカル情報が近くのロボットの情報(重複領域の映像情報)でないと判断されれば、該当情報を併合対象から除外させる(段階414)。
【0039】
前記段階(412)での判断結果、ローカル情報が近くのロボットの情報(重複領域の映像情報)であると判断されれば、併合マッチングブロック2104では該当ロボット間のローカル情報マッチングを行って互いに一致する部分の特徴点を併合させる併合マッチングを行う(段階416)。即ち、併合マッチングブロック2104は、マッチング作業を通じて同じ情報に対する映像情報の存否を確認した後、同じ情報であるとき、これを1つに併合させ、そうでない場合、併合対象から除外させる。
【0040】
次に、地図作成ブロック2106では抽出された特徴点及び併合された特徴点を用いて各ロボットが獲得したローカル情報を融合することで、探索範囲に対する環境地図全体を作成する(段階418)。
【0041】
以上の説明では、本発明の好適な実施形態を提示して説明したが、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、本発明の技術的思想から逸脱しない範囲内で様々な置換、変形及び変更が可能であることが容易に分かる。
【符号の説明】
【0042】
202 インターフェースブロック
204 相対位置獲得ブロック
206 探索区間分割ブロック
208 ローカル情報収集ブロック
210 統合環境地図生成ブロック
2102 特徴点抽出ブロック
2104 併合マッチングブロック
2106 地図作成ブロック

【特許請求の範囲】
【請求項1】
各ロボット間の相対距離を測定して前記各ロボット間の相対位置を検出する過程と、
検出された相対位置に基づいて各ロボット別の探索区域を分割する過程と、
分割された各探索区域情報を対応する前記各ロボットに伝送する過程と、
前記各ロボットから地図の生成のために用いられるローカル情報をそれぞれ獲得する過程と、
獲得された各ローカル情報を融合して環境地図全体を生成する過程と
を含む群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項2】
前記相対距離は、
TWR技法を通じて測定されることを特徴とする請求項1に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項3】
前記相対位置は、
前記各ロボット間の相対距離に基づいて生成した相対的な座標値であることを特徴とする請求項2に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項4】
分割された各探索区域のそれぞれは、
隣接する区域同士がオーバーラップ指定されることを特徴とする請求項1に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項5】
前記ローカル情報は、
超音波、赤外線、レーザ、カメラ、オドメトリを含むことを特徴とする請求項1に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項6】
前記環境地図全体を生成する過程は、
各ローカル情報から特徴点を抽出する過程と、
前記各ローカル情報が近くのロボットのローカル情報であるかをチェックする過程と、
前記近くのロボットの情報であるとき、該当ロボット間のマッチングを行って互いに一致する部分の特徴点を併合する過程と、
抽出された特徴点及び併合された特徴点を用いて前記環境地図全体を作成する過程と
を含むことを特徴とする請求項1に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項7】
前記特徴点の抽出は、
分離と結合アルゴリズムを通じて行われることを特徴とする請求項6に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項8】
前記特徴点の抽出は、
SIRFアルゴリズムを通じて行われることを特徴とする請求項6に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項9】
前記特徴点は、
ランドマーク又は特定パターンに対する特徴点であることを特徴とする請求項7又は8に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項10】
前記環境地図全体は、
SLAMアルゴリズムを用いて作成されることを特徴とする請求項1に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築方法。
【請求項11】
各ロボット間の相対位置を検出して共有する相対位置獲得ブロックと、
前記検出された相対位置に基づいて各ロボット別の探索区域を分割する探索区域分割ブロックと、
前記各ロボットから地図の生成のために用いられるローカル情報をそれぞれ獲得するローカル情報収集ブロックと、
獲得された各ローカル情報を融合して環境地図全体を生成する統合環境地図生成ブロックと
を備える群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項12】
前記相対位置獲得ブロックは、
TWR技法を通じて測定される相対距離を通じて前記相対位置を検出することを特徴とする請求項11に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項13】
前記相対位置は、
前記各ロボット間の相対距離に基づいて生成した相対的な座標値であることを特徴とする請求項12に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項14】
前記探索区域分割ブロックは、
隣接する区域同士がオーバーラップされるように、前記各探索区域を指定することを特徴とする請求項11に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項15】
前記ローカル情報は、
超音波、赤外線、レーザ、カメラ、オドメトリを含むことを特徴とする請求項11に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項16】
前記統合環境地図生成ブロックは、
前記各ローカル情報から特徴点を抽出する特徴点抽出ブロックと、
ローカル情報が近くのロボットの情報であるとき、該当ロボット間のマッチングを行って互いに一致する部分の特徴点を併合する併合マッチングブロックと、
抽出された特徴点及び併合された特徴点を用いて前記環境地図全体を作成する地図作成ブロックと
を備えることを特徴とする請求項11に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項17】
前記特徴点抽出ブロックは、
分離と結合アルゴリズムを通じて前記特徴点を抽出することを特徴とする請求項16に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項18】
前記特徴点抽出ブロックは、
SIRFアルゴリズムを通じて前記特徴点を抽出することを特徴とする請求項16に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項19】
前記特徴点は、
ランドマーク又は特定パターンに対する特徴点であることを特徴とする請求項17又は18に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。
【請求項20】
前記統合環境地図生成ブロックは、
SLAMアルゴリズムを用いて前記環境地図全体を生成することを特徴とする請求項11に記載の群集の知能ロボットを用いた地図構築装置。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【公開番号】特開2013−109325(P2013−109325A)
【公開日】平成25年6月6日(2013.6.6)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2012−220206(P2012−220206)
【出願日】平成24年10月2日(2012.10.2)
【出願人】(596180076)韓國電子通信研究院 (733)
【氏名又は名称原語表記】Electronics and Telecommunications Research Institute
【住所又は居所原語表記】161 Kajong−dong, Yusong−gu, Taejon korea
【Fターム(参考)】