車両可動領域検出装置
【課題】探索対象の屋内空間に、ランドマークとみなすことが可能な特定形状の物体や図柄が無く、大量の椅子やパイプで構成された構造物のような複雑形状の物体が置いてある場合、正確な位置取得ができない。そこで、無人車両に未知の建物内部を走行させた場合に、建物内部の広さや配置物の形状によらず、自己位置を取得し地図を構築することができる装置を提供する。
【解決手段】画像データから画像の輝度変化を用いて、無人車両が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段を用いる。
【解決手段】画像データから画像の輝度変化を用いて、無人車両が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段を用いる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、無人車両を移動させて、屋内を撮影し、同時に無人車両の稼働領域を検出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
無人車両が未知空間内を移動するには、未知空間における自己位置取得と地図作成が必要となる。
無人車両が未知空間において自己位置を取得する方式として、無人車両に搭載したステレオカメラを用いて撮影した画像からドア、コーナー、照明、換気口を認識し、これをランドマークとみなす研究がなされている。
また、自己位置取得と地図構築を同時に行う方式としてＳＬＡＭ(simultaneous localization and mapping)の研究がなされている。ＳＬＡＭの位置取得には、無人車両が２地点でレーザースキャナを用いて観測した環境地図を照合し，２地点間の位置，姿勢の変化を計算するスキャンマッチング手法の研究がなされている。環境地図とは、例えば無人車両に搭載したレーザースキャナから一定の高さの水平面の全周方向を計測して求められる周辺配置物までの距離を、平面図上に記した点群の座標データである。
さらに、全方位カメラを用いて、移動体に搭載された全方位カメラからの画像に基づき、柱、壁などの垂直成分エッジのある方向を順次抽出することで得られるエッジマップ（地図）を自動的に作成記憶し、エッジマップから探索することで自己位置を同定する技術などがある。（特許文献１参照）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１５５１９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のランドマークを観測して自己位置を取得する方式はランドマークとする対象物が検知困難な場所では自己位置を取得できないという問題があった。
また、従来のスキャンマッチング手法には、周辺環境を取得困難な広い場所や周辺形状が複雑な形状で照合が困難な場合に正確な位置取得ができないという問題がある。
例えば、複雑な形状の一例として、机や椅子、パイプで構成されたさまざまな構造物が挙げられる。これらは、レーザースキャナを配置した高さが低い場合、机や椅子の脚、構造物のパイプが多量に観測でき、これらの脚やパイプが細い場合は、レーザースキャナの計測間隔によっては計測できず、正確な形状取得ができないことから地図が正しく構築できないという問題があった。
全方位カメラを用いて垂直成分を検出することでエッジマップを自動的に作成し、自己位置を同定する方式についても、スキャンマッチング手法と同様に、周辺形状が複雑な形状で照合が困難な場合に正確な位置取得ができないという問題があった。
【０００５】
そこで、この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、探索対象の屋内空間に、ランドマークとみなすことが可能な特定形状の物体や図柄が無く、大量の椅子やパイプで構成された構造物のような複雑形状の物体が置いてある場合であっても、無人車両の自己位置推定と地図構築を行うことができることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、所定の地点において撮影された画像データを入手する撮影手段と、画像データから画像の輝度変化を用いて、無人車両が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段と、無人車両が複数の地点で撮影した画像データをもとに検出した可動領域データから、前回の撮影地点の座標系を基準として、移動後の撮影地点の可動領域データから位置変位データを決定する位置推定手段と、複数の可動領域データと複数の位置変異データとから、より広域の可動領域となる地図データを生成する地図作成手段と、位置変位データから特定される現在位置と地図データとから、経路計画を行う経路計画手段と、経路計画に基づいて無人車両に対して移動量の指示を行う移動制御手段とを備えたことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、無人車両に未知の建物内部を走行させた場合に、建物内部の広さや配置物の形状によらず、自己位置を取得し地図を構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１における車両可動領域検出装置を構成する無人車両の外観図
【図２】実施の形態１における車両可動領域検出装置の処理装置を構成する構成図
【図３】実施の形態１における全方位カメラ１１０が撮影した画像データと実空間との関係図
【図４】図３において、Ａ地点での全方位カメラ１１０が撮影した画像データを稼働領域データに変換する過程を示す図
【図５】図４における探索の開始点を決定する過程を示す図
【図６】図３におけるＡ地点からＣ地点まで移動したときの各々の画像データと検出された可動領域データを示す図
【図７】図６にて検出された可動領域データを用いて位置変位データを求める過程を示す図
【図８】図７にて得られた位置変位データと可動領域データとから地図データとして生成される過程を示した図
【図９】実施の形態１における経路計画手段１２５が計画する経路の決定例を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１における車両可動領域検出装置を構成する無人車両の外観図である。
車両可動領域検出装置は、無人車両１００に全方位カメラ１１０と処理装置１２０とを搭載して自走可能な車両として構成されている。
【００１０】
無人車両１００は、図１においては、無人車両１００を主に前後及び回転移動させる左右駆動輪と無人車両の姿勢を安定させる支えの機能を有する１輪を装備している。
処理装置１２０と無人車両１００は有線または無線の通信手段を用いて通信が可能であり、処理装置１２０からの通信による信号により無人車両１００を制御することができる。処理装置１２０からの制御により，無人車両１００は、駆動輪を任意速度で任意時間回転させて移動する。左右駆動輪の回転速度，及び回転方向の制御により，前後移動および旋回が可能である。
他の場合としては、無人車両１００を主に前後に移動させる左右駆動輪と無人車両の姿勢を安定させる支えの機能を有し、無人車両１００の進行方向を決定する１輪を装備している場合でもよい。
【００１１】
処理装置１２０と全方位カメラ１１０は有線または無線の通信手段を用いて通信が可能であり、全方位カメラ１１０が撮像した画像を処理装置１２０が受信することができる。
全方位カメラ１１０は、例えば地上高１ｍ程度の高さから真下（無人車両の足元方向）を撮影する位置に設置されている。全方位カメラ１１０は、水平方向の全方位に対して撮影することが可能であり、全方位カメラ１１０から真下方向を０度とすると０度から１８０度（水平方向）を超えて上側に数十度レベルまでの広角を撮影することが可能である。
【００１２】
次に処理装置１２０の詳細について説明する。
図２は、実施の形態１における車両可動領域検出装置の処理装置を構成する構成図を示す。
処理装置１２０は、全方位カメラ１１０へ撮影指示を送信し、送信された画像データを入手する撮影手段１２１と、画像データから無人車両１００が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段１２２と、無人車両１００が複数の地点で撮影した画像データをもとに検出した可動領域データから、各地点の位置データを求めるとともに、移動前の地点の座標系を基準として、移動後の座標系の原点と座標と、座標系が方位方向に回転している場合の回転角度データで示される位置変位データを推定する位置推定手段１２３と、複数の可動領域データと位置変異データとから、より広域の稼働領域となる地図データを生成する地図作成手段１２４と、位置変位データから特定される現在位置と地図データとから経路計画を行う経路計画手段１２５と、経路計画に基づいて無人車両１００に対して移動量の指示を行う移動制御手段１２６とを備えている。
また、処理手段は、様々なデータを記憶する記憶装置１２７も備えており、それぞれ画像データを記憶する画像データ記憶手段１２７ａ、可動領域データを記憶する可動領域データ記憶手段１２７ｂ、位置変位データを記憶する位置変位データ記憶手段１２７ｃと、地図データを記憶する地図データ記憶手段１２７ｄを備えている。
【００１３】
動作及び各手段の詳細について、図２における撮影手段１２１から移動制御手段１２６までのループ順に説明する。
撮影手段１２１は、全方位カメラ１１０に対し、撮影指示を出す。
全方位カメラ１１０は、画像データを記録する。このとき、無人車両は停止しているものとする。
全方位カメラ１１０は、画像データを撮影手段１１２に送信し、撮影手段１２１は、画像データ記憶手段１２７ａに画像データを記憶させる。
図３は、実施の形態１における全方位カメラ１１０が撮影した画像データと実空間との関係図である。
無人車両１００は画面手前から奥行き方向（図３中のＺ方向）を進行方向としてＡ地点からＢ地点、Ｃ地点へと進むものとする。無人車両１００の右方向をＸ方向とする。Ｙは高さ方向である。
全方位カメラ１１０が撮影した画像データは円形に写る。画面上の点の位置を、円の中心から円の上方向（Ｚ方向）を基準として時計周りの角度であるθと、円の中心からの画素距離であるｒを用いて点(θ,ｒ)と表現することとする。また、円の中心から円の端までの画素数をｒＭＡＸとする。図３の例では、全方位カメラから真下方向を基準とした仰角をαとすると、０度から１１０度までの範囲のαについて、画像データに写る。このとき、取得画像中の点（θ,ｒ）には、全方位カメラから方位角を、Ｚ軸方向を基準とした時計回りにθ、仰角α=１１０×(ｒ/ｒＭＡＸ)の方向の色が写るとする。取得画像の点（０ｒＭＡＸ）の色は実空間における全方位カメラの進行方向かつ床面と水平な面を基準として仰角２０度上方向の実空間を写した色である。取得画像の点（０,０）は実空間における全方位カメラの真下の画像である。
【００１４】
次に、可動領域検出手段１２２が画像データから無人車両１００が走行可能な範囲である可動領域データを検出する過程について説明する。
図４は、図３において、Ａ地点での全方位カメラ１１０が撮影した画像データから可動領域データを検出する過程を示す図である。
【００１５】
可動領域検出手段１２２は、はじめに、図３におけるＡ地点での画像データに対しエッジ抽出処理をかける。これは、画像データに対するフィルタ処理として、ＳＯＢＥＬフィルタまたはラプラシアンフィルタを用いる。エッジ抽出後の画像データは、元の画像データの画素のうち、輝度や色が周辺の画素と異なる部分（画像の見た目に変化がある部分）だけ高輝度（白に近い）色の画素となり、変化の少ない部分は黒い色の画素となる。
【００１６】
次に図４の右上に示すように、エッジ抽出後の画像データを探索することにより、可動領域範囲を検出する。
探索をスタートする画素の決定方法は図５を用いて後述する。
探索によって決定された画素が図４右上のエッジ抽出結果の床面を表現する黒い画素(輝度が一定閾値以下）であった場合、ここから探索をスタートする。
探索は、図中矢印で示したように画像の中心から、黒い画素が示す領域の中で最も距離の大きい画素から、距離が同じ画素を時計周りに調べ、白い画素（輝度が一定閾値以上）にあたるまでの画素（黒い画素）を１つの画素グループとする。次に、その画素グループと接しかつ画像の中心に１画素近い画素をスタート地点として画像の中心からの距離が同じ画素を左右に調べて白い画素（輝度が一定閾値以上）にあたるまでの画素（黒い画素）を新たな画素グループとする。同様にして、画素グループの内側（画像の中心に近い側）に画素グループに接した黒い画素がなくなるまで繰りかえす。これにより生成した画素グループが可動領域範囲である。
【００１７】
また、別の方法として、探索は、黒い画素が示す領域の中で最も距離の小さい画素から、距離が同じ画素を時計周りに調べ、白い画素（輝度が一定閾値以上）にあたるまでの画素（黒い画素）を１つの画素グループとする。次に、その画素グループと接しかつ画像の中心に１画素遠い画素をスタート地点として画像の中心からの距離が同じ画素を左右に調べて白い画素（輝度が一定閾値以上）にあたるまでの画素（黒い画素）を新たな画素グループとする。同様にして、画素グループの外側（画像の中心に遠い側）に画素グループに接した黒い画素がなくなるまで繰りかえしてもよい。
【００１８】
また、さらに別の方法として、可動領域検出手段１２２が、エッジ抽出前の、探索対象画像を図４左上のカラーの画像データを用いて、無人車両に至近の１点でかつ、直前の可動領域検出手段１２２による床面算出結果と移動制御手段１２６による移動制御により床面が見えている方向の点を、床面の開始点として探索を開始する。このとき、開始点の画素に含まれる赤、青、緑の輝度成分を読み込み、その点を含む周辺の９画素の画素値と比較し、それぞれの色の輝度成分との差が、予め定めた閾値範囲内の場合、その画素も床面であると判断する。新たに床面と判断した画素を中心として、その周辺の画素も同様に床面かどうかを判断する。これを繰り返して床面の画素を増やすことができなくなった時点で床面全体を選択したこととする。すなわち、この方法によると、エッジ抽出をせずとも、可動領域範囲を生成することができる。
以上のいずれの探索方式の場合も、探索開始点は１点ではなく、無人車両の周囲で床面が見えている複数の点から開始してもよい。
【００１９】
そして、可動領域範囲を直交座標系に変換したものが可動領域データとなる。可動領域範囲を直交座標系に変換する方法についても図５を用いて後述する。
可動領域範囲を直交座標系に変換する方法は、図３に示すように取得画像中の点（θ,ｒ）は、全方位カメラから方位角を、Ｚ軸方向を基準とした時計回りにθ、仰角α=１１０×(ｒ/ｒＭＡＸ)の方向の色が写るので、以下のように計算する。全方位カメラと点Ｘ１の距離をＤとする。カメラの高さをｈとすると、ｈ=Ｄ×cosαなので、Ｄ＝ｈ／cosαとなる。Ｄ×sinθがＸＺ直交座標の原点０からＸ１までの距離である。つまり、実空間上の位置をθとｒを用いて表現可能である。このθとｒから、可動領域外周の画素のＸＺ座標系上の座標を求めて可動領域データとすることができる。但し、仰角αの算出方法は、山澤らの著書論文「移動ロボットのナビゲーションのための全方位視覚センサＨｙｐｅｒＯｍｎｉ Ｖｉｓｉｏｎの提案」（電子情報通信学会論文誌Ｄ−１１ Ｖｏｌ．Ｊ７９−Ｄ−１１ Ｎｏ．５ ＰＰ６９８−ＰＰ７０７）における図５中のＯｃ−Ｏｍ−Ｐのなす角度と同じ手法で、画像データ上の画素位置から求めるものとし、画像を直交座標とみなした場合の縦、横の画素の順番、すなわち本明細書の図３におけるＺ方向、Ｘ方向の順番にて求めるものとする。
【００２０】
可動領域検出手段１２２は、このように画像データから、無人車両が走行可能な範囲である可動領域データを得る。図４のように、画像データ中の走行可能領域（太線で囲んだ部分）を、画像データの下に記した変換後の領域形状に変換して可動領域データ記憶装置１２７ｂに記録する。
また、得られた可動領域データのうち、撮影位置から一定以上距離のある地点の領域については、正確な距離が不明なため、図４の点線のように未確定の線とする。
【００２１】
可動領域データは、無人車両１００の現在位置を中心として、進行方向をＺ、右手方向をＸとした直交座標系における領域のデータである。領域の表現としては、複数点の座標からなり、これによる折れ線によって囲まれた領域である。
【００２２】
最初に探索を開始する画素の決定方法を図５に示す。
図５は、図４における探索の開始点を決定する過程を示す図である。
移動前に無人車両１００がいた地点を図中Ａ地点、移動後の目的地をＢ地点とする。移動前のＡ地点、すなわち可動領域データが全くない時点で、最初に探索を開始する場合、まず、Ａ地点について、撮影手段１２１の指示のもとに、全方位カメラ１１０が撮影を行う。そして得られた画像データ、または可動領域検出手段１２２によって得られたエッジ抽出後の画像データを、図３には図示していない、処理装置１２０に備えらえている別の通信装置によって監視者が見る遠隔地のコンピュータなどにおくられる。その監視者が可動領域を含む座標または領域を指定して遠隔地のコンピュータから処理装置１２０に指示する。監視者が送信した可動領域を受信した可動領域検出手段１２２は、可動領域を含む座標または領域と、エッジ抽出後の画像データとから、黒い画素が示す領域の中で最も距離の大きい、または小さい画素を開始点と指定することで探索を開始することができる。
または、エッジ抽出後の画像データから、黒い画素が示す領域の中で最も距離の小さい画素（図３における中心ｒからＺ方向にｒＭＩＮの距離の地点）が最も初期設定時に稼働領域である確率が高いことから、この点を開始点と指定してもよい。
そして探索結果、得られた可動領域データが、図５ｂにおける、左側のＡ地点によって得られた可動領域データである。
移動後に、Ｂ地点を中心とし、移動前であるＡ地点で判明していた可動領域データを表示すると図５の右上側のようになる。この可動領域中の未探索領域（可動領域かどうかわからない部分に接する領域（図中点線の四角の中）の点）の中で、最も距離の大きい、または小さい画素を最初に探索をはじめる点とすることができる。
【００２３】
そして探索により、図５の右下側の図の線に囲まれたような可動領域が検出できる。この線に囲まれた部分を直交座標系へ射影し、追加の可動領域データとなる。
【００２４】
位置推定手段１２３は、無人車両１００が複数の地点で撮影された画像データをもとに検出した可動領域データから、各地点の位置データを求めるものである。
図６は、図３におけるＡ地点からＣ地点まで移動したときの各々の画像データと検出された可動領域データを示す図である。
位置推定手段１２３は、図６のＡ地点から検出した可動領域データと、Ｂ地点から検出した可動領域データから、Ａ地点とＢ地点との位置変位データを求め、同様にＢ地点から検出した可動領域データと、Ｃ地点から検出した可動領域データとから、Ｂ地点とＣ地点との位置変位データを求める。
位置変位データは、２地点間の一方を基準とした場合の距離と角度である。よって、Ａ地点とＢ地点との位置変位データは、移動前のＡ地点の座標系を基準として、移動後のＢ地点の座標系の原点を座標で表現したデータと、Ｂ地点の座標系が方位方向に回転している場合の回転角度データで表現される。
同様にＢ地点とＣ地点との位置変位データは、移動前のＢ地点の座標系を基準として、移動後のＢ地点の座標系の原点を座標で表現したデータと、Ｃ地点の座標系が方位方向に回転している場合の回転角度データで表現される。
例えば、画像データを撮影した地点数が１０箇所ある場合、位置変位データは９つの電子ファイルとなる。
【００２５】
次に、位置推定手段１２３における、２地点間の位置変位データの求め方について説明する。図７は、図６にて検出された可動領域データを用いて位置変位データを求める過程を示す図である。
図７の上段には、図６にて求められた可動領域データ、すなわち無人車両１００が移動しながら、連続した地点であるＡ地点、Ｂ地点、Ｃ地点において全方位カメラ１１０による撮影を行ったうえで、フィルタ処理や探索が行われた後の、それぞれ可動領域データが検出されている。
地点Ａの可動領域データは、Ａ地点を中心としたＸ-Ｚ直交座標系上の点として表現されている。地点Ｂの可動領域データは、Ｂ地点を中心としたＸ-Ｚ直交座標系上の点として表現されている。ここで、無人車両１００がＡ地点にいる時点で、経路計画手段１２５が、次に移動する移動先をＢ地点の位置に計画したとする。そして移動制御手段１２６により、Ａ地点からＢ地点へ向かうように無人車両１００を制御した結果、無人車両はＢ地点付近に到達する。但し、移動量に誤差が生じる場合があるため、正確にＢ地点に到達したといえない。そこでＡ地点を原点とした直行座標系において、実際に無人車両が位置するＢ地点付近の座標を求める。以下の繰り返し処理１〜３を実施する。
【００２６】
繰り返し処理１：Ｂ地点付近においてＢ地点付近を原点として撮影、処理されたＸ-Ｚ座標系の可動領域データを、経路計画手段１２５が計画したＢ地点に所定の補正量を加算したＢ＋α地点での可動領域データとする。
所定のαについては、Ｘ座標をプラスマイナス２０（単位をｃｍとし、ステップを１ｃｍとする）、Ｚ座標をプラスマイナス２０（単位をｃｍとし、ステップを１ｃｍとする）、Ｂ地点における可動領域を示す座標系の回転を３６０度（１度単位とする）変化させることができる。
繰り返し処理２：Ｂ＋α地点を原点とする可動領域データとＢ＋α地点を、Ａ地点を原点とした直交座標系に射影する。
繰り返し処理３：Ａ地点の可動領域データとＢ＋α地点の可動領域データの重複する面積を求める。
【００２７】
繰り返し処理１〜３のうち、αの値を変化して処理１〜３の繰り返し処理を実施し、この結果面積が最大となるαの値（並行移動値（Ｘ,Ｚ）および回転角度差）がＡ地点を基準として実際のＢ地点までの距離及び方位角となる。図７の中段左側に示されたものである。これらのデータをＡ地点と実際のＢ地点の位置変位データとして記録する。同様に、実際のＢ地点に対して、Ｃ地点の距離と方位角度を実際のＢ地点を求めた場合と同様に求める。結果は図７の中段右側に示されている。
【００２８】
よって、図７の中段に示すように求められたＡ地点から実際のＢ地点の位置変位データ、実際のＢ地点から実際のＣ地点への位置変位データが図７の下段に示されることとなる。
【００２９】
地図作成手段１２４は、多地点で取得した可動領域と、位置変位データから、全域の可動領域データを合成した電子データとして出力するものである。
【００３０】
図８は、図７にて得られた位置変位データと可動領域データとから地図データとして生成される過程を示した図である。
地図作成手段１２４は、それまでに取得した、Ａ地点から実際のＢ地点の位置変位データ、実際のＢ地点から実際のＣ地点への位置変位データから、図８の左側に記すような撮影位置の変位図を生成する。この変位図は最初に取得した地点がＡ地点とすると、Ａ地点を中心とした直交座標系上にＡ地点に対する実際のＢ地点の撮影地点を表示する。Ａ地点を中心とした直交座標系上の実際のＢ地点を中心として、実際のＢ地点において取得した可動領域データを射影する。このとき、実際のＢ地点における位置変位データに方位角度の変位のデータがあった場合、この回転を加えてから射影する。
【００３１】
同様にして、実施のＣ地点にて取得した可動領域データもＡ地点を中心とした直交座標系上に射影する。このとき、実際のＣ地点にて取得した可動領域データに対して、実際のＢ地点に対する実際のＣ地点の移動変位量の並行移動と回転を加えて実際のＢ地点を中心とした直交座標系上に射影し、次に実際のＢ地点中心の座標系に射影した可動領域データに対して、Ａ地点に対する実際のＢ地点の移動変位量の並行移動と回転を加えてＡ地点を中心とした直交座標系上に射影する。
このようにして、多地点で取得した可動領域を１つの座標系上に射影する。結果として、
図８の右側に示すような可動領域データの合成結果が地図データとなる。可動領域と撮影位置を合成した地図データは、実際のＣ地点まで進んでいれば、実際の地点までに取得した地図として記録しておく。
また、無人車両１００に図示しないが表示装置を載せて地図を表示してもよいし、無人車両１００の処理装置１２０に備えられている別の通信装置によって処理装置１２０から遠隔地のコンピュータに地図データと取得したパノラマ画像を伝送し、これを表示してもよい。
【００３２】
経路計画手段１２５は、位置変位データから現在の位置を特定し、地図データから無人車両１００が移動可能な領域を把握して、これらの情報から次に無人車両１００が走行すべき方向を見つけて経路を決定する手段である。
【００３３】
経路計画手段１２５は、図９を用いて説明する。
図９は実施の形態１における経路計画手段１２５が計画する経路の決定例を示す図である。無人車両１００はＤ地点、Ｅ地点と進み、現在、Ｆ地点にいるとする。無人車両がそれまでに収集した可動領域を全て実線で表示した範囲である。また、Ｄ地点からＥ地点を経てＦ地点へ進む間で可動領域として取得できなかった限界範囲は点線で示した範囲であるとする。最も近い未探索領域へ進むこととし、Ｇ地点を目的地とした経路を計画する。このとき、Ｇ地点は必ず可動領域内部に限定するとともに、Ｅ地点からＦ地点へ向かう直線が長い場合は、予め決めた一定距離だけ進む計画をたてることとする。また、現地点から未探索領域までの経路設定が直線でなしえない場合は、折れ線により可動可能範囲内を移動して経路を計画することとする。
【００３４】
移動制御手段１２６は、経路計画手段１２５が計画した経路に従い無人車両を移動する手段である。
【００３５】
移動制御手段１２６においては、現在までに取得した最新の地図データを読み込み、かつ現在の位置、方向から、経路計画手段１２５が計画した次の目的地へ移動をする。無人車両１００の両輪、または必要に応じて進行方向を決定する１輪の方向を駆動、制御することにより、その場で無人車両の向きを目的方向へ向け、駆動輪の回転量を制御して、目的の距離を走行して目的地と思われる地点で停止する。
【００３６】
よって図２に示す処理フローを繰り返し、目的地が設定できなくなったところで、探索終了となる。
【００３７】
従って、全方位カメラ１１０へ撮影指示を送信し、送信された画像データを入手する撮影手段１２１と、画像データから画像の輝度変化を用いて、無人車両１００が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段１２２と、無人車両１００が複数の地点で撮影した画像データをもとに検出した可動領域データから、各地点の位置データを求めるとともに、移動前の地点の座標系を基準として、移動後の座標系の原点と座標と、座標系が方位方向に回転している場合の回転角度データで示される位置変位データを推定する位置推定手段１２３と、複数の可動領域データと位置変異データとから、より広域の稼働領域となる地図データを生成する地図作成手段１２４と、位置変位データから特定される現在位置と地図データとから経路計画を行う経路計画手段１２５と、経路計画に基づいて無人車両１００に対して移動量の指示を行う移動制御手段１２６とを備えたので、広い空間や、複雑な配置物があっても、無人車両１００の移動可能な領域を検出し、無人車両の自己位置推定と地図構築を行うことができる。
【００３８】
尚、本実施の形態においては、全方位カメラ１１０を用いて説明したが、部分方位カメラであっても、ある地点での撮影に方角を分けて複数回撮影したものを合成して画像データとして扱っても、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。
【００３９】
尚、本実施の形態においては、可動領域検出手段により可動領域データを検出しているが、撮影手段により撮影した画像データに映っている絵は全てを直交座標系に変換した画像を仮の可動領域データとみなしてもよい。この場合、例えば無人車両から半径10メートル以内の円形の画像を仮の可動領域データとする。２地点で得られる円形の仮の可動領域データについて、上記に記した繰り返し処理１〜３を実施する。この場合の繰り返し処理３における重複する部分とは、画素の色相を数値化した値の差異が予め定めた閾値以下の画素を重複する画素とみなす。また、それぞれの仮の可動領域データの中心から重複する部分が連続している場合は重複面積の計算対象とするが、仮の可動領域データの中心から一定距離以上離れた位置に孤立した重複部分は重複面積の対象としなくてもよい。これにより、床以外の設置物の色の一致を除外することができる。これらにより、同じ色の床部分の重なる重複が最大となる２地点の位置変位データが求まり、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。
【符号の説明】
【００４０】
１００ 無人車両
１１０ 全方位カメラ
１２０ 処理装置
１２１ 撮影手段
１２２ 可動領域検出手段
１２３ 位置推定手段
１２４ 地図作成手段
１２５ 経路計画手段
１２６ 移動制御手段
１２７ 記憶手段
１２７ａ 画像データ記憶手段
１２７ｂ 可動領域データ記憶手段
１２７ｃ 位置変位データ記憶手段
１２７ｄ 地図データ記憶手段
【技術分野】
【０００１】
この発明は、無人車両を移動させて、屋内を撮影し、同時に無人車両の稼働領域を検出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
無人車両が未知空間内を移動するには、未知空間における自己位置取得と地図作成が必要となる。
無人車両が未知空間において自己位置を取得する方式として、無人車両に搭載したステレオカメラを用いて撮影した画像からドア、コーナー、照明、換気口を認識し、これをランドマークとみなす研究がなされている。
また、自己位置取得と地図構築を同時に行う方式としてＳＬＡＭ(simultaneous localization and mapping)の研究がなされている。ＳＬＡＭの位置取得には、無人車両が２地点でレーザースキャナを用いて観測した環境地図を照合し，２地点間の位置，姿勢の変化を計算するスキャンマッチング手法の研究がなされている。環境地図とは、例えば無人車両に搭載したレーザースキャナから一定の高さの水平面の全周方向を計測して求められる周辺配置物までの距離を、平面図上に記した点群の座標データである。
さらに、全方位カメラを用いて、移動体に搭載された全方位カメラからの画像に基づき、柱、壁などの垂直成分エッジのある方向を順次抽出することで得られるエッジマップ（地図）を自動的に作成記憶し、エッジマップから探索することで自己位置を同定する技術などがある。（特許文献１参照）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１５５１９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のランドマークを観測して自己位置を取得する方式はランドマークとする対象物が検知困難な場所では自己位置を取得できないという問題があった。
また、従来のスキャンマッチング手法には、周辺環境を取得困難な広い場所や周辺形状が複雑な形状で照合が困難な場合に正確な位置取得ができないという問題がある。
例えば、複雑な形状の一例として、机や椅子、パイプで構成されたさまざまな構造物が挙げられる。これらは、レーザースキャナを配置した高さが低い場合、机や椅子の脚、構造物のパイプが多量に観測でき、これらの脚やパイプが細い場合は、レーザースキャナの計測間隔によっては計測できず、正確な形状取得ができないことから地図が正しく構築できないという問題があった。
全方位カメラを用いて垂直成分を検出することでエッジマップを自動的に作成し、自己位置を同定する方式についても、スキャンマッチング手法と同様に、周辺形状が複雑な形状で照合が困難な場合に正確な位置取得ができないという問題があった。
【０００５】
そこで、この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、探索対象の屋内空間に、ランドマークとみなすことが可能な特定形状の物体や図柄が無く、大量の椅子やパイプで構成された構造物のような複雑形状の物体が置いてある場合であっても、無人車両の自己位置推定と地図構築を行うことができることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、所定の地点において撮影された画像データを入手する撮影手段と、画像データから画像の輝度変化を用いて、無人車両が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段と、無人車両が複数の地点で撮影した画像データをもとに検出した可動領域データから、前回の撮影地点の座標系を基準として、移動後の撮影地点の可動領域データから位置変位データを決定する位置推定手段と、複数の可動領域データと複数の位置変異データとから、より広域の可動領域となる地図データを生成する地図作成手段と、位置変位データから特定される現在位置と地図データとから、経路計画を行う経路計画手段と、経路計画に基づいて無人車両に対して移動量の指示を行う移動制御手段とを備えたことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、無人車両に未知の建物内部を走行させた場合に、建物内部の広さや配置物の形状によらず、自己位置を取得し地図を構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１における車両可動領域検出装置を構成する無人車両の外観図
【図２】実施の形態１における車両可動領域検出装置の処理装置を構成する構成図
【図３】実施の形態１における全方位カメラ１１０が撮影した画像データと実空間との関係図
【図４】図３において、Ａ地点での全方位カメラ１１０が撮影した画像データを稼働領域データに変換する過程を示す図
【図５】図４における探索の開始点を決定する過程を示す図
【図６】図３におけるＡ地点からＣ地点まで移動したときの各々の画像データと検出された可動領域データを示す図
【図７】図６にて検出された可動領域データを用いて位置変位データを求める過程を示す図
【図８】図７にて得られた位置変位データと可動領域データとから地図データとして生成される過程を示した図
【図９】実施の形態１における経路計画手段１２５が計画する経路の決定例を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１における車両可動領域検出装置を構成する無人車両の外観図である。
車両可動領域検出装置は、無人車両１００に全方位カメラ１１０と処理装置１２０とを搭載して自走可能な車両として構成されている。
【００１０】
無人車両１００は、図１においては、無人車両１００を主に前後及び回転移動させる左右駆動輪と無人車両の姿勢を安定させる支えの機能を有する１輪を装備している。
処理装置１２０と無人車両１００は有線または無線の通信手段を用いて通信が可能であり、処理装置１２０からの通信による信号により無人車両１００を制御することができる。処理装置１２０からの制御により，無人車両１００は、駆動輪を任意速度で任意時間回転させて移動する。左右駆動輪の回転速度，及び回転方向の制御により，前後移動および旋回が可能である。
他の場合としては、無人車両１００を主に前後に移動させる左右駆動輪と無人車両の姿勢を安定させる支えの機能を有し、無人車両１００の進行方向を決定する１輪を装備している場合でもよい。
【００１１】
処理装置１２０と全方位カメラ１１０は有線または無線の通信手段を用いて通信が可能であり、全方位カメラ１１０が撮像した画像を処理装置１２０が受信することができる。
全方位カメラ１１０は、例えば地上高１ｍ程度の高さから真下（無人車両の足元方向）を撮影する位置に設置されている。全方位カメラ１１０は、水平方向の全方位に対して撮影することが可能であり、全方位カメラ１１０から真下方向を０度とすると０度から１８０度（水平方向）を超えて上側に数十度レベルまでの広角を撮影することが可能である。
【００１２】
次に処理装置１２０の詳細について説明する。
図２は、実施の形態１における車両可動領域検出装置の処理装置を構成する構成図を示す。
処理装置１２０は、全方位カメラ１１０へ撮影指示を送信し、送信された画像データを入手する撮影手段１２１と、画像データから無人車両１００が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段１２２と、無人車両１００が複数の地点で撮影した画像データをもとに検出した可動領域データから、各地点の位置データを求めるとともに、移動前の地点の座標系を基準として、移動後の座標系の原点と座標と、座標系が方位方向に回転している場合の回転角度データで示される位置変位データを推定する位置推定手段１２３と、複数の可動領域データと位置変異データとから、より広域の稼働領域となる地図データを生成する地図作成手段１２４と、位置変位データから特定される現在位置と地図データとから経路計画を行う経路計画手段１２５と、経路計画に基づいて無人車両１００に対して移動量の指示を行う移動制御手段１２６とを備えている。
また、処理手段は、様々なデータを記憶する記憶装置１２７も備えており、それぞれ画像データを記憶する画像データ記憶手段１２７ａ、可動領域データを記憶する可動領域データ記憶手段１２７ｂ、位置変位データを記憶する位置変位データ記憶手段１２７ｃと、地図データを記憶する地図データ記憶手段１２７ｄを備えている。
【００１３】
動作及び各手段の詳細について、図２における撮影手段１２１から移動制御手段１２６までのループ順に説明する。
撮影手段１２１は、全方位カメラ１１０に対し、撮影指示を出す。
全方位カメラ１１０は、画像データを記録する。このとき、無人車両は停止しているものとする。
全方位カメラ１１０は、画像データを撮影手段１１２に送信し、撮影手段１２１は、画像データ記憶手段１２７ａに画像データを記憶させる。
図３は、実施の形態１における全方位カメラ１１０が撮影した画像データと実空間との関係図である。
無人車両１００は画面手前から奥行き方向（図３中のＺ方向）を進行方向としてＡ地点からＢ地点、Ｃ地点へと進むものとする。無人車両１００の右方向をＸ方向とする。Ｙは高さ方向である。
全方位カメラ１１０が撮影した画像データは円形に写る。画面上の点の位置を、円の中心から円の上方向（Ｚ方向）を基準として時計周りの角度であるθと、円の中心からの画素距離であるｒを用いて点(θ,ｒ)と表現することとする。また、円の中心から円の端までの画素数をｒＭＡＸとする。図３の例では、全方位カメラから真下方向を基準とした仰角をαとすると、０度から１１０度までの範囲のαについて、画像データに写る。このとき、取得画像中の点（θ,ｒ）には、全方位カメラから方位角を、Ｚ軸方向を基準とした時計回りにθ、仰角α=１１０×(ｒ/ｒＭＡＸ)の方向の色が写るとする。取得画像の点（０ｒＭＡＸ）の色は実空間における全方位カメラの進行方向かつ床面と水平な面を基準として仰角２０度上方向の実空間を写した色である。取得画像の点（０,０）は実空間における全方位カメラの真下の画像である。
【００１４】
次に、可動領域検出手段１２２が画像データから無人車両１００が走行可能な範囲である可動領域データを検出する過程について説明する。
図４は、図３において、Ａ地点での全方位カメラ１１０が撮影した画像データから可動領域データを検出する過程を示す図である。
【００１５】
可動領域検出手段１２２は、はじめに、図３におけるＡ地点での画像データに対しエッジ抽出処理をかける。これは、画像データに対するフィルタ処理として、ＳＯＢＥＬフィルタまたはラプラシアンフィルタを用いる。エッジ抽出後の画像データは、元の画像データの画素のうち、輝度や色が周辺の画素と異なる部分（画像の見た目に変化がある部分）だけ高輝度（白に近い）色の画素となり、変化の少ない部分は黒い色の画素となる。
【００１６】
次に図４の右上に示すように、エッジ抽出後の画像データを探索することにより、可動領域範囲を検出する。
探索をスタートする画素の決定方法は図５を用いて後述する。
探索によって決定された画素が図４右上のエッジ抽出結果の床面を表現する黒い画素(輝度が一定閾値以下）であった場合、ここから探索をスタートする。
探索は、図中矢印で示したように画像の中心から、黒い画素が示す領域の中で最も距離の大きい画素から、距離が同じ画素を時計周りに調べ、白い画素（輝度が一定閾値以上）にあたるまでの画素（黒い画素）を１つの画素グループとする。次に、その画素グループと接しかつ画像の中心に１画素近い画素をスタート地点として画像の中心からの距離が同じ画素を左右に調べて白い画素（輝度が一定閾値以上）にあたるまでの画素（黒い画素）を新たな画素グループとする。同様にして、画素グループの内側（画像の中心に近い側）に画素グループに接した黒い画素がなくなるまで繰りかえす。これにより生成した画素グループが可動領域範囲である。
【００１７】
また、別の方法として、探索は、黒い画素が示す領域の中で最も距離の小さい画素から、距離が同じ画素を時計周りに調べ、白い画素（輝度が一定閾値以上）にあたるまでの画素（黒い画素）を１つの画素グループとする。次に、その画素グループと接しかつ画像の中心に１画素遠い画素をスタート地点として画像の中心からの距離が同じ画素を左右に調べて白い画素（輝度が一定閾値以上）にあたるまでの画素（黒い画素）を新たな画素グループとする。同様にして、画素グループの外側（画像の中心に遠い側）に画素グループに接した黒い画素がなくなるまで繰りかえしてもよい。
【００１８】
また、さらに別の方法として、可動領域検出手段１２２が、エッジ抽出前の、探索対象画像を図４左上のカラーの画像データを用いて、無人車両に至近の１点でかつ、直前の可動領域検出手段１２２による床面算出結果と移動制御手段１２６による移動制御により床面が見えている方向の点を、床面の開始点として探索を開始する。このとき、開始点の画素に含まれる赤、青、緑の輝度成分を読み込み、その点を含む周辺の９画素の画素値と比較し、それぞれの色の輝度成分との差が、予め定めた閾値範囲内の場合、その画素も床面であると判断する。新たに床面と判断した画素を中心として、その周辺の画素も同様に床面かどうかを判断する。これを繰り返して床面の画素を増やすことができなくなった時点で床面全体を選択したこととする。すなわち、この方法によると、エッジ抽出をせずとも、可動領域範囲を生成することができる。
以上のいずれの探索方式の場合も、探索開始点は１点ではなく、無人車両の周囲で床面が見えている複数の点から開始してもよい。
【００１９】
そして、可動領域範囲を直交座標系に変換したものが可動領域データとなる。可動領域範囲を直交座標系に変換する方法についても図５を用いて後述する。
可動領域範囲を直交座標系に変換する方法は、図３に示すように取得画像中の点（θ,ｒ）は、全方位カメラから方位角を、Ｚ軸方向を基準とした時計回りにθ、仰角α=１１０×(ｒ/ｒＭＡＸ)の方向の色が写るので、以下のように計算する。全方位カメラと点Ｘ１の距離をＤとする。カメラの高さをｈとすると、ｈ=Ｄ×cosαなので、Ｄ＝ｈ／cosαとなる。Ｄ×sinθがＸＺ直交座標の原点０からＸ１までの距離である。つまり、実空間上の位置をθとｒを用いて表現可能である。このθとｒから、可動領域外周の画素のＸＺ座標系上の座標を求めて可動領域データとすることができる。但し、仰角αの算出方法は、山澤らの著書論文「移動ロボットのナビゲーションのための全方位視覚センサＨｙｐｅｒＯｍｎｉ Ｖｉｓｉｏｎの提案」（電子情報通信学会論文誌Ｄ−１１ Ｖｏｌ．Ｊ７９−Ｄ−１１ Ｎｏ．５ ＰＰ６９８−ＰＰ７０７）における図５中のＯｃ−Ｏｍ−Ｐのなす角度と同じ手法で、画像データ上の画素位置から求めるものとし、画像を直交座標とみなした場合の縦、横の画素の順番、すなわち本明細書の図３におけるＺ方向、Ｘ方向の順番にて求めるものとする。
【００２０】
可動領域検出手段１２２は、このように画像データから、無人車両が走行可能な範囲である可動領域データを得る。図４のように、画像データ中の走行可能領域（太線で囲んだ部分）を、画像データの下に記した変換後の領域形状に変換して可動領域データ記憶装置１２７ｂに記録する。
また、得られた可動領域データのうち、撮影位置から一定以上距離のある地点の領域については、正確な距離が不明なため、図４の点線のように未確定の線とする。
【００２１】
可動領域データは、無人車両１００の現在位置を中心として、進行方向をＺ、右手方向をＸとした直交座標系における領域のデータである。領域の表現としては、複数点の座標からなり、これによる折れ線によって囲まれた領域である。
【００２２】
最初に探索を開始する画素の決定方法を図５に示す。
図５は、図４における探索の開始点を決定する過程を示す図である。
移動前に無人車両１００がいた地点を図中Ａ地点、移動後の目的地をＢ地点とする。移動前のＡ地点、すなわち可動領域データが全くない時点で、最初に探索を開始する場合、まず、Ａ地点について、撮影手段１２１の指示のもとに、全方位カメラ１１０が撮影を行う。そして得られた画像データ、または可動領域検出手段１２２によって得られたエッジ抽出後の画像データを、図３には図示していない、処理装置１２０に備えらえている別の通信装置によって監視者が見る遠隔地のコンピュータなどにおくられる。その監視者が可動領域を含む座標または領域を指定して遠隔地のコンピュータから処理装置１２０に指示する。監視者が送信した可動領域を受信した可動領域検出手段１２２は、可動領域を含む座標または領域と、エッジ抽出後の画像データとから、黒い画素が示す領域の中で最も距離の大きい、または小さい画素を開始点と指定することで探索を開始することができる。
または、エッジ抽出後の画像データから、黒い画素が示す領域の中で最も距離の小さい画素（図３における中心ｒからＺ方向にｒＭＩＮの距離の地点）が最も初期設定時に稼働領域である確率が高いことから、この点を開始点と指定してもよい。
そして探索結果、得られた可動領域データが、図５ｂにおける、左側のＡ地点によって得られた可動領域データである。
移動後に、Ｂ地点を中心とし、移動前であるＡ地点で判明していた可動領域データを表示すると図５の右上側のようになる。この可動領域中の未探索領域（可動領域かどうかわからない部分に接する領域（図中点線の四角の中）の点）の中で、最も距離の大きい、または小さい画素を最初に探索をはじめる点とすることができる。
【００２３】
そして探索により、図５の右下側の図の線に囲まれたような可動領域が検出できる。この線に囲まれた部分を直交座標系へ射影し、追加の可動領域データとなる。
【００２４】
位置推定手段１２３は、無人車両１００が複数の地点で撮影された画像データをもとに検出した可動領域データから、各地点の位置データを求めるものである。
図６は、図３におけるＡ地点からＣ地点まで移動したときの各々の画像データと検出された可動領域データを示す図である。
位置推定手段１２３は、図６のＡ地点から検出した可動領域データと、Ｂ地点から検出した可動領域データから、Ａ地点とＢ地点との位置変位データを求め、同様にＢ地点から検出した可動領域データと、Ｃ地点から検出した可動領域データとから、Ｂ地点とＣ地点との位置変位データを求める。
位置変位データは、２地点間の一方を基準とした場合の距離と角度である。よって、Ａ地点とＢ地点との位置変位データは、移動前のＡ地点の座標系を基準として、移動後のＢ地点の座標系の原点を座標で表現したデータと、Ｂ地点の座標系が方位方向に回転している場合の回転角度データで表現される。
同様にＢ地点とＣ地点との位置変位データは、移動前のＢ地点の座標系を基準として、移動後のＢ地点の座標系の原点を座標で表現したデータと、Ｃ地点の座標系が方位方向に回転している場合の回転角度データで表現される。
例えば、画像データを撮影した地点数が１０箇所ある場合、位置変位データは９つの電子ファイルとなる。
【００２５】
次に、位置推定手段１２３における、２地点間の位置変位データの求め方について説明する。図７は、図６にて検出された可動領域データを用いて位置変位データを求める過程を示す図である。
図７の上段には、図６にて求められた可動領域データ、すなわち無人車両１００が移動しながら、連続した地点であるＡ地点、Ｂ地点、Ｃ地点において全方位カメラ１１０による撮影を行ったうえで、フィルタ処理や探索が行われた後の、それぞれ可動領域データが検出されている。
地点Ａの可動領域データは、Ａ地点を中心としたＸ-Ｚ直交座標系上の点として表現されている。地点Ｂの可動領域データは、Ｂ地点を中心としたＸ-Ｚ直交座標系上の点として表現されている。ここで、無人車両１００がＡ地点にいる時点で、経路計画手段１２５が、次に移動する移動先をＢ地点の位置に計画したとする。そして移動制御手段１２６により、Ａ地点からＢ地点へ向かうように無人車両１００を制御した結果、無人車両はＢ地点付近に到達する。但し、移動量に誤差が生じる場合があるため、正確にＢ地点に到達したといえない。そこでＡ地点を原点とした直行座標系において、実際に無人車両が位置するＢ地点付近の座標を求める。以下の繰り返し処理１〜３を実施する。
【００２６】
繰り返し処理１：Ｂ地点付近においてＢ地点付近を原点として撮影、処理されたＸ-Ｚ座標系の可動領域データを、経路計画手段１２５が計画したＢ地点に所定の補正量を加算したＢ＋α地点での可動領域データとする。
所定のαについては、Ｘ座標をプラスマイナス２０（単位をｃｍとし、ステップを１ｃｍとする）、Ｚ座標をプラスマイナス２０（単位をｃｍとし、ステップを１ｃｍとする）、Ｂ地点における可動領域を示す座標系の回転を３６０度（１度単位とする）変化させることができる。
繰り返し処理２：Ｂ＋α地点を原点とする可動領域データとＢ＋α地点を、Ａ地点を原点とした直交座標系に射影する。
繰り返し処理３：Ａ地点の可動領域データとＢ＋α地点の可動領域データの重複する面積を求める。
【００２７】
繰り返し処理１〜３のうち、αの値を変化して処理１〜３の繰り返し処理を実施し、この結果面積が最大となるαの値（並行移動値（Ｘ,Ｚ）および回転角度差）がＡ地点を基準として実際のＢ地点までの距離及び方位角となる。図７の中段左側に示されたものである。これらのデータをＡ地点と実際のＢ地点の位置変位データとして記録する。同様に、実際のＢ地点に対して、Ｃ地点の距離と方位角度を実際のＢ地点を求めた場合と同様に求める。結果は図７の中段右側に示されている。
【００２８】
よって、図７の中段に示すように求められたＡ地点から実際のＢ地点の位置変位データ、実際のＢ地点から実際のＣ地点への位置変位データが図７の下段に示されることとなる。
【００２９】
地図作成手段１２４は、多地点で取得した可動領域と、位置変位データから、全域の可動領域データを合成した電子データとして出力するものである。
【００３０】
図８は、図７にて得られた位置変位データと可動領域データとから地図データとして生成される過程を示した図である。
地図作成手段１２４は、それまでに取得した、Ａ地点から実際のＢ地点の位置変位データ、実際のＢ地点から実際のＣ地点への位置変位データから、図８の左側に記すような撮影位置の変位図を生成する。この変位図は最初に取得した地点がＡ地点とすると、Ａ地点を中心とした直交座標系上にＡ地点に対する実際のＢ地点の撮影地点を表示する。Ａ地点を中心とした直交座標系上の実際のＢ地点を中心として、実際のＢ地点において取得した可動領域データを射影する。このとき、実際のＢ地点における位置変位データに方位角度の変位のデータがあった場合、この回転を加えてから射影する。
【００３１】
同様にして、実施のＣ地点にて取得した可動領域データもＡ地点を中心とした直交座標系上に射影する。このとき、実際のＣ地点にて取得した可動領域データに対して、実際のＢ地点に対する実際のＣ地点の移動変位量の並行移動と回転を加えて実際のＢ地点を中心とした直交座標系上に射影し、次に実際のＢ地点中心の座標系に射影した可動領域データに対して、Ａ地点に対する実際のＢ地点の移動変位量の並行移動と回転を加えてＡ地点を中心とした直交座標系上に射影する。
このようにして、多地点で取得した可動領域を１つの座標系上に射影する。結果として、
図８の右側に示すような可動領域データの合成結果が地図データとなる。可動領域と撮影位置を合成した地図データは、実際のＣ地点まで進んでいれば、実際の地点までに取得した地図として記録しておく。
また、無人車両１００に図示しないが表示装置を載せて地図を表示してもよいし、無人車両１００の処理装置１２０に備えられている別の通信装置によって処理装置１２０から遠隔地のコンピュータに地図データと取得したパノラマ画像を伝送し、これを表示してもよい。
【００３２】
経路計画手段１２５は、位置変位データから現在の位置を特定し、地図データから無人車両１００が移動可能な領域を把握して、これらの情報から次に無人車両１００が走行すべき方向を見つけて経路を決定する手段である。
【００３３】
経路計画手段１２５は、図９を用いて説明する。
図９は実施の形態１における経路計画手段１２５が計画する経路の決定例を示す図である。無人車両１００はＤ地点、Ｅ地点と進み、現在、Ｆ地点にいるとする。無人車両がそれまでに収集した可動領域を全て実線で表示した範囲である。また、Ｄ地点からＥ地点を経てＦ地点へ進む間で可動領域として取得できなかった限界範囲は点線で示した範囲であるとする。最も近い未探索領域へ進むこととし、Ｇ地点を目的地とした経路を計画する。このとき、Ｇ地点は必ず可動領域内部に限定するとともに、Ｅ地点からＦ地点へ向かう直線が長い場合は、予め決めた一定距離だけ進む計画をたてることとする。また、現地点から未探索領域までの経路設定が直線でなしえない場合は、折れ線により可動可能範囲内を移動して経路を計画することとする。
【００３４】
移動制御手段１２６は、経路計画手段１２５が計画した経路に従い無人車両を移動する手段である。
【００３５】
移動制御手段１２６においては、現在までに取得した最新の地図データを読み込み、かつ現在の位置、方向から、経路計画手段１２５が計画した次の目的地へ移動をする。無人車両１００の両輪、または必要に応じて進行方向を決定する１輪の方向を駆動、制御することにより、その場で無人車両の向きを目的方向へ向け、駆動輪の回転量を制御して、目的の距離を走行して目的地と思われる地点で停止する。
【００３６】
よって図２に示す処理フローを繰り返し、目的地が設定できなくなったところで、探索終了となる。
【００３７】
従って、全方位カメラ１１０へ撮影指示を送信し、送信された画像データを入手する撮影手段１２１と、画像データから画像の輝度変化を用いて、無人車両１００が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段１２２と、無人車両１００が複数の地点で撮影した画像データをもとに検出した可動領域データから、各地点の位置データを求めるとともに、移動前の地点の座標系を基準として、移動後の座標系の原点と座標と、座標系が方位方向に回転している場合の回転角度データで示される位置変位データを推定する位置推定手段１２３と、複数の可動領域データと位置変異データとから、より広域の稼働領域となる地図データを生成する地図作成手段１２４と、位置変位データから特定される現在位置と地図データとから経路計画を行う経路計画手段１２５と、経路計画に基づいて無人車両１００に対して移動量の指示を行う移動制御手段１２６とを備えたので、広い空間や、複雑な配置物があっても、無人車両１００の移動可能な領域を検出し、無人車両の自己位置推定と地図構築を行うことができる。
【００３８】
尚、本実施の形態においては、全方位カメラ１１０を用いて説明したが、部分方位カメラであっても、ある地点での撮影に方角を分けて複数回撮影したものを合成して画像データとして扱っても、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。
【００３９】
尚、本実施の形態においては、可動領域検出手段により可動領域データを検出しているが、撮影手段により撮影した画像データに映っている絵は全てを直交座標系に変換した画像を仮の可動領域データとみなしてもよい。この場合、例えば無人車両から半径10メートル以内の円形の画像を仮の可動領域データとする。２地点で得られる円形の仮の可動領域データについて、上記に記した繰り返し処理１〜３を実施する。この場合の繰り返し処理３における重複する部分とは、画素の色相を数値化した値の差異が予め定めた閾値以下の画素を重複する画素とみなす。また、それぞれの仮の可動領域データの中心から重複する部分が連続している場合は重複面積の計算対象とするが、仮の可動領域データの中心から一定距離以上離れた位置に孤立した重複部分は重複面積の対象としなくてもよい。これにより、床以外の設置物の色の一致を除外することができる。これらにより、同じ色の床部分の重なる重複が最大となる２地点の位置変位データが求まり、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。
【符号の説明】
【００４０】
１００ 無人車両
１１０ 全方位カメラ
１２０ 処理装置
１２１ 撮影手段
１２２ 可動領域検出手段
１２３ 位置推定手段
１２４ 地図作成手段
１２５ 経路計画手段
１２６ 移動制御手段
１２７ 記憶手段
１２７ａ 画像データ記憶手段
１２７ｂ 可動領域データ記憶手段
１２７ｃ 位置変位データ記憶手段
１２７ｄ 地図データ記憶手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の地点において撮影された画像データを入手する撮影手段と、
画像データから画像の輝度変化を用いて、無人車両が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段と、
無人車両が複数の地点で撮影した画像データをもとに検出した可動領域データから、前回の撮影地点の座標系を基準として、移動後の撮影地点の可動領域データから位置変位データを決定する位置推定手段と、
複数の可動領域データと複数の位置変異データとから、より広域の可動領域となる地図データを生成する地図作成手段と、
位置変位データから特定される現在位置と地図データとから、経路計画を行う経路計画手段と、
経路計画に基づいて無人車両に対して移動量の指示を行う移動制御手段と
を備えたことを特徴とする車両可動領域検出装置。
【請求項２】
前記可動領域検出手段は、前記画像データに対してＳＯＢＥＬフィルタまたはラプラシアンフィルタを用いて画像データの隣接画素との輝度変化に応じて輝度が高くなるよう処理することを特徴とする請求項１に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項３】
前記可動領域検出手段は、画像データの隣接画素との輝度変化に応じて輝度が高くなるよう処理されたエッジ抽出後の画像データに対し、輝度の低い部分の領域を可動領域範囲とすることを特徴とする請求項２に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項４】
前記位置推定手段は、移動後の撮影地点の可動領域データから位置変位データを決定する際、無人車両の移動誤差に対して、移動前後の可動領域データが重なる面積が最大となる移動後の位置を、前記移動後の位置として決定することを特徴とする請求項１乃至３に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項５】
前記経路計画手段は、最も近い未探索領域がある方向であって、移動後の地点が探索済みである可動領域となるような地点を次の移動地として計画することを特徴とする請求項１乃至４に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項６】
前記撮影手段は、全方位カメラであることを特徴とする請求項１乃至５に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項１】
所定の地点において撮影された画像データを入手する撮影手段と、
画像データから画像の輝度変化を用いて、無人車両が走行可能な範囲である可動領域データを検出する可動領域検出手段と、
無人車両が複数の地点で撮影した画像データをもとに検出した可動領域データから、前回の撮影地点の座標系を基準として、移動後の撮影地点の可動領域データから位置変位データを決定する位置推定手段と、
複数の可動領域データと複数の位置変異データとから、より広域の可動領域となる地図データを生成する地図作成手段と、
位置変位データから特定される現在位置と地図データとから、経路計画を行う経路計画手段と、
経路計画に基づいて無人車両に対して移動量の指示を行う移動制御手段と
を備えたことを特徴とする車両可動領域検出装置。
【請求項２】
前記可動領域検出手段は、前記画像データに対してＳＯＢＥＬフィルタまたはラプラシアンフィルタを用いて画像データの隣接画素との輝度変化に応じて輝度が高くなるよう処理することを特徴とする請求項１に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項３】
前記可動領域検出手段は、画像データの隣接画素との輝度変化に応じて輝度が高くなるよう処理されたエッジ抽出後の画像データに対し、輝度の低い部分の領域を可動領域範囲とすることを特徴とする請求項２に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項４】
前記位置推定手段は、移動後の撮影地点の可動領域データから位置変位データを決定する際、無人車両の移動誤差に対して、移動前後の可動領域データが重なる面積が最大となる移動後の位置を、前記移動後の位置として決定することを特徴とする請求項１乃至３に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項５】
前記経路計画手段は、最も近い未探索領域がある方向であって、移動後の地点が探索済みである可動領域となるような地点を次の移動地として計画することを特徴とする請求項１乃至４に記載の車両可動領域検出装置。
【請求項６】
前記撮影手段は、全方位カメラであることを特徴とする請求項１乃至５に記載の車両可動領域検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
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【公開番号】特開２０１１−３９９６８（Ｐ２０１１−３９９６８Ａ）
【公開日】平成２３年２月２４日（２０１１．２．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１８９１２６（Ｐ２００９−１８９１２６）
【出願日】平成２１年８月１８日（２００９．８．１８）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年２月２４日（２０１１．２．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年８月１８日（２００９．８．１８）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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