退避場所探索システム、退避場所探索方法
【課題】迫り来る障害物との接触を回避すべく道を譲るために寄り添うべき退避壁面を探索する技術を提供する。
【解決手段】迫り来る台車２５０（障害物）との接触を回避するためにロボット１００（自律移動体）が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索システムは、ロボット１００の周囲の壁面の平面視形状を測定するレーザレンジファインダ４（壁面形状測定手段）と、レーザレンジファインダ４による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面Mを探索する退避壁面探索部１３０（退避壁面探索手段）と、を備えている。所定の平面視長さは、ロボット１００の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される。
【解決手段】迫り来る台車２５０（障害物）との接触を回避するためにロボット１００（自律移動体）が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索システムは、ロボット１００の周囲の壁面の平面視形状を測定するレーザレンジファインダ４（壁面形状測定手段）と、レーザレンジファインダ４による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面Mを探索する退避壁面探索部１３０（退避壁面探索手段）と、を備えている。所定の平面視長さは、ロボット１００の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は退避場所探索システム、退避場所探索方法、退避場所探索プログラム、自律移動体に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の技術として、特許文献１は、様々な状況に応じて移動物体との接触を流動的に回避しながら自律的に移動しうるロボットを開示している。このロボットは、自身の通行可能領域と自身の通行可能領域における位置とを認識した状態で、移動物体との接触を回避すべく、自身を通行可能領域の境界に近づける軌道を探索する。この探索に際しては、自身と通行可能領域の境界との距離が最も短くなるような軌道を優先的に採用することとしている。端的に言えば、ロボットは通行可能領域の境界に身を寄せ、移動物体に対して移動用のスペースを譲るような動作をするようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１３１９４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に開示の軌道探索方法は、それ自体有用なものではあるが、全く新しい別の退避場所探索方法の開発も同時に期待されていた。
【０００５】
本願発明の目的は、迫り来る障害物との接触を回避すべく道を譲るために寄り添うべき退避壁面を探索する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明の第１の観点によれば、迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索システムは、前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定する壁面形状測定手段と、前記壁面形状測定手段による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索する退避壁面探索手段と、を備えている。◆以上のシステムによれば、迫り来る障害物との接触を回避するために前記自律移動体が寄り添うべき前記退避壁面を臨機応変に探索することができる。
【０００７】
また、前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される。◆以上のシステムによれば、前記自律移動体が前記退避壁面に寄り添ったとき、前記退避壁面の正面視において、前記自律移動体が前記退避壁面からはみ出ることがない。
【０００８】
また、前記壁面形状測定手段は、前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する。◆このように前記壁面形状測定手段の測定対象を限定することで、前記退避壁面探索手段の探索に要する時間を短縮することが可能となる。
【０００９】
また、前記壁面形状測定手段は、前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する。◆このように前記壁面形状測定手段の測定対象を限定することで、前記退避壁面探索手段の探索に要する時間を短縮することが可能となる。
【００１０】
また、前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶する測定結果記憶手段を更に備え、前記退避壁面探索手段は、前記測定結果記憶手段によって記憶されている過去の測定結果と、前記壁面形状測定手段によって得られた現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する。◆以上のシステムによれば、前記壁面形状測定手段によって得られた現在の測定結果のみに基づいて前記退避壁面を探索する場合と比較して、探索の材料が増えるという意味で、前記退避壁面の一層充実した探索が可能となる。
【００１１】
自律移動体は、上記の退避場所探索システムを備えている。
【００１２】
本願発明の第２の観点によれば、迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索方法は、前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定するステップと、測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索するステップと、を含む。
【００１３】
また、前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上とすることが好ましい。
【００１４】
また、前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定することが好ましい。
【００１５】
前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定することが好ましい。
【００１６】
前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶するステップを更に含み、記憶されている過去の測定結果と、測定した現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索することが好ましい。
【００１７】
本願発明の第３の観点によれば、迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索プログラムは、コンピュータに、前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定するステップと、測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索するステップと、を実行させる。
【００１８】
また、前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上とする。
【００１９】
また、前記退避場所探索プログラムは、前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する。
【００２０】
また、前記退避場所探索プログラムは、前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する。
【００２１】
また、前記退避場所探索プログラムは、コンピュータに、前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶するステップを更に実行させ、記憶されている過去の測定結果と、測定した現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する。
【発明の効果】
【００２２】
本願発明によれば、迫り来る障害物との接触を回避するために前記自律移動体が寄り添うべき前記退避壁面を臨機応変に探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本願発明の一実施形態に係るロボットの斜視図
【図２】ロボットの機能ブロック図
【図３】形状測定メカニズムの説明図
【図４】形状測定メカニズムの説明図
【図５】探索メカニズムの説明図
【図６】探索メカニズムの説明図（探索フロー）
【図７】探索メカニズムの説明図
【図８】退避壁面を例示する平面図
【図９】退避壁面を例示する平面図
【図１０】退避壁面を例示する平面図
【図１１】退避壁面を例示する平面図
【図１２】退避壁面とは成り得ない例を示す平面図
【図１３】退避壁面とは成り得ない例を示す平面図
【図１４】退避壁面とは成り得ない例を示す平面図
【図１５】過去の測定結果の活用に関する説明図
【図１６】レーザレンジファインダのスキャン範囲に関する説明図
【図１７】ロボットの退避動作の説明図
【図１８】ロボットの退避動作の退避フロー
【図１９】ロボットの退避動作の説明図
【図２０】ロボットの退避動作の説明図
【図２１】ロボットの退避動作の説明図
【図２２】ロボットの退避動作の説明図
【図２３】ロボットの退避動作の説明図
【図２４】ロボットの退避動作の説明図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明に係る自律移動体の実施形態を、図１〜図２４に基づいて詳細に説明する。但し、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
【００２５】
まず、本発明に係る自律移動体の一例であるロボットの構成について、図１を用いて説明する。本実施の形態では、ロボット１００が、自律移動する移動ロボットとして説明する。ロボット１００は、移動体本体１１０と、図２に示される制御部１２０とを備えている。図１に示すように、移動体本体１１０は、車輪２と、筐体３と、レーザレンジファインダ４（壁面形状測定手段）と、頭部５と、を備えている。そして、筐体３の内部には、車輪２と接続されたモータ、及びモータを駆動するためのバッテリなどが設けられている。このモータがロボット１００を駆動するための駆動機構となる。モータを駆動することによって、車輪２が回転して、ロボット１００が移動する。ロボット１００は、例えば、人間の歩行速度と同程度の速度で移動する。筐体３の前面側（正面側、進行方向側）にはレーザレンジファインダ４が埋め込まれている。レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の周囲に存在する障害物や人間などを検知する。また、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の周囲の壁面の平面視形状を測定する。
【００２６】
ロボット１００には、図２に示す制御部１２０が設けられている。制御部１２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信用のインタフェイスなどを有する演算処理装置である。また、制御部１２０は、着脱可能なＨＤＤ、光ディスク、光磁気ディスク等を有し、各種プログラムや制御パラメータなどを記憶し、そのプログラムやデータを必要に応じてメモリ（不図示）等に供給する。もちろん、制御部１２０は、物理的に一つの構成に限られるものではない。制御部１２０は、ロボット１００が移動する移動経路を生成する。そして、その移動経路に沿ってロボット１００が移動するよう、車輪２を駆動するためのモータ等を制御する。もちろん、ロボット１００は車輪型の移動ロボットに限らず、歩行型やその他の移動ロボットでもよい。ロボット１００は自己位置推定を行なって移動する自律移動体であってもよい。
【００２７】
制御部１２０は、移動環境中にある移動始点から移動終点までの移動経路を決定する。ロボット１００は、移動始点から移動を開始する。そして、ロボット１００は、移動経路に沿って移動していき、移動終点まで移動したら停止する。
【００２８】
また、制御部１２０は、迫り来る障害物との接触を回避するためにロボット１００が退避すべき退避場所を探索する。本実施形態において、退避場所探索システムは、レーザレンジファインダ４と、制御部１２０とによって構成されている。
【００２９】
次に、ロボット１００の制御系について図２を用いて説明する。制御部１２０は、退避壁面探索部１３０（退避壁面探索手段）と、測定結果記憶部１４０と、を備えている。
【００３０】
退避壁面探索部１３０は、レーザレンジファインダ４による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面M（図８等参照）を探索する。
【００３１】
測定結果記憶部１４０は、レーザレンジファインダ４による測定結果を記憶する。
【００３２】
退避壁面探索部１３０は、好ましくは、測定結果記憶部１４０によって記憶されている過去の測定結果と、レーザレンジファインダ４によって得られた現在の測定結果とに基づいて、退避壁面Mを探索する。
【００３３】
次に、図３及び図４を参照しつつ、レーザレンジファインダ４によるロボット１００の周囲の壁面の平面視形状を測定するメカニズムを説明する。図３に示すように、本実施形態においてレーザレンジファインダ４は、移動体本体１１０の正面側に設けられている。従って、ロボット１００が図示するように紙面上方に向かって走行している場合、レーザレンジファインダ４による測定可能範囲は符号Ｑで示す半ドーナツ状でイメージした範囲となっている。ここで、ロボット１００は、ロボット１００から見て左側の壁面である左側壁面WLと、ロボット１００から見て右側の壁面である右側壁面WRと、の間を走行しているものとする。
【００３４】
図４においてレーザレンジファインダ４によるスキャン方向を太線矢印Ｘで示す。図４に示すように、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の周囲の壁面である右側壁面WRの平面視形状を測定するとき、先ず、ロボット１００の向かって右側に赤外線を放射し、その反射波を受信するまでの経過時間によって、ロボット１００に対するスキャンポイントp（１）の平面視における相対座標を取得する。次に、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の向かって右側よりも僅かに正面側に赤外線を放射し、同様に、ロボット１００に対するスキャンポイントp（２）の平面視における相対座標を取得する。レーザレンジファインダ４は、上述したスキャンをスキャンポイントp（３）からスキャンポイントp（１４）に至るまで繰り返し行う。これにより、図４に示すように、レーザレンジファインダ４は、右側壁面WRの平面視形状を離散的にではあるが非常に精度よく測定することができる。
【００３５】
次に、図５〜図７を参照しつつ、上記の形状測定後に活用される探索メカニズムを説明する。先ず、図５に示すように、スキャンポイントp（ｎ）と、スキャンポイントp（ｎ＋１）との間の距離をＤ（ｎ）と定義する。また、スキャンポイントp（ｎ−１）とスキャンポイントp（ｎ）を結んだ線と、スキャンポイントp（ｎ）とスキャンポイントp（ｎ＋１）を結んだ線と、の成す角の絶対値をθ（ｎ）と定義する。ただし、θ（０）＝０とする。下記式（１）において変数Ｌは、ロボット１００を格納するために必要な退避壁面の平面視長さを意味する。換言すれば、変数Ｌは、移動体本体１１０の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される。
【００３６】
【数１】
【００３７】
退避壁面探索部１３０は、図５に示すようなレーザレンジファインダ４による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面M（図８等参照）を探索する。即ち、端的に言えば、上記式（１）においてａ＝０とし、式（１）を満たす最小のｂを求める。そして、このａ〜ｂのすべてのｎにおいて下記式（２）を満たすならば探索完了となり、退避壁面は、スキャンポイントp（ａ）〜スキャンポイントp（ｂ）となり、はっきりと特定される。上記式（１）は退避壁面Mに必要となる平面視長さを保証し、下記式（２）により退避壁面Mの連続性と直線性を保証している。下記式（２）において、壁面の連続性と直線性を判定する条件を任意に設定することができるが、本実施形態ではθの総和で判断する式としている。式（２）のθthreはθの総和の上限を意味する。
【００３８】
【数２】
【００３９】
詳しくは、図６に示すように、先ず、変数ａを初期値ａ０で初期化する（Ｓ３００）。次に、変数ｎに変数ａを代入し、変数ＳｕｍＤをクリアし、変数Ｓｕｍθもクリアする（Ｓ３１０）。変数ＳｕｍＤは、上記式（１）のΣＤ（ｎ）を意味し、変数Ｓｕｍθは上記式（２）のΣθ（ｎ）を意味している。次に、なす角θ（ｎ）を計算する（Ｓ３２０）。ただし、ｎ＝ａのときは、なす角θ（ｎ）は０とする（Ｓ３２０）。次に、計算したθ（ｎ）をＳｕｍθに加える（Ｓ３３０）。そして、Ｓｕｍθがθｔｈｒｅ以上であれば（Ｓ３４０：ＮＯ）、変数ａをインクリメントし（Ｓ３５０）、Ｓ３１０に戻る。一方、Ｓｕｍθがθｔｈｒｅ未満であったら（Ｓ３４０：ＹＥＳ）、スキャンポイントp（ｎ）とスキャンポイントp（ｎ＋１）の間の距離Ｄ（ｎ）を三平方の定理により計算する（Ｓ３６０）。次に、計算したＤ（ｎ）をＳｕｍＤに加える（Ｓ３７０）。そして、ＳｕｍＤがＬ以下であったら（３８０：ＮＯ）、ｎをインクリメントし（Ｓ３９０）、Ｓ３２０に戻る。一方、ＳｕｍＤがＬを超えたら（Ｓ３８０：ＹＥＳ）、ｂにｎを代入して探索を終了とする（Ｓ４００）。これにより、ロボット１００に最も近い位置で、上記式（１）及び（２）を両方同時に満足する退避壁面Mを右側壁面WRから抽出することができる。なお、退避壁面Mは、前述のように、スキャンポイントp（ａ）とスキャンポイントp（ｂ）によって始点と終点が明確に特定される。
【００４０】
次に、図６等を用いて説明した探索メカニズムを利用して、図７に示す右側壁面WRから退避壁面M（図８等参照）を探索する過程を一通り説明する。ここで、図７に示す平面視でロボット１００の投影面積の最大幅が４．８だったとし、退避壁面Mの平面視長さL（式（１）参照）を５に設定する。また、θｔｈｒｅを２０［ｄｅｇ］に設定した。図７には、各スキャンポイントp（ｎ）の位置と、各Ｄ（ｎ）と、θ（３）及びθ（４）、θ（５）を示した。
【００４１】
先ず、ａ＝０として式（１）を考慮すると、ｎ＝１、２について計算した後、ｎ＝３のとき下記式（３）となるが、式（２）を考慮すると下記式（４）となるので（図６、S340:NO）、ａ＝０のときｎ＝３でａ＝０の計算は終了となり、次のａ＝１へと計算を進めることになる（図６、S350）。
【００４２】
【数３】
【００４３】
【数４】
【００４４】
ａ＝１〜２でもθ（３）を含むため、式（２）を満足しない。ａ＝３ではθ（４）を含み、ａ＝４ではθ（５）を含むため、何れも式（２）を満足しない。
【００４５】
ａ＝５のとき、下記式（５）であり、また、式（２）を満足するため、ａ＝５、ｂ＝１０が求める解となる。これにより、スキャンポイントp（５）からスキャンポイントp（１０）が求める退避壁面Mの始点と終点になる。
【００４６】
【数５】
【００４７】
次に、図８〜図１１に、退避壁面探索部１３０が探索した退避壁面Mを例示する。
【００４８】
図８では、ロボット１００が互いに平行な左側壁面WLと右側壁面WRの間で若干右側壁面WR側へたまたま向きを変えている状態で退避壁面探索部１３０が探索を開始した場合である。
【００４９】
図９では、ロボット１００が互いに平行な左側壁面WLと右側壁面WRの間を真っ直ぐ走行している状態で退避壁面探索部１３０が探索を開始した場合である。
【００５０】
図１０では、ロボット１００が互いに平行な左側壁面WLと右側壁面WRの間で若干右側壁面WR側へたまたま向きを変えている状態であって、右側壁面WRに窪み２００がある場合に退避壁面探索部１３０が探索を開始した場合である。この場合では、窪み２００の平面視における面積が狭いため、退避壁面Mは窪み２００から外れた位置に設定されている。
【００５１】
図１１では、ロボット１００が互いに平行な左側壁面WLと右側壁面WRの間で若干右側壁面WR側へたまたま向きを変えている状態であって、右側壁面WRに窪み２００がある場合に退避壁面探索部１３０が探索を開始した場合である。この場合では、窪み２００の平面視における面積が十分広いため、退避壁面Mは窪み２００内に設定されている。
【００５２】
次に、図１２〜図１３を参照しつつ、退避壁面探索部１３０が探索した退避壁面Mと成り得ない例を示す。
【００５３】
図１２に示すように右側壁面WRがきつく湾曲している場合は、上記式（２）を満足することが不可能であり、即ち、平坦な退避壁面Mを確保することが不可能であるから、太線で図示する壁面は退避壁面Mとは成り得ない。
【００５４】
図１３に示すように右側壁面WRが平面視で直角となっている場合、この直角部２１０を跨ぐように退避壁面Mを確保することはあり得ない。上記式（２）を満足することが不可能だからである。この場合、ロボット１００は、道２２０を塞ぐことがないので、道２２０を通行する他の人やロボットの交通を妨げることがない。
【００５５】
図１４に示すように右側壁面WRが平面視で段差形状となっている場合、この段差２３０を跨ぐように分裂した退避壁面Mを確保することはあり得ない。上記式（２）を満足することが不可能だからである。
【００５６】
ここで、探索の高速化を図るための方法を紹介する。それは、既に計算済みであるＤ（ｎ）やθ（ｎ）を再度、計算し直すことなく再利用する、という方法である。即ち、図６に示す探索フローにおいて、下記式（６）を利用することで探索メカニズムの処理を高速化することができる。つまり、前回のａの値での計算結果を保持しておき、それからＤ（ａ）を引く。この値がＬよりも小さければそこから先は同様にｂを増やしていき最適なｂを求める。一方、この値がＬより大きければＬより大きい限りｂをどんどん小さくしていくことで最適なｂ求めることができる。θについても全く同様に考えることができる。
【００５７】
【数６】
【００５８】
また、図１５に示すようにレーザレンジファインダ４がロボット１００前方に取り付けられている場合は、ロボット前方しか探索メカニズム（探索アルゴリズム）を利用することができない。しかし、ロボット１００の真横が壁寄りとして最も適した位置であると考えると、図１５の壁面Ａのデータを探索対象とできないのはもったいない話であるが、ロボット１００が右前方しか退避先として選択できないことを考えると仕方がないことでもある。そこで、図２に示す測定結果記憶部１４０によって記憶されている過去の測定結果を例えば地図データ上に再現し、この測定結果も併せて利用することで、現在の探索対象とできない領域Ａについても同様に、探索の対象に含めることが可能となる。
【００５９】
また、例えば図４に示すように、基本的に、ロボット１００から見て右方向から反時計回りに（図１６においてθ＝０［ｄｅｇ］から正（矢印）の方向）レーザレンジファインダ４がスキャンするとして説明してきたが、これに代えて、ロボット１００にロボット１００から見て左側に退避して欲しい場合は、ロボット１００から見て左方向から時計回りに（図１６においてθ＝１８０［ｄｅｇ］から負の方向）レーザレンジファインダ４がスキャンすることとしてもよい。また、レーザレンジファインダ４の取り付け位置、スキャン範囲によってθ＝ー６０〜＋６０［ｄｅｇ］を正方向にてスキャンするなど、スキャン範囲、スキャン方向は自由に設定することができる。
【００６０】
そしていざ、実際に退避壁面探索部１３０が探索した結果、右側壁面WRにおいて退避壁面Mを特定したとする。このとき、ロボット１００は、スキャンポイントp（ａ）とスキャンポイントp（ｂ）を直線で結び、二等分垂線をロボット１００側に向けて引く。そして、垂線上の退避壁面Mから距離Ｒ（ロボット１００の平面視サイズにより適宜決定したもの）だけ離れた点を退避先の移動目標として制御部１２０は、新たな移動制御を実行することになる。
【００６１】
最後に、図１８〜図２４を参照しつつ、ロボット１００の走行中、ロボット１００が迫り来る障害物を検知してから、実際にロボット１００が退避し、再度、ロボット１００が走行を再開するまでの大きな流れを簡単に説明する。
【００６２】
図１８に示すようにロボット１００が通常走行しているとき（Ｓ５１０）、制御部１２０はレーザレンジファインダ４を用いて常に、前方に障害物があるか否かを確認しており、即ち、停止すべきか否か判断している（Ｓ５２０：ＮＯ）。ここで、図１９に示すように台車２５０（障害物）が正面から迫り来たとする。図１９の例では、ロボット１００と台車２５０がこのままでは接触することが明らかであるから、制御部１２０は、先ずは停止すべきと判断する（Ｓ５２０：ＹＥＳ）。
【００６３】
次に、制御部１２０は、レーザレンジファインダ４によってロボット１００の周囲の右側壁面WRの平面視形状を測定すると共に、退避壁面探索部１３０によって退避壁面M（図２０参照）を探索する（Ｓ５３０）。次に、制御部１２０は、図２０に示すように移動体本体１１０の向きを時計回りに９０度回転させ、図２１に示すように退避壁面Mの近傍に移動体本体１１０を退避させることで、台車２５０に道を譲る（Ｓ５４０）。そして、図２２に示すように、制御部１２０は、移動体本体１１０の向きを反時計回りに９０度回転させると共に、台車２５０が移動体本体１１０の横を通過するまで待機する（Ｓ５５０：ＮＯ）。そして、図２３に示すように、制御部１２０は、台車２５０が移動体本体１１０の横を通過したことをレーザレンジファインダ４を介して検知したら（Ｓ５５０：ＹＥＳ）、図２４に示すようにロボット１００の通常走行を再開させる（Ｓ５１０）。
【００６４】
（まとめ）
（１）以上説明したように上記実施形態において、迫り来る台車２５０（障害物）との接触を回避するためにロボット１００（自律移動体）が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索システムは、ロボット１００の周囲の壁面の平面視形状を測定するレーザレンジファインダ４（壁面形状測定手段）と、レーザレンジファインダ４による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面Mを探索する退避壁面探索部１３０（退避壁面探索手段）と、を備えている。◆以上のシステムによれば、迫り来る台車２５０との接触を回避するためにロボット１００が寄り添うべき退避壁面Mを臨機応変に探索することができる。
【００６５】
（２）また、所定の平面視長さは、ロボット１００の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される。◆以上のシステムによれば、ロボット１００が退避壁面Mに寄り添ったとき、退避壁面Mの正面視において、ロボット１００が退避壁面Mからはみ出ることがない。
【００６６】
（３）また、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の進行方向に対して右側の壁面である右側壁面WRの平面視形状を優先的に測定する。◆このようにレーザレンジファインダ４の測定対象を限定することで、退避壁面探索部１３０の探索に要する時間を短縮することが可能となる。
【００６７】
（４）また、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の進行方向に対して左側の壁面である左側壁面WLの平面視形状を優先的に測定する。◆このようにレーザレンジファインダ４の測定対象を限定することで、退避壁面探索部１３０の探索に要する時間を短縮することが可能となる。
【００６８】
（５）また、レーザレンジファインダ４による測定結果を記憶する測定結果記憶部１４０を更に備え、退避壁面探索部１３０は、測定結果記憶部１４０によって記憶されている過去の測定結果と、レーザレンジファインダ４によって得られた現在の測定結果と、に基づいて、退避壁面Mを探索する。◆以上のシステムによれば、レーザレンジファインダ４によって得られた現在の測定結果のみに基づいて退避壁面Mを探索する場合と比較して、探索の材料が増えるという意味で、退避壁面Mの一層充実した探索が可能となる。
【００６９】
以上に本願発明の好適な実施形態を説明したが、上記の退避場所探索システムは、例えば以下のような応用が考えられる。即ち、ＡＧＶ（Automatic Guided Vehicles）のガイドレールレスでの運用を考えた場合、人とのすれ違い時に上記の退避場所探索システムを適用することができる。また、自動車の自律走行実現の際に、自動車同士のすれ違いのためにも、上記退避場所探索システムを問題なく活用することができる。
【００７０】
また、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
【００７１】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００７２】
また、レーザレンジファインダ４の代わりに、ステレオカメラや超音波センサ、PSDセンサなどを用いてもよい。
【００７３】
また、上記実施形態ではロボット１００として車輪型ロボットを例に出しているが、これに代えて、倒立二輪型ロボットやヒューマノイドロボット（二足歩行ロボット）、多脚歩行ロボットなどあらゆる移動体であっても、本願発明のアルゴリズム等は問題なく効果を奏する。
【符号の説明】
【００７４】
４ レーザレンジファインダ
１００ ロボット
１１０ 移動体本体
１２０ 制御部
１３０ 退避壁面探索部
１４０ 測定結果記憶部
M 退避壁面
【技術分野】
【０００１】
本発明は退避場所探索システム、退避場所探索方法、退避場所探索プログラム、自律移動体に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の技術として、特許文献１は、様々な状況に応じて移動物体との接触を流動的に回避しながら自律的に移動しうるロボットを開示している。このロボットは、自身の通行可能領域と自身の通行可能領域における位置とを認識した状態で、移動物体との接触を回避すべく、自身を通行可能領域の境界に近づける軌道を探索する。この探索に際しては、自身と通行可能領域の境界との距離が最も短くなるような軌道を優先的に採用することとしている。端的に言えば、ロボットは通行可能領域の境界に身を寄せ、移動物体に対して移動用のスペースを譲るような動作をするようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１３１９４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に開示の軌道探索方法は、それ自体有用なものではあるが、全く新しい別の退避場所探索方法の開発も同時に期待されていた。
【０００５】
本願発明の目的は、迫り来る障害物との接触を回避すべく道を譲るために寄り添うべき退避壁面を探索する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明の第１の観点によれば、迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索システムは、前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定する壁面形状測定手段と、前記壁面形状測定手段による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索する退避壁面探索手段と、を備えている。◆以上のシステムによれば、迫り来る障害物との接触を回避するために前記自律移動体が寄り添うべき前記退避壁面を臨機応変に探索することができる。
【０００７】
また、前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される。◆以上のシステムによれば、前記自律移動体が前記退避壁面に寄り添ったとき、前記退避壁面の正面視において、前記自律移動体が前記退避壁面からはみ出ることがない。
【０００８】
また、前記壁面形状測定手段は、前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する。◆このように前記壁面形状測定手段の測定対象を限定することで、前記退避壁面探索手段の探索に要する時間を短縮することが可能となる。
【０００９】
また、前記壁面形状測定手段は、前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する。◆このように前記壁面形状測定手段の測定対象を限定することで、前記退避壁面探索手段の探索に要する時間を短縮することが可能となる。
【００１０】
また、前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶する測定結果記憶手段を更に備え、前記退避壁面探索手段は、前記測定結果記憶手段によって記憶されている過去の測定結果と、前記壁面形状測定手段によって得られた現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する。◆以上のシステムによれば、前記壁面形状測定手段によって得られた現在の測定結果のみに基づいて前記退避壁面を探索する場合と比較して、探索の材料が増えるという意味で、前記退避壁面の一層充実した探索が可能となる。
【００１１】
自律移動体は、上記の退避場所探索システムを備えている。
【００１２】
本願発明の第２の観点によれば、迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索方法は、前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定するステップと、測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索するステップと、を含む。
【００１３】
また、前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上とすることが好ましい。
【００１４】
また、前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定することが好ましい。
【００１５】
前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定することが好ましい。
【００１６】
前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶するステップを更に含み、記憶されている過去の測定結果と、測定した現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索することが好ましい。
【００１７】
本願発明の第３の観点によれば、迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索プログラムは、コンピュータに、前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定するステップと、測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索するステップと、を実行させる。
【００１８】
また、前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上とする。
【００１９】
また、前記退避場所探索プログラムは、前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する。
【００２０】
また、前記退避場所探索プログラムは、前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する。
【００２１】
また、前記退避場所探索プログラムは、コンピュータに、前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶するステップを更に実行させ、記憶されている過去の測定結果と、測定した現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する。
【発明の効果】
【００２２】
本願発明によれば、迫り来る障害物との接触を回避するために前記自律移動体が寄り添うべき前記退避壁面を臨機応変に探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本願発明の一実施形態に係るロボットの斜視図
【図２】ロボットの機能ブロック図
【図３】形状測定メカニズムの説明図
【図４】形状測定メカニズムの説明図
【図５】探索メカニズムの説明図
【図６】探索メカニズムの説明図（探索フロー）
【図７】探索メカニズムの説明図
【図８】退避壁面を例示する平面図
【図９】退避壁面を例示する平面図
【図１０】退避壁面を例示する平面図
【図１１】退避壁面を例示する平面図
【図１２】退避壁面とは成り得ない例を示す平面図
【図１３】退避壁面とは成り得ない例を示す平面図
【図１４】退避壁面とは成り得ない例を示す平面図
【図１５】過去の測定結果の活用に関する説明図
【図１６】レーザレンジファインダのスキャン範囲に関する説明図
【図１７】ロボットの退避動作の説明図
【図１８】ロボットの退避動作の退避フロー
【図１９】ロボットの退避動作の説明図
【図２０】ロボットの退避動作の説明図
【図２１】ロボットの退避動作の説明図
【図２２】ロボットの退避動作の説明図
【図２３】ロボットの退避動作の説明図
【図２４】ロボットの退避動作の説明図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明に係る自律移動体の実施形態を、図１〜図２４に基づいて詳細に説明する。但し、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
【００２５】
まず、本発明に係る自律移動体の一例であるロボットの構成について、図１を用いて説明する。本実施の形態では、ロボット１００が、自律移動する移動ロボットとして説明する。ロボット１００は、移動体本体１１０と、図２に示される制御部１２０とを備えている。図１に示すように、移動体本体１１０は、車輪２と、筐体３と、レーザレンジファインダ４（壁面形状測定手段）と、頭部５と、を備えている。そして、筐体３の内部には、車輪２と接続されたモータ、及びモータを駆動するためのバッテリなどが設けられている。このモータがロボット１００を駆動するための駆動機構となる。モータを駆動することによって、車輪２が回転して、ロボット１００が移動する。ロボット１００は、例えば、人間の歩行速度と同程度の速度で移動する。筐体３の前面側（正面側、進行方向側）にはレーザレンジファインダ４が埋め込まれている。レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の周囲に存在する障害物や人間などを検知する。また、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の周囲の壁面の平面視形状を測定する。
【００２６】
ロボット１００には、図２に示す制御部１２０が設けられている。制御部１２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信用のインタフェイスなどを有する演算処理装置である。また、制御部１２０は、着脱可能なＨＤＤ、光ディスク、光磁気ディスク等を有し、各種プログラムや制御パラメータなどを記憶し、そのプログラムやデータを必要に応じてメモリ（不図示）等に供給する。もちろん、制御部１２０は、物理的に一つの構成に限られるものではない。制御部１２０は、ロボット１００が移動する移動経路を生成する。そして、その移動経路に沿ってロボット１００が移動するよう、車輪２を駆動するためのモータ等を制御する。もちろん、ロボット１００は車輪型の移動ロボットに限らず、歩行型やその他の移動ロボットでもよい。ロボット１００は自己位置推定を行なって移動する自律移動体であってもよい。
【００２７】
制御部１２０は、移動環境中にある移動始点から移動終点までの移動経路を決定する。ロボット１００は、移動始点から移動を開始する。そして、ロボット１００は、移動経路に沿って移動していき、移動終点まで移動したら停止する。
【００２８】
また、制御部１２０は、迫り来る障害物との接触を回避するためにロボット１００が退避すべき退避場所を探索する。本実施形態において、退避場所探索システムは、レーザレンジファインダ４と、制御部１２０とによって構成されている。
【００２９】
次に、ロボット１００の制御系について図２を用いて説明する。制御部１２０は、退避壁面探索部１３０（退避壁面探索手段）と、測定結果記憶部１４０と、を備えている。
【００３０】
退避壁面探索部１３０は、レーザレンジファインダ４による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面M（図８等参照）を探索する。
【００３１】
測定結果記憶部１４０は、レーザレンジファインダ４による測定結果を記憶する。
【００３２】
退避壁面探索部１３０は、好ましくは、測定結果記憶部１４０によって記憶されている過去の測定結果と、レーザレンジファインダ４によって得られた現在の測定結果とに基づいて、退避壁面Mを探索する。
【００３３】
次に、図３及び図４を参照しつつ、レーザレンジファインダ４によるロボット１００の周囲の壁面の平面視形状を測定するメカニズムを説明する。図３に示すように、本実施形態においてレーザレンジファインダ４は、移動体本体１１０の正面側に設けられている。従って、ロボット１００が図示するように紙面上方に向かって走行している場合、レーザレンジファインダ４による測定可能範囲は符号Ｑで示す半ドーナツ状でイメージした範囲となっている。ここで、ロボット１００は、ロボット１００から見て左側の壁面である左側壁面WLと、ロボット１００から見て右側の壁面である右側壁面WRと、の間を走行しているものとする。
【００３４】
図４においてレーザレンジファインダ４によるスキャン方向を太線矢印Ｘで示す。図４に示すように、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の周囲の壁面である右側壁面WRの平面視形状を測定するとき、先ず、ロボット１００の向かって右側に赤外線を放射し、その反射波を受信するまでの経過時間によって、ロボット１００に対するスキャンポイントp（１）の平面視における相対座標を取得する。次に、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の向かって右側よりも僅かに正面側に赤外線を放射し、同様に、ロボット１００に対するスキャンポイントp（２）の平面視における相対座標を取得する。レーザレンジファインダ４は、上述したスキャンをスキャンポイントp（３）からスキャンポイントp（１４）に至るまで繰り返し行う。これにより、図４に示すように、レーザレンジファインダ４は、右側壁面WRの平面視形状を離散的にではあるが非常に精度よく測定することができる。
【００３５】
次に、図５〜図７を参照しつつ、上記の形状測定後に活用される探索メカニズムを説明する。先ず、図５に示すように、スキャンポイントp（ｎ）と、スキャンポイントp（ｎ＋１）との間の距離をＤ（ｎ）と定義する。また、スキャンポイントp（ｎ−１）とスキャンポイントp（ｎ）を結んだ線と、スキャンポイントp（ｎ）とスキャンポイントp（ｎ＋１）を結んだ線と、の成す角の絶対値をθ（ｎ）と定義する。ただし、θ（０）＝０とする。下記式（１）において変数Ｌは、ロボット１００を格納するために必要な退避壁面の平面視長さを意味する。換言すれば、変数Ｌは、移動体本体１１０の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される。
【００３６】
【数１】
【００３７】
退避壁面探索部１３０は、図５に示すようなレーザレンジファインダ４による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面M（図８等参照）を探索する。即ち、端的に言えば、上記式（１）においてａ＝０とし、式（１）を満たす最小のｂを求める。そして、このａ〜ｂのすべてのｎにおいて下記式（２）を満たすならば探索完了となり、退避壁面は、スキャンポイントp（ａ）〜スキャンポイントp（ｂ）となり、はっきりと特定される。上記式（１）は退避壁面Mに必要となる平面視長さを保証し、下記式（２）により退避壁面Mの連続性と直線性を保証している。下記式（２）において、壁面の連続性と直線性を判定する条件を任意に設定することができるが、本実施形態ではθの総和で判断する式としている。式（２）のθthreはθの総和の上限を意味する。
【００３８】
【数２】
【００３９】
詳しくは、図６に示すように、先ず、変数ａを初期値ａ０で初期化する（Ｓ３００）。次に、変数ｎに変数ａを代入し、変数ＳｕｍＤをクリアし、変数Ｓｕｍθもクリアする（Ｓ３１０）。変数ＳｕｍＤは、上記式（１）のΣＤ（ｎ）を意味し、変数Ｓｕｍθは上記式（２）のΣθ（ｎ）を意味している。次に、なす角θ（ｎ）を計算する（Ｓ３２０）。ただし、ｎ＝ａのときは、なす角θ（ｎ）は０とする（Ｓ３２０）。次に、計算したθ（ｎ）をＳｕｍθに加える（Ｓ３３０）。そして、Ｓｕｍθがθｔｈｒｅ以上であれば（Ｓ３４０：ＮＯ）、変数ａをインクリメントし（Ｓ３５０）、Ｓ３１０に戻る。一方、Ｓｕｍθがθｔｈｒｅ未満であったら（Ｓ３４０：ＹＥＳ）、スキャンポイントp（ｎ）とスキャンポイントp（ｎ＋１）の間の距離Ｄ（ｎ）を三平方の定理により計算する（Ｓ３６０）。次に、計算したＤ（ｎ）をＳｕｍＤに加える（Ｓ３７０）。そして、ＳｕｍＤがＬ以下であったら（３８０：ＮＯ）、ｎをインクリメントし（Ｓ３９０）、Ｓ３２０に戻る。一方、ＳｕｍＤがＬを超えたら（Ｓ３８０：ＹＥＳ）、ｂにｎを代入して探索を終了とする（Ｓ４００）。これにより、ロボット１００に最も近い位置で、上記式（１）及び（２）を両方同時に満足する退避壁面Mを右側壁面WRから抽出することができる。なお、退避壁面Mは、前述のように、スキャンポイントp（ａ）とスキャンポイントp（ｂ）によって始点と終点が明確に特定される。
【００４０】
次に、図６等を用いて説明した探索メカニズムを利用して、図７に示す右側壁面WRから退避壁面M（図８等参照）を探索する過程を一通り説明する。ここで、図７に示す平面視でロボット１００の投影面積の最大幅が４．８だったとし、退避壁面Mの平面視長さL（式（１）参照）を５に設定する。また、θｔｈｒｅを２０［ｄｅｇ］に設定した。図７には、各スキャンポイントp（ｎ）の位置と、各Ｄ（ｎ）と、θ（３）及びθ（４）、θ（５）を示した。
【００４１】
先ず、ａ＝０として式（１）を考慮すると、ｎ＝１、２について計算した後、ｎ＝３のとき下記式（３）となるが、式（２）を考慮すると下記式（４）となるので（図６、S340:NO）、ａ＝０のときｎ＝３でａ＝０の計算は終了となり、次のａ＝１へと計算を進めることになる（図６、S350）。
【００４２】
【数３】
【００４３】
【数４】
【００４４】
ａ＝１〜２でもθ（３）を含むため、式（２）を満足しない。ａ＝３ではθ（４）を含み、ａ＝４ではθ（５）を含むため、何れも式（２）を満足しない。
【００４５】
ａ＝５のとき、下記式（５）であり、また、式（２）を満足するため、ａ＝５、ｂ＝１０が求める解となる。これにより、スキャンポイントp（５）からスキャンポイントp（１０）が求める退避壁面Mの始点と終点になる。
【００４６】
【数５】
【００４７】
次に、図８〜図１１に、退避壁面探索部１３０が探索した退避壁面Mを例示する。
【００４８】
図８では、ロボット１００が互いに平行な左側壁面WLと右側壁面WRの間で若干右側壁面WR側へたまたま向きを変えている状態で退避壁面探索部１３０が探索を開始した場合である。
【００４９】
図９では、ロボット１００が互いに平行な左側壁面WLと右側壁面WRの間を真っ直ぐ走行している状態で退避壁面探索部１３０が探索を開始した場合である。
【００５０】
図１０では、ロボット１００が互いに平行な左側壁面WLと右側壁面WRの間で若干右側壁面WR側へたまたま向きを変えている状態であって、右側壁面WRに窪み２００がある場合に退避壁面探索部１３０が探索を開始した場合である。この場合では、窪み２００の平面視における面積が狭いため、退避壁面Mは窪み２００から外れた位置に設定されている。
【００５１】
図１１では、ロボット１００が互いに平行な左側壁面WLと右側壁面WRの間で若干右側壁面WR側へたまたま向きを変えている状態であって、右側壁面WRに窪み２００がある場合に退避壁面探索部１３０が探索を開始した場合である。この場合では、窪み２００の平面視における面積が十分広いため、退避壁面Mは窪み２００内に設定されている。
【００５２】
次に、図１２〜図１３を参照しつつ、退避壁面探索部１３０が探索した退避壁面Mと成り得ない例を示す。
【００５３】
図１２に示すように右側壁面WRがきつく湾曲している場合は、上記式（２）を満足することが不可能であり、即ち、平坦な退避壁面Mを確保することが不可能であるから、太線で図示する壁面は退避壁面Mとは成り得ない。
【００５４】
図１３に示すように右側壁面WRが平面視で直角となっている場合、この直角部２１０を跨ぐように退避壁面Mを確保することはあり得ない。上記式（２）を満足することが不可能だからである。この場合、ロボット１００は、道２２０を塞ぐことがないので、道２２０を通行する他の人やロボットの交通を妨げることがない。
【００５５】
図１４に示すように右側壁面WRが平面視で段差形状となっている場合、この段差２３０を跨ぐように分裂した退避壁面Mを確保することはあり得ない。上記式（２）を満足することが不可能だからである。
【００５６】
ここで、探索の高速化を図るための方法を紹介する。それは、既に計算済みであるＤ（ｎ）やθ（ｎ）を再度、計算し直すことなく再利用する、という方法である。即ち、図６に示す探索フローにおいて、下記式（６）を利用することで探索メカニズムの処理を高速化することができる。つまり、前回のａの値での計算結果を保持しておき、それからＤ（ａ）を引く。この値がＬよりも小さければそこから先は同様にｂを増やしていき最適なｂを求める。一方、この値がＬより大きければＬより大きい限りｂをどんどん小さくしていくことで最適なｂ求めることができる。θについても全く同様に考えることができる。
【００５７】
【数６】
【００５８】
また、図１５に示すようにレーザレンジファインダ４がロボット１００前方に取り付けられている場合は、ロボット前方しか探索メカニズム（探索アルゴリズム）を利用することができない。しかし、ロボット１００の真横が壁寄りとして最も適した位置であると考えると、図１５の壁面Ａのデータを探索対象とできないのはもったいない話であるが、ロボット１００が右前方しか退避先として選択できないことを考えると仕方がないことでもある。そこで、図２に示す測定結果記憶部１４０によって記憶されている過去の測定結果を例えば地図データ上に再現し、この測定結果も併せて利用することで、現在の探索対象とできない領域Ａについても同様に、探索の対象に含めることが可能となる。
【００５９】
また、例えば図４に示すように、基本的に、ロボット１００から見て右方向から反時計回りに（図１６においてθ＝０［ｄｅｇ］から正（矢印）の方向）レーザレンジファインダ４がスキャンするとして説明してきたが、これに代えて、ロボット１００にロボット１００から見て左側に退避して欲しい場合は、ロボット１００から見て左方向から時計回りに（図１６においてθ＝１８０［ｄｅｇ］から負の方向）レーザレンジファインダ４がスキャンすることとしてもよい。また、レーザレンジファインダ４の取り付け位置、スキャン範囲によってθ＝ー６０〜＋６０［ｄｅｇ］を正方向にてスキャンするなど、スキャン範囲、スキャン方向は自由に設定することができる。
【００６０】
そしていざ、実際に退避壁面探索部１３０が探索した結果、右側壁面WRにおいて退避壁面Mを特定したとする。このとき、ロボット１００は、スキャンポイントp（ａ）とスキャンポイントp（ｂ）を直線で結び、二等分垂線をロボット１００側に向けて引く。そして、垂線上の退避壁面Mから距離Ｒ（ロボット１００の平面視サイズにより適宜決定したもの）だけ離れた点を退避先の移動目標として制御部１２０は、新たな移動制御を実行することになる。
【００６１】
最後に、図１８〜図２４を参照しつつ、ロボット１００の走行中、ロボット１００が迫り来る障害物を検知してから、実際にロボット１００が退避し、再度、ロボット１００が走行を再開するまでの大きな流れを簡単に説明する。
【００６２】
図１８に示すようにロボット１００が通常走行しているとき（Ｓ５１０）、制御部１２０はレーザレンジファインダ４を用いて常に、前方に障害物があるか否かを確認しており、即ち、停止すべきか否か判断している（Ｓ５２０：ＮＯ）。ここで、図１９に示すように台車２５０（障害物）が正面から迫り来たとする。図１９の例では、ロボット１００と台車２５０がこのままでは接触することが明らかであるから、制御部１２０は、先ずは停止すべきと判断する（Ｓ５２０：ＹＥＳ）。
【００６３】
次に、制御部１２０は、レーザレンジファインダ４によってロボット１００の周囲の右側壁面WRの平面視形状を測定すると共に、退避壁面探索部１３０によって退避壁面M（図２０参照）を探索する（Ｓ５３０）。次に、制御部１２０は、図２０に示すように移動体本体１１０の向きを時計回りに９０度回転させ、図２１に示すように退避壁面Mの近傍に移動体本体１１０を退避させることで、台車２５０に道を譲る（Ｓ５４０）。そして、図２２に示すように、制御部１２０は、移動体本体１１０の向きを反時計回りに９０度回転させると共に、台車２５０が移動体本体１１０の横を通過するまで待機する（Ｓ５５０：ＮＯ）。そして、図２３に示すように、制御部１２０は、台車２５０が移動体本体１１０の横を通過したことをレーザレンジファインダ４を介して検知したら（Ｓ５５０：ＹＥＳ）、図２４に示すようにロボット１００の通常走行を再開させる（Ｓ５１０）。
【００６４】
（まとめ）
（１）以上説明したように上記実施形態において、迫り来る台車２５０（障害物）との接触を回避するためにロボット１００（自律移動体）が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索システムは、ロボット１００の周囲の壁面の平面視形状を測定するレーザレンジファインダ４（壁面形状測定手段）と、レーザレンジファインダ４による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面Mを探索する退避壁面探索部１３０（退避壁面探索手段）と、を備えている。◆以上のシステムによれば、迫り来る台車２５０との接触を回避するためにロボット１００が寄り添うべき退避壁面Mを臨機応変に探索することができる。
【００６５】
（２）また、所定の平面視長さは、ロボット１００の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される。◆以上のシステムによれば、ロボット１００が退避壁面Mに寄り添ったとき、退避壁面Mの正面視において、ロボット１００が退避壁面Mからはみ出ることがない。
【００６６】
（３）また、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の進行方向に対して右側の壁面である右側壁面WRの平面視形状を優先的に測定する。◆このようにレーザレンジファインダ４の測定対象を限定することで、退避壁面探索部１３０の探索に要する時間を短縮することが可能となる。
【００６７】
（４）また、レーザレンジファインダ４は、ロボット１００の進行方向に対して左側の壁面である左側壁面WLの平面視形状を優先的に測定する。◆このようにレーザレンジファインダ４の測定対象を限定することで、退避壁面探索部１３０の探索に要する時間を短縮することが可能となる。
【００６８】
（５）また、レーザレンジファインダ４による測定結果を記憶する測定結果記憶部１４０を更に備え、退避壁面探索部１３０は、測定結果記憶部１４０によって記憶されている過去の測定結果と、レーザレンジファインダ４によって得られた現在の測定結果と、に基づいて、退避壁面Mを探索する。◆以上のシステムによれば、レーザレンジファインダ４によって得られた現在の測定結果のみに基づいて退避壁面Mを探索する場合と比較して、探索の材料が増えるという意味で、退避壁面Mの一層充実した探索が可能となる。
【００６９】
以上に本願発明の好適な実施形態を説明したが、上記の退避場所探索システムは、例えば以下のような応用が考えられる。即ち、ＡＧＶ（Automatic Guided Vehicles）のガイドレールレスでの運用を考えた場合、人とのすれ違い時に上記の退避場所探索システムを適用することができる。また、自動車の自律走行実現の際に、自動車同士のすれ違いのためにも、上記退避場所探索システムを問題なく活用することができる。
【００７０】
また、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
【００７１】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００７２】
また、レーザレンジファインダ４の代わりに、ステレオカメラや超音波センサ、PSDセンサなどを用いてもよい。
【００７３】
また、上記実施形態ではロボット１００として車輪型ロボットを例に出しているが、これに代えて、倒立二輪型ロボットやヒューマノイドロボット（二足歩行ロボット）、多脚歩行ロボットなどあらゆる移動体であっても、本願発明のアルゴリズム等は問題なく効果を奏する。
【符号の説明】
【００７４】
４ レーザレンジファインダ
１００ ロボット
１１０ 移動体本体
１２０ 制御部
１３０ 退避壁面探索部
１４０ 測定結果記憶部
M 退避壁面
【特許請求の範囲】
【請求項１】
迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索システムであって、
前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定する壁面形状測定手段と、
前記壁面形状測定手段による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索する退避壁面探索手段と、
を備えた、
退避場所探索システム。
【請求項２】
請求項１に記載の退避場所探索システムであって、
前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される、
退避場所探索システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の退避場所探索システムであって、
前記壁面形状測定手段は、前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索システム。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の退避場所探索システムであって、
前記壁面形状測定手段は、前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索システム。
【請求項５】
請求項１〜４の何れかに記載の退避場所探索システムであって、
前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶する測定結果記憶手段を更に備え、
前記退避壁面探索手段は、前記測定結果記憶手段によって記憶されている過去の測定結果と、前記壁面形状測定手段によって得られた現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する、
退避場所探索システム。
【請求項６】
請求項１〜５の何れかに記載の退避場所探索システムを備えた自律移動体。
【請求項７】
迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索方法であって、
前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定するステップと、
測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索するステップと、を含む、
退避場所探索方法。
【請求項８】
請求項７に記載の退避場所探索方法であって、
前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上とする、
退避場所探索方法。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の退避場所探索方法であって、
前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索方法。
【請求項１０】
請求項７又は８に記載の退避場所探索方法であって、
前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索方法。
【請求項１１】
請求項７〜１０の何れかに記載の退避場所探索方法であって、
前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶するステップを更に含み、
記憶されている過去の測定結果と、測定した現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する、
退避場所探索方法。
【請求項１２】
迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索プログラムであって、
コンピュータに、
前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定するステップと、
測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索するステップと、を実行させる、
退避場所探索プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の退避場所探索プログラムであって、
前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上とする、
退避場所探索プログラム。
【請求項１４】
請求項７又は８に記載の退避場所探索プログラムであって、
前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索プログラム。
【請求項１５】
請求項７又は８に記載の退避場所探索プログラムであって、
前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索プログラム。
【請求項１６】
請求項７〜１０の何れかに記載の退避場所探索プログラムであって、
コンピュータに、前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶するステップを更に実行させ、
記憶されている過去の測定結果と、測定した現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する、
退避場所探索プログラム。
【請求項１】
迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索システムであって、
前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定する壁面形状測定手段と、
前記壁面形状測定手段による測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索する退避壁面探索手段と、
を備えた、
退避場所探索システム。
【請求項２】
請求項１に記載の退避場所探索システムであって、
前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上に設定される、
退避場所探索システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の退避場所探索システムであって、
前記壁面形状測定手段は、前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索システム。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の退避場所探索システムであって、
前記壁面形状測定手段は、前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索システム。
【請求項５】
請求項１〜４の何れかに記載の退避場所探索システムであって、
前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶する測定結果記憶手段を更に備え、
前記退避壁面探索手段は、前記測定結果記憶手段によって記憶されている過去の測定結果と、前記壁面形状測定手段によって得られた現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する、
退避場所探索システム。
【請求項６】
請求項１〜５の何れかに記載の退避場所探索システムを備えた自律移動体。
【請求項７】
迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索方法であって、
前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定するステップと、
測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索するステップと、を含む、
退避場所探索方法。
【請求項８】
請求項７に記載の退避場所探索方法であって、
前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上とする、
退避場所探索方法。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の退避場所探索方法であって、
前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索方法。
【請求項１０】
請求項７又は８に記載の退避場所探索方法であって、
前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索方法。
【請求項１１】
請求項７〜１０の何れかに記載の退避場所探索方法であって、
前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶するステップを更に含み、
記憶されている過去の測定結果と、測定した現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する、
退避場所探索方法。
【請求項１２】
迫り来る障害物との接触を回避するために自律移動体が退避すべき退避場所を探索する退避場所探索プログラムであって、
コンピュータに、
前記自律移動体の周囲の壁面の平面視形状を測定するステップと、
測定結果に基づいて、平坦でかつ所定の平面視長さを有する退避壁面を探索するステップと、を実行させる、
退避場所探索プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の退避場所探索プログラムであって、
前記所定の平面視長さは、前記自律移動体の平面視における投影面積の最大幅以上とする、
退避場所探索プログラム。
【請求項１４】
請求項７又は８に記載の退避場所探索プログラムであって、
前記自律移動体の進行方向に対して右側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索プログラム。
【請求項１５】
請求項７又は８に記載の退避場所探索プログラムであって、
前記自律移動体の進行方向に対して左側の前記壁面の平面視形状を優先的に測定する、
退避場所探索プログラム。
【請求項１６】
請求項７〜１０の何れかに記載の退避場所探索プログラムであって、
コンピュータに、前記壁面形状測定手段による測定結果を記憶するステップを更に実行させ、
記憶されている過去の測定結果と、測定した現在の測定結果と、に基づいて、前記退避壁面を探索する、
退避場所探索プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【公開番号】特開２０１１−２４８７１３（Ｐ２０１１−２４８７１３Ａ）
【公開日】平成２３年１２月８日（２０１１．１２．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１２２５３３（Ｐ２０１０−１２２５３３）
【出願日】平成２２年５月２８日（２０１０．５．２８）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１２月８日（２０１１．１２．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年５月２８日（２０１０．５．２８）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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