障害物検出装置、及び障害物検出方法
【課題】障害物の誤検出を防止し、障害物の検出精度の向上を図ることができる障害物検出装置及び障害物検出方法を提供することを目的とする。
【解決手段】搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算部１５ｂと、搬送車両３Ａの周囲環境に関する形状情報を取得する第２レーザスキャナ１６と、障害物を検出すべき領域に関する走行ルートＳに沿った検出領域情報を記憶する検出領域情報記憶部１７ａと、形状情報と検出領域情報とから障害物検出領域を割り出す障害物検出領域演算部１７ｂと、その障害物検出領域に基づいて障害物を検出する障害物検出部１７ｃとを備える。この障害物検出装置１７Ａによれば、非障害物である坑内設備等を障害物として誤検出することが防止され、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【解決手段】搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算部１５ｂと、搬送車両３Ａの周囲環境に関する形状情報を取得する第２レーザスキャナ１６と、障害物を検出すべき領域に関する走行ルートＳに沿った検出領域情報を記憶する検出領域情報記憶部１７ａと、形状情報と検出領域情報とから障害物検出領域を割り出す障害物検出領域演算部１７ｂと、その障害物検出領域に基づいて障害物を検出する障害物検出部１７ｃとを備える。この障害物検出装置１７Ａによれば、非障害物である坑内設備等を障害物として誤検出することが防止され、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無人搬送車両などの移動体に備えられた障害物検出装置、及びそれを用いた障害物検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置が知られている。例えば、特許文献１に記載の障害物検出装置では、車両から道路脇の設置物（ガードレール）までの距離を基準として、障害物を検出しない設定領域（例えば、ガードレールやカーブの外側）を算出し、その設定領域を障害物検出領域から除外することで、非障害物を障害物として検出する誤検出の防止を図っている。
【特許文献１】特開平５−２０５１９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、トンネル内においては、例えば坑内電話機や消火設備等といった坑内設備が複数存在し、特に構築途中のトンネル内には、建設資材や装置等も配置されている。この場合、資材の運搬等に用いられる無人の搬送車両（移動体）に上記障害物検出装置を適用すると、本来は非障害物である上述の設備を障害物として検出してしまい、誤（過）検出となるおそれがある。また、トンネル内にあっては、上述の設備等によって搬送車両からトンネル内壁（道路脇の設置物）までの距離の正確な検出は困難であるので、上記従来の障害物検出装置によって正確に障害物の検出を行うことは現実的に難しい。
【０００４】
本発明は、以上の課題を解決することを目的としており、障害物の誤検出を防止し、障害物の検出精度の向上を図ることができる障害物検出装置及び障害物検出方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置において、移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算手段と、移動体に搭載され、移動体の周囲環境に関する形状情報を取得するレーザスキャナと、障害物を検出すべき領域に関する移動体の走行路に沿った検出領域情報を記憶する検出領域情報記憶手段と、位置姿勢情報演算手段によって割り出された位置姿勢情報と検出領域情報記憶手段に記憶されている検出領域情報とに基づいて、移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、検出対象領域とレーザスキャナによって取得された形状情報とが重複する領域を、障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算手段と、検出領域演算手段によって割り出された障害物検出領域において、レーザスキャナによって取得された形状情報から障害物を検出する障害物検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
この障害物検出装置では、移動体の位置姿勢情報と障害物を検出すべき検出領域情報とに基づいて検出対象領域を特定し、その検出対象領域と移動体の周囲環境に関する形状情報とが重複する領域を障害物検出領域として割り出す。そして、その障害物検出領域内において障害物の検出を行う。例えば、トンネル内において坑内設備が移動体の走行路に沿って配置されたとしても、その坑内設備が移動体の進路上に配置されていない場合には、検出領域情報記憶手段にその坑内設備が障害物として検出すべき領域から除外された検出領域情報が記憶されている。そのため、その検出領域情報と現在の位置姿勢情報と基づいて現位置での検出対象領域を特定し、更にその検出対象領域と形状情報とが重複する領域を障害物検出領域として割り出すことで、非障害物である坑内設備等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【０００７】
また、走行路の長手方向に沿った形状情報を含む３次元マップを記憶するマップ記憶手段を更に備え、位置姿勢情報演算手段は、３次元マップから抽出された形状情報とレーザスキャナで取得された形状情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、ＧＰＳによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、３次元マップは、走行路に沿った形状情報を含むものであり、既に存在している設備や物体などの配置が記されている。そのため、実際にレーザスキャナで取得された形状情報と３次元マップとを比較することで、位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。
【０００８】
また、レーザスキャナは、移動体の位置姿勢情報を割り出すための形状情報を取得する第１レーザスキャナと、障害物に関する形状情報を取得する第２レーザスキャナとから構成されていることが好適である。このようにすれば、それぞれの形状情報をより正確に取得することができるので、障害物検出領域の割り出しが更に正確になると共に、障害物の検出をより正確に行うことができる。
【０００９】
また、移動体の起算位置からの移動距離を検出する移動距離検出手段と、移動距離に対応する移動体の位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶手段とを更に備え、位置姿勢情報演算手段は、移動距離検出手段で検出された起算位置からの移動距離と位置姿勢情報記憶手段に記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、ＧＰＳによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、位置姿勢情報記憶手段は、移動体の移動距離に対応する位置姿勢情報を記憶している。そのため、移動体の移動距離を検出することで、移動体の位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。
【００１０】
また、走行路の所定位置に、走行路の周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーと、マーカーを検出するマーカー検出手段と、マーカー検出手段によってマーカーを検出した場合に、移動距離検出手段における移動距離をマーカーに基づいて補正する補正手段とを更に備え、位置姿勢情報演算手段は、補正手段によって補正された移動距離検出手段の移動距離と位置姿勢情報記憶手段に記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。このようにすれば、マーカーを検出する度に移動距離を修正することができ、移動距離の累積誤差を補正することができる。これにより、位置姿勢情報をより正確に割り出すことができるので、信頼性の高い障害物検出領域を割り出すことができる。
【００１１】
また、検出領域演算手段は、移動体の走行状態に基づいて、障害物検出領域を割り出すことが好適である。このようにすれば、例えば移動体の速度が速ければ、走行路の長手方向における障害物検出領域を広域にしたり、逆に遅ければ狭域にすることができる。これにより、好適に障害物の検出を行うことができる。
【００１２】
本発明は、移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出方法において、移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算ステップと、レーザスキャナを走査して移動体の周囲環境に関する形状情報を取得する走査ステップと、位置姿勢情報演算ステップにおいて割り出された位置姿勢情報と障害物を検出すべき領域に関する移動体の走行路に沿った検出領域情報とに基づいて、移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、検出対象領域とレーザスキャナによって取得された形状情報とが重複する領域を障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算ステップと、検出領域演算ステップにおいて割り出された障害物検出領域において、レーザスキャナによって取得された形状情報から障害物を検出する障害物検出ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
この障害物検出方法によれば、非障害物である坑内設備等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、障害物の誤検出を防止し、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明に係る移動体の誘導システム及び誘導方法の好適な実施の形態について説明する。
【００１６】
［第１実施形態］
図１は、トンネルなどの坑道を走行する搬送車両を模式的に示す図である。また、図２は搬送車両の斜視図である。図１または図２に示されるように、トンネル工事に伴う内壁ＴａのセグメントＳｅなどの搬送や検査、その他の作業を迅速に行うために、坑道Ｔに規定された所定の走行ルートＲに沿って搬送車両３Ａを自動運転させる必要がある。
【００１７】
ここで、坑道Ｔ内には、坑内電話機や消火設備といった坑内設備や、トンネル工事に用いられる建設資材や装置等が複数配置されている。そのため、搬送車両３Ａを自動運転させるためには、障害物を検出するために障害物検出装置を設ける必要があるが、坑内設備を検出する度に搬送車両３Ａが停止（徐行）するのでは作業効率が低下する。本実施形態に係る誘導システム１Ａは、坑道Ｔ内において予め配置されていることが知られている坑内設備等は除いて、それ以外の障害物を的確に検出する障害物検出装置を有し、坑道Ｔ内の走行ルートＲに沿った絶対誘導によって搬送車両３Ａを誘導することで、搬送車両３Ａの自律運転を実現するシステムである。搬送車両３Ａは、移動体に相当する。
【００１８】
図３または図４に示されるように、搬送車両３Ａは、転動する車輪５ａが設けられた車体部５と、車体部５の上部に設けられた荷台７と、車体部５の前部に設けられた障害物センサ・バンパースイッチ９と、操向側の車輪５ａの舵取り、車輪５ａの駆動及び停止を行う駆動装置１１（図４参照）と、バッテリ（図示せず）とを備えている。荷台７には、セグメントＳｅなどの積荷が積載され、駆動装置１１によって車輪５ａの回転や操舵角の変更が実行される。
【００１９】
また、搬送車両３Ａには、進行方向Ｄｍの前部に取り付けられた第１レーザスキャナ１３と、車輪５ａに取り付けられた内界センサ１４と、第１レーザスキャナ１３及び内界センサ１４から入力されたデータに基づいて搬送車両３Ａの走行を制御する走行制御装置１５とが搭載されている。また、搬送車両３Ａには、搬送車両３Ａの前後部に取り付けられた第２レーザスキャナ１６と、第２レーザスキャナ１６から入力されたデータに基づいて搬送車両３Ａの進行方向Ｄｍの前方の障害物を検出する障害物検出装置１７Ａとが搭載されている。
【００２０】
第１レーザスキャナ１３は、搬送車両３Ａの進行方向Ｄｍの前方側に向けて円軌道を描くようにレーザビームを照射し、坑道Ｔの内壁Ｔａに反射して戻ってきたレーザビーム（以下、「反射光」という）を受信するセンサ部を有する。第１レーザスキャナ１３は、レーザビームを照射してから反射光を受信するまでの往復時間から測位対象物までの距離を計測し、さらに、その距離とレーザビームの照射方向とから測位対象物の座標データを取得して走行制御装置１５に入力する。この座標データは、坑道Ｔを横断する断面形状としてのデータであり、搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出すための形状情報に相当する。以下、この断面形状としてのデータを観測形状データという。
【００２１】
第２レーザスキャナ１６は、搬送車両３Ａの進行方向Ｄｍの前方側に向けて円軌道を描くようにレーザビームを照射し、坑道Ｔ内に存在する障害物（坑内設備等を含む）に反射して戻ってきたレーザビーム（以下、「反射光」という）を受信するセンサ部を有する。第２レーザスキャナ１６は、レーザビームを照射してから反射光を受信するまでの往復時間から測位対象物までの距離を計測し、さらに、その距離とレーザビームの照射方向とから測位対象物の座標データを取得して障害物検出装置１７Ａに入力する。この座標データは、障害物に関する形状情報に相当する。以下、このデータを障害物データという。
【００２２】
内界センサ１４は、車輪５ａの回転数から移動距離を検出するセンサであり、検出した移動距離に関するデータを走行制御装置１５に入力する。
【００２３】
走行制御装置１５は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどが実装された制御基板、入出力装置及び外部記憶装置などを備えている。走行制御装置１５は、ＣＰＵやＲＡＭなどのハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵの制御のもとで入出力装置などが動作して、所定の機能が実現される。まず、走行制御装置１５で実行される機能について説明する。
【００２４】
図４に示されるように、走行制御装置１５は、マップ記憶部（マップ記憶手段）１５ａ、位置姿勢情報演算部（位置姿勢情報演算手段）１５ｂ、絶対誘導制御部１５ｃとして機能する。
【００２５】
マップ記憶部１５ａは、走行ルートＲに沿った形状データ（形状情報）を含む３次元マップを記憶している。走行ルートＲに沿った形状データとは、坑道Ｔを横断する断面形状としてのデータである。
【００２６】
位置姿勢情報演算部１５ｂは、マップ記憶部１５ａに記憶された３次元マップを読み出し、この３次元マップと第１レーザスキャナ１３で取得された観測形状データとに基づいて、搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出す。搬送車両３Ａの位置姿勢情報とは、走行ルートＲ上の搬送車両３Ａの位置情報（横方向及び長手方向）及び搬送車両３Ａの姿勢角情報（ピッチ、ヨー、ロール）である。なお、坑道Ｔにおける搬送車両３Ａの長手方向の位置については、内界センサ１４によって検出された搬送車両３Ａの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置を採用することもできる。
【００２７】
具体的に、位置姿勢情報演算部１５ｂは、３次元マップと観測形状データとに基づいて、マルコフ位置推定手法を利用して搬送車両３Ａの位置及び姿勢を推定する。このとき、同一断面の直線、又は同一断面で坑道Ｔの曲率が一定の曲線区間が続く場合には、周囲の形状特徴だけでは搬送車両３Ａの長手方向の位置を一意に特定することができないので、内界センサ１４によって検出された搬送車両３Ａの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置を採用することもできる。
【００２８】
以下、マルコフ位置推定手法について簡単に説明する。なお、実際の手法においては３次元・６自由度であるが、以下の説明においては便宜上１．５次元・１自由度の例で説明する。図５は、マルコフ位置推定手法の流れを説明するために、坑道Ｔ内に設置された３つの構造物と搬送車両３Ａとの位置関係及び存在確率を示す図であり、（ａ）〜（ｄ）は、時系列に並んでいる。図５（ａ）は、初期状態を示している。走行ルートＲには、搬送車両３Ａの進行方向に沿って左から順番に３つの構造物Ａｒが設置されており、各構造物Ａｒは同一の形状である。初期状態の搬送車両３Ａは、未だ構造物Ａｒを捕捉していない。図５（ｂ）は、搬送車両３Ａが最初の構造物Ａｒを捕捉した初期センシング時を示す図であり、（ｃ）は、搬送車両３Ａが最初の構造物Ａｒを通過した後の移動状態を示し、未だ次の構造物Ａｒを捕捉していない状態を示す図である。また、図５（ｄ）は、搬送車両３Ａが次の構造物Ａｒを捕捉して位置が特定された状態を示す図である。
【００２９】
図５（ａ）に示されるように、初期状態では、存在確率は走行ルートＲの全範囲に亘って一様である。搬送車両３Ａが移動を開始し、第１レーザスキャナ１３がいずれか一つの構造物Ａｒを捕捉したとする（図５（ｂ）参照）。走行ルートＲ上に並ぶ３つの構造物Ａｒは形状が同一であるため、３次元マップを参照しても搬送車両３Ａの位置情報を特定することはできない。そこで、位置姿勢情報演算部１５ｂは、第１レーザスキャナ１３で取得された観測形状データから推定される存在確率を各構造物Ａｒの近傍に割り振る。例えば、各構造物Ａｒの近傍での存在予測値をそれぞれ“１／３”に設定し、近傍以外の範囲での存在予測値を、１／３よりも低くなるように設定する。各点での存在確率は、その地点での存在予測値を存在予測値の総和で割った値として与えられる。
【００３０】
搬送車両３Ａは、最初の構造物Ａｒを通過して移動を続ける（図５（ｃ）参照）。位置姿勢情報演算部１５ｂは、内界センサ１４の誤差を考慮した過去から現在までの第１の存在確率と、この時点での第１レーザスキャナ１３から推定される第２の存在確率とを割り出し、さらに、第１の存在確率と第２の存在確率とを合成した第３の存在確率を割り出す。
【００３１】
図５（ｄ）に示されるように、搬送車両３Ａが次の構造物Ａｒを捕捉すると、位置姿勢情報演算部１５ｂは、新たに取得された観測形状データに基づいて第２の存在確率を割り出す。そして、位置姿勢情報演算部１５ｂは、第１の存在確率と第２の存在確率とを合成して第３の存在確率を割り出す。ここで、最初の構造物Ａｒの観測形状データのみでは、第３の存在確率において突出した部分（位置）を特定できなかったが、次の構造物Ａｒの観測形状データを捕捉できれば、第３の存在確率において突出した部分（位置）が生じる。位置姿勢情報演算部１５ｂは、第３の存在確率の最も高い位置を搬送車両３Ａの横方向及び長手方向の位置と推定する。
【００３２】
位置姿勢情報演算部１５ｂは、マルコフ位置推定手法を離散化し、数値解析的に実現するＰＦ（パーティクルフィルタ）法を用いて位置及び姿勢の推定を行う。理論的には、初期値を与えられなくとも搬送車両３Ａが移動するにつれて正しい位置を推定できるが、搬送車両３Ａの運用上、常に正しい位置と姿勢が必要であるため、搬送車両３Ａの初期の位置と姿勢とを与える。
【００３３】
位置姿勢情報演算部１５ｂは、内界センサ１４によって検出された搬送車両３Ａの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置、第１レーザスキャナ１３から得られた観測形状データ、及びマップ記憶部１５ａの３次元マップから、３次元座標計算により第１レーザスキャナ１３から得られると期待される形状データを算出する。推定を行うための位置と姿勢角は、初期値又は前回の推定値と、内界センサ１４や第１レーザスキャナ１３の計測の間隔の間に搬送車両３Ａの運動から起こり得る組合せとにより与えられる。そして、位置姿勢情報演算部１５ｂは、それぞれの位置と姿勢角から得られる多数の形状データと観測形状データとのマッチングを行い、一致度が一番高い形状データと対応する位置と姿勢角とを現時点での搬送車両３Ａの位置と姿勢角であると特定する。以上により、位置姿勢情報演算部１５ｂは、搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出す。
【００３４】
図４に示されるように、絶対誘導制御部１５ｃは、位置姿勢情報演算部１５ｂで割り出された位置姿勢情報に基づく絶対誘導によって搬送車両３Ａを走行制御する。
【００３５】
絶対誘導は相対誘導に対比される概念である。相対誘導は、坑道Ｔの内壁Ｔａや他の構造物との相対的な位置関係から割り出された位置姿勢情報（相対位置や姿勢角）に基づいて誘導することを意図し、例えば、他の構造物から一定の距離を開けて進行するように搬送車両３Ａを誘導する。対して、絶対誘導は、坑道Ｔ内の絶対的な情報として割り出された位置情報や姿勢角情報に基づいて搬送車両３Ａを誘導することを意図する。
【００３６】
また、障害物検出装置１７Ａは、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどが実装された制御基板、入出力装置及び外部記憶装置などを備えている。障害物検出装置１７Ａは、ＣＰＵやＲＡＭなどのハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵの制御のもとで入出力装置などが動作して、所定の機能が実現される。障害物検出装置１７Ａで実行される機能について説明する。
【００３７】
図４に示されるように、障害物検出装置１７Ａは、検出領域情報記憶部（検出領域情報記憶手段）１７ａ、検出領域演算部（検出領域演算手段）１７ｂ、障害物検出部１７ｃ（障害物検出手段）、制御部１７ｄとして機能する。
【００３８】
検出領域情報記憶部１７ａは、障害物を検出すべき領域に関する搬送車両３Ａの走行ルート（走行路）Ｒに沿った検出領域情報を記憶している。走行ルートＲに沿った検出領域情報とは、搬送車両３Ａの走行の障害とならないように予め坑道Ｔ内に配置されている坑内設備、建設資材、及び建設に用いる装置等の配置位置（部分）を、走行ルートＲにおいて障害物を検出すべき領域から除外した領域部分を示す情報である。検出領域情報は、２次元の領域であってもよいし、３次元的な空間としての領域であってもよい。
【００３９】
検出領域演算部１７ｂは、搬送車両３Ａの位置姿勢情報に基づいて検出領域情報記憶部１７ａに記憶されている検出領域情報を読み出し、この検出領域情報と第２レーザスキャナ１６で取得された障害物データとに基づいて、障害物の検出を行う障害物検出領域を割り出す。具体的には、図６を参照しながら説明する。第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１は、図６（ａ）に示される範囲となっている。そのため、その検出領域Ｃ１内に坑内設備Ｋが存在する場合には、通常その坑内設備Ｋを障害物として検出することになる。そこで、検出領域演算部１７ｂは、搬送車両３Ａの位置姿勢情報に基づいて、検出領域情報記憶部１７ａから障害物検出領域を読み出し、図６（ｂ）に示すような搬送車両３Ａの現在の位置における検出対象領域Ｃ２を特定する。
【００４０】
そして、検出領域演算部１７ｂは、図６（ｃ）に示されるように、検出対象領域Ｃ２と第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１とが重複する領域を、障害物の検出を行う障害物検出領域Ｃ３として割り出す。これにより、坑内設備Ｋは、障害物検出領域Ｃ３から除外され、障害物の非検出領域Ｃ４に存在することになる。
【００４１】
また、検出領域演算部１７ｂは、搬送車両３Ａの車速（走行状態）に基づいて、障害物検出領域Ｃ３変更する。具体的には、検出領域演算部１７ｂは、搬送車両３Ａの車速が速い場合には、障害物検出領域Ｃ３を坑道Ｔの長手方向に拡大したり、或いは、第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１を車両前方方向にのみ拡大する。また、搬送車両３Ｂの車速が遅い場合には、障害物検出領Ｃ３を坑道Ｔの長手方向に縮小したり、或いは、第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１を車両前方方向にのみ縮小する。このように搬送車両３Ａの車速が速い場合に、車速が遅い場合に比べて障害物検出領域Ｃ３を拡大するようにすると、障害物を検知してから搬送車両３Ａが停止するまので間にタイムラグがあっても、搬送車両３Ａを確実に停止されることができる。なお、障害物検出領域Ｃ３は、搬送車両３Ａの走行モードや外部から送信される制御信号によって変更されてもよい。
【００４２】
障害物検出部１７ｃは、検出領域演算部１７ｂによって割り出された障害物検出領域Ｃ３に基づいて、坑道Ｔ内の障害物を検出する。障害物検出部１７ｃは、障害物検出領域Ｃ３内において第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１内に存在する障害物を検出すると、障害物検出フラグを設定する。
【００４３】
制御部１７ｄは、障害物検出部１７ｃによって障害物検出フラグが設定されると、駆動装置１１に搬送車両３Ａを停止、徐行、又は回避させる制御信号を出力する。
【００４４】
次に、上記誘導システム１を利用した誘導方法及び障害物検出方法について、図７及び図８を参照して説明する。図７は、本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートであり、図８は、障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【００４５】
図７に示されるように、搬送車両３Ａの誘導を開始すると、位置姿勢情報演算部１５ｂは、搬送車両３Ａの位置がスタート位置にあることを示す初期設定を行い、駆動装置１１は搬送車両３Ａの移動を開始する（ステップＳ０１）。次に、第１レーザスキャナ１３は、走査処理を行って観測形状データを取得する（ステップＳ０２）。ステップＳ０２は、走査ステップに相当する。
【００４６】
続いて、位置姿勢情報演算部１５ｂは、観測形状データに基づいて、マルコフ位置推定手法による位置・姿勢推定計算を実行する（ステップＳ０３）。ステップＳ０３は、位置姿勢情報演算ステップに相当する。そして、絶対誘導制御部１７ｃは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、搬送車両３Ａの絶対誘導制御を行う（ステップＳ０４）。また、障害物検出装置１７Ａは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、障害物検出処理を行う（ステップＳ０５）。以上のような処理を行いながら搬送車両３Ａの自律運転を続け、停止位置まで到達すると、誘導制御処理を終了し、搬送車両３Ａの移動を停止（ステップＳ０６）させて搬送車両３Ａの誘導を終了する。
【００４７】
また、上述の処理（ステップＳ０５）の動作手順について、図８を参照して詳しく説明する。障害物検出処理を開始すると、障害物検出部１７ｃは、障害物検出フラグをリセットする（ステップＳ１１）。次に、第２レーザスキャナ１６は、走査処理を行って障害物データを取得する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２は、走査ステップに相当する。続いて、障害物検出領域演算部１７ｂは、障害物データ及び位置姿勢情報に基づいて、障害物検出領域Ｃ３の算出を実行する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３は、検出領域演算ステップに相当する。
【００４８】
そして、障害物検出部１７ｃは、障害物検出領域Ｃ３において障害物を検出したか否かを判定し（ステップＳ１４）、障害物を検出した場合には障害物検出フラグを設定する（ステップＳ１５）。一方、障害物が検出されない場合には、処理を終了する。なお、ステップＳ１４は、障害物検出ステップに相当する。上記ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理は、搬送車両３Ａが停止するまで繰り返される。
【００４９】
以上誘導システム１Ａの障害物検出装置１７Ａよれば、搬送車両３Ａの位置姿勢情報と障害物を検出すべき検出領域情報とに基づいて検出対象領域Ｃ２を特定し、その検出対象領域Ｃ２と障害物データとが重複する領域を障害物検出領域Ｃ３として割り出す。そして、その障害物検出領域Ｃ３内において障害物の検出を行う。例えば、トンネル内において坑内設備Ｋが搬送車両３Ａの走行ルートＲに沿って配置されたとしても、その坑内設備Ｋが搬送車両３Ａの進路上に配置されていない場合には、検出領域情報記憶部１７ａにその坑内設備Ｋが障害物として検出すべき領域から除外された検出領域情報が記憶されている。そのため、その検出領域情報と現在の位置姿勢情報と基づいて現位置での検出対象領域Ｃ２を特定し、更にその検出対象領域Ｃ２と障害物データとが重複する領域を障害物検出領域Ｃ３として割り出すことで、非障害物である坑内設備Ｋ等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【００５０】
また、走行ルートＳの長手方向に沿った形状情報を含む３次元マップを記憶するマップ記憶部１５ａを更に備えており、位置姿勢情報演算部１５ｂは、３次元マップから抽出された形状情報と第１レーザスキャナ１３で取得された観測形状データとに基づいて、走行ルートＳでの搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出す。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、ＧＰＳによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、３次元マップは、走行ルートＲに沿った形状情報を含むものであり、既に存在している設備や物体などの配置が記されている。そのため、実際に第１レーザスキャナ１３で取得された観測形状データと３次元マップとを比較することで、位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。
【００５１】
また、主として搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出すための観測形状データを取得する第１レーザスキャナ１３と、主として障害物データを取得する第２レーザスキャナ１６とを備えているので、観測形状データ及び障害物データを正確に取得することができ、障害物検出領域Ｃ３の割り出しが更に正確になると共に、障害物の検出をより正確に行うことができる。
【００５２】
［第２実施形態］
次に、図９及び図１０を参照して、本発明の第２実施形態に係る誘導システムを説明する。なお、本実施形態に係る誘導システム１Ｂについて、第１実施形態に係る誘導システム１Ａと同様の要素については、第１実施形態と同様の符号を付し詳細説明を省略する。
【００５３】
図９及び図１０に示されるように、誘導システム１Ｂは、第１実施形態の搬送車両３Ａと同様に、搬送車両３Ｂに搭載されたレーザスキャナ１８（第２レーザスキャナ）、内界センサ１４、走行制御装置１９、障害物検出装置１７Ｂを備え、さらに、マーカーセンサ（マーカー検出手段）２０を備えている。搬送車両３Ｂは、走行ルートＳに沿って配設されたレールＬ上を走行するものである。
【００５４】
マーカーセンサ２０は、搬送車両３Ｂの車体部５の底部に複数（本実施形態では４個）所定の間隔を有して並設されている。マーカーセンサ２０は、レールＬの内側に配置されたマーカー（リフレクター）Ｍ１〜Ｍ４を検出する例えば光電スイッチであり、マーカーＭ１〜Ｍ４に光を投光し、その反射光を受光することによってマーカーＭ１〜Ｍ４を検出する。
【００５５】
上記マーカーＭ１〜Ｍ４は、図１１に示されるように、レールＬに沿って一定の間隔（例えば、１００ｍ）で、搬送車両３の本体部５の底部に並設された各マーカーセンサ２０の位置と対応するようにレールＬに沿って複数配置されている。マーカーＭ１〜Ｍ４は、周囲環境とは区別することが可能となっている。
【００５６】
走行制御装置１９は、位置姿勢情報記憶部（位置姿勢情報記憶手段）１９ａ、補正部（補正手段）１９ｂ、マーカーデータ記憶部１９ｃ、位置姿勢情報演算部１９ｄ、走行制御部１９ｅとして機能する。
【００５７】
位置姿勢情報記憶部１９ａは、内界センサ１４によって検出される坑道Ｔ内における搬送車両３Ｂの移動距離と、その移動距離における搬送車両３Ｂの位置姿勢情報とを対応付けたテーブルを記憶している。位置姿勢情報は、搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を得ることで読み出すことができる。
【００５８】
補正部１９ｂは、マーカーセンサ２０がマーカーＭ１〜Ｍ４を検出した場合に、内界センサ１４が検出した移動距離をマーカーＭ１〜Ｍ４に基づいて補正する。具体的には、補正部１９ｂは、マーカーＭ１〜Ｍ４が検出された場合に、マーカーデータ記憶部１９ｃに記憶されているテーブルを参照し、そのマーカーＭ１〜Ｍ４が示す移動距離に基づいて、内界センサ１４の移動距離を補正する。
【００５９】
図１２（ａ），（ｂ）は、マーカーデータ記憶部１９ｃに記憶されたテーブルを例示する図である。図１２（ａ），（ｂ）に示されるように、テーブルＴＢ１，ＴＢ２には、各マーカーセンサ２０とそのマーカーセンサ２０のカウント数に対応する搬送車両３Ｂの移動距離とが対応付けて記憶されている。具体的には、ＴＢ１において、例えばセンサ２のマーカーＭ２を検出したカウント数が「２」である場合には、移動距離が「５００ｍ」を示すデータが記憶されている。そのため、補正部１９ｂは、マーカーＭ１〜Ｍ４をマーカーセンサ２０が検出した場合に、テーブルＴＢ１を参照し、各マーカーセンサ２０のカウント数に対応付けて記憶されている移動距離を読み出し、搬送車両３Ｂの坑道Ｔにおける移動距離（長手方向の位置）とする。なお、図１２（ａ）のＴＢ１は、搬送車両３Ｂの目的地までの「行き」の移動距離を示すテーブルであり、図１２（ｂ）のＴＢ２は、搬送車両３Ｂの目的地からの「帰り（坑道Ｔの入口部まで）」の移動距離を示すテーブルである。
【００６０】
位置姿勢情報演算部１９ｄは、内界センサ１４で検出された搬送車両３Ｂの移動距離、又は、補正部１９ｂで補正された搬送車両３Ｂの移動距離に基づいて、位置姿勢情報記憶部１９ａのテーブルを参照し、走行ルートＳでの搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を割り出す。搬送車両３Ｂの位置姿勢情報とは、走行ルートＲ（レールＬ）上の搬送車両３Ｂの位置情報（横方向及び長手方向）及び搬送車両３ＢのレールＬ上での姿勢角情報（ピッチ、ヨー、ロール）である。
【００６１】
走行制御部１９ｅは、搬送車両３Ｂの位置姿勢情報に基づいて、搬送車両３Ｂの目的地までの走行を制御する。走行制御部１９ｅは、予め設定された区間、レールＬのカーブが急な区間、又はセンサや外部からの信号により、搬送車両３Ｂの車速を変化させて搬送車両３Ｂを走行制御する。
【００６２】
障害物検出装置１７Ｂは、第１実施形態に係る障害物検出装置１７Ａと同様に、検出領域情報記憶部１７ａ、障害物検出領域演算部１７ｂ、障害物検出部１７ｃ、制御部１７ｄを備えている。障害物検出装置１７Ｂは、第１実施形態に係る障害物検出装置１７Ａと同様の処理を行い、障害物を検出する。
【００６３】
次に、上記誘導システム１Ｂを利用した誘導方法及び障害物検出方法について、図１３及び図１４を参照して説明する。図１３は、本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートであり、図１４は、障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【００６４】
図１３に示されるように、搬送車両３Ｂの誘導を開始すると、位置姿勢情報演算部１９ｄは、搬送車両３Ｂの位置がスタート位置にあることを示す初期設定を行い、駆動装置１１は搬送車両３Ｂの移動を開始する（ステップＳ２１）。次に、内界センサ１４により、搬送車両３Ｂの坑道Ｔ内における移動距離を検出する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２は、走査ステップに相当する。
【００６５】
続いて、補正部１９ｂは、マーカーセンサ２０がマーカーＭ１〜Ｍ４を検出したか否かを判定する（ステップＳ２３）。マーカーＭ１〜Ｍ４を検出した場合には、補正部１９ｂは、マーカーデータ記憶部１９ｃを参照し、各マーカーセンサ２０のカウント数に基づいて、内界センサ１４の移動距離を補正する。（ステップＳ２４）。一方、マーカーＭ１〜Ｍ４を検出しなかった場合には、ステップＳ２５に進む。
【００６６】
ステップＳ２５では、位置姿勢情報演算部１９ｄは、移動距離に基づいて位置姿勢情報記憶部１９ａを参照し、位置・姿勢推定計算を実行する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６は、位置姿勢情報演算ステップに相当する。そして、障害物検出装置１７Ｂは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、障害物検出処理を行う（ステップＳ２７）。以上のような処理を行いながら搬送車両３Ｂの自律運転を続け、停止位置まで到達すると、誘導制御処理を終了し、搬送車両３Ｂの移動を停止（ステップＳ２８）させて搬送車両３Ｂの誘導を終了する。
【００６７】
また、上述の処理（ステップＳ２７）の動作手順について、図１４を参照して詳しく説明する。障害物検出処理を開始すると、障害物検出部１７ｃは、障害物検出フラグをリセットする（ステップＳ３１）。次に、第２レーザスキャナ１６は、走査処理を行って障害物データを取得する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２は、走査ステップに相当する。続いて、障害物検出領域演算部１７ｂは、障害物データ及び位置姿勢情報に基づいて、障害物検出領域Ｃ３の算出を実行する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３は、検出領域演算ステップに相当する。
【００６８】
そして、障害物検出部１７ｄは、障害物検出領域Ｃ３において障害物を検出したか否かを判定し（ステップＳ３４）、障害物を検出した場合には障害物検出フラグを設定する（ステップＳ３５）。一方、障害物が検出されない場合には、処理を終了する。なお、ステップＳ３４は、障害物検出ステップに相当する。上記ステップＳ３１〜Ｓ３５の処理は、搬送車両３Ｂが停止するまで繰り返される。
【００６９】
以上誘導システム１Ｂの障害物検出装置１７Ｂによれば、第１実施形態に係る障害物検出装置１７Ａと同様に、障害物の検出精度の向上を図ることができる。また、移動距離に対応する搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶部１９ａを備えており、位置姿勢情報演算部１９ｄは、内界センサ１４で検出された起算位置からの移動距離と位置姿勢情報記憶部１５ａに記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行ルートＳでの搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を割り出す。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、ＧＰＳによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、位置姿勢情報記憶部１９ａは、搬送車両３の移動距離に対応する位置姿勢情報を記憶している。そのため、搬送車両３Ｂの移動距離を検出することで、搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。
【００７０】
また、走行ルートＳ（レールＬ）の所定位置に、走行ルートＲの周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーＭ１〜Ｍ４を配置し、そのマーカーＭ１〜Ｍ４をマーカーセンサ２０が検出した場合に、補正部１９ｂが内界センサ１４における移動距離をマーカーＭ１〜Ｍ４に基づいて補正する。そのため、位置姿勢情報演算部１９ｄは、補正部１９ｂによって補正された内界センサ１４の移動距離と位置姿勢情報記憶部１９ａに記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行ルートＲでの搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を割り出す。このようにすれば、マーカーＭ１〜Ｍ４を検出する度に移動距離を修正することができ、移動距離の累積誤差を補正することができる。これにより、位置姿勢情報をより正確に割り出すことができるので、信頼性の高い障害物検出領域を割り出すことができる
【００７１】
以上、本発明を各実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれらの実施形態のみに限定されない。例えば、第１実施形態においては、第１レーザスキャナ１３及び第２レーザスキャナ１６を設けたが、１つのレーザスキャナによって観測形状データ及び障害物データを取得してもよい。
【００７２】
また、第２実施形態においては、マーカーデータ記憶部１９ｃに各マーカーセンサ２０のカウント数に対応する移動距離を示すテーブルが記憶されており、補正部１９ｂがそのテーブルを参照することで移動距離を補正しているが、マーカーセンサ２０のカウント数とマーカーＭ１〜Ｍ４の長手方向の配置間隔とから移動距離を算出して補正してもよい。具体的には、補正部１９ｂは、マーカーＭ１〜Ｍ４の配置間隔が１００ｍである場合に、カウント数が例えば「３」のときは、３×１００ｍ＝３００ｍといった計算を行い移動距離を算出して補正してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】トンネルなどの坑道を走行する搬送車両を模式的に示す図である。
【図２】本実施形態に係る搬送車両の斜視図である。
【図３】本実施形態に係る搬送車両の側面図である。
【図４】本実施形態に係る誘導システムのブロック図である。
【図５】マルコフ位置推定手法の流れを説明するために、坑道内に配置された３つの構造物と搬送車両との位置関係及び存在確率を示す図である。
【図６】障害物検出領域の算出を説明するために、第２レーザスキャナの検出領域と検出領域情報記憶部に記憶されている検出領域情報における領域とを示す図である。
【図７】本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図８】障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２実施形態に係る搬送車両の側面図である。
【図１０】本発明の第２実施形態に係る搬送車両のブロック図である。
【図１１】マーカーの配置を示す図である。
【図１２】マーカーデータ記憶部に記憶されたテーブルを例示する図である。
【図１３】本発明の第２実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第２実施形態に係る障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７４】
１Ａ，１Ｂ…誘導システム、３Ａ，３Ｂ…搬送車両（移動体）、１３，１６，１８…レーザスキャナ（第１レーザスキャナ、第２レーザスキャナ）、１５ａ…マップ記憶部、１５ｂ，１９ｄ…位置姿勢情報演算部（位置姿勢情報演算手段）、１７ａ…検出領域情報記憶部（検出領域情報記憶手段）、１７ｂ…検出領域演算部（検出領域演算手段）、１７ｃ…障害物検出部（障害物検出手段）、１９ａ…位置姿勢情報記憶部（位置姿勢情報記憶手段）、２０…マーカーセンサ（マーカー検出手段）、Ｃ２…検出対象領域、Ｃ３…障害物検出領域、Ｍ１〜Ｍ４…マーカー、Ｒ…走行ルート（走行路）。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無人搬送車両などの移動体に備えられた障害物検出装置、及びそれを用いた障害物検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置が知られている。例えば、特許文献１に記載の障害物検出装置では、車両から道路脇の設置物（ガードレール）までの距離を基準として、障害物を検出しない設定領域（例えば、ガードレールやカーブの外側）を算出し、その設定領域を障害物検出領域から除外することで、非障害物を障害物として検出する誤検出の防止を図っている。
【特許文献１】特開平５−２０５１９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、トンネル内においては、例えば坑内電話機や消火設備等といった坑内設備が複数存在し、特に構築途中のトンネル内には、建設資材や装置等も配置されている。この場合、資材の運搬等に用いられる無人の搬送車両（移動体）に上記障害物検出装置を適用すると、本来は非障害物である上述の設備を障害物として検出してしまい、誤（過）検出となるおそれがある。また、トンネル内にあっては、上述の設備等によって搬送車両からトンネル内壁（道路脇の設置物）までの距離の正確な検出は困難であるので、上記従来の障害物検出装置によって正確に障害物の検出を行うことは現実的に難しい。
【０００４】
本発明は、以上の課題を解決することを目的としており、障害物の誤検出を防止し、障害物の検出精度の向上を図ることができる障害物検出装置及び障害物検出方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置において、移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算手段と、移動体に搭載され、移動体の周囲環境に関する形状情報を取得するレーザスキャナと、障害物を検出すべき領域に関する移動体の走行路に沿った検出領域情報を記憶する検出領域情報記憶手段と、位置姿勢情報演算手段によって割り出された位置姿勢情報と検出領域情報記憶手段に記憶されている検出領域情報とに基づいて、移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、検出対象領域とレーザスキャナによって取得された形状情報とが重複する領域を、障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算手段と、検出領域演算手段によって割り出された障害物検出領域において、レーザスキャナによって取得された形状情報から障害物を検出する障害物検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
この障害物検出装置では、移動体の位置姿勢情報と障害物を検出すべき検出領域情報とに基づいて検出対象領域を特定し、その検出対象領域と移動体の周囲環境に関する形状情報とが重複する領域を障害物検出領域として割り出す。そして、その障害物検出領域内において障害物の検出を行う。例えば、トンネル内において坑内設備が移動体の走行路に沿って配置されたとしても、その坑内設備が移動体の進路上に配置されていない場合には、検出領域情報記憶手段にその坑内設備が障害物として検出すべき領域から除外された検出領域情報が記憶されている。そのため、その検出領域情報と現在の位置姿勢情報と基づいて現位置での検出対象領域を特定し、更にその検出対象領域と形状情報とが重複する領域を障害物検出領域として割り出すことで、非障害物である坑内設備等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【０００７】
また、走行路の長手方向に沿った形状情報を含む３次元マップを記憶するマップ記憶手段を更に備え、位置姿勢情報演算手段は、３次元マップから抽出された形状情報とレーザスキャナで取得された形状情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、ＧＰＳによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、３次元マップは、走行路に沿った形状情報を含むものであり、既に存在している設備や物体などの配置が記されている。そのため、実際にレーザスキャナで取得された形状情報と３次元マップとを比較することで、位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。
【０００８】
また、レーザスキャナは、移動体の位置姿勢情報を割り出すための形状情報を取得する第１レーザスキャナと、障害物に関する形状情報を取得する第２レーザスキャナとから構成されていることが好適である。このようにすれば、それぞれの形状情報をより正確に取得することができるので、障害物検出領域の割り出しが更に正確になると共に、障害物の検出をより正確に行うことができる。
【０００９】
また、移動体の起算位置からの移動距離を検出する移動距離検出手段と、移動距離に対応する移動体の位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶手段とを更に備え、位置姿勢情報演算手段は、移動距離検出手段で検出された起算位置からの移動距離と位置姿勢情報記憶手段に記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、ＧＰＳによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、位置姿勢情報記憶手段は、移動体の移動距離に対応する位置姿勢情報を記憶している。そのため、移動体の移動距離を検出することで、移動体の位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。
【００１０】
また、走行路の所定位置に、走行路の周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーと、マーカーを検出するマーカー検出手段と、マーカー検出手段によってマーカーを検出した場合に、移動距離検出手段における移動距離をマーカーに基づいて補正する補正手段とを更に備え、位置姿勢情報演算手段は、補正手段によって補正された移動距離検出手段の移動距離と位置姿勢情報記憶手段に記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行路での移動体の位置姿勢情報を割り出すことが好適である。このようにすれば、マーカーを検出する度に移動距離を修正することができ、移動距離の累積誤差を補正することができる。これにより、位置姿勢情報をより正確に割り出すことができるので、信頼性の高い障害物検出領域を割り出すことができる。
【００１１】
また、検出領域演算手段は、移動体の走行状態に基づいて、障害物検出領域を割り出すことが好適である。このようにすれば、例えば移動体の速度が速ければ、走行路の長手方向における障害物検出領域を広域にしたり、逆に遅ければ狭域にすることができる。これにより、好適に障害物の検出を行うことができる。
【００１２】
本発明は、移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出方法において、移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算ステップと、レーザスキャナを走査して移動体の周囲環境に関する形状情報を取得する走査ステップと、位置姿勢情報演算ステップにおいて割り出された位置姿勢情報と障害物を検出すべき領域に関する移動体の走行路に沿った検出領域情報とに基づいて、移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、検出対象領域とレーザスキャナによって取得された形状情報とが重複する領域を障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算ステップと、検出領域演算ステップにおいて割り出された障害物検出領域において、レーザスキャナによって取得された形状情報から障害物を検出する障害物検出ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
この障害物検出方法によれば、非障害物である坑内設備等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、障害物の誤検出を防止し、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明に係る移動体の誘導システム及び誘導方法の好適な実施の形態について説明する。
【００１６】
［第１実施形態］
図１は、トンネルなどの坑道を走行する搬送車両を模式的に示す図である。また、図２は搬送車両の斜視図である。図１または図２に示されるように、トンネル工事に伴う内壁ＴａのセグメントＳｅなどの搬送や検査、その他の作業を迅速に行うために、坑道Ｔに規定された所定の走行ルートＲに沿って搬送車両３Ａを自動運転させる必要がある。
【００１７】
ここで、坑道Ｔ内には、坑内電話機や消火設備といった坑内設備や、トンネル工事に用いられる建設資材や装置等が複数配置されている。そのため、搬送車両３Ａを自動運転させるためには、障害物を検出するために障害物検出装置を設ける必要があるが、坑内設備を検出する度に搬送車両３Ａが停止（徐行）するのでは作業効率が低下する。本実施形態に係る誘導システム１Ａは、坑道Ｔ内において予め配置されていることが知られている坑内設備等は除いて、それ以外の障害物を的確に検出する障害物検出装置を有し、坑道Ｔ内の走行ルートＲに沿った絶対誘導によって搬送車両３Ａを誘導することで、搬送車両３Ａの自律運転を実現するシステムである。搬送車両３Ａは、移動体に相当する。
【００１８】
図３または図４に示されるように、搬送車両３Ａは、転動する車輪５ａが設けられた車体部５と、車体部５の上部に設けられた荷台７と、車体部５の前部に設けられた障害物センサ・バンパースイッチ９と、操向側の車輪５ａの舵取り、車輪５ａの駆動及び停止を行う駆動装置１１（図４参照）と、バッテリ（図示せず）とを備えている。荷台７には、セグメントＳｅなどの積荷が積載され、駆動装置１１によって車輪５ａの回転や操舵角の変更が実行される。
【００１９】
また、搬送車両３Ａには、進行方向Ｄｍの前部に取り付けられた第１レーザスキャナ１３と、車輪５ａに取り付けられた内界センサ１４と、第１レーザスキャナ１３及び内界センサ１４から入力されたデータに基づいて搬送車両３Ａの走行を制御する走行制御装置１５とが搭載されている。また、搬送車両３Ａには、搬送車両３Ａの前後部に取り付けられた第２レーザスキャナ１６と、第２レーザスキャナ１６から入力されたデータに基づいて搬送車両３Ａの進行方向Ｄｍの前方の障害物を検出する障害物検出装置１７Ａとが搭載されている。
【００２０】
第１レーザスキャナ１３は、搬送車両３Ａの進行方向Ｄｍの前方側に向けて円軌道を描くようにレーザビームを照射し、坑道Ｔの内壁Ｔａに反射して戻ってきたレーザビーム（以下、「反射光」という）を受信するセンサ部を有する。第１レーザスキャナ１３は、レーザビームを照射してから反射光を受信するまでの往復時間から測位対象物までの距離を計測し、さらに、その距離とレーザビームの照射方向とから測位対象物の座標データを取得して走行制御装置１５に入力する。この座標データは、坑道Ｔを横断する断面形状としてのデータであり、搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出すための形状情報に相当する。以下、この断面形状としてのデータを観測形状データという。
【００２１】
第２レーザスキャナ１６は、搬送車両３Ａの進行方向Ｄｍの前方側に向けて円軌道を描くようにレーザビームを照射し、坑道Ｔ内に存在する障害物（坑内設備等を含む）に反射して戻ってきたレーザビーム（以下、「反射光」という）を受信するセンサ部を有する。第２レーザスキャナ１６は、レーザビームを照射してから反射光を受信するまでの往復時間から測位対象物までの距離を計測し、さらに、その距離とレーザビームの照射方向とから測位対象物の座標データを取得して障害物検出装置１７Ａに入力する。この座標データは、障害物に関する形状情報に相当する。以下、このデータを障害物データという。
【００２２】
内界センサ１４は、車輪５ａの回転数から移動距離を検出するセンサであり、検出した移動距離に関するデータを走行制御装置１５に入力する。
【００２３】
走行制御装置１５は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどが実装された制御基板、入出力装置及び外部記憶装置などを備えている。走行制御装置１５は、ＣＰＵやＲＡＭなどのハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵの制御のもとで入出力装置などが動作して、所定の機能が実現される。まず、走行制御装置１５で実行される機能について説明する。
【００２４】
図４に示されるように、走行制御装置１５は、マップ記憶部（マップ記憶手段）１５ａ、位置姿勢情報演算部（位置姿勢情報演算手段）１５ｂ、絶対誘導制御部１５ｃとして機能する。
【００２５】
マップ記憶部１５ａは、走行ルートＲに沿った形状データ（形状情報）を含む３次元マップを記憶している。走行ルートＲに沿った形状データとは、坑道Ｔを横断する断面形状としてのデータである。
【００２６】
位置姿勢情報演算部１５ｂは、マップ記憶部１５ａに記憶された３次元マップを読み出し、この３次元マップと第１レーザスキャナ１３で取得された観測形状データとに基づいて、搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出す。搬送車両３Ａの位置姿勢情報とは、走行ルートＲ上の搬送車両３Ａの位置情報（横方向及び長手方向）及び搬送車両３Ａの姿勢角情報（ピッチ、ヨー、ロール）である。なお、坑道Ｔにおける搬送車両３Ａの長手方向の位置については、内界センサ１４によって検出された搬送車両３Ａの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置を採用することもできる。
【００２７】
具体的に、位置姿勢情報演算部１５ｂは、３次元マップと観測形状データとに基づいて、マルコフ位置推定手法を利用して搬送車両３Ａの位置及び姿勢を推定する。このとき、同一断面の直線、又は同一断面で坑道Ｔの曲率が一定の曲線区間が続く場合には、周囲の形状特徴だけでは搬送車両３Ａの長手方向の位置を一意に特定することができないので、内界センサ１４によって検出された搬送車両３Ａの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置を採用することもできる。
【００２８】
以下、マルコフ位置推定手法について簡単に説明する。なお、実際の手法においては３次元・６自由度であるが、以下の説明においては便宜上１．５次元・１自由度の例で説明する。図５は、マルコフ位置推定手法の流れを説明するために、坑道Ｔ内に設置された３つの構造物と搬送車両３Ａとの位置関係及び存在確率を示す図であり、（ａ）〜（ｄ）は、時系列に並んでいる。図５（ａ）は、初期状態を示している。走行ルートＲには、搬送車両３Ａの進行方向に沿って左から順番に３つの構造物Ａｒが設置されており、各構造物Ａｒは同一の形状である。初期状態の搬送車両３Ａは、未だ構造物Ａｒを捕捉していない。図５（ｂ）は、搬送車両３Ａが最初の構造物Ａｒを捕捉した初期センシング時を示す図であり、（ｃ）は、搬送車両３Ａが最初の構造物Ａｒを通過した後の移動状態を示し、未だ次の構造物Ａｒを捕捉していない状態を示す図である。また、図５（ｄ）は、搬送車両３Ａが次の構造物Ａｒを捕捉して位置が特定された状態を示す図である。
【００２９】
図５（ａ）に示されるように、初期状態では、存在確率は走行ルートＲの全範囲に亘って一様である。搬送車両３Ａが移動を開始し、第１レーザスキャナ１３がいずれか一つの構造物Ａｒを捕捉したとする（図５（ｂ）参照）。走行ルートＲ上に並ぶ３つの構造物Ａｒは形状が同一であるため、３次元マップを参照しても搬送車両３Ａの位置情報を特定することはできない。そこで、位置姿勢情報演算部１５ｂは、第１レーザスキャナ１３で取得された観測形状データから推定される存在確率を各構造物Ａｒの近傍に割り振る。例えば、各構造物Ａｒの近傍での存在予測値をそれぞれ“１／３”に設定し、近傍以外の範囲での存在予測値を、１／３よりも低くなるように設定する。各点での存在確率は、その地点での存在予測値を存在予測値の総和で割った値として与えられる。
【００３０】
搬送車両３Ａは、最初の構造物Ａｒを通過して移動を続ける（図５（ｃ）参照）。位置姿勢情報演算部１５ｂは、内界センサ１４の誤差を考慮した過去から現在までの第１の存在確率と、この時点での第１レーザスキャナ１３から推定される第２の存在確率とを割り出し、さらに、第１の存在確率と第２の存在確率とを合成した第３の存在確率を割り出す。
【００３１】
図５（ｄ）に示されるように、搬送車両３Ａが次の構造物Ａｒを捕捉すると、位置姿勢情報演算部１５ｂは、新たに取得された観測形状データに基づいて第２の存在確率を割り出す。そして、位置姿勢情報演算部１５ｂは、第１の存在確率と第２の存在確率とを合成して第３の存在確率を割り出す。ここで、最初の構造物Ａｒの観測形状データのみでは、第３の存在確率において突出した部分（位置）を特定できなかったが、次の構造物Ａｒの観測形状データを捕捉できれば、第３の存在確率において突出した部分（位置）が生じる。位置姿勢情報演算部１５ｂは、第３の存在確率の最も高い位置を搬送車両３Ａの横方向及び長手方向の位置と推定する。
【００３２】
位置姿勢情報演算部１５ｂは、マルコフ位置推定手法を離散化し、数値解析的に実現するＰＦ（パーティクルフィルタ）法を用いて位置及び姿勢の推定を行う。理論的には、初期値を与えられなくとも搬送車両３Ａが移動するにつれて正しい位置を推定できるが、搬送車両３Ａの運用上、常に正しい位置と姿勢が必要であるため、搬送車両３Ａの初期の位置と姿勢とを与える。
【００３３】
位置姿勢情報演算部１５ｂは、内界センサ１４によって検出された搬送車両３Ａの起算位置からの移動距離に基づいて算出された長手方向の位置、第１レーザスキャナ１３から得られた観測形状データ、及びマップ記憶部１５ａの３次元マップから、３次元座標計算により第１レーザスキャナ１３から得られると期待される形状データを算出する。推定を行うための位置と姿勢角は、初期値又は前回の推定値と、内界センサ１４や第１レーザスキャナ１３の計測の間隔の間に搬送車両３Ａの運動から起こり得る組合せとにより与えられる。そして、位置姿勢情報演算部１５ｂは、それぞれの位置と姿勢角から得られる多数の形状データと観測形状データとのマッチングを行い、一致度が一番高い形状データと対応する位置と姿勢角とを現時点での搬送車両３Ａの位置と姿勢角であると特定する。以上により、位置姿勢情報演算部１５ｂは、搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出す。
【００３４】
図４に示されるように、絶対誘導制御部１５ｃは、位置姿勢情報演算部１５ｂで割り出された位置姿勢情報に基づく絶対誘導によって搬送車両３Ａを走行制御する。
【００３５】
絶対誘導は相対誘導に対比される概念である。相対誘導は、坑道Ｔの内壁Ｔａや他の構造物との相対的な位置関係から割り出された位置姿勢情報（相対位置や姿勢角）に基づいて誘導することを意図し、例えば、他の構造物から一定の距離を開けて進行するように搬送車両３Ａを誘導する。対して、絶対誘導は、坑道Ｔ内の絶対的な情報として割り出された位置情報や姿勢角情報に基づいて搬送車両３Ａを誘導することを意図する。
【００３６】
また、障害物検出装置１７Ａは、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどが実装された制御基板、入出力装置及び外部記憶装置などを備えている。障害物検出装置１７Ａは、ＣＰＵやＲＡＭなどのハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵの制御のもとで入出力装置などが動作して、所定の機能が実現される。障害物検出装置１７Ａで実行される機能について説明する。
【００３７】
図４に示されるように、障害物検出装置１７Ａは、検出領域情報記憶部（検出領域情報記憶手段）１７ａ、検出領域演算部（検出領域演算手段）１７ｂ、障害物検出部１７ｃ（障害物検出手段）、制御部１７ｄとして機能する。
【００３８】
検出領域情報記憶部１７ａは、障害物を検出すべき領域に関する搬送車両３Ａの走行ルート（走行路）Ｒに沿った検出領域情報を記憶している。走行ルートＲに沿った検出領域情報とは、搬送車両３Ａの走行の障害とならないように予め坑道Ｔ内に配置されている坑内設備、建設資材、及び建設に用いる装置等の配置位置（部分）を、走行ルートＲにおいて障害物を検出すべき領域から除外した領域部分を示す情報である。検出領域情報は、２次元の領域であってもよいし、３次元的な空間としての領域であってもよい。
【００３９】
検出領域演算部１７ｂは、搬送車両３Ａの位置姿勢情報に基づいて検出領域情報記憶部１７ａに記憶されている検出領域情報を読み出し、この検出領域情報と第２レーザスキャナ１６で取得された障害物データとに基づいて、障害物の検出を行う障害物検出領域を割り出す。具体的には、図６を参照しながら説明する。第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１は、図６（ａ）に示される範囲となっている。そのため、その検出領域Ｃ１内に坑内設備Ｋが存在する場合には、通常その坑内設備Ｋを障害物として検出することになる。そこで、検出領域演算部１７ｂは、搬送車両３Ａの位置姿勢情報に基づいて、検出領域情報記憶部１７ａから障害物検出領域を読み出し、図６（ｂ）に示すような搬送車両３Ａの現在の位置における検出対象領域Ｃ２を特定する。
【００４０】
そして、検出領域演算部１７ｂは、図６（ｃ）に示されるように、検出対象領域Ｃ２と第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１とが重複する領域を、障害物の検出を行う障害物検出領域Ｃ３として割り出す。これにより、坑内設備Ｋは、障害物検出領域Ｃ３から除外され、障害物の非検出領域Ｃ４に存在することになる。
【００４１】
また、検出領域演算部１７ｂは、搬送車両３Ａの車速（走行状態）に基づいて、障害物検出領域Ｃ３変更する。具体的には、検出領域演算部１７ｂは、搬送車両３Ａの車速が速い場合には、障害物検出領域Ｃ３を坑道Ｔの長手方向に拡大したり、或いは、第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１を車両前方方向にのみ拡大する。また、搬送車両３Ｂの車速が遅い場合には、障害物検出領Ｃ３を坑道Ｔの長手方向に縮小したり、或いは、第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１を車両前方方向にのみ縮小する。このように搬送車両３Ａの車速が速い場合に、車速が遅い場合に比べて障害物検出領域Ｃ３を拡大するようにすると、障害物を検知してから搬送車両３Ａが停止するまので間にタイムラグがあっても、搬送車両３Ａを確実に停止されることができる。なお、障害物検出領域Ｃ３は、搬送車両３Ａの走行モードや外部から送信される制御信号によって変更されてもよい。
【００４２】
障害物検出部１７ｃは、検出領域演算部１７ｂによって割り出された障害物検出領域Ｃ３に基づいて、坑道Ｔ内の障害物を検出する。障害物検出部１７ｃは、障害物検出領域Ｃ３内において第２レーザスキャナ１６の検出領域Ｃ１内に存在する障害物を検出すると、障害物検出フラグを設定する。
【００４３】
制御部１７ｄは、障害物検出部１７ｃによって障害物検出フラグが設定されると、駆動装置１１に搬送車両３Ａを停止、徐行、又は回避させる制御信号を出力する。
【００４４】
次に、上記誘導システム１を利用した誘導方法及び障害物検出方法について、図７及び図８を参照して説明する。図７は、本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートであり、図８は、障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【００４５】
図７に示されるように、搬送車両３Ａの誘導を開始すると、位置姿勢情報演算部１５ｂは、搬送車両３Ａの位置がスタート位置にあることを示す初期設定を行い、駆動装置１１は搬送車両３Ａの移動を開始する（ステップＳ０１）。次に、第１レーザスキャナ１３は、走査処理を行って観測形状データを取得する（ステップＳ０２）。ステップＳ０２は、走査ステップに相当する。
【００４６】
続いて、位置姿勢情報演算部１５ｂは、観測形状データに基づいて、マルコフ位置推定手法による位置・姿勢推定計算を実行する（ステップＳ０３）。ステップＳ０３は、位置姿勢情報演算ステップに相当する。そして、絶対誘導制御部１７ｃは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、搬送車両３Ａの絶対誘導制御を行う（ステップＳ０４）。また、障害物検出装置１７Ａは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、障害物検出処理を行う（ステップＳ０５）。以上のような処理を行いながら搬送車両３Ａの自律運転を続け、停止位置まで到達すると、誘導制御処理を終了し、搬送車両３Ａの移動を停止（ステップＳ０６）させて搬送車両３Ａの誘導を終了する。
【００４７】
また、上述の処理（ステップＳ０５）の動作手順について、図８を参照して詳しく説明する。障害物検出処理を開始すると、障害物検出部１７ｃは、障害物検出フラグをリセットする（ステップＳ１１）。次に、第２レーザスキャナ１６は、走査処理を行って障害物データを取得する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２は、走査ステップに相当する。続いて、障害物検出領域演算部１７ｂは、障害物データ及び位置姿勢情報に基づいて、障害物検出領域Ｃ３の算出を実行する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３は、検出領域演算ステップに相当する。
【００４８】
そして、障害物検出部１７ｃは、障害物検出領域Ｃ３において障害物を検出したか否かを判定し（ステップＳ１４）、障害物を検出した場合には障害物検出フラグを設定する（ステップＳ１５）。一方、障害物が検出されない場合には、処理を終了する。なお、ステップＳ１４は、障害物検出ステップに相当する。上記ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理は、搬送車両３Ａが停止するまで繰り返される。
【００４９】
以上誘導システム１Ａの障害物検出装置１７Ａよれば、搬送車両３Ａの位置姿勢情報と障害物を検出すべき検出領域情報とに基づいて検出対象領域Ｃ２を特定し、その検出対象領域Ｃ２と障害物データとが重複する領域を障害物検出領域Ｃ３として割り出す。そして、その障害物検出領域Ｃ３内において障害物の検出を行う。例えば、トンネル内において坑内設備Ｋが搬送車両３Ａの走行ルートＲに沿って配置されたとしても、その坑内設備Ｋが搬送車両３Ａの進路上に配置されていない場合には、検出領域情報記憶部１７ａにその坑内設備Ｋが障害物として検出すべき領域から除外された検出領域情報が記憶されている。そのため、その検出領域情報と現在の位置姿勢情報と基づいて現位置での検出対象領域Ｃ２を特定し、更にその検出対象領域Ｃ２と障害物データとが重複する領域を障害物検出領域Ｃ３として割り出すことで、非障害物である坑内設備Ｋ等を障害物として誤検出することが防止される。その結果、障害物の検出精度の向上を図ることができる。
【００５０】
また、走行ルートＳの長手方向に沿った形状情報を含む３次元マップを記憶するマップ記憶部１５ａを更に備えており、位置姿勢情報演算部１５ｂは、３次元マップから抽出された形状情報と第１レーザスキャナ１３で取得された観測形状データとに基づいて、走行ルートＳでの搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出す。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、ＧＰＳによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、３次元マップは、走行ルートＲに沿った形状情報を含むものであり、既に存在している設備や物体などの配置が記されている。そのため、実際に第１レーザスキャナ１３で取得された観測形状データと３次元マップとを比較することで、位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。
【００５１】
また、主として搬送車両３Ａの位置姿勢情報を割り出すための観測形状データを取得する第１レーザスキャナ１３と、主として障害物データを取得する第２レーザスキャナ１６とを備えているので、観測形状データ及び障害物データを正確に取得することができ、障害物検出領域Ｃ３の割り出しが更に正確になると共に、障害物の検出をより正確に行うことができる。
【００５２】
［第２実施形態］
次に、図９及び図１０を参照して、本発明の第２実施形態に係る誘導システムを説明する。なお、本実施形態に係る誘導システム１Ｂについて、第１実施形態に係る誘導システム１Ａと同様の要素については、第１実施形態と同様の符号を付し詳細説明を省略する。
【００５３】
図９及び図１０に示されるように、誘導システム１Ｂは、第１実施形態の搬送車両３Ａと同様に、搬送車両３Ｂに搭載されたレーザスキャナ１８（第２レーザスキャナ）、内界センサ１４、走行制御装置１９、障害物検出装置１７Ｂを備え、さらに、マーカーセンサ（マーカー検出手段）２０を備えている。搬送車両３Ｂは、走行ルートＳに沿って配設されたレールＬ上を走行するものである。
【００５４】
マーカーセンサ２０は、搬送車両３Ｂの車体部５の底部に複数（本実施形態では４個）所定の間隔を有して並設されている。マーカーセンサ２０は、レールＬの内側に配置されたマーカー（リフレクター）Ｍ１〜Ｍ４を検出する例えば光電スイッチであり、マーカーＭ１〜Ｍ４に光を投光し、その反射光を受光することによってマーカーＭ１〜Ｍ４を検出する。
【００５５】
上記マーカーＭ１〜Ｍ４は、図１１に示されるように、レールＬに沿って一定の間隔（例えば、１００ｍ）で、搬送車両３の本体部５の底部に並設された各マーカーセンサ２０の位置と対応するようにレールＬに沿って複数配置されている。マーカーＭ１〜Ｍ４は、周囲環境とは区別することが可能となっている。
【００５６】
走行制御装置１９は、位置姿勢情報記憶部（位置姿勢情報記憶手段）１９ａ、補正部（補正手段）１９ｂ、マーカーデータ記憶部１９ｃ、位置姿勢情報演算部１９ｄ、走行制御部１９ｅとして機能する。
【００５７】
位置姿勢情報記憶部１９ａは、内界センサ１４によって検出される坑道Ｔ内における搬送車両３Ｂの移動距離と、その移動距離における搬送車両３Ｂの位置姿勢情報とを対応付けたテーブルを記憶している。位置姿勢情報は、搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を得ることで読み出すことができる。
【００５８】
補正部１９ｂは、マーカーセンサ２０がマーカーＭ１〜Ｍ４を検出した場合に、内界センサ１４が検出した移動距離をマーカーＭ１〜Ｍ４に基づいて補正する。具体的には、補正部１９ｂは、マーカーＭ１〜Ｍ４が検出された場合に、マーカーデータ記憶部１９ｃに記憶されているテーブルを参照し、そのマーカーＭ１〜Ｍ４が示す移動距離に基づいて、内界センサ１４の移動距離を補正する。
【００５９】
図１２（ａ），（ｂ）は、マーカーデータ記憶部１９ｃに記憶されたテーブルを例示する図である。図１２（ａ），（ｂ）に示されるように、テーブルＴＢ１，ＴＢ２には、各マーカーセンサ２０とそのマーカーセンサ２０のカウント数に対応する搬送車両３Ｂの移動距離とが対応付けて記憶されている。具体的には、ＴＢ１において、例えばセンサ２のマーカーＭ２を検出したカウント数が「２」である場合には、移動距離が「５００ｍ」を示すデータが記憶されている。そのため、補正部１９ｂは、マーカーＭ１〜Ｍ４をマーカーセンサ２０が検出した場合に、テーブルＴＢ１を参照し、各マーカーセンサ２０のカウント数に対応付けて記憶されている移動距離を読み出し、搬送車両３Ｂの坑道Ｔにおける移動距離（長手方向の位置）とする。なお、図１２（ａ）のＴＢ１は、搬送車両３Ｂの目的地までの「行き」の移動距離を示すテーブルであり、図１２（ｂ）のＴＢ２は、搬送車両３Ｂの目的地からの「帰り（坑道Ｔの入口部まで）」の移動距離を示すテーブルである。
【００６０】
位置姿勢情報演算部１９ｄは、内界センサ１４で検出された搬送車両３Ｂの移動距離、又は、補正部１９ｂで補正された搬送車両３Ｂの移動距離に基づいて、位置姿勢情報記憶部１９ａのテーブルを参照し、走行ルートＳでの搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を割り出す。搬送車両３Ｂの位置姿勢情報とは、走行ルートＲ（レールＬ）上の搬送車両３Ｂの位置情報（横方向及び長手方向）及び搬送車両３ＢのレールＬ上での姿勢角情報（ピッチ、ヨー、ロール）である。
【００６１】
走行制御部１９ｅは、搬送車両３Ｂの位置姿勢情報に基づいて、搬送車両３Ｂの目的地までの走行を制御する。走行制御部１９ｅは、予め設定された区間、レールＬのカーブが急な区間、又はセンサや外部からの信号により、搬送車両３Ｂの車速を変化させて搬送車両３Ｂを走行制御する。
【００６２】
障害物検出装置１７Ｂは、第１実施形態に係る障害物検出装置１７Ａと同様に、検出領域情報記憶部１７ａ、障害物検出領域演算部１７ｂ、障害物検出部１７ｃ、制御部１７ｄを備えている。障害物検出装置１７Ｂは、第１実施形態に係る障害物検出装置１７Ａと同様の処理を行い、障害物を検出する。
【００６３】
次に、上記誘導システム１Ｂを利用した誘導方法及び障害物検出方法について、図１３及び図１４を参照して説明する。図１３は、本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートであり、図１４は、障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【００６４】
図１３に示されるように、搬送車両３Ｂの誘導を開始すると、位置姿勢情報演算部１９ｄは、搬送車両３Ｂの位置がスタート位置にあることを示す初期設定を行い、駆動装置１１は搬送車両３Ｂの移動を開始する（ステップＳ２１）。次に、内界センサ１４により、搬送車両３Ｂの坑道Ｔ内における移動距離を検出する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２は、走査ステップに相当する。
【００６５】
続いて、補正部１９ｂは、マーカーセンサ２０がマーカーＭ１〜Ｍ４を検出したか否かを判定する（ステップＳ２３）。マーカーＭ１〜Ｍ４を検出した場合には、補正部１９ｂは、マーカーデータ記憶部１９ｃを参照し、各マーカーセンサ２０のカウント数に基づいて、内界センサ１４の移動距離を補正する。（ステップＳ２４）。一方、マーカーＭ１〜Ｍ４を検出しなかった場合には、ステップＳ２５に進む。
【００６６】
ステップＳ２５では、位置姿勢情報演算部１９ｄは、移動距離に基づいて位置姿勢情報記憶部１９ａを参照し、位置・姿勢推定計算を実行する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６は、位置姿勢情報演算ステップに相当する。そして、障害物検出装置１７Ｂは、割り出された位置姿勢情報に基づいて、障害物検出処理を行う（ステップＳ２７）。以上のような処理を行いながら搬送車両３Ｂの自律運転を続け、停止位置まで到達すると、誘導制御処理を終了し、搬送車両３Ｂの移動を停止（ステップＳ２８）させて搬送車両３Ｂの誘導を終了する。
【００６７】
また、上述の処理（ステップＳ２７）の動作手順について、図１４を参照して詳しく説明する。障害物検出処理を開始すると、障害物検出部１７ｃは、障害物検出フラグをリセットする（ステップＳ３１）。次に、第２レーザスキャナ１６は、走査処理を行って障害物データを取得する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２は、走査ステップに相当する。続いて、障害物検出領域演算部１７ｂは、障害物データ及び位置姿勢情報に基づいて、障害物検出領域Ｃ３の算出を実行する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３は、検出領域演算ステップに相当する。
【００６８】
そして、障害物検出部１７ｄは、障害物検出領域Ｃ３において障害物を検出したか否かを判定し（ステップＳ３４）、障害物を検出した場合には障害物検出フラグを設定する（ステップＳ３５）。一方、障害物が検出されない場合には、処理を終了する。なお、ステップＳ３４は、障害物検出ステップに相当する。上記ステップＳ３１〜Ｓ３５の処理は、搬送車両３Ｂが停止するまで繰り返される。
【００６９】
以上誘導システム１Ｂの障害物検出装置１７Ｂによれば、第１実施形態に係る障害物検出装置１７Ａと同様に、障害物の検出精度の向上を図ることができる。また、移動距離に対応する搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶部１９ａを備えており、位置姿勢情報演算部１９ｄは、内界センサ１４で検出された起算位置からの移動距離と位置姿勢情報記憶部１５ａに記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行ルートＳでの搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を割り出す。トンネル内や特定の大型施設内などの外界から遮蔽された空間では、ＧＰＳによる精度の高い移動体の測位が期待できない。これに対し、位置姿勢情報記憶部１９ａは、搬送車両３の移動距離に対応する位置姿勢情報を記憶している。そのため、搬送車両３Ｂの移動距離を検出することで、搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を正確に割り出すことができる。
【００７０】
また、走行ルートＳ（レールＬ）の所定位置に、走行ルートＲの周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーＭ１〜Ｍ４を配置し、そのマーカーＭ１〜Ｍ４をマーカーセンサ２０が検出した場合に、補正部１９ｂが内界センサ１４における移動距離をマーカーＭ１〜Ｍ４に基づいて補正する。そのため、位置姿勢情報演算部１９ｄは、補正部１９ｂによって補正された内界センサ１４の移動距離と位置姿勢情報記憶部１９ａに記憶されている位置姿勢情報とに基づいて、走行ルートＲでの搬送車両３Ｂの位置姿勢情報を割り出す。このようにすれば、マーカーＭ１〜Ｍ４を検出する度に移動距離を修正することができ、移動距離の累積誤差を補正することができる。これにより、位置姿勢情報をより正確に割り出すことができるので、信頼性の高い障害物検出領域を割り出すことができる
【００７１】
以上、本発明を各実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれらの実施形態のみに限定されない。例えば、第１実施形態においては、第１レーザスキャナ１３及び第２レーザスキャナ１６を設けたが、１つのレーザスキャナによって観測形状データ及び障害物データを取得してもよい。
【００７２】
また、第２実施形態においては、マーカーデータ記憶部１９ｃに各マーカーセンサ２０のカウント数に対応する移動距離を示すテーブルが記憶されており、補正部１９ｂがそのテーブルを参照することで移動距離を補正しているが、マーカーセンサ２０のカウント数とマーカーＭ１〜Ｍ４の長手方向の配置間隔とから移動距離を算出して補正してもよい。具体的には、補正部１９ｂは、マーカーＭ１〜Ｍ４の配置間隔が１００ｍである場合に、カウント数が例えば「３」のときは、３×１００ｍ＝３００ｍといった計算を行い移動距離を算出して補正してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】トンネルなどの坑道を走行する搬送車両を模式的に示す図である。
【図２】本実施形態に係る搬送車両の斜視図である。
【図３】本実施形態に係る搬送車両の側面図である。
【図４】本実施形態に係る誘導システムのブロック図である。
【図５】マルコフ位置推定手法の流れを説明するために、坑道内に配置された３つの構造物と搬送車両との位置関係及び存在確率を示す図である。
【図６】障害物検出領域の算出を説明するために、第２レーザスキャナの検出領域と検出領域情報記憶部に記憶されている検出領域情報における領域とを示す図である。
【図７】本実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図８】障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２実施形態に係る搬送車両の側面図である。
【図１０】本発明の第２実施形態に係る搬送車両のブロック図である。
【図１１】マーカーの配置を示す図である。
【図１２】マーカーデータ記憶部に記憶されたテーブルを例示する図である。
【図１３】本発明の第２実施形態に係る誘導方法及び障害物検出方法の処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第２実施形態に係る障害物検出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７４】
１Ａ，１Ｂ…誘導システム、３Ａ，３Ｂ…搬送車両（移動体）、１３，１６，１８…レーザスキャナ（第１レーザスキャナ、第２レーザスキャナ）、１５ａ…マップ記憶部、１５ｂ，１９ｄ…位置姿勢情報演算部（位置姿勢情報演算手段）、１７ａ…検出領域情報記憶部（検出領域情報記憶手段）、１７ｂ…検出領域演算部（検出領域演算手段）、１７ｃ…障害物検出部（障害物検出手段）、１９ａ…位置姿勢情報記憶部（位置姿勢情報記憶手段）、２０…マーカーセンサ（マーカー検出手段）、Ｃ２…検出対象領域、Ｃ３…障害物検出領域、Ｍ１〜Ｍ４…マーカー、Ｒ…走行ルート（走行路）。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置において、
前記移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算手段と、
前記移動体に搭載され、前記移動体の周囲環境に関する形状情報を取得するレーザスキャナと、
前記障害物を検出すべき領域に関する前記移動体の走行路に沿った検出領域情報を記憶する検出領域情報記憶手段と、
前記位置姿勢情報演算手段によって割り出された前記位置姿勢情報と前記検出領域情報記憶手段に記憶されている前記検出領域情報とに基づいて、前記移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、当該検出対象領域と前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報とが重複する領域を、前記障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算手段と、
前記検出領域演算手段によって割り出された前記障害物検出領域において、前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報から前記障害物を検出する障害物検出手段とを備えることを特徴とする障害物検出装置。
【請求項２】
前記走行路の長手方向に沿った形状情報を含む３次元マップを記憶するマップ記憶手段を更に備え、
前記位置姿勢情報演算手段は、前記３次元マップから抽出された形状情報と前記レーザスキャナで取得された形状情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項３】
前記レーザスキャナは、前記移動体の位置姿勢情報を割り出すための形状情報を取得する第１レーザスキャナと、前記障害物に関する形状情報を取得する第２レーザスキャナとから構成されていることを特徴とする請求項２記載の障害物検出装置。
【請求項４】
前記移動体の起算位置からの移動距離を検出する移動距離検出手段と、
前記移動距離に対応する前記移動体の位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶手段とを更に備え、
前記位置姿勢情報演算手段は、前記移動距離検出手段で検出された前記移動距離と前記位置姿勢情報記憶手段に記憶されている前記位置姿勢情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項５】
前記走行路の所定位置に、前記走行路の周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーと、
前記マーカーを検出するマーカー検出手段と、
前記マーカー検出手段によって前記マーカーを検出した場合に、前記移動距離検出手段における前記移動距離を前記マーカーに基づいて補正する補正手段とを更に備え、
前記位置姿勢情報演算手段は、前記補正手段によって補正された前記移動距離検出手段の移動距離と前記位置姿勢情報記憶手段に記憶されている前記位置姿勢情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項４記載の障害物検出装置。
【請求項６】
前記検出領域演算手段は、前記移動体の走行状態に基づいて、前記障害物検出領域を割り出すことを特徴とする請求項１〜５記載の障害物検出装置。
【請求項７】
移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出方法において、
前記移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算ステップと、
レーザスキャナを走査して前記移動体の周囲環境に関する形状情報を取得する走査ステップと、
前記位置姿勢情報演算ステップにおいて割り出された前記位置姿勢情報と前記障害物を検出すべき領域に関する前記移動体の走行路に沿った検出領域情報とに基づいて、前記移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、当該検出対象領域と前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報とが重複する領域を前記障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算ステップと、
前記検出領域演算ステップにおいて割り出された前記障害物検出領域において、前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報から前記障害物を検出する障害物検出ステップとを含むことを特徴とする障害物検出方法。
【請求項１】
移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出装置において、
前記移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算手段と、
前記移動体に搭載され、前記移動体の周囲環境に関する形状情報を取得するレーザスキャナと、
前記障害物を検出すべき領域に関する前記移動体の走行路に沿った検出領域情報を記憶する検出領域情報記憶手段と、
前記位置姿勢情報演算手段によって割り出された前記位置姿勢情報と前記検出領域情報記憶手段に記憶されている前記検出領域情報とに基づいて、前記移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、当該検出対象領域と前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報とが重複する領域を、前記障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算手段と、
前記検出領域演算手段によって割り出された前記障害物検出領域において、前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報から前記障害物を検出する障害物検出手段とを備えることを特徴とする障害物検出装置。
【請求項２】
前記走行路の長手方向に沿った形状情報を含む３次元マップを記憶するマップ記憶手段を更に備え、
前記位置姿勢情報演算手段は、前記３次元マップから抽出された形状情報と前記レーザスキャナで取得された形状情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項３】
前記レーザスキャナは、前記移動体の位置姿勢情報を割り出すための形状情報を取得する第１レーザスキャナと、前記障害物に関する形状情報を取得する第２レーザスキャナとから構成されていることを特徴とする請求項２記載の障害物検出装置。
【請求項４】
前記移動体の起算位置からの移動距離を検出する移動距離検出手段と、
前記移動距離に対応する前記移動体の位置姿勢情報を記憶する位置姿勢情報記憶手段とを更に備え、
前記位置姿勢情報演算手段は、前記移動距離検出手段で検出された前記移動距離と前記位置姿勢情報記憶手段に記憶されている前記位置姿勢情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項１記載の障害物検出装置。
【請求項５】
前記走行路の所定位置に、前記走行路の周囲環境とは区別可能に複数配置されたマーカーと、
前記マーカーを検出するマーカー検出手段と、
前記マーカー検出手段によって前記マーカーを検出した場合に、前記移動距離検出手段における前記移動距離を前記マーカーに基づいて補正する補正手段とを更に備え、
前記位置姿勢情報演算手段は、前記補正手段によって補正された前記移動距離検出手段の移動距離と前記位置姿勢情報記憶手段に記憶されている前記位置姿勢情報とに基づいて、前記走行路での前記移動体の位置姿勢情報を割り出すことを特徴とする請求項４記載の障害物検出装置。
【請求項６】
前記検出領域演算手段は、前記移動体の走行状態に基づいて、前記障害物検出領域を割り出すことを特徴とする請求項１〜５記載の障害物検出装置。
【請求項７】
移動体の進路上に存在する障害物を検出する障害物検出方法において、
前記移動体の位置姿勢情報を割り出す位置姿勢情報演算ステップと、
レーザスキャナを走査して前記移動体の周囲環境に関する形状情報を取得する走査ステップと、
前記位置姿勢情報演算ステップにおいて割り出された前記位置姿勢情報と前記障害物を検出すべき領域に関する前記移動体の走行路に沿った検出領域情報とに基づいて、前記移動体の現在の位置における検出対象領域を特定し、当該検出対象領域と前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報とが重複する領域を前記障害物の検出を行う障害物検出領域として割り出す検出領域演算ステップと、
前記検出領域演算ステップにおいて割り出された前記障害物検出領域において、前記レーザスキャナによって取得された前記形状情報から前記障害物を検出する障害物検出ステップとを含むことを特徴とする障害物検出方法。
【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】
【公開番号】特開２０１０−９６５８４（Ｐ２０１０−９６５８４Ａ）
【公開日】平成２２年４月３０日（２０１０．４．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２６６４４６（Ｐ２００８−２６６４４６）
【出願日】平成２０年１０月１５日（２００８．１０．１５）
【出願人】（０００００１３７３）鹿島建設株式会社 (1,387)
【出願人】（３０１０２１５３３）独立行政法人産業技術総合研究所 (6,529)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年４月３０日（２０１０．４．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１０月１５日（２００８．１０．１５）
【出願人】（０００００１３７３）鹿島建設株式会社 (1,387)
【出願人】（３０１０２１５３３）独立行政法人産業技術総合研究所 (6,529)
【Ｆターム（参考）】
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