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自己位置推定装置、自己位置推定方法、自己位置推定プログラム、及び移動体

国内特許コード P150012043
掲載日 2015年6月17日
出願番号 特願2013-521307
登録番号 特許第5892663号
出願日 平成23年12月7日(2011.12.7)
登録日 平成28年3月4日(2016.3.4)
国際出願番号 JP2011006846
国際公開番号 WO2012176249
国際出願日 平成23年12月7日(2011.12.7)
国際公開日 平成24年12月27日(2012.12.27)
優先権データ
  • 特願2011-137623 (2011.6.21) JP
発明者
  • 日永田 佑介
  • 末永 剛
  • 竹村 憲太郎
  • 高松 淳
  • 小笠原 司
出願人
  • 国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学
発明の名称 自己位置推定装置、自己位置推定方法、自己位置推定プログラム、及び移動体
発明の概要 一致度算出部12は、位置情報取得部11により時刻tで取得された位置情報を、時刻t-1で取得された位置情報に対して平行移動及び回転移動させたときの両位置情報の一致度を算出する。推定部13は、時刻tの位置情報の平行移動量T及び回転移動量Rを変更させて、一致度を最大にする平行移動量T及び回転移動量Rを探索し、自己位置を推定する。そして、一致度算出部12は、時刻tの位置情報のある計測点が時刻t-1の位置情報のある計測点を中心として距離ε以内に存在した場合、一致度に所定ポイント付与する。
従来技術、競合技術の概要



未知環境内をロボットが移動するためには、環境を計算機上にモデリングする必要がある。未知環境をモデリングする手法として、Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)が知られている(例えば、非特許文献1)。これは、未知環境下での相対的自己位置推定と地図生成を同時に行うことによって環境のモデリングを行う。SLAMでは周囲の環境は静的であるという仮定に基づくものが多く、動的環境下では、マッチング誤差が発生してしまうという問題があった。





そのため、作業領域を人と共有するような実環境下でロボットを運用する場合、人の往来など動的な環境変化に対応する必要がある。動的環境下で利用可能なSLAMとして、外れ値を考慮したランドマークに基づくアプローチが提案されている(例えば、非特許文献2)。





しかしながら、非特許文献2の手法には十分な数のランドマークが観察される必要性や、動的障害物による隠れの問題がある。





また、センシング対象の形状(非特許文献3)や、フレーム間の最近傍点距離(非特許文献4)によって、静止物体と移動物体とを区別し、マッチングを行う手法も提案されている。





しかしながら、非特許文献3、4の手法は、測定精度が移動物体かどうかを判定する判別器の性能に強く依存するという問題がある。





また、レーザレンジファインダで計測される2次元の位置情報のように、複数の計測点により構成された位置情報同士のマッチングを行う手法として、L2ノルムを最小化する手法であるIterative Closest Point(ICP)も知られている(非特許文献5)。





図23は、ICPを用いた場合のマッチングの誤差を示した図である。図23においては、ロボットの移動面を示す2次元の座標空間に、ロボットに搭載された位置センサにより計測された計測点と、移動体の周囲に存在する物体の実際の位置とが重ね合わせてプロットされている。そして、図23の円の点線で囲んだ領域に計測点と実際の位置との誤差が生じている。





このように、非特許文献5に示す手法では、図23に示すように、動的な環境下において多くのマッチング誤差が発生してしまう。

産業上の利用分野



本発明は、移動体の自己位置を推定する技術に関し、特に、未知環境下で動作する移動体の自己位置を推定する技術に関するものである。

特許請求の範囲 【請求項1】
移動体の自己位置を推定する自己位置推定装置であって、
前記移動体の周辺空間に存在する各物体の位置情報を時系列に取得する位置情報取得部と、
前記位置情報取得部により第1時刻で取得された第1位置情報を、前記第1時刻と時系列的に前又は後の時刻である第2時刻で取得された第2位置情報に対して平行移動及び回転移動させたときの前記第1位置情報と前記第2位置情報との一致度を算出する一致度算出部と、
前記第1位置情報の平行移動量及び回転移動量を変更させて、前記一致度を最大にする前記平行移動量及び前記回転移動量を探索し、前記自己位置を推定する推定部とを備え、
前記一致度算出部は、前記第1位置情報を構成するある計測点に対し、一定距離内に前記第2位置情報を構成するある計測点が存在すれば、前記一致度に所定のポイントを付与し、付与したポイントの合計値を前記一致度として算出する自己位置推定装置。

【請求項2】
前記一致度算出部は、前記周辺空間を前記一定距離に基づいて格子状に区切ることで格子空間を生成し、前記第2位置情報の各計測点を所定のハッシュ関数を用いて前記格子空間に投影し、前記格子空間の各位置における前記計測点の存在の有無を示すハッシュテーブルを生成し、前記第1位置情報の各計測点を前記ハッシュ関数を用いて前記格子空間に投影し、ある計測点の前記格子空間における位置が前記ハッシュテーブルに存在した場合、前記一致度に前記ポイントを付与する請求項1記載の自己位置推定装置。

【請求項3】
前記一致度算出部は、種類の異なる複数のハッシュ関数を用いて前記ハッシュテーブルを複数生成し、前記第1位置情報のある計測点を各ハッシュ関数を用いて前記格子空間に投影し、いずれかの位置が対応するハッシュテーブルに存在した場合、前記一致度に前記ポイントを付与する請求項2記載の自己位置推定装置。

【請求項4】
前記推定部は、
前記平行移動量及び前記回転移動量をランダムに変化させて前記第1位置情報からn1(n1は正の整数)個の探索候補を生成する第1処理と、
各探索候補の前記一致度に基づき、各探索候補の重み値を算出し、算出した重み値に基づいて、n2(n2<n1)個の探索候補を抽出する第2処理と、
抽出したn2個の探索候補のそれぞれについて、所定の確率分布に基づいて前記平行移動量及び前記回転移動量を変化させてn3(n3は正の整数)個の探索候補を生成する第3処理と、
前記n3個の探索候補のそれぞれに対し、前記重み値を算出し、算出した重み値が最大となる探索候補を探索解として求める第4処理とを備える請求項1~3のいずれかに記載の自己位置推定装置。

【請求項5】
前記第4処理は、前記第2、第3処理を所定回数繰り返し、前記重み値が最大となる探索候補を前記探索解として求める請求項4記載の自己位置推定装置。

【請求項6】
前記移動体のオドメトリを算出するオドメトリ算出部を更に備え、
前記第1処理は、前記オドメトリから得られる前記移動体の位置の事前確率に基づき、前記平行移動量及び前記回転移動量をランダムに変化させてn1個の探索候補を生成する請求項4又は5記載の自己位置推定装置。

【請求項7】
請求項1~6のいずれかに記載の自己位置推定装置と、
前記位置情報を取得する位置センサとを備える移動体。

【請求項8】
移動体の自己位置を推定する自己位置推定方法であって、
コンピュータが、前記移動体の周辺空間に存在する各物体の位置情報を時系列に取得する位置情報取得ステップと、
コンピュータが、前記位置情報取得ステップにより第1時刻で取得された第1位置情報を、前記第1時刻と時系列的に前又は後の時刻である第2時刻で取得された第2位置情報に対して平行移動及び回転移動させたときの前記第1位置情報と前記第2位置情報との一致度を算出する一致度算出ステップと、
コンピュータが、前記第1位置情報の平行移動量及び回転移動量を変更させて、前記一致度を最大にする前記平行移動量及び前記回転移動量を探索し、前記自己位置を推定する推定ステップとを備え、
前記一致度算出ステップは、前記第1位置情報のある計測点から一定距離内に前記第2位置情報のある計測点が存在すれば、前記一致度に所定のポイントを付与し、前記ポイントの加算値を前記一致度として算出する自己位置推定方法。

【請求項9】
移動体の自己位置を推定する自己位置推定プログラムであって、
前記移動体の周辺空間に存在する各物体の位置情報を時系列に取得する位置情報取得部と、
前記位置情報取得部により第1時刻で取得された第1位置情報を、前記第1時刻と時系列的に前又は後の時刻である第2時刻で取得された第2位置情報に対して平行移動及び回転移動させたときの前記第1位置情報と前記第2位置情報との一致度を算出する一致度算出部と、
前記第1位置情報の平行移動量及び回転移動量を変更させて、前記一致度を最大にする前記平行移動量及び前記回転移動量を探索し、前記自己位置を推定する推定部としてコンピュータを機能させ、
前記一致度算出部は、前記第1位置情報のある計測点から一定距離内に前記第2位置情報のある計測点が存在すれば、前記一致度に所定のポイントを付与し、前記ポイントの加算値を前記一致度として算出する自己位置推定プログラム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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出願権利状態 登録
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