特開 2023-167780 ロボット制御システム、搬送システム及びロボット制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023167780

(43)【公開日】2023-11-24

(54)【発明の名称】ロボット制御システム、搬送システム及びロボット制御方法

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/02 20200101AFI20231116BHJP

【ＦＩ】

G05D1/02 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022079239

(22)【出願日】2022-05-13

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．Ｌｉｎｕｘ

(71)【出願人】

【識別番号】319007240

【氏名又は名称】株式会社日立インダストリアルプロダクツ

(74)【代理人】

【識別番号】110001678

【氏名又は名称】藤央弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】中野 定樹

(72)【発明者】

【氏名】木村 宣隆

(72)【発明者】

【氏名】遠藤 久

【テーマコード（参考）】

5H301

【Ｆターム（参考）】

5H301BB05

5H301GG14

5H301GG24

5H301KK08

(57)【要約】

【課題】第１のセンサと第２のセンサを有するロボットで、第１のセンサからの位置情報が利用できない場合に第２のセンサから算出した情報を用いて自己位置を推定する精度を向上させる。
【解決手段】プロセッサとメモリを有するサーバがロボットの位置を推定するロボット制御システムであって、ロボットは第１センシング情報を取得する第１センサと、第２センシング情報を取得する第２センサと、を有し、サーバは、第１センシング情報から得られる第１位置と、第１姿勢を含む第１走行状態情報と、第２センシング情報から取得するロボットの第２速度及び第２角速度を含む第２走行状態情報と、第１走行状態情報と第２走行状態情報の対応関係を示す対応関係情報を、第１位置と関連付けて格納する記憶部と、第１走行状態情報及び第２走行状態情報に基づいてロボットの推定位置を算出する演算部を有する。
【選択図】図３Ａ

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサとメモリを有するサーバが移動ロボットの位置を推定するロボット制御システムであって、
前記移動ロボットは、
前記移動ロボットの走行状態から第１のセンシング情報を取得する第１のセンサ部と、
前記第１のセンサ部とは異なるセンサを有して前記移動ロボットの走行状態から第２のセンシング情報を取得する第２のセンサ部と、を有し、
前記サーバは、
前記第１のセンシング情報から得られる第１の位置と当該第１の位置における第１の姿勢を含む第１の走行状態の情報と、前記第２のセンシング情報から得られる前記移動ロボットの第２の速度及び第２の角速度を含む第２の走行状態の情報と、の対応関係を示す対応関係情報を、前記第１の位置と関連付けて格納する記憶部と、
前記第１の走行状態の情報及び前記第２の走行状態の情報に基づいて前記移動ロボットの推定位置を算出可能な演算部と、を有し、
前記演算部は、
前記第１のセンサ部から取得した第１のセンシング情報に基づいて前記第１の位置と前記第１の姿勢を算出し、前記第１の位置の算出の際にエラーが生じた場合には、前記第２のセンシング情報から取得した第２の走行状態の情報と前記対応関係情報に基づいて、前記移動ロボットの推定位置を算出することを特徴とするロボット制御システム。

【請求項2】

請求項１に記載のロボット制御システムであって、
前記対応関係情報は、
前記第１の位置における第１の速度と前記第２の速度の速度比と、前記第１の姿勢における第１の角速度と前記第２の角速度の角速度比を含むことを特徴とするロボット制御システム。

【請求項3】

請求項２に記載のロボット制御システムであって、
前記演算部は、
前記エラーがなく、かつ予め設定された登録情報が有効の場合には、前記第１の速度と前記第１の角速度を取得し、前記第１の速度と前記第２の速度から前記速度比を算出し、前記第１の角速度と前記第２の角速度から前記角速度比を算出し、前記第１の位置と前記第１の姿勢に対応づけて、前記第２の速度と前記第２の角速度と前記速度比と前記角速度比を前記対応関係情報に登録することを特徴とするロボット制御システム。

【請求項4】

請求項２に記載のロボット制御システムであって、
前記演算部は、
前記エラーが生じた場合には、前記エラー発生前の前記移動ロボットの前記第１の位置及び前記第１の姿勢の情報と、前記第２の速度と、前記第２の角速度とで前記対応関係情報を検索し、検索結果から速度比及び角速度比とを取得して、当該取得した速度比及び角速度比と前記第２の速度と前記第２の角速度とから前記第１の速度の推定値及び前記第１の角速度の推定値を算出し、前記算出された前記第１の速度の推定値及び前記第１の角速度の推定値に基づいて、前記移動ロボットの位置及び姿勢を推定位置及び推定姿勢として算出することを特徴とするロボット制御システム。

【請求項5】

請求項４に記載のロボット制御システムであって、
前記演算部は、
前記エラーが生じた場合には、前記演算部の算出した前記推定位置及び前記推定姿勢と、前記推定位置における前記第２の速度と、前記推定姿勢における前記第２の角速度とで前記対応関係情報を検索し、検索結果から速度比及び角速度比を取得して、当該取得した速度比及び角速度比と前記推定位置における前記第２の速度と前記推定姿勢における前記第２の角速度とから前記推定位置における前記第１の速度の推定値と前記推定姿勢における前記第１の角速度の推定値とを算出し、前記算出された前記推定位置における前記第１の速度の推定値及び前記推定姿勢における前記第１の角速度の推定値に基づいて、前記移動ロボットの位置及び姿勢を算出することを特徴とするロボット制御システム。

【請求項6】

請求項４に記載のロボット制御システムであって、
前記演算部は、
前記対応関係情報を検索する際に、前記第１の位置を表す第１のキーで検索を行って、当該検索の結果に対して前記第１の姿勢と前記第２の速度と前記第２の角速度を表す第２のキーで検索を行うことを特徴とするロボット制御システム。

【請求項7】

請求項２に記載のロボット制御システムであって、
前記対応関係情報は、
前記第１の位置と、前記第１の姿勢と、前記速度比と、前記角速度比を含むことを特徴とするロボット制御システム。

【請求項8】

請求項７に記載のロボット制御システムであって、
前記対応関係情報は、
前記第１の位置と、前記第１の姿勢と、前記速度比と、前記角速度比に加えて、日時、加速度、角加速度、積載物の重量、車輪の空気圧、車輪の周長、車輪のトルク、温度、湿度、移動ロボット固有ＩＤのうち、少なくともひとつを含むことを特徴とするロボット制御システム。

【請求項9】

請求項１に記載のロボット制御システムであって、
前記演算部は、
前記エラーによって前記第１の位置が取得できない場合には、前記移動ロボットに設けたランプの点滅、前記移動ロボットに設けたホーンからの音声出力、前記移動ロボットの減速及び停止の少なくともひとつを前記移動ロボットに指令することを特徴とするロボット制御システム。

【請求項10】

プロセッサとメモリを有するサーバと、
前記サーバに接続されて物体を搬送する移動ロボットと、を有する搬送システムであって、
前記移動ロボットは、
前記移動ロボットの走行状態から第１のセンシング情報を取得する第１のセンサ部と、
前記第１のセンサ部とは異なるセンサを有して前記移動ロボットの走行状態から第２のセンシング情報を取得する第２のセンサ部と、を有し、
前記サーバは、
前記第１のセンシング情報から得られる第１の位置と、当該第１の位置における第１の姿勢を含む第１の走行状態の情報と、前記第２のセンシング情報から得られる前記移動ロボットの第２の速度及び第２の角速度を含む第２の走行状態の情報と、の対応関係を示す対応関係情報を、前記第１の位置と関連付けて格納する記憶部と、
前記第１の走行状態の情報及び前記第２の走行状態の情報に基づいて前記移動ロボットの推定位置を算出可能な演算部と、を有し、
前記演算部は、
前記第１のセンサ部から取得した第１のセンシング情報に基づいて前記第１の位置と前記第１の姿勢を算出し、前記第１の位置の算出の際にエラーが生じた場合には、前記第２のセンシング情報から取得した第２の走行状態の情報と前記対応関係情報とに基づいて前記移動ロボットの推定位置を算出することを特徴とする搬送システム。

【請求項11】

プロセッサとメモリを有するサーバが移動ロボットの位置を推定するロボット制御方法であって、
前記サーバが、前記移動ロボットの第１のセンサ部が検出した第１のセンシング情報を取得する第１のステップと、
前記サーバが、前記移動ロボットの前記第１のセンサ部とは異なる第２のセンサ部が検出した第２のセンシング情報を取得する第２のステップと、
前記サーバが、前記第１のセンシング情報から得られる第１の位置と当該第１の位置における第１の姿勢を含む第１の走行状態の情報と、前記第２のセンシング情報から取得する前記移動ロボットの第２の速度及び第２の角速度を含む第２の走行状態の情報と、の対応関係を示す対応関係情報を、前記第１の位置と関連付けて記憶部へ格納する第３のステップと、
前記サーバが、前記第１のセンサ部から取得した第１のセンシング情報に基づいて前記第１の位置と前記第１の姿勢を算出する第４のステップと、
前記サーバが、前記第１の位置の算出の際にエラーが生じた場合、前記第２のセンシング情報から取得した第２の走行状態の情報と前記対応関係情報とに基づいて前記移動ロボットの推定位置を算出する第５のステップと、
を含むことを特徴とするロボット制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ロボットの自己位置を補正する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

無人搬送車（ＡＧＶ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）の自己位置推定方式として、複数の自己位置推定方式を組み合わせて精度向上やロバスト性の向上を行う方式、例えば、画像特徴点を用いたＶｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ（ＳＬＡＭ：Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）方式（第１の自己位置推定方式）と、車輪回転情報（エンコーダ情報）を用いたＷｈｅｅｌ Ｏｄｏｍｅｔｒｙ（以下、オドメトリ）方式（第２の自己位置推定方式）を組み合わせる技術が知られている。

【0003】

特許文献１には、画像処理方式の自己位置推定処理により得られる第１の自己位置と、オドメトリ方式の自己位置推定処理により得られる第２の自己位置との算出精度マップを予め作成しておき、算出精度マップに記された算出精度を用いて、第１の自己位置と第２の自己位置との組み合わせ比率を決定する自己位置推定方式が開示されている。

【0004】

一方、特許文献１の図５によると、所定数以上のランドマークが検出できなかった場合、即ち、第１の自己位置がエラーにより得られなかった場合は、第２の自己位置のみを用いて自己位置の推定を行う方式が開示されている。

【0005】

特許文献２、又は、非特許文献１には、画像特徴点を用いたＶｉｓｕａｌ ＳＬＡＭの基本機能、具体的には、連続的なカメラ画像から画像特徴点群を検出し、本特徴点群を複数フレーム間にわたりトラッキングすることで自己位置を推定しながら、地図を作成する機能が開示されている。さらには、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭの基本機能を用いて作成した地図に対して、カメラ画像を照合することにより高精度で自己位置を推定する機能についても開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０２１―９６７３１号公報

【特許文献2】特開２０１７―１４６９５２号公報

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】Shinya Sumikura、Mikiya Shibuya、Ken Sakurada 共著、"OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework"、Open Source Software Competition、October 21-25, 2019, Nice

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

特許文献１には、第１の自己位置がエラーにより得られない場合は第２の自己位置のみを用いて自己位置推定を行う方式が開示されている。オドメトリ方式の自己位置推定処理により得られる第２の自己位置は、路面（又は床面）の摩擦や凸凹あるいは車輪の損耗などの影響を受けやすく、画像処理方式の自己位置推定処理により得られる第１の自己位置よりも位置推定の精度が低い。

【0009】

そのため、第２の自己位置を使用すると、エラーが発生しなかった場合に得られたであろう第１の自己位置に対して誤差が累積していくという課題があった。

【0010】

そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、種類の異なる第１のセンサと第２のセンサを有するロボットを制御する際に、第１のセンサから算出した第１の自己位置が利用できない場合に第２のセンサから算出した情報を用いて自己位置を推定する精度を向上させることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明は、プロセッサとメモリを有するサーバが移動ロボットの位置を推定するロボット制御システムであって、前記移動ロボットは、前記移動ロボットの走行状態から第１のセンシング情報を取得する第１のセンサ部と、前記第１のセンサ部とは異なるセンサを有して前記移動ロボットの走行状態から第２のセンシング情報を取得する第２のセンサ部と、を有し、前記サーバは、前記第１のセンシング情報から得られる第１の位置と当該第１の位置における第１の姿勢を含む第１の走行状態の情報と、前記第２のセンシング情報から得られる前記移動ロボットの第２の速度及び第２の角速度の情報を含む第２の走行状態の情報と、の対応関係を示す対応関係情報を、前記第１の位置と関連付けて格納する記憶部と、前記第１の走行状態の情報及び前記第２の走行状態の情報に基づいて前記移動ロボットの推定位置を算出可能な演算部と、を有し、前記演算部は、前記第１のセンサ部から取得した第１のセンシング情報に基づいて前記第１の位置と前記第１の姿勢の情報を算出し、前記第１の位置の算出の際にエラーが生じた場合には、前記第２のセンシング情報から取得した第２の走行状態の情報と前記対応関係情報に基づいて前記移動ロボットの推定位置を算出する。

【発明の効果】

【0012】

したがって、本発明は、第１のセンサ部の第１のセンシング情報から第１の位置がエラーによって得られなかった場合でも、第２のセンサ部の第２のセンシング情報と対応関係情報の速度比及び角速度比を用いて第１の位置と同等の精度で移動ロボットの位置を算出することができる。

【0013】

本明細書において開示される主題の、少なくとも一つの実施の詳細は、添付されている図面と以下の記述の中で述べられる。開示される主題のその他の特徴、態様、効果は、以下の開示、図面、請求項により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1A】本発明の実施例１を示し、ロボットの運動モデルを示す図である。

【図1B】本発明の実施例１を示し、ロボットの軌跡と自己位置の関係を示す図である。

【図2】本発明の実施例１を示し、ロボットの速度と角速度を示す図である。

【図3A】本発明の実施例１を示し、ロボット制御システムのハードウェアの一例を示すブロック図である。

【図3B】本発明の実施例１を示し、ロボットの斜視図である。

【図3C】本発明の実施例１を示し、ロボットの側面図である。

【図4】本発明の実施例１を示し、ロボット制御システムのソフトウェアの一例を示すブロック図である。

【図5】本発明の実施例１を示し、自己位置補正処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】本発明の実施例１を示し、データベース検索処理の一例を示すフローチャートである。

【図7A】本発明の実施例１を示し、直進の場合の補正情報の一例を示す図である。

【図7B】本発明の実施例１を示し、右折の場合の補正情報の一例を示す図である。

【図7C】本発明の実施例１を示し、データベースの補正情報の一例を示すフローチャートである。

【図8】本発明の実施例１を示し、右折の場合の運動種別毎の補正情報の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。実施例は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

【0016】

各種情報の例として、「テーブル」、「リスト」、「キュー」等の表現にて説明することがあるが、各種情報はこれら以外のデータ構造で表現されてもよい。例えば、「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」、「ＸＸキュー」等の各種情報は、「ＸＸ情報」としてもよい。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。

【0017】

同一あるいは同様の機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添え字を付して説明する場合がある。また、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添え字を省略して説明する場合がある。

【0018】

実施例において、プログラムを実行して行う処理について説明する場合がある。ここで、計算機は、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）によりプログラムを実行し、記憶資源（例えばメモリ）やインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら、プログラムで定められた処理を行う。そのため、プログラムを実行して行う処理の主体を、プロセッサとしてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であればよく、特定の処理を行う専用回路を含んでいてもよい。ここで、専用回路とは、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等である。

【0019】

プログラムは、プログラムソースから計算機にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバ又は計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、実施例において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

【実施例0020】

本発明は、自律的に走行する無人搬送車が、第１のセンサから算出した第１の自己位置（自己位置１）がエラーにより得られなかった場合でも、第２のセンサから算出した走行状態から第１の自己位置と同等の精度で自己位置を復元するものである。

【0021】

なお、無人搬送車（ＡＧＶ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）を本実施例ではロボットと表記する。また、第１のセンサと第２のセンサは種類が異なるセンサで構成され、かつ、第１のセンサから算出する位置精度は、第２のセンサから算出する位置精度よりも高いものとする。

【0022】

図１Ａを用いて自己位置の復元方式について説明する。図１Ａに示す式１００は２輪差動駆動型のロボット３００の運動モデルである。ロボット３００はＸ－Ｙの２次元空間を走行し、旋回によって進行方向を変更する。ロボット３００は、位置をｘ、ｙの座標で示し、向きをθ、速度をν、角速度をωで示す。

【0023】

上記の式１００は、時刻ｔ＝１，２，３，４，…の状態におけるロボット３００の位置と姿勢（ｘ（ｔ－１），ｙ（ｔ－１），θ（ｔ－１））、速度（ν（ｔ））、角速度（ω（ｔ））を入力とし、次のステップ（時刻）のロボット３００の位置と姿勢（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），θ（ｔ））を算出する式、即ち、ロボット３００の軌跡を表現する式である。

【0024】

なお、本実施例では、式１００中のような変数ｘと下付き添え字ｔをｘ（ｔ）と表記する。変数ｙ，θ等と下付き添え字についても同様にｙ（ｔ）、θ（ｔ）と表記する。また下付き添え字（ｔ）を省略する場合もある。

【0025】

図１Ｂは、ロボット３００の軌跡と自己位置の関係を示す図である。図中軌跡１０１は第１のセンサ（後述）から得られる速度１（ν１）、角速度１（ω１）（１１０）から計算される自己位置１の軌跡である。軌跡１０２は第２のセンサから得られる速度２（ν２）、角速度２（ω２）（１１１）から計算される自己位置２の軌跡である。

【0026】

自己位置１用のセンサは高精度であるが、自己位置１を見失う自己位置ロストと呼ばれるエラーが発生しやすい。一方、自己位置２用のセンサはエラーを発生しないが、自己位置に誤差が生じやすい。

【0027】

このように性能や精度の異なる２種類のセンサから得られる速度と角速度は必ずしも一致しないので、両者の軌跡にはズレ１０３が生じる。ズレ１０３は、各ステップ（ｔ＝１，２，３，４，…）において入力される、速度１（ν１）と速度２（ν２）の差と、角速度１（ω１）と角速度２（ω２）の差に起因する距離が累積したものである。

【0028】

仮に上記軌跡１０１、１０２を完全にマッチさせるには、図１Ｂの式１１２に示すように、速度２（ν２）＝速度１（ν１）、角速度２（ω２）＝角速度１（ω１）となるような、速度比（ν１／ν２）、角速度比（ω１／ω２）を速度２（ν２）、角速度比（ω２）をそれぞれ乗算すればよい。

【0029】

しかし、実際には軌跡１０１と軌跡１０２を完全マッチさせることは困難であるため、以下の手法により軌跡の近似を試みる。

【0030】

まず、自己位置１が正常に得られたときの速度比（ν１／ν２）と角速度比（ω１／ω２）を、ロボット３００の位置と姿勢、速度２、角速度２（ｘ，ｙ，θ，ν２，ω２）と紐づけてデータベース（以下、ＤＢ）の補正情報へ登録しておく。

【0031】

そして、自己位置１がエラー等により得られなかった場合に、ＤＢに登録してある速度比、角速度比の中から現在のロボットの状態（ｘ，ｙ，θ，ν２，ω２）に最も近い速度比、角速度比を検索して補正に用いる。具体的には、エラーが発生しなかった場合に得られたであろう速度１と角速度１を以下の式で近似して算出する。

【0032】

速度１（近似）＝速度２×ＤＢから検索により得られた速度比
角速度１（近似）＝角速度２×ＤＢから検索により得られた角速度比

【0033】

上記式から算出された速度１（近似）と角速度１（近似）を上記式１００に適用することで、自己位置１（近似）が計算できる。したがって、本手法により、自己位置１がエラーにより得られなかった場合でも、自己位置２における速度及び角速度から自己位置１と同等精度の自己位置（補正自己位置）が復元できる。なお、自己位置２は、ロボット３００が自己位置１を取得するタイミングでエラーが発生したときの位置及び向きを示す。

【0034】

本発明の実施例におけるロボット３００及びロボット制御システムのハードウェア構成について図３Ａ～図３Ｃを用いて説明する。図３Ａは、ロボット制御システムのハードウェアの一例を示すブロック図である。図３Ｂは、ロボット３００の斜視図で、図３Ｃは、ロボット３００の側面図である。

【0035】

本発明のロボット制御システムはロボット３００とサーバ３２０で構成される。なお本実施例では、ロボット１台、サーバ１台のシンプルな例で説明するが、複数台のロボット３００と複数台のサーバ１による大規模なロボット制御システムへも適用可能である。

【0036】

ロボット３００は、物流倉庫で荷物の搬送を目的とする無人搬送車（ＡＧＶ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）である。ロボット３００は、ステレオカメラ３０１、車輪３０３（駆動輪）、エンコーダ３０２、荷物を昇降するためのリフター３０４、車輪駆動用の車輪モータ３０６、バッテリ３０５、ＰＣ１（３０７）、電源３０８及び荷重を支持する従動輪（図示省略）より構成される。

【0037】

ＰＣ１（３０７）は、ＣＰＵ、メモリ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等のストレージ装置及びＷｉＦｉ（又は無線通信部）等で構成される周知のコンピュータである。本実施例のロボット３００は２個の車輪３０３で直進、回転を行う差動二輪型ロボットであり、車輪３０３、エンコーダ３０２、車輪モータ３０６を各２セット含んでいる。

【0038】

なお、２つの車輪３０３は直進方向に対して並列に配置され、２つのエンコーダ３０２がそれぞれ取り付けられている。バッテリ３０５は車輪モータ３０６へ電力を供給し、電源３０８はＰＣ１（３０７）に電力を供給する。

【0039】

サーバ３２０は、ＰＣ２（３２１）、電源３２２により構成される。ＰＣ２（３２１）は、ＣＰＵ，メモリ、ＳＳＤ、ＷｉＦｉ等で構成される周知のコンピュータである。
ロボット３００とサーバ３２０とは無線ＬＡＮで接続されており、所定のプロトコル（例えば、ＴＣＰ）で通信することが可能である。

【0040】

本実施例のロボット３００には自己位置を認識するためのセンサが２種類搭載されている。第１のセンサはステレオカメラ３０１である。本実施例ではサーバ３２０がステレオカメラ３０１の画像から非特許文献１に記載されているＶｉｓｕａｌ ＳＬＡＭの機能を用いて自己位置（自己位置１）を計算する。Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ機能については後述する。

【0041】

第２のセンサは一対のエンコーダ３０２である。一対のエンコーダ３０２からは左右の車輪３０３の回転角度が得られ、サーバ３２０はエンコーダ値から速度及び角速度を計算する。自己位置１の計算方法については後述する。

【0042】

次に本発明の実施例１におけるロボット３００及びロボット制御システムのソフトウェア構成について図４を用いて説明する。図４は、ロボット制御システムのソフトウェアの一例を示すブロック図である。

【0043】

図中ブロック４００はロボット３００で稼働するソフトウェア構成を示し、ブロック４２０はサーバ３２０で稼働するソフトウェア構成である。これらのソフトウェアは図示しないＬｉｎｕｘ ＯＳの上で稼働する。

【0044】

まず、自己位置１を算出する手法について説明する。画像取得及び配信部４０１は、ステレオカメラ３０１からステレオ画像を取得し、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２へ配信するプログラムである。

【0045】

Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２は、ステレオ画像から抽出した画像特徴点を用いて自己位置１を算出するプログラムで、自己位置１算出部として機能する。代表的なＶｉｓｕａｌ ＳＬＡＭプログラムとして前記非特許文献１の「ＯｐｅｎＶＳＬＡＭ： Ａ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ」が挙げられる。

【0046】

本プログラムは地図作成と自己位置推定を同時実行するモードと、前記モードで作成した地図を読み込んで、地図とカメラ画像を照合することで自己位置推定を実行するモードを有している。本実施例におけるＶｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２は、後者のモードで稼働することを想定している。

【0047】

具体的には、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２は、予め作成しておいた地図４２１を読み込んで、地図４２１とステレオカメラ３０１から得られたステレオ画像とを照合して自己位置１の推定を行う。

【0048】

Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２は、プログラム処理の結果として自己位置１とエラー信号を出力する。自己位置１は（ｘ、ｙ、θ）で表される。ｘ、ｙは地図４２１上のロボット３００の座標を示し、θはロボット３００の向きである（図１Ａの式１００）。

【0049】

エラー信号は、地図４２１とステレオカメラ画像との照合に失敗した場合にＶｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２から出力される。即ち、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２は、自己位置１が得られなかった場合はエラー信号に「１」を設定し、自己位置１が得られた場合はエラー信号に「０」を設定して出力する。自己位置１とエラー信号は、例えば、１秒間に３０回の頻度で、自己位置補正部４２６へ配信される。

【0050】

次に、エンコーダ３０２から速度２、角速度２を算出する手法について説明する。エンコーダ値取得及び配信部４０２は、車輪３０３の回転角度を表すエンコーダ値をエンコーダ３０２から読み取り、速度２及び角速度２算出部４２３へ配信するプログラムである。

【0051】

速度２及び角速度２算出部４２３は、左右それぞれの車輪３０３のエンコーダ値を、１秒間に１００回程度取得して配信する。速度２及び角速度２算出部４２３では、単位時間あたりのエンコーダ値の増加量又は減少量から各車輪３０３の単位時間あたりの走行距離を算出する。

【0052】

車輪３０３が１回転（３６０度）したときの走行距離は、車輪３０３の直径×円周率で計算できるので、車輪３０３の回転角度をエンコーダ３０２の出力から算出することでロボット３００の走行距離が計算できる。

【0053】

速度２及び角速度２算出部４２３では、左車輪の走行距離をｄｌ、右車輪の走行距離をｄｒとした場合のロボット３００の速度２（ν２）、角速度２（ω２）を図２の式２００から算出して、速度２（ν２）、角速度２（ω２）を自己位置補正部４２６へ配信する。

【0054】

自己位置補正部４２６はＶｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２から配信される自己位置１及びエラー信号と、速度２及び角速度２算出部４２３から配信される速度２、角速度２を入力とし、データベース（ＤＢ）４２５に格納された補正情報７０２を用いて、自己位置１がエラーにより得られなかった場合に、補正自己位置（推定位置及び推定姿勢）を出力するプログラムである。本プログラムの詳細については後述する。

【0055】

一方、経路追従プログラム４２７は、補正自己位置と経路情報を用いて、ロボット３００を予め設定された経路に従って走行させるプログラムである。経路追従プログラム４２７は車輪モータ３０６の駆動を行うための情報を生成し、モータ駆動情報配信部４２４とモータ駆動部４０３を介して、車輪モータ３０６を駆動する。なお、経路追従プログラム４２７、モータ駆動情報配信部４２４、モータ駆動部４０３は周知又は公知の技術を適用すればよいので、詳細機能についての説明は割愛する。以上がソフトウェアブロックの説明である。

【0056】

次に、図５を用いて、自己位置補正部４２６が行う処理の詳細を説明する。図５は、自己位置補正処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、メインループ処理（５００）と補正情報登録処理５１０と自己位置補正処理５２０の３つの処理からなる。

【0057】

補正情報登録処理５１０は、エラー信号が「１」となった場合に速度及び角速度から第１の自己位置（自己位置１）と同等の精度の自己位置（補正自己位置）を復元するための補正情報７０２（図７Ｃ参照）を登録する処理であり、自己位置補正処理５２０は、登録された補正情報を用いて自己位置を補正する処理である。

【0058】

まず初めに、メインループ処理（開始５００から終了５０８）について説明する。プログラムは開始５００より開始され、後続する処理５０１において、自己位置補正部４２６は変数「前回自己位置」を（０、０、０）に初期化する。「前回自己位置」は、ロボット３００の位置と姿勢（ｘ、ｙ、θ）を表す変数であり、１ステップ前のロボット３００の位置と姿勢が格納されている。

【0059】

次の処理５０２において、自己位置補正部４２６は、自己位置１とエラー信号を受信するまで待機する。自己位置１とエラー信号は、例えば、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２から１秒間に３０回の頻度で送信される。

【0060】

自己位置１は、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２から得られたロボット３００の位置と姿勢（ｘ、ｙ、θ）である。エラー信号は、「０」の場合はエラーが発生していないことを示し、「１」の場合はエラー発生のため自己位置１には無効な値が設定されていることを示す信号である。

【0061】

自己位置補正部４２６は、自己位置１とエラー信号を受信した後、処理５０３へ進む。処理５０３では自己位置補正部４２６が速度２及び角速度２算出部４２３から送信される速度２と角速度２を取得する。速度２と角速度２は、前述のとおり、車輪３０３の回転情報から計算されたロボット３００の速度２と角速度２である。

【0062】

処理５０４ではエラー信号が「０」（エラーが発生せずに自己位置１が得られた）、かつ、ＤＢ登録フラグ（後述）が「１」（データベース４２５の補正情報７０２へ登録を行う）の条件を判定し、判定結果がＹｅｓの場合、補正情報登録処理５１０が実行される。

【0063】

ＤＢ登録フラグは、プログラム起動引数でユーザが「０」又は「１」を指定することを想定しているが、プログラム実行中に、所定の条件に従って「０」又は「１」へ設定してもよい。補正情報登録処理５１０の詳細については後述する。

【0064】

処理５０４の判定結果がＮｏの場合、処理５０５において、自己位置補正処理５２０を実行するか否かの判定が行われる。具体的には、エラー信号が「１」（エラーが発生し自己位置１が得られなかった）の場合、自己位置補正処理５２０が実行される。自己位置補正処理５２０の詳細については後述する。

【0065】

次の処理５０６では、自己位置１を次のステップにおいて前回自己位置として用いるために、自己位置補正部４２６は前回自己位置を更新する。また、自己位置補正部４２６は自己位置１を補正自己位置として出力する。補正自己位置は、自己位置補正処理５２０で補正後のロボット３００の位置と姿勢（ｘ、ｙ、θ）であり、エラー信号＝「０」の場合は、補正を行わない自己位置１となる。

【0066】

次の処理５０７では、プログラム終了判定が実行され、Ｙｅｓの場合は終了５０８へ進み、プログラムは終了する。Ｎｏの場合は、処理５０２に戻り、プログラムは続行される。プログラム終了判定は、自己位置補正部４２６が予め設定された終了条件を満たしたか否かを判定する。

【0067】

本実施例では処理５０２から処理５０７までの一連の処理を１ステップと表記する。１ステップは、例えば、自己位置１の受信周期である３０分の１秒周期で実行される。以上がメインループの処理である。

【0068】

次に補正情報登録処理５１０について説明する。処理５０４においてエラーが発生せずに正しく自己位置１が得られ、かつＤＢ登録フラグに「１」（有効）がセットされている場合、本処理が実行される。

【0069】

処理５１１では、自己位置補正部４２６が次の式２０１を用いて、前回自己位置と自己位置１から速度１（ν１）、角速度１（ω１）を各時刻ｔにおいて計算する。

【0070】

【数1】

【0071】

具体的には、前回自己位置＝（ｘ（ｔ－１）、ｙ（ｔ－１）、θ（ｔ－１））とし、自己位置１＝（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、θ（ｔ））とし、Δｔ＝３０分の１秒を上記式２０１へ代入して、速度１（ν１）、角速度１（ν１）を計算する。

【0072】

次の処理５１２では、自己位置補正部４２６が速度１と速度２から速度比を、角速度１と角速度２から角速度比を計算する。さらに、次の処理５１３では、自己位置補正部４２６が速度比と角速度比を、前回自己位置（ｘ（ｔ－１）、ｙ（ｔ－１）、θ（ｔ－１））、速度２（ν２）、角速度２（ω２）へ紐づけてＤＢ４２５の補正情報７０２に登録する。以上が補正情報登録処理５１０である。

【0073】

次に、自己位置補正処理５２０について説明する。自己位置補正処理５２０は、処理５０５において、エラーが発生して自己位置１が得られなかった場合に本処理が実行される。

【0074】

処理５２１では、自己位置補正部４２６が前回自己位置（ｘ、ｙ、θ）、速度２（ν２）、角速度２（ω２）を検索キーとして、最もマッチする速度比、角速度比をＤＢ４２５の補正情報７０２から検索する。本処理の詳細については後述する。

【0075】

検索結果として速度比、角速度比が得られた場合、処理５２２の判定においてＹｅｓ側に分岐する。速度比及び角速度比が得られなかった場合は、Ｎｏ側に分岐し、処理５３２において、速度比＝１．０と角速度比＝１．０がセットされる。次の処理５２４では、エラーが発生しなかった場合に、得られたであろう速度１の推定値と角速度１の推定値を次式２０２を用いて計算する。

【0076】

速度１＝速度２×速度比
角速度１＝角速度２×角速度比 ・・・（２０２）

【0077】

次の処理５２５では、自己位置補正部４２６が前回自己位置、速度１の推定値、角速度１の推定値から自己位置１（推定位置及び推定姿勢）を図１の式１００を用いて計算する。具体的には、（ｘ（ｔ－１）、ｙ（ｔ－１）、θ（ｔ－１））＝前回自己位置、ν（ｔ）＝速度１（ν１）、ω（ｔ）＝角速度１（ω１）、Δｔ＝３０分の１秒として自己位置１（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、θ（ｔ））を計算する。

【0078】

処理５２５が終了すると処理５０６に進む。以上が自己位置補正処理５２０である。

【0079】

なお、エラーが継続して発生する場合、自己位置補正部４２６は自己位置１（推定位置及び推定姿勢）と、推定位置における速度２（ν２）と、推定姿勢における角速度２（ω２）で補正情報７０２を検索して上述したように検索結果から速度比及び角速度比を取得する。

【0080】

そして、自己位置補正部４２６は取得した速度比及び角速度比と推定位置における速度２（ν２）と推定姿勢における角速度（ω２）とから推定位置における速度１（ν１）の推定値と推定姿勢における角速度１（ω１の推定値とを算出し、算出された推定位置における速度１（ν１）の推定値及び推定姿勢における角速度１（ω１）の推定値に基づいて、自己位置１を算出する。

【0081】

次に図５の処理５２１のＤＢ検索処理の詳細について図６を用いて説明する。本処理は例えば、関数として実装されており、図中の引数６００は当該関数の引数である。

【0082】

引数の検索キーｉｘ、ｉｙ、ｉθにはロボット３００の位置と姿勢（ｘ、ｙ、θ）を設定し、ｉν２、ｉω２には速度２（ν２）と角速度２（ω２）を設定し、検索範囲ｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４、ｓ５には、ｉｘ、ｉｙ、ｉθ、ｉν２、ｉω２の検索範囲を設定し、ｍｏｄｅには、マッチ度の最も高い速度と角速度を返す場合はｍｏｄｅ＝０を設定し、マッチした速度、角速度の平均を返す場合はｍｏｄｏ＝１を引数に設定して本関数を実行する。

【0083】

処理６０１では、自己位置補正部４２６がＤＢ４２５の補正情報７０２に格納されている速度比、角速度比の中から、ロボット３００の現在位置（ｘ、ｙ）付近の速度比と角速度比を次の条件式２０３で検索する。

【0084】

（ｉｘ－ｓ１＜ｘ＜ｉｘ＋ｓ１） ａｎｄ （ｉｙ－ｓ２＜ｙ＜ｉｙ＋ｓ２）
・・（２０３）

【0085】

なお、ｓ１、ｓ２は検索キーとなる位置ｉｘ、ｉｙの近傍（所定の範囲）のデータを検索するための定数で、予め設定される。
自己位置補正部４２６は、速度比と角速度比が１件でも見つかった場合は、処理６０２においてＹｅｓ側に分岐し、見つからなかった場合はＮｏ側に分岐する。

【0086】

処理６０３では、自己位置補正部４２６が上記検索でヒットした補正情報７０２の中から、向き、速度比、角速度比について以下の条件式２０４を満足するレコードをさらに絞り込んで検索する。

【0087】

（ｉθ－ｓ３ ＜ θ ＜ ｉθ＋ｓ３） ａｎｄ
（ｉν２－ｓ４ ＜ ν２ ＜ ｉν２＋ｓ４） ａｎｄ
（ｉω２－ｓ５ ＜ ω２ ＜ ｉω２＋ｓ５） ………（２０４）

【0088】

なお、ｓ３、ｓ４、ｓ５は第２の検索キーとなる向きθ、速度２ν２、角速度２ω２の近傍（所定の範囲）のデータを検索するための定数で、予め設定される。

【0089】

多数の検索キーを用いたＤＢ検索は検索速度が遅くなるため、本実施例では、ＤＢ４２５の補正情報７０２を荒く検索した結果に対し、プログラム（自己位置補正部４２６）で絞り込み検索を行っている。絞り込み検索の結果、速度比と角速度比が１件でも見つかった場合は、処理６０４においてＹｅｓ側に分岐し、見つからなかった場合はＮｏ側に分岐する。

【0090】

処理６０５では、自己位置補正部４２６が検索モード（ｍｏｄｅ）により分岐する。ｍｏｄｏ＝０の場合は、処理６０８においてマッチ度の最も高い速度比と角速度比を返す。

【0091】

具体的には、自己位置補正部４２６が絞り込み検索により得られた結果のうち、各変数間のユークリッド距離が最小となる速度比と角速度比を選択して返す。

【0092】

ｍｏｄｏ＝１の場合は、処理６０７において、自己位置補正部４２６が絞り込み検索により得られた結果から、速度比、角速度比の平均を算出して返す。処理６０２、６０４にてＮｏ側に分岐した場合は、自己位置補正部４２６が「検索失敗」を返す。以上が、処理５２１のＤＢ検索処理の詳細である。

【0093】

次にロボットの動作と自己位置補正部４２６の例について図７Ａ、図７Ｂを用いて説明する。図７Ａは、ロボット３００が直進する場合の補正情報の一例を示す図で、図７Ｂは、ロボット３００が右折する場合の補正情報の一例を示す図である。

【0094】

図７Ａにおいて、軌跡７００はロボットが矢印の向きに直進した例を示し、図７Ｂにおいて、軌跡７０１はロボット３００が右折する例を示している。

【0095】

補正情報７０２の登録の際には、ロボット３００を図中軌跡７００、７０１に沿って図中矢印方向へ走行させながら、補正情報（前回自己位置、速度２、角速度２、速度比、角速度比）７０２をＤＢ４２５へ登録する。

【0096】

補正情報７０２は走行中にロボット３００から取得した位置情報（図７ＡのＰ１００からＰ１２０、図７ＢのＰ２００からＰ２６０）と各位置における走行状態を登録した情報である。

【0097】

図７Ｃは補正情報７０２の一例を示す図である。補正情報７０２は、凡例７０２１、位置７０２２、向き７０２３、速度７０２４、速度比７０２５、角速度比７０２６及び備考７０２７をひとつのレコードに含む。

【0098】

凡例７０２１は、サーバ３２０が設定した識別子を格納する。位置７０２２は。ロボット３００の位置（ｘ、ｙ）を格納し、向き７０２３はロボット３００の向きθを格納する。

【0099】

速度７０２４は、エンコーダ３０２から得られた速度２（ν２）と角速度２（ω２）からなる検索キーを格納する。速度比７０２５は上記式２００で算出された速度２を格納する。角速度比７０２６は上記式２００で算出された角速度ω２を格納する。備考７０２７は、サーバ３２０が指定した事項を格納する。

【0100】

補正情報７０２は、ロボット３００の位置７０２２、向き７０２３、エンコーダ３０２から得られた速度２（ν２）、角速度２（ω２）からなる検索キーに対して、速度比７０２５及び角速度比７０２６を紐づけて格納する。

【0101】

図示の例では説明の都合上、補正情報７０２の項目のうち少数しか登録されていないが、実際には、ロボット３００を所定の経路に沿って走行させながら秒間３０回、ロボットの走行距離に換算して約２、３ｃｍ毎に、補正情報７０２が登録されている。

【0102】

図７Ａ、図７Ｂに示す補正情報（Ｐ１１０、Ｐ２２０、Ｐ２３０、Ｐ２４０）は、ほぼ同じ場所の補正情報であるが、ロボット３００の向きや、速度２（ν２）、角速度２（ω２）が異なり、それぞれの状態に応じて補正情報（速度比、角速度比）が登録されている。おおまかには、図中Ｐ１１０は直進時の補正情報を示し、図中Ｐ２１０は減速時の補正情報を示し、図中Ｐ２２０は右回転時の補正情報、図中Ｐ２４０は減速しながら右回転したときの補正情報である。

【0103】

物流倉庫でのロボット３００は予め定められた経路上を走行すると考えられる。したがって定められた経路上を走行させながら補正情報７０２を収集してＤＢ４２５へ登録することで、エラー発生時のロボット３００近傍の補正情報７０２が確実に得られる。

【0104】

図８は右折等の場合の運動種別毎の補正情報の一例を示す図である。直進や右折等では、ロボット３００の運動種別に応じた補正情報７０２が必要と考えられる。

【0105】

図中軌跡８００Ｌと８００Ｒはロボット３００の直進時の左右の車輪３０３の軌跡である。軌跡８０１Ｌと８０１Ｒはロボット３００の右折時の左右の車輪３０３の軌跡である。

【0106】

エリア８０３は、路面の摩擦係数が小さく車輪３０３が滑りやすい箇所である。図示の例では、ロボットは３００、直進時はエリア８０３の上を通過しないが、右折時は通過する。

【0107】

右折時は、車輪３０３がスリップしやすくなるため、角速度比（ν１／ν２）が１より幾分小さくなると考えられる。一方、直進時は１に限りなく近い角速度比が得られると考えられる。したがって、ポイント８０２において、ロボット３００の運動種別（直進、右折等）に応じた補正情報７０２を登録しておくことで、同じ場所であっても、直進や右折といった運動種別や路面の状態に応じて、より高い精度で自己位置を補正できると考えられる。

【0108】

以上のことから、本発明による実施例１において、第１の自己位置がエラーにより得られなかった場合でも、補正情報７０２を用いて第２の自己位置を補正することで第１の自己位置を算出することができる。その際、同じ場所であっても、ロボット３００の位置と姿勢や運動種別（方向、直進、回転）に応じて高い精度で自己位置を算出することができる。

【0109】

なお、上記実施例１では、第１のセンサとしてステレオカメラ３０１を採用し、第２のセンサとしてオドメトリを採用する例を示したがこれに限定されるものではなく、ロボット３００の位置を高精度で検出可能であればよい。例えば、第１のセンサとしてＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）を採用し、ロボット３００を稼働させる場所が衛星と通信可能な場所であればＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を第２のセンサとしてもよい。

【0110】

また、上記実施例１では、サーバ３２０で自己位置１の算出と、自己位置補正を実施して、補正後の自己位置１で車輪モータ３０６を駆動する例を示したが、これに限定されるものではない図示はしないが、地図４２１、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２、速度２及び角速度２算出部４２３、データベース４２５（補正情報７０２）、自己位置補正部４２６、経路追従プログラム４２７、モータ駆動情報配信部４２４をロボット３００で稼働させて自己位置の補正を行うようにしてもよい。

【0111】

また、上記実施例１は、ロボット３００が荷物や商品等の物体を搬送する搬送システムに適用することができる。

【実施例0112】

実施例２は、前記実施例１との差分について記す。

【0113】

（１）ＤＢ４２５へ登録する補正情報７０２として、以下の項目の追加が考えられる。

【0114】

項目「日時」の追加により、最新の補正情報７０２を選択的に検索できるようになる。また、路面の痛み具合による摩擦係数の経年変化やロボットの経年劣化等に対して、補正が可能になる。

【0115】

項目「加速度」及び「角加速度」の追加により、より細かい運動種別に応じたロボット３００の位置の補正が可能になる。

【0116】

項目「積載物の重量」の追加により、ロボット３００の重さで車輪３０３の周長が変わる場合に位置の補正が可能になる。ただし、「積載物の重量」の項目は車輪３０３が弾性変形する場合に適用可能である。また、車輪３０３が空気タイヤの場合、項目「車輪の空気圧」の追加により、車輪３０３の空気圧に応じて車輪３０３の周長が変化する場合の補正が可能になる。項目「車輪の周長」の追加により、車輪３０３の摩耗により車輪３０３の周長が変化する場合の補正が可能になる。

【0117】

項目「車輪のトルク」の追加により、路面の摩擦係数に応じた補正が可能になる。項目「温度」、「湿度」の追加により、路面の湿り具合による補正が可能になる。

【0118】

項目「ロボット固有ＩＤ」の追加により、個々のロボット３００の癖や特徴に応じた補正が可能になる。

【0119】

（２）前記実施例１の図５の処理５０４において、前記実施例１では、速度比と角速度比のＤＢ登録フラグを「プログラム実行中に、ある条件に従ってＤＢ登録フラグを「０」又は「１」へ設定してもよい」と記した。ＤＢ登録フラグを動的に「１」にする条件について記す。

【0120】

物流倉庫では、作業者の勤務時間外や休憩時間にロボット３００を停止させる運用を行う場合がある。そのようなロボット３００が搬送作業を行わない時間帯において、ＤＢ登録フラグ＝１としてロボット３００を経路上で走行させてＤＢ４２５の補正情報７０２を更新する案が考えられる。

【0121】

Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２は、予め作成した地図４２１を読み込んで、地図４２１とステレオカメラ３０１から得られたステレオ画像とを照合して自己位置推定を行う。

【0122】

具体的には、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ４２２が、ステレオ画像から画像特徴点を抽出し、地図４２１内の特徴点（地図特徴点）と照合することで自己位置推定を行う。その際、ステレオカメラ３０１から得られた画像特徴点数と地図４２１内の特徴点数とを比較し、特徴点数に一定数以上の差が生じている場合、環境に変化が生じていると判断し、ＤＢ４２５の補正情報７０２を更新する案が考えられる。

【0123】

一方、常にＤＢ登録フラグ＝１として、常時、速度比、加速度比等の補正情報７０２を、ＤＢ４２５へ登録し続ける案が考えられる。

【0124】

（３）処理５１３のＤＢ登録フラグに関し、速度比、角速度比以外に、これらを計算可能な速度１（ν１）、角速度１（ω１）、速度２（ν２）、角速度２（ω２）を格納することも考えられる。データベースの形態として、キーバリューストア型やＪＳＯＮ形等のドキュメント構造を格納する形態も考えられる。また実施例１に示したルールベースの手法だけではなく、位置情報、向き、速度（ｘ、ｙ、θ、ν２、ω２）を入力として速度比、角速度比を機械学習等の手法を用いて算出してもよい。

【0125】

（４）前記実施例１の図５に示した自己位置補正処理５２０を行う際のユーザへの通知を目的としたロボット３００のアクションについて記載する。本アクションは、処理５２５の直後等、自己位置補正処理５２０の中で実行される。

【0126】

具体的には、自己位置補正処理５２０が実行される場合、一定の距離を超えて自己位置補正処理５２０が継続される場合、ロボット３００を停止させる。あるいは、自己位置補正処理５２０が継続して実行されている間、通常よりも速度を落としてロボット３００を走行させる。あるいは、ロボット３００の車体のランプ（テールランプやウインカー３０９等）を点灯、あるいは点滅、点滅パターンを早めたり遅めたりしながら走行させる。あるいは、ホーン３１０で音を鳴らす、音楽を鳴らしながら走行させる等、考えられる。

【0127】

このように、自己位置補正処理５２０が頻発する区間では、ロボット３００が光や音を発生することで、何らかの異常が発生した可能性を報知することが可能となる。

【0128】

＜結び＞
以上のように、上記各実施例のロボット制御システムは以下のような構成とすることができる。

【0129】

（１）プロセッサとメモリを有するサーバ（３２０）が移動ロボット（３００）の位置を推定するロボット（３００）制御システムであって、前記移動ロボット（３００）は、前記移動ロボット（３００）の走行状態から第１のセンシング情報（ステレオ画像）を取得する第１のセンサ部（ステレオカメラ３０１）と、前記第１のセンサ部（３０１）とは異なるセンサを有して前記移動ロボット（３００）の走行状態から第２のセンシング情報（車輪３０３の回転角）を取得する第２のセンサ部（エンコーダ３０２）と、を有し、前記サーバ（３２０）は、前記第１のセンシング情報（ステレオ画像）から得られる第１の位置と当該第１の位置における第１の姿勢（θ）を含む第１の走行状態の情報と、前記第２のセンシング情報（車輪３０３の回転角）から得られる前記移動ロボット（３００）の第２の速度（ν２）及び第２の角速度（ω２）の情報を含む第２の走行状態の情報と、の対応関係を示す対応関係情報（補正情報７０２）を、前記第１の位置と関連付けて格納する記憶部（ＤＢ４２５）と、前記第１の走行状態の情報及び前記第２の走行状態の情報に基づいて前記移動ロボット（３００）の推定位置（補正自己位置）を算出可能な演算部（自己位置補正部４２６）と、を有し、前記演算部（４２６）は、前記第１のセンサ部（３０１）から取得した第１のセンシング情報（ステレオ画像）に基づいて前記第１の位置と前記第１の姿勢（θ）を算出し、前記第１の位置の算出の際にエラーが生じた場合には、前記第２のセンシング情報（車輪３０３の回転角）から取得した第２の走行状態の情報（速度２、角速度２）と前記対応関係情報（補正情報７０２）に基づいて前記移動ロボット（３００）の推定位置（補正自己位置）を算出することを特徴とするロボット制御システム。

【0130】

上記構成により、自律的に走行する無人搬送車（移動ロボット）が、ステレオカメラ３０１（第１のセンサ部）のステレオ画像（第１のセンシング情報）から算出した自己位置１（第１の位置）がエラーにより得られなかった場合でも、エンコーダ３０２（第２のセンサ）の情報から算出した第２の走行状態（速度２、角速度２）と補正情報７０２（対応関係情報）から第１の位置と同等の精度で自己位置（補正自己位置）を復元することが可能となる。

【0131】

（２）上記（１）に記載のロボット制御システムであって、前記対応関係情報（補正情報７０２）は、前記第１の位置（自己位置１）における第１の速度（ν１）と前記第２の速度（ν２）の速度比（ν１／ν２）と、前記第１の姿勢（θ）における第１の角速度（ω１）と前記第２の角速度（ω２）の角速度比（ω１／ω２）を含むことを特徴とするロボット制御システム。

【0132】

上記構成により、エンコーダ３０２から取得した速度２（ν２）と補正情報７０２に記録された速度比（ν１／ν２）から速度１（ν１）を算出し、エンコーダ３０２から取得した第２の角速度（ω２）と補正情報７０２に記録された角速度比（ω１／ω２）から角速度１（ω１）を算出することができ、速度１（ν１）と角速度１（ω１）から補正自己位置（自己位置１）を算出することができる。これにより、ステレオ画像による自己位置１がエラーにより得られなかった場合でも、エンコーダ３０２から取得した速度２及び角速度２に基づいて補正自己位置を算出し、自己位置１と同等精度の自己位置１（補正自己位置）が復元できる。

【0133】

（３）上記（２）に記載のロボット制御システムであって、前記演算部（自己位置補正部４２６）は、前記エラーがなく、かつ予め設定された登録情報（ＤＢ登録フラグ）が有効（「１」）の場合には、前記第１の速度（ν１）と前記第１の角速度（ω１）を取得し、前記第２の速度（ν２）と前記第２の角速度（ω２）から前記速度比（ν１／ν２）と前記角速度比（ω１／ω２）を算出し、前記第１の位置（自己位置１）と前記第１の姿勢（θ）に対応づけて、前記第２の速度（ν２）と前記第２の角速度（ω２）と前記速度比（ν１／ν２）と角速度比（ω１／ω２）を前記対応関係情報（補正情報７０２）に登録することを特徴とするロボット制御システム。

【0134】

上記構成により、自己位置補正部４２６は、自己位置１の算出にエラーがなく、かつ、ＤＢ登録フラグが有効な場合には、速度１と角速度１を取得して速度２（ν２）と角速度２（ω２）から速度比（ν１／ν２）と角速度比（ω１／ω２）を自己位置１と第１の姿勢（θ）に対応づけて、対応関係情報（補正情報７０２）に登録しておくことで、エラー発生時の自己位置１の復元に利用することができる。なお、前回値と現在値の自己位置１の差分から速度１と角速度１を算出してもよい。

【0135】

（４）上記（２）に記載のロボット制御システムであって、前記演算部（自己位置補正部４２６）は、前記エラーが生じた場合には、前記エラー発生前の前記移動ロボットの前記第１の位置（自己位置１）及び前記第１の姿勢（θ）の情報と、前記第２の速度（ν２）と、前記第２の角速度（ω２）とで前記対応関係情報（補正情報７０２）を検索し、検索結果から速度比（ν１／ν２）及び角速度比（ω１／ω２）とを取得して、当該取得した速度比（ν１／ν２）及び角速度比（ω１／ω２）と前記第２の速度（ν２）と前記第２の角速度（ω２）とから前記第１の速度（ν１）の推定値及び前記第１の角速度（ω１）の推定値に基づいて、前記移動ロボットの位置及び姿勢を推定位置及び推定姿勢として算出することを特徴とするロボット制御システム。

【0136】

上記構成により、自己位置１の算出にエラーが発生した場合、自己位置補正部４２６は、前記自己位置１とエンコーダ３０２の情報から算出した速度２及び角速度２で補正情報７０２を検索し、検索結果から速度比と角速度比を取得する。そして、自己位置補正部４２６は速度比と速度２から速度１を算出し、角速度比と角速度２から角速度１を算出し、前記自己位置１と算出された速度１と角速度１から自己位置１と姿勢を算出することができる。

【0137】

（５）上記（４）に記載のロボット制御システムであって、前記演算部（自己位置補正部４２６）は、前記エラーが生じた場合には、前記演算部（４２６）の算出した前記推定位置及び前記推定姿勢と、前記推定位置における前記第２の速度（ν２）と、前記推定姿勢における前記第２の角速度（ω２）とで前記対応関係情報（補正情報７０２）を検索し、検索結果から速度比（ν１／ν２）及び角速度比（ω１／ω２）を取得して、当該取得した速度比（ν１／ν２）及び角速度比（ω１／ω２）と前記推定位置における前記第２の速度（ν２）と前記推定姿勢における前記第２の角速度（ω２）とから前記推定位置における前記第１の速度（ν１）の推定値と前記推定姿勢における前記第１の角速度（ω１）の推定値とを算出し、前記算出された前記推定位置における前記第１の速度（ν１）の推定値及び前記推定姿勢における前記第１の角速度（ω１）の推定値に基づいて、前記移動ロボットの位置及び姿勢を算出することを特徴とするロボット制御システム。

【0138】

上記構成により、自己位置１の算出でエラーが継続して発生した場合、自己位置補正部４２６は算出した推定位置や推定姿勢を用いることで、エラーが継続中でも継続して移動ロボットの位置及び姿勢の推定を行うことができる。

【0139】

（６）上記（４）に記載のロボット制御システムであって、前記演算部（自己位置補正部４２６）は、前記対応関係情報（補正情報７０２）を検索する際に、前記第１の位置（自己位置１）を表す第１のキーで検索を行って、当該検索の結果に対して第１の姿勢（θ）と第２の速度（ν２）と第２の角速度（ω２）を表す第２のキーでさらに検索を行うことを特徴とするロボット制御システム。

【0140】

上記構成により、自己位置補正部４２６は、第１のキーで大まかに検索した結果に対して、第２の検索キーで絞り込むことで、多数の検索キーを用いてＤＢ検索速度が遅くなるのを抑制することができる。

【0141】

（７）上記（２）に記載のロボット制御システムであって、前記対応関係情報（補正情報７０２）は、前記第１の位置（自己位置１）と、前記第１の姿勢（θ）と、前記速度比（ν１／ν２）と、前記角速度比（ω１／ω２）を含むことを特徴とするロボット制御システム。

【0142】

上記構成により、対応関係情報（補正情報７０２）は、第１の位置（自己位置１）と、第１の姿勢（θ）と、速度比（ν１／ν２）と、角速度比（ω１／ω２）を含むことができる。

【0143】

（８）上記（７）に記載のロボット制御システムであって、前記対応関係情報（補正情報７０２）は、前記第１の位置（自己位置１）と、前記第１の姿勢（θ）と、前記速度比（ν１／ν２）と、前記角速度比（ω１／ω２）に加えて、日時、加速度、角加速度、積載物の重量、車輪の空気圧、車輪の周長、車輪のトルク、温度、湿度、移動ロボット（３００）固有ＩＤのうち、少なくともひとつを含むことを特徴とするロボット制御システム。

【0144】

上記構成により、「日時」の追加により、最新の補正情報７０２を選択的に検索できる。「加速度」及び「角加速度」の追加により、より細かい運動種別に応じたロボット３００の位置の補正が可能になる。「積載物の重量」の追加により、ロボット３００の重さで車輪３０３の周長が変わる場合に位置の補正が可能になる。車輪３０３が空気タイヤの場合、「車輪の空気圧」の追加により、車輪３０３の空気圧に応じて車輪３０３の周長が変化する場合の補正が可能になる。「車輪の周長」の追加により、車輪３０３の摩耗により車輪３０３の周長が変化する場合の補正が可能になる。「車輪のトルク」の追加により、路面の摩擦係数に応じた補正が可能になる。「温度」、「湿度」の追加により、路面の湿り具合による補正が可能になる。「ロボット固有ＩＤ」の追加により、個々のロボット３００の癖や特徴に応じた補正が可能になる。

【0145】

（９）上記（１）に記載のロボット制御システムであって、前記演算部（自己位置補正部４２６）は、前記エラーによって前記第１の位置（自己位置１）が取得できない場合には、前記移動ロボット（３００）に設けたランプ（ウインカー３０９）の点滅、前記移動ロボット（３００）に設けたホーン（３１０）からの音声出力、前記移動ロボット（３００）の減速及び停止の少なくともひとつを前記移動ロボット（３００）に指令することを特徴とするロボット制御システム。

【0146】

上記構成により、自己位置１の算出でエラーが発生する場合には、ロボット３００のウインカー３０９を点滅させたりホーン３１０を鳴らしたり車輪モータ３０６を減速や停止させることで、自己位置１の算出に異常が発生したことを報知することができる。

【0147】

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を含むものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。

【0148】

また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

【0149】

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。