特開2024-108373自律ロボット、充電ステーション、システム、自律移動方法及び自律移動プログラム
(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】P2024108373
(43)【公開日】2024-08-13
(54)【発明の名称】自律ロボット、充電ステーション、システム、自律移動方法及び自律移動プログラム
(51)【国際特許分類】
G05D 1/43 20240101AFI20240805BHJP
【ＦＩ】
G05D1/02 J
【審査請求】未請求
【請求項の数】22
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023012701
(22)【出願日】2023-01-31
(71)【出願人】
【識別番号】521499860
【氏名又は名称】株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】寺田 耕志
(72)【発明者】
【氏名】佐々木 明彦
(72)【発明者】
【氏名】村瀬 和都
(72)【発明者】
【氏名】山名 崇博
(72)【発明者】
【氏名】礒部 達
【テーマコード（参考）】
5H301
【Ｆターム（参考）】
5H301AA02
5H301AA10
5H301CC03
5H301CC06
5H301CC10
5H301DD05
5H301DD17
5H301FF11
5H301GG03
5H301GG06
5H301GG07
5H301GG08
5H301GG09
5H301GG10
5H301GG17
5H301HH10
5H301HH19
5H301JJ06
5H301LL01
5H301LL06
5H301LL11
5H301QQ04
(57)【要約】
【課題】自律ロボットと充電ステーションとを含むシステムの実用性を高める。
【解決手段】自律ロボットは、カメラと、前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有し、前記制御装置は、ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出し、算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う。
【選択図】図５
【解決手段】自律ロボットは、カメラと、前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有し、前記制御装置は、ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出し、算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う。
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有し、
前記制御装置は、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出し、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
自律ロボット。
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有し、
前記制御装置は、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出し、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
自律ロボット。
【請求項2】
前記制御装置は、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢と、前記自律ロボットの位置及び姿勢との差分に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
請求項１に記載の自律ロボット。
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢と、前記自律ロボットの位置及び姿勢との差分に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
請求項１に記載の自律ロボット。
【請求項3】
前記制御装置は、
前記充電ステーションに取り付けられた前記マーカを検出した検出結果と、
前記自律ロボットの位置及び姿勢と、
に基づき、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する、
請求項２に記載の自律ロボット。
前記充電ステーションに取り付けられた前記マーカを検出した検出結果と、
前記自律ロボットの位置及び姿勢と、
に基づき、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する、
請求項２に記載の自律ロボット。
【請求項4】
前記制御装置は、
前記ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる前記充電ステーションを認識し、認識した前記充電ステーションの領域を画像処理することで、前記マーカを検出する、
請求項１に記載の自律ロボット。
前記ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる前記充電ステーションを認識し、認識した前記充電ステーションの領域を画像処理することで、前記マーカを検出する、
請求項１に記載の自律ロボット。
【請求項5】
前記充電ステーションの充電端子と接続するための接続端子を更に有し、
前記制御装置は、
前記ドッキング処理において、前記接続端子において、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧が検知されたか否かを監視する、
請求項１に記載の自律ロボット。
前記制御装置は、
前記ドッキング処理において、前記接続端子において、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧が検知されたか否かを監視する、
請求項１に記載の自律ロボット。
【請求項6】
前記制御装置は、
前記接続端子において、前記接続検知用電圧が検知された場合に、前記充電ステーションへのドッキング処理を終了する、
請求項５に記載の自律ロボット。
前記接続端子において、前記接続検知用電圧が検知された場合に、前記充電ステーションへのドッキング処理を終了する、
請求項５に記載の自律ロボット。
【請求項7】
前記制御装置は、
前記充電ステーションへのドッキング処理を終了した場合に、環境地図に格納された前記充電ステーションの位置及び姿勢を取得し、前記自律ロボットの位置及び姿勢を校正する、
請求項１に記載の自律ロボット。
前記充電ステーションへのドッキング処理を終了した場合に、環境地図に格納された前記充電ステーションの位置及び姿勢を取得し、前記自律ロボットの位置及び姿勢を校正する、
請求項１に記載の自律ロボット。
【請求項8】
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件が成立したか否かを判定し、
成立したと判定した場合に自律移動を開始し、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
請求項１に記載の自律ロボット。
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件が成立したか否かを判定し、
成立したと判定した場合に自律移動を開始し、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
請求項１に記載の自律ロボット。
【請求項9】
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件が成立したか否かを判定する際、少なくとも、
充電指示の有無、
タスク実行中か否か、
搬送対象を搬送可能な状態か否か、
バッテリ残量が所定の閾値以下か否か、
のいずれかを判定する、
請求項１に記載の自律ロボット。
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件が成立したか否かを判定する際、少なくとも、
充電指示の有無、
タスク実行中か否か、
搬送対象を搬送可能な状態か否か、
バッテリ残量が所定の閾値以下か否か、
のいずれかを判定する、
請求項１に記載の自律ロボット。
【請求項10】
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件として、搬送対象とドッキングしているか否かを判定する、
請求項８に記載の自律ロボット。
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件として、搬送対象とドッキングしているか否かを判定する、
請求項８に記載の自律ロボット。
【請求項11】
前記制御装置は、
搬送対象とドッキングしている場合には、前記搬送対象とのドッキングを解除したうえで、前記充電ステーションへの自律移動を開始する、
請求項８に記載の自律ロボット。
搬送対象とドッキングしている場合には、前記搬送対象とのドッキングを解除したうえで、前記充電ステーションへの自律移動を開始する、
請求項８に記載の自律ロボット。
【請求項12】
前記充電ステーションには、１つの前記マーカが取り付けられている、請求項１に記載の自律ロボット。
【請求項13】
ドッキングが完了した自律ロボットのバッテリを充電する充電ステーションであって、
充電端子に、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧を印加し、前記充電端子に接触した物体のインピーダンス及びキャパシタンスを算出することで、前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであるか否かを判定する判定装置と、
前記自律ロボットであると判定された場合に、前記充電用電圧を印加する充電装置と
を有する充電ステーション。
充電端子に、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧を印加し、前記充電端子に接触した物体のインピーダンス及びキャパシタンスを算出することで、前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであるか否かを判定する判定装置と、
前記自律ロボットであると判定された場合に、前記充電用電圧を印加する充電装置と
を有する充電ステーション。
【請求項14】
前記判定装置は、
前記接続検知用電圧として、前記充電用電圧よりも低い電圧を前記充電端子に印加した際に検知した電流値に基づき、前記インピーダンスを算出し、
算出した前記インピーダンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する、
請求項１３に記載の充電ステーション。
前記接続検知用電圧として、前記充電用電圧よりも低い電圧を前記充電端子に印加した際に検知した電流値に基づき、前記インピーダンスを算出し、
算出した前記インピーダンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する、
請求項１３に記載の充電ステーション。
【請求項15】
前記判定装置は、
前記インピーダンスが前記所定範囲に含まれると判定した場合に、前記接続検知用電圧として、前記充電用電圧よりも低い電圧であって時間変化する変動電圧を前記充電端子に印加し、
前記変動電圧を印加した際に検知した電流値に基づき、前記キャパシタンスを算出し、
算出した前記キャパシタンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する、
請求項１４に記載の充電ステーション。
前記インピーダンスが前記所定範囲に含まれると判定した場合に、前記接続検知用電圧として、前記充電用電圧よりも低い電圧であって時間変化する変動電圧を前記充電端子に印加し、
前記変動電圧を印加した際に検知した電流値に基づき、前記キャパシタンスを算出し、
算出した前記キャパシタンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する、
請求項１４に記載の充電ステーション。
【請求項16】
前記判定装置は、
前記キャパシタンスが前記所定範囲に含まれると判定した場合に、前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであると判定する、
請求項１５に記載の充電ステーション。
前記キャパシタンスが前記所定範囲に含まれると判定した場合に、前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであると判定する、
請求項１５に記載の充電ステーション。
【請求項17】
前記判定装置は、
前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであると判定した場合に、前記充電装置に、前記充電用電圧を印加するよう指示する、
請求項１６に記載の充電ステーション。
前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであると判定した場合に、前記充電装置に、前記充電用電圧を印加するよう指示する、
請求項１６に記載の充電ステーション。
【請求項18】
前記自律ロボットが移動する移動面に載置された状態で前記移動面と対向する第１の面と、前記第１の面の反対側に位置し、前記充電端子が配された第２の面とを有する基部と、
マーカが取り付けられた壁部と
を有する請求項１３に記載の充電ステーション。
マーカが取り付けられた壁部と
を有する請求項１３に記載の充電ステーション。
【請求項19】
前記壁部には、１つの前記マーカが取り付けられている、
請求項１８に記載の充電ステーション。
請求項１８に記載の充電ステーション。
【請求項20】
請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の自律ロボットと、
請求項１３乃至１９のいずれか１項に記載の充電ステーションと
を備えるシステム。
請求項１３乃至１９のいずれか１項に記載の充電ステーションと
を備えるシステム。
【請求項21】
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有する自律ロボットにおける自律移動方法であって、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する工程と、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う工程と
を前記制御装置が実行する自律移動方法。
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有する自律ロボットにおける自律移動方法であって、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する工程と、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う工程と
を前記制御装置が実行する自律移動方法。
【請求項22】
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有する自律ロボットの前記制御装置に、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する工程と、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う工程と
を実行させるための自律移動プログラム。
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有する自律ロボットの前記制御装置に、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する工程と、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う工程と
を実行させるための自律移動プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、自律ロボット、充電ステーション、システム、自律移動方法及び自律移動プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
自律的に行動するロボット（自律ロボット）と当該自律ロボットのバッテリを充電する充電ステーションとを含むシステム（主に屋内での利用を想定したシステム）の開発が進められている。当該システムの場合、安全性及びコストの観点から、実用化に向けては種々の制約が課される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００７－１４９１１５号公報
【特許文献2】特表２０１６－５２４２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本開示は、自律ロボットと充電ステーションとを含むシステムの実用性を高める。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示の一態様による自律ロボットは、例えば、以下のような構成を有する。即ち、
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有し、
前記制御装置は、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出し、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う。
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有し、
前記制御装置は、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出し、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【図1】自律ロボットの利用シーンの一例を示す図である。
【図2】自律ロボットの外観構成の一例を示す図である。
【図3】自律ロボットの内部構成及び下面構成の一例を示す図である。
【図4】自律ロボットの制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図5】自律ロボットの制御装置の機能構成の一例を示す図である。
【図6】環境地図の一例を示す図である。
【図7】自律ロボットにより実行される充電用自律移動処理の流れを示すフローチャートである。
【図8】自律ロボットにより実行されるドッキング処理の流れを示すフローチャートである。
【図9】自律ロボットによる検出結果の具体例を示す図である。
【図10】自律ロボットにより実行される位置情報校正処理の流れを示すフローチャートである。
【図11】充電ステーションの外観構成の一例を示す図である。
【図12】充電ステーションの内部構成の一例を示す図である。
【図13】充電ステーションの判定装置により実行される判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図14】変動電圧の形状の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【0008】
［第１の実施形態］
＜自律ロボットの利用シーン＞
はじめに、第１の実施形態に係る自律ロボットの利用シーンについて説明する。図１は、自律ロボットの利用シーンの一例を示す図である。図１に示すように、自律ロボット１２０は、例えば、自宅のリビング等の所定空間１００において、ユーザ１１０がソファでくつろぐシーン等で利用される。
＜自律ロボットの利用シーン＞
はじめに、第１の実施形態に係る自律ロボットの利用シーンについて説明する。図１は、自律ロボットの利用シーンの一例を示す図である。図１に示すように、自律ロボット１２０は、例えば、自宅のリビング等の所定空間１００において、ユーザ１１０がソファでくつろぐシーン等で利用される。
【0009】
図１に示す利用シーンは、例えば、ユーザ１１０がノートＰＣを使用しようとして、自律ロボット１２０に対して、
・ウェイクワードを発声した後、
・「ノートＰＣを持ってきて」と発声した場合（すなわち、音声による搬送指示（以降、音声指示と呼ぶ）が行われた場合）、
を示している。この場合、自律ロボット１２０は、キャスタ付きの棚１３０～１５０の中から、ノートＰＣや書物等の仕事道具１３１が載置された棚１３０を搬送対象として特定し、棚１３０とドッキングした後、棚１３０をユーザ１１０の近傍の位置まで搬送する。なお、自律ロボット１２０は、ウェイクワードなしに行われた音声指示に従うよう構成されてもよい。
・ウェイクワードを発声した後、
・「ノートＰＣを持ってきて」と発声した場合（すなわち、音声による搬送指示（以降、音声指示と呼ぶ）が行われた場合）、
を示している。この場合、自律ロボット１２０は、キャスタ付きの棚１３０～１５０の中から、ノートＰＣや書物等の仕事道具１３１が載置された棚１３０を搬送対象として特定し、棚１３０とドッキングした後、棚１３０をユーザ１１０の近傍の位置まで搬送する。なお、自律ロボット１２０は、ウェイクワードなしに行われた音声指示に従うよう構成されてもよい。
【0010】
また、図１の例は、ユーザ１１０が音声指示を行った時点で、棚１３０が、所定空間１００内のアンカ１７０の位置に待機していた場合を示している。また、図１の例は、アンカ１７０の位置に待機していた棚１３０を、ユーザ１１０の近傍の位置１７２まで搬送する際に、最短の搬送経路上に、障害物として、ごみ箱１８０が置かれていた場合を示している。
【0011】
このような場合、自律ロボット１２０は、棚１３０の搬送中にごみ箱１８０を検知し、点線矢印１７１に示す搬送経路で棚１３０を搬送することで、ごみ箱１８０との衝突を回避する。
【0012】
また、図１の例では、自律ロボット１２０が搬送対象として棚１３０を特定して搬送する場合について示したが、ユーザ１１０の音声指示の内容によっては、自律ロボット１２０が、棚１４０または棚１５０を搬送対象として特定して搬送してもよい。また、図１の例では、自律ロボット１２０が、ユーザ１１０の近傍の位置を棚１３０の搬送先の位置として特定する場合について示した。しかしながら、ユーザ１１０の音声指示の内容によっては、自律ロボット１２０が、所定空間１００内に設置された所定の設置物（例えば、家具等）の近傍の位置や、所定空間１００内の任意の位置を、棚１３０の搬送先の位置として特定してもよい。
【0013】
また、図１の例では、自律ロボット１２０が所定のタスク（ノートＰＣが載置された棚１３０を、ユーザ１１０の近傍の位置まで搬送するというタスク）を含む種々のタスクを実行する場合について示した。一方で、自律ロボット１２０は種々のタスクを実行することのほかに、バッテリの充電のために、充電ステーション１６０に自律移動する。
【0014】
つまり、第１の実施形態に係る自律ロボット１２０は、タスクを実行するためのタスク用の自律移動機能と、バッテリを充電するための充電用の自律移動機能とを備える。
【0015】
＜自律ロボットの外観構成＞
次に、自律ロボット１２０の外観構成について説明する。図２は、自律ロボットの外観構成の一例を示す図である。
次に、自律ロボット１２０の外観構成について説明する。図２は、自律ロボットの外観構成の一例を示す図である。
【0016】
図２（ａ）に示すように、自律ロボット１２０は、全体として直方体の形状を有しており、搬送対象となる棚の最下段の下側に進入できるよう、高さ方向（ｚ軸方向）及び幅方向（ｘ軸方向）の寸法が規定されている。なお、自律ロボット１２０の形状は直方体に限定されない。
【0017】
自律ロボット１２０の上面２１０には、搬送対象となる棚とドッキングするための棚ドッキング機構を構成する部材であるロックピン２１１が設置されている。また、自律ロボット１２０の上面２１０には、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）２１２が設置されている。ＬＩＤＡＲ２１２は、自律ロボット１２０の上面２１０の高さ位置における、前後方向（ｙ軸方向）及び幅方向（ｘ軸方向）を測定範囲としており、ＬＩＤＡＲ２１２による測定結果を用いることで、当該測定範囲にある障害物等を検知することができる。
【0018】
自律ロボット１２０の前面２２０には、前面ＲＧＢカメラ２２１と、ＴｏＦ方式（Time of Flight方式）のカメラ（ＴｏＦカメラ２２２）とが設置されている。なお、本実施形態の前面ＲＧＢカメラ２２１は、ＴｏＦカメラ２２２の上側に設置されるが、前面ＲＧＢカメラ２２１の設置位置は、この位置に限定されない。
【0019】
前面ＲＧＢカメラ２２１は、自律ロボット１２０が前進方向に移動する際、例えば、
・搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）、
・搬送先の近傍にいるユーザ（例えば、ユーザ１１０）、搬送先の近傍にある設置物、
・搬送経路上の障害物（例えば、ごみ箱１８０）、
等を撮影し、カラー画像を出力する。
・搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）、
・搬送先の近傍にいるユーザ（例えば、ユーザ１１０）、搬送先の近傍にある設置物、
・搬送経路上の障害物（例えば、ごみ箱１８０）、
等を撮影し、カラー画像を出力する。
【0020】
ＴｏＦカメラ２２２は距離画像センサの一例であり、マルチパス問題を回避するために、自律ロボット１２０が移動する移動面（図２（ｂ）に示す床面２４０）が測定範囲に含まれない程度に、自律ロボット１２０の前面２２０において上向きに設置される。マルチパス問題の一例として、光源から出射した光が床面２４０を経由して他の対象物で反射し、その反射光をＴｏＦカメラ２２２が受光することによる測定精度の悪化が挙げられる。本実施形態において、ＴｏＦカメラ２２２の自律ロボット１２０の前面２２０における上向きの設置角度Θは、床面２４０に対して約５０度であるとする。
【0021】
また、ＴｏＦカメラ２２２は、自律ロボット１２０が前進方向に移動する際、少なくともドッキングした棚が通過する領域（ドッキングした棚の高さ×ドッキングした棚の幅分の領域）を測定範囲として障害物等を撮影し、距離画像（深度画像）を出力する。なお、本実施形態において、ＴｏＦカメラ２２２の垂直画角θｖは７０度、水平画角θｈは９０度であるとする。
【0022】
自律ロボット１２０の下面２３０には、駆動輪２３１と、従動輪２３２とが設置され、自律ロボット１２０を支持する。
【0023】
駆動輪２３１は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置されており（幅方向に計２つ設置されており）、それぞれが独立してモータ駆動されることで、自律ロボット１２０を、前進／後退方向（ｙ軸方向）に移動させることができる。また、駆動輪２３１は、自律ロボット１２０を、ｚ軸周りに旋回させることができる。
【0024】
従動輪２３２は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ（幅方向に計２つ）設置されている。また、従動輪２３２は、自律ロボット１２０に対して、それぞれがｚ軸周りに旋回可能に設置されている。なお、従動輪２３２の設置位置や設置数は、上記以外でもよい。
【0025】
＜自律ロボットの内部構成及び下面構成の詳細＞
次に、自律ロボットの内部構成及び下面構成の詳細について説明する。図３は、ロボットの内部構成及び下面構成の一例を示す図である。
次に、自律ロボットの内部構成及び下面構成の詳細について説明する。図３は、ロボットの内部構成及び下面構成の一例を示す図である。
【0026】
【0027】
（ａ－１）第１制御基板及び第２制御基板
はじめに第１制御基板及び第２制御基板について説明する。図３（ａ）に示すように、自律ロボット１２０は、第１制御基板３１１及び第２制御基板３１２を有する。また、第２制御基板３１２の下側には、バッテリ３４０が設置されており、第１制御基板３１１及び第２制御基板３１２は、バッテリ３４０より電力が供給されることで動作する。
はじめに第１制御基板及び第２制御基板について説明する。図３（ａ）に示すように、自律ロボット１２０は、第１制御基板３１１及び第２制御基板３１２を有する。また、第２制御基板３１２の下側には、バッテリ３４０が設置されており、第１制御基板３１１及び第２制御基板３１２は、バッテリ３４０より電力が供給されることで動作する。
【0028】
具体的には、第１制御基板３１１は、例えば、電子デバイスを制御し、第２制御基板３１２は、例えば、駆動デバイスを制御する。ただし、第１制御基板３１１と第２制御基板３１２の役割区分はこれに限定されない。
【0029】
なお、図３（ａ）の例では、第１制御基板３１１と第２制御基板３１２とが、分かれて設置される場合を示しているが、第１制御基板３１１と第２制御基板３１２とは、１つの基板として一体的に設置されてもよい。第１制御基板３１１と第２制御基板３１２とを分けて設置するか、一体的に設置するかに関わらず、本実施形態では、第１制御基板３１１が有する機能と第２制御基板３１２が有する機能の両方を備える装置を、制御装置３１０と称す。
【0030】
（ａ－２）棚ドッキング機構
次に、棚ドッキング機構について説明する。図３（ａ）に示すように、自律ロボット１２０は、搬送対象となる棚とドッキングするための棚ドッキング機構として、ソレノイド式のロックピン２１１と、フォトリフレクタ３３０とを有する。なお、本実施形態の棚ドッキング機構はソレノイド式のロックピンを用いているが、ロックピンの昇降を、ソレノイド以外の電磁アクチュエータで行っても、ラックアンドピニオン機構、台形ねじ機構、空気圧駆動機構など、他のアクチュエータで行ってもよい。
次に、棚ドッキング機構について説明する。図３（ａ）に示すように、自律ロボット１２０は、搬送対象となる棚とドッキングするための棚ドッキング機構として、ソレノイド式のロックピン２１１と、フォトリフレクタ３３０とを有する。なお、本実施形態の棚ドッキング機構はソレノイド式のロックピンを用いているが、ロックピンの昇降を、ソレノイド以外の電磁アクチュエータで行っても、ラックアンドピニオン機構、台形ねじ機構、空気圧駆動機構など、他のアクチュエータで行ってもよい。
【0031】
本実施形態において、ソレノイド式のロックピン２１１は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された駆動輪２３１の幅方向（ｘ軸方向）の中心位置であって、駆動輪２３１の回転軸上に設置される（図３（ａ）、（ｂ）の一点鎖線参照）。
【0032】
ソレノイド式のロックピン２１１は、圧縮コイルばねを内蔵しており、ソレノイドがＯＮになるとロックピン２１１が吸引されて、圧縮コイルばねが縮む。一方、ソレノイド式のロックピン２１１は、ソレノイドがＯＦＦになると、圧縮コイルばねの圧縮力により、上方（ｚ軸方向、図３（ａ）の場合は紙面手前側）に突出する。なお、ソレノイドのＯＮ／ＯＦＦは、制御装置３１０によって制御される。
【0033】
フォトリフレクタ３３０は、自律ロボット１２０が、搬送対象となる棚の最下段の下側に進入した際に、搬送対象となる棚に取り付けられたロックガイドの孔にロックピン２１１を突出させることが可能であるか否かを判定するための信号を出力する。
【0034】
自律ロボット１２０は、フォトリフレクタ３３０より出力された信号に基づいて、ロックピン２１１を突出させることが可能であると判定した場合に、ソレノイドをＯＦＦにする。なお、本実施形態でフォトリフレクタを用いてロックピン２１１とロックガイドの孔との対面状態を検知するようにしているが、フォトリフレクタ以外の方式で、この検知を行うようにしてもよい。フォトリフレクタ以外の方式としては、例えば、カメラや物理スイッチ、磁気式センサ、超音波センサ等を用いた方式が挙げられる。
【0035】
これにより、ロックピン２１１がロックガイドの孔に向けて突出し、突出したロックピン２１１がロックガイドの孔に挿入される。この結果、自律ロボット１２０と、搬送対象の棚とのドッキングが完了する。
【0036】
なお、上述したように、ソレノイド式のロックピン２１１は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された駆動輪２３１の幅方向（ｘ軸方向）の中心位置に設置されている（幅方向において対称である）。このため、自律ロボット１２０は、搬送対象となる棚の最下段の下側へ進入する際、前進方向で進入することも後退方向で進入することもできる。
【0037】
一方、自律ロボット１２０が、搬送対象の棚とドッキングした状態で、ソレノイドをＯＮにすることで、ロックピン２１１を吸引すると、自律ロボット１２０と搬送対象の棚との間のドッキングが解除される。
【0038】
（ａ－３）各種入出力装置
次に、各種入出力装置について説明する。図３（ａ）に示すように、自律ロボット１２０は、各種入出力装置として、上述したＬＩＤＡＲ２１２、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２に加えて、後面ＲＧＢカメラ３２０、マイク３０１～３０４、スピーカ３０５～３０６を有する。
次に、各種入出力装置について説明する。図３（ａ）に示すように、自律ロボット１２０は、各種入出力装置として、上述したＬＩＤＡＲ２１２、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２に加えて、後面ＲＧＢカメラ３２０、マイク３０１～３０４、スピーカ３０５～３０６を有する。
【0039】
このうち、ＬＩＤＡＲ２１２、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２の設置位置、設置方向、測定範囲、測定対象等については説明済みであるため、ここでは説明を省略する。
【0040】
後面ＲＧＢカメラ３２０は、自律ロボット１２０が後退方向に移動する際、例えば、
・搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）、
・搬送対象の棚の周辺の障害物、
・充電ステーション１６０、
等を撮影し、カラー画像を出力する。
・搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）、
・搬送対象の棚の周辺の障害物、
・充電ステーション１６０、
等を撮影し、カラー画像を出力する。
【0041】
マイク３０１～３０４は、音入力装置の一例であり、自律ロボット１２０のコーナ部４か所（前面側２か所、後面側２か所）にそれぞれ設置され、それぞれの方向からの音を検知する。このように、自律ロボット１２０のコーナ部４か所にマイク３０１～３０４を設置することで、自律ロボット１２０は、現在の３次元位置及び姿勢に対して、音声指示を行ったユーザ１１０がいずれの方向にいるのかを判定することができる。また、自律ロボット１２０は、ユーザ１１０の位置を推定することができる。
【0042】
スピーカ３０５～３０６は、音声出力装置の一例であり、自律ロボット１２０の側面方向に向かって、音声を出力する。スピーカ３０５～３０６は、例えば、ユーザ１１０による音声指示に対して、自律ロボット１２０が認識したタスクの内容を確認するための音声を出力する。
【0043】
【0044】
（ｂ－１）駆動輪
はじめに、駆動輪２３１について説明する。図３（ｂ）に示すように、自律ロボット１２０は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された駆動輪２３１を有する。上述したように、駆動輪２３１は、それぞれが独立してモータ駆動されることで、自律ロボット１２０を、前進／後退方向（ｙ軸方向）に移動させたり、ｚ軸周りに旋回させたりすることができる。
はじめに、駆動輪２３１について説明する。図３（ｂ）に示すように、自律ロボット１２０は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された駆動輪２３１を有する。上述したように、駆動輪２３１は、それぞれが独立してモータ駆動されることで、自律ロボット１２０を、前進／後退方向（ｙ軸方向）に移動させたり、ｚ軸周りに旋回させたりすることができる。
【0045】
具体的には、駆動輪２３１の両方を正転させることで、自律ロボット１２０を前進方向に移動させ、駆動輪２３１の両方を逆転させることで、自律ロボット１２０を後退方向に移動させることができる。また、駆動輪２３１の一方を正転させ、他方を逆転させることで、自律ロボット１２０を旋回させることができる。
【0046】
なお、上述したように、駆動輪２３１の一方の回転軸と他方の回転軸とは、同軸上に形成されており、ソレノイド式のロックピン２１１は、同軸上において、駆動輪２３１の一方と駆動輪２３１の他方との中心位置に設置されている。このため、駆動輪２３１の一方を正転させ、駆動輪２３１の他方を逆転させた場合、自律ロボット１２０は、ソレノイド式のロックピン２１１を中心に、旋回することになる。
【0047】
（ｂ－２）従動輪
次に、従動輪２３２について説明する。図３（ｂ）に示すように、自律ロボット１２０は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された従動輪２３２を有する。上述したように、従動輪２３２は、それぞれが、ｚ軸周りに旋回可能に設置されている。このため、例えば、自律ロボット１２０が前進方向または後退方向に移動した後に旋回する場合、従動輪２３２は、その向きを旋回方向に直ちに追従させることができる。また、例えば、自律ロボット１２０が旋回した後に前進方向または後退方向に移動する場合、従動輪２３２は、その向きを前進または後退方向に直ちに追従させることができる。
次に、従動輪２３２について説明する。図３（ｂ）に示すように、自律ロボット１２０は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された従動輪２３２を有する。上述したように、従動輪２３２は、それぞれが、ｚ軸周りに旋回可能に設置されている。このため、例えば、自律ロボット１２０が前進方向または後退方向に移動した後に旋回する場合、従動輪２３２は、その向きを旋回方向に直ちに追従させることができる。また、例えば、自律ロボット１２０が旋回した後に前進方向または後退方向に移動する場合、従動輪２３２は、その向きを前進または後退方向に直ちに追従させることができる。
【0048】
（ｂ－３）充電機構
次に、バッテリ３４０を充電するための充電機構について説明する。図３（ｂ）に示すように、自律ロボット１２０の下面には、自律ロボット１２０が充電ステーション１６０とドッキングした際に、充電ステーション１６０の充電端子（詳細は後述）と接続するための接続端子２３３が設置されている。
次に、バッテリ３４０を充電するための充電機構について説明する。図３（ｂ）に示すように、自律ロボット１２０の下面には、自律ロボット１２０が充電ステーション１６０とドッキングした際に、充電ステーション１６０の充電端子（詳細は後述）と接続するための接続端子２３３が設置されている。
【0049】
自律ロボット１２０は、接続端子２３３が充電ステーション１６０の充電端子に接続されたことを検知すると、充電ステーション１６０にドッキングするためのドッキング処理を終了する。
【0050】
なお、充電ステーション１６０では、自律ロボット１２０の接続端子２３３が充電端子に接続されたと判定すると、充電端子に充電用電圧を印加し、バッテリ３４０の充電を開始する。
【0051】
＜制御装置のハードウェア構成＞
次に、自律ロボット１２０の制御装置３１０のハードウェア構成について説明する。図４は、自律ロボットの制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。制御装置３１０は、構成要素として、プロセッサ４０１、主記憶装置４０２（メモリ）、補助記憶装置４０３（メモリ）、ネットワークインタフェース４０４、デバイスインタフェース４０５を有する。制御装置３１０は、これらの構成要素がバス４０６を介して接続されたコンピュータとして実現されてもよい。なお、図４の例では、制御装置３１０は、各構成要素を１個ずつ備えるものとして示しているが、制御装置３１０は、同じ構成要素を複数備えていてもよい。
次に、自律ロボット１２０の制御装置３１０のハードウェア構成について説明する。図４は、自律ロボットの制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。制御装置３１０は、構成要素として、プロセッサ４０１、主記憶装置４０２（メモリ）、補助記憶装置４０３（メモリ）、ネットワークインタフェース４０４、デバイスインタフェース４０５を有する。制御装置３１０は、これらの構成要素がバス４０６を介して接続されたコンピュータとして実現されてもよい。なお、図４の例では、制御装置３１０は、各構成要素を１個ずつ備えるものとして示しているが、制御装置３１０は、同じ構成要素を複数備えていてもよい。
【0052】
制御装置３１０の各種演算は、１または複数のプロセッサを用いて、並列処理で実行されてもよい。また、各種演算は、プロセッサ４０１内に複数ある演算コアに振り分けられて、並列処理で実行されてもよい。また、本開示の処理、手段等の一部または全部は、ネットワークインタフェース４０４を介して制御装置３１０と通信可能なクラウド上に設けられた外部装置４３０（プロセッサ及び記憶装置の少なくとも一方）により実行されてもよい。
【0053】
プロセッサ４０１は、電子回路（処理回路、Processing circuit、Processing circuitry、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、又はＡＳＩＣ等）であってもよい。また、プロセッサ４０１は、専用の処理回路を含む半導体装置等であってもよい。なお、プロセッサ４０１は、電子論理素子を用いた電子回路に限定されるものではなく、光論理素子を用いた光回路により実現されてもよい。また、プロセッサ４０１は、量子コンピューティングに基づく演算機能を含むものであってもよい。
【0054】
プロセッサ４０１は、制御装置３１０の内部構成の各装置等から入力された各種データや命令に基づいて各種演算を行い、演算結果や制御信号を各装置等に出力する。プロセッサ４０１は、ＯＳ（Operating System）や、アプリケーション等を実行することにより、制御装置３１０が備える各構成要素を制御する。
【0055】
また、プロセッサ４０１は、１チップ上に配置された１又は複数の電子回路を指してもよいし、２つ以上のチップあるいはデバイス上に配置された１又は複数の電子回路を指してもよい。複数の電子回路を用いる場合、各電子回路は有線又は無線により通信してもよい。
【0056】
主記憶装置４０２は、プロセッサ４０１が実行する命令及び各種データ等を記憶する記憶装置であり、主記憶装置４０２に記憶された各種データがプロセッサ４０１により読み出される。補助記憶装置４０３は、主記憶装置４０２以外の記憶装置である。なお、これらの記憶装置は、各種データ（例えば、後述する地図情報格納部５０２に格納される環境地図）を格納可能な任意の電子部品を意味するものとし、半導体のメモリでもよい。半導体のメモリは、揮発性メモリ、不揮発性メモリのいずれでもよい。制御装置３１０において各種データを保存するための記憶装置は、主記憶装置４０２又は補助記憶装置４０３により実現されてもよく、プロセッサ４０１に内蔵される内蔵メモリにより実現されてもよい。
【0057】
また、１つの主記憶装置４０２に対して、複数のプロセッサ４０１が接続（結合）されてもよいし、単数のプロセッサ４０１が接続されてもよい。あるいは、１つのプロセッサ４０１に対して、複数の主記憶装置４０２が接続（結合）されてもよい。制御装置３１０が、少なくとも１つの主記憶装置４０２と、この少なくとも１つの主記憶装置４０２に接続（結合）される複数のプロセッサ４０１とで構成される場合、複数のプロセッサ４０１のうち少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つの主記憶装置４０２に接続（結合）される構成を含んでもよい。
【0058】
ネットワークインタフェース４０４は、無線又は有線により、通信ネットワーク４４０に接続するためのインタフェースである。
【0059】
デバイスインタフェース４０５は、外部装置４５０と直接接続するＵＳＢ等のインタフェースである。
【0060】
外部装置４５０は、一例として、入力装置であってもよい。本実施形態において、入力装置は、例えば、カメラ（前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２、後面ＲＧＢカメラ３２０）、マイクロフォン（マイク３０１～３０４）、各種センサ（フォトリフレクタ３３０、不図示の加速度センサ、ジャイロセンサ）等の電子デバイスであり、取得した情報を制御装置３１０に与える。
【0061】
また、外部装置４５０は、一例として、出力装置であってもよい。本実施形態において、出力装置は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネル等の表示装置であってもよいし、音声等を出力するスピーカ（スピーカ３０５～３０６）等であってもよい。また、各種駆動装置（モータ、ソレノイド）等の駆動デバイスであってもよい。
【0062】
また、外部装置４５０は、記憶装置（メモリ）であってもよい。例えば、外部装置４５０はネットワークストレージ等であってもよく、外部装置４５０はＨＤＤ等のストレージであってもよい。
【0063】
また、外部装置４５０は、制御装置３１０の構成要素の一部の機能を有する装置でもよい。つまり、制御装置３１０は、外部装置４５０との間で処理結果を送受信してもよい。
【0064】
＜制御装置の機能構成＞
次に、自律ロボット１２０の制御装置３１０の機能構成について説明する。図５は、自律ロボットの制御装置の機能構成の一例を示す図であり、ここでは、バッテリ３４０を充電するための充電用の自律移動機能及びそれに関わる機能について説明する。制御装置３１０には自律移動プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、制御装置３１０は、充電用の自律移動機能及びそれに関わる機能を実現する。
次に、自律ロボット１２０の制御装置３１０の機能構成について説明する。図５は、自律ロボットの制御装置の機能構成の一例を示す図であり、ここでは、バッテリ３４０を充電するための充電用の自律移動機能及びそれに関わる機能について説明する。制御装置３１０には自律移動プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、制御装置３１０は、充電用の自律移動機能及びそれに関わる機能を実現する。
【0065】
具体的には、制御装置３１０は、地図生成部５０１、バッテリ残量検知部５１１、充電指示受付部５１２、充電ステーション検出部５１３、ドッキング検知部５１４、充電用自律移動制御部５１５、位置姿勢情報算出部５１６として機能する。また、制御装置３１０は、タスク指示受付部５２１、タスク用自律移動制御部５２２、位置情報校正部５３１として機能する。
【0066】
地図生成部５０１は、環境地図（例えば、所定空間１００内の地図）を生成し、地図情報格納部５０２に格納する。地図生成部５０１では、例えば、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）及び不図示の各種センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ等）からのセンサデータに基づいて、環境地図を生成する。
【0067】
バッテリ残量検知部５１１は、バッテリ３４０の残量を監視し、所定の閾値以下となった場合に、バッテリ３４０の残量が所定の閾値以下になったことを充電用自律移動制御部５１５に通知する。
【0068】
充電指示受付部５１２は、例えば、ユーザ１１０が自律ロボット１２０に対して、バッテリ３４０の充電を行うよう音声指示を行った場合に、これを受け付ける。また、充電指示受付部５１２は、当該音声指示（以下では、充電指示と称す）を充電用自律移動制御部５１５に通知する。なお、ユーザ１１０による充電指示の仕方は様々であり、例えば、"充電しなさい"といった直接な表現であっても、"ホーム位置（充電ステーション１６０の位置）に戻りなさい"といった間接的な表現（充電を促す表現）であってもよい。
【0069】
充電ステーション検出部５１３は、後面ＲＧＢカメラ３２０からの画像データ（カラー画像）を取得するとともに、充電用自律移動制御部５１５を介して位置姿勢情報算出部５１６より自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢を取得する。これにより、充電ステーション検出部５１３は、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する。また、充電ステーション検出部５１３は、算出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を、充電用自律移動制御部５１５に通知する。
【0070】
ドッキング検知部５１４は、接続端子２３３間の電圧を監視し、接続検知用電圧（例えば、１［Ｖ］）を検知した場合に、ドッキング完了情報を充電用自律移動制御部５１５に通知する。
【0071】
充電用自律移動制御部５１５は、充電用の自律移動を開始するための条件が成立したか否かを判定する。また、充電用自律移動制御部５１５は、充電用の自律移動を開始するための条件が成立したと判定した場合、充電ステーション１６０近傍まで自律ロボット１２０を移動させるための駆動制御信号を出力する。
【0072】
なお、充電用自律移動制御部５１５は、充電用の自律移動を開始するための条件が成立したか否かの判定を、バッテリ残量検知部５１１からの通知、充電指示受付部５１２からの通知、タスク用自律移動制御部５２２からの通知に基づいて行う。
【0073】
また、充電用自律移動制御部５１５は、地図情報格納部５０２より、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を読み出し、充電ステーション１６０近傍に自律ロボット１２０を移動させる際に目標とする目標位置及び目標姿勢を設定する。ここでいう目標位置及び目標姿勢とは、例えば、自律ロボット１２０の後面ＲＧＢカメラ３２０が、充電ステーション１６０を正面から撮影することが可能な自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢を指す。なお、充電用自律移動制御部５１５は、目標位置を複数設定してもよい。例えば、自律ロボット１２０の後面ＲＧＢカメラ３２０が、充電ステーション１６０を正面から撮影することが可能な位置として、充電ステーション１６０から０．５［ｍ］、０．６［ｍ］、・・・等離れた位置を、目標位置として設定してもよい。これにより、充電用自律移動制御部５１５は、充電ステーション１６０に取り付けられたマーカ（詳細は後述）を安定して検出可能な位置まで、自律ロボット１２０を移動させたうえで、ドッキング処理を開始することができる。
【0074】
また、充電用自律移動制御部５１５は、
・自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢と、
・設定した目標位置及び目標姿勢と、
・前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）と、
・ＬＩＤＡＲ２１２からの測定データ（障害物等の検知結果）と、
に基づき、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０近傍まで移動させるための駆動制御信号を出力する。
・自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢と、
・設定した目標位置及び目標姿勢と、
・前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）と、
・ＬＩＤＡＲ２１２からの測定データ（障害物等の検知結果）と、
に基づき、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０近傍まで移動させるための駆動制御信号を出力する。
【0075】
また、充電用自律移動制御部５１５は、自律ロボット１２０が充電ステーション１６０近傍まで移動した後は（設定した目標位置及び目標姿勢に到達した後は）、
・充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢と、
・自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢と、
に基づき、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０にドッキングさせるための駆動制御信号を出力する。充電用自律移動制御部５１５では、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０にドッキングさせるためのドッキング処理を、ドッキング検知部５１４よりドッキング完了情報が通知されるまで継続する。また、充電用自律移動制御部５１５では、ドッキング完了情報が通知されるとドッキング処理を終了し、ドッキング処理終了情報を位置情報校正部５３１に通知する。
・充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢と、
・自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢と、
に基づき、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０にドッキングさせるための駆動制御信号を出力する。充電用自律移動制御部５１５では、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０にドッキングさせるためのドッキング処理を、ドッキング検知部５１４よりドッキング完了情報が通知されるまで継続する。また、充電用自律移動制御部５１５では、ドッキング完了情報が通知されるとドッキング処理を終了し、ドッキング処理終了情報を位置情報校正部５３１に通知する。
【0076】
なお、充電用自律移動制御部５１５は、位置姿勢情報算出部５１６より、自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢を取得する。
【0077】
位置姿勢情報算出部５１６は、自律ロボット１２０の所定空間１００内での３次元位置及び姿勢を算出する。位置姿勢情報算出部５１６では、例えば、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）及び不図示の各種センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ等）からのセンサデータに基づいて算出する。
【0078】
また、位置姿勢情報算出部５１６は、算出した自律ロボット１２０の所定空間１００内での３次元位置及び姿勢を、充電用自律移動制御部５１５及びタスク用自律移動制御部５２２に通知する。
【0079】
タスク指示受付部５２１は、ユーザ１１０が自律ロボット１２０に対して、所定のタスク（例えば、ノートＰＣが載置された棚１３０を、ユーザ１１０の近傍の位置まで搬送するというタスク）を行うよう音声指示を行った場合に、これを受け付ける。また、タスク指示受付部５２１は、タスク指示をタスク用自律移動制御部５２２に通知する。
【0080】
タスク用自律移動制御部５２２は、タスク指示受付部５２１よりタスク指示が通知された場合に、通知されたタスク指示に応じたタスクを自律ロボット１２０が行うための駆動制御信号を出力する。また、タスク用自律移動制御部５２２は、タスク実行中は、タスク実行中であることを示す情報を、充電用自律移動制御部５１５に通知する。更に、タスク用自律移動制御部５２２は、いずれかの棚とドッキングしているか否かを判定し、いずれかの棚とドッキングしている場合には、棚ドッキング中であることを示す情報を、充電用自律移動制御部５１５に通知する。
【0081】
また、タスク用自律移動制御部５２２は、タスク指示の内容に応じた環境地図を地図情報格納部５０２から読み出したうえで、
・環境地図と、
・自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢と、
・前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）と、
・ＬＩＤＡＲ２１２からの測定データ（障害物等の検知結果）と、
に基づき、自律ロボット１２０がタスクを行うための駆動制御信号を出力する。
・環境地図と、
・自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢と、
・前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）と、
・ＬＩＤＡＲ２１２からの測定データ（障害物等の検知結果）と、
に基づき、自律ロボット１２０がタスクを行うための駆動制御信号を出力する。
【0082】
位置情報校正部５３１は、充電用自律移動制御部５１５によりドッキング処理終了情報が通知されると、地図情報格納部５０２より、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を読み出す。また、位置情報校正部５３１は、読み出した３次元位置及び姿勢を用いて、位置姿勢情報算出部５１６により算出される３次元位置及び姿勢を校正する。
【0083】
＜環境地図の具体例＞
次に、地図生成部５０１により生成され、地図情報格納部５０２に格納される環境地図の具体例について説明する。図６は、環境地図の一例を示す図である。なお、図６の例は、自律ロボット１２０により所定のタスク（ノートＰＣが載置された棚１３０を、ユーザ１１０の近傍の位置まで搬送するというタスク）が実行される前に、地図生成部５０１により生成された環境地図を示している。
次に、地図生成部５０１により生成され、地図情報格納部５０２に格納される環境地図の具体例について説明する。図６は、環境地図の一例を示す図である。なお、図６の例は、自律ロボット１２０により所定のタスク（ノートＰＣが載置された棚１３０を、ユーザ１１０の近傍の位置まで搬送するというタスク）が実行される前に、地図生成部５０１により生成された環境地図を示している。
【0084】
符号６００に示すように、地図生成部５０１では、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）及び不図示の各種センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ等）からのセンサデータに基づいて、３次元点群座標を取得する。地図生成部５０１が取得する３次元点群座標は、所定空間１００内の各物体の３次元位置を示している。
【0085】
また、符号６００に示すように、地図生成部５０１では、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）に基づいて、３次元点群座標に対応する各物体を認識する。更に、地図生成部５０１では、各物体を認識する際、不図示の各種センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ等）からのセンサデータに基づいて、各物体の姿勢を示すベクトルを算出する。
【0086】
これにより、地図生成部５０１では、符号６１０に示す環境地図を生成することができる。符号６１０に示すように、環境地図は、情報の項目として、"認識した物体"、"３次元位置"、"姿勢"を含む。
【0087】
"認識した物体"には、３次元点群座標に対応する各物体の認識結果が格納される。"３次元位置"には、各物体の３次元点群座標が格納される。"姿勢"には、各物体の姿勢を示すベクトルが格納される。
【0088】
なお、図６の符号６００の例では、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢に基づいて充電用自律移動制御部５１５により設定される目標位置及び目標姿勢（符号６００の例では、１つの目標位置及び目標姿勢）も合わせて記載している（符号６０１参照）。
【0089】
＜充電用自律移動処理の流れ＞
次に、自律ロボット１２０により実行される充電用自律移動処理の流れについて説明する。図７は、自律ロボットにより実行される充電用自律移動処理の流れを示すフローチャートである。
次に、自律ロボット１２０により実行される充電用自律移動処理の流れについて説明する。図７は、自律ロボットにより実行される充電用自律移動処理の流れを示すフローチャートである。
【0090】
ステップＳ７０１において、充電用自律移動制御部５１５は、充電指示受付部５１２から、充電指示が通知されたか否かを判定する。ステップＳ７０１において、充電指示が通知されたと判定した場合には、ユーザ１１０からバッテリ３４０の充電を行うよう音声指示があったと判断する（ステップＳ７０１においてＹＥＳ）。この場合、充電用自律移動制御部５１５は、充電用の自律移動を開始するための条件が成立したと判定し、ステップＳ７０４に進む。
【0091】
一方、ステップＳ７０１において、充電指示が通知されていないと判定した場合には、ユーザ１１０からバッテリ３４０の充電を行うための音声指示を受け付けていないと判断し（ステップＳ７０１においてＮＯ）、ステップＳ７０２に進む。
【0092】
ステップＳ７０２において、充電用自律移動制御部５１５が、充電用自律移動制御部５１５は、タスク用自律移動制御部５２２から、タスク実行中であることを示す情報が通知されていないか否かを判定する。充電用自律移動制御部５１５は、タスク実行中であることを示す情報が、例えば、所定時間以上（例えば、１分以上）通知されていないと判定した場合には、自律ロボット１２０がタスクを実行中でないと判断する。この場合、充電用自律移動制御部５１５は、タスク用自律移動制御部５２２から、棚ドッキング中であることを示す情報が通知されていないか否かを判定する。充電用自律移動制御部５１５は、棚ドッキング中であることを示す情報が通知されていないと判定した場合には、自律ロボット１２０が棚とドッキングしていないと判断する。
【0093】
この場合（つまり、ステップＳ７０２においてＹＥＳの場合）、充電用自律移動制御部５１５は、充電用の自律移動を開始するための条件が成立したと判定し、ステップＳ７０４に進む。
【0094】
一方、ステップＳ７０２において、タスク実行中であることを示す情報が通知されていると判定した場合には、ステップＳ７０３に進む。あるいは、ステップＳ７０２において、タスク実行中であることを示す情報が通知されていないと判定したが、棚ドッキング中であることを示す情報が通知されていると判定した場合には、ステップＳ７０３に進む。
【0095】
ステップＳ７０３において、充電用自律移動制御部５１５は、バッテリ残量検知部５１１から、バッテリ３４０の残量が所定の閾値以下になったことが通知されたか否かを判定する。
【0096】
ステップＳ７０３において、バッテリ３４０の残量が所定の閾値以下になったことが通知されていないと判定した場合には（ステップＳ７０３においてＮＯの場合には）、ステップＳ７０６に進む。
【0097】
一方、ステップＳ７０３において、充電用自律移動制御部５１５が、バッテリ３４０の残量が所定の閾値以下になったことが通知されたと判定したとする（ステップＳ７０３においてＹＥＳ）。この場合、充電用自律移動制御部５１５は、充電用の自律移動を開始するための条件が成立したと判定し、ステップＳ７０４に進む。
【0098】
ステップＳ７０４において、充電用自律移動制御部５１５は、地図情報格納部５０２より、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を読み出し、充電ステーション１６０近傍に自律ロボット１２０を移動させる際に目標とする目標位置及び目標姿勢を設定する。また、充電用自律移動制御部５１５は、
・自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢と、
・設定した目標位置及び目標姿勢と、
・前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）と、
・ＬＩＤＡＲ２１２からの測定データ（障害物等の検知結果）と、
に基づき、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０近傍まで移動させるための駆動制御信号を出力する。これにより、充電用自律移動制御部５１５は、自律ロボット１２０を充電ステーション近傍に移動させる（目標位置、目標姿勢に到達させる）。
・自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢と、
・設定した目標位置及び目標姿勢と、
・前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）と、
・ＬＩＤＡＲ２１２からの測定データ（障害物等の検知結果）と、
に基づき、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０近傍まで移動させるための駆動制御信号を出力する。これにより、充電用自律移動制御部５１５は、自律ロボット１２０を充電ステーション近傍に移動させる（目標位置、目標姿勢に到達させる）。
【0099】
ステップＳ７０５において、充電用自律移動制御部５１５は、自律ロボット１２０を充電ステーション１６０にドッキングさせるためのドッキング処理を実行する。また、充電用自律移動制御部５１５は、ドッキング処理が完了すると、充電用自律移動処理を終了する。なお、ドッキング処理（ステップＳ７０５）の詳細は後述する。
【0100】
一方、ステップＳ７０６において、充電用自律移動制御部５１５は、充電用自律移動処理を終了するか否かを判定する。充電用自律移動制御部５１５では、充電用自律移動処理を継続すると判定した場合には（ステップＳ７０６においてＮＯの場合には）、ステップＳ７０１に戻る。また、充電用自律移動制御部５１５は、充電用自律移動処理を終了すると判定した場合には（ステップＳ７０６においてＹＥＳの場合には）、充電用自律移動処理を終了する。
【0101】
なお、充電用自律移動制御部５１５が充電用自律移動処理を終了すると判定する場合とは、例えば、自律ロボット１２０が既に充電ステーション１６０にドッキングしている場合等である。あるいは、何らかの異常が発生して、充電用自律移動処理を強制終了する必要がある場合等である。
【0102】
＜ドッキング処理の流れ＞
次に、自律ロボット１２０により実行されるドッキング処理（ステップＳ７０５）の詳細について、図８及び図９を参照しながら説明する。図８は、自律ロボットにより実行されるドッキング処理の流れを示すフローチャートである。図９は、自律ロボットによる検出結果の具体例を示す図である。
次に、自律ロボット１２０により実行されるドッキング処理（ステップＳ７０５）の詳細について、図８及び図９を参照しながら説明する。図８は、自律ロボットにより実行されるドッキング処理の流れを示すフローチャートである。図９は、自律ロボットによる検出結果の具体例を示す図である。
【0103】
ステップＳ８０１において、充電ステーション検出部５１３は、後面ＲＧＢカメラ３２０からの画像データ（カラー画像、例えば、図９の画像データ９００）を取得する。
【0104】
ステップＳ８０２において、充電ステーション検出部５１３は、取得した画像データ９００に含まれる、充電ステーション１６０の領域（例えば、図９の符号９１０）を認識する。また、充電ステーション検出部５１３は、認識した充電ステーション１６０の領域からマーカの領域（例えば、図９の符号９１１）を検出する。なお、充電ステーション検出部５１３では、マーカの領域と充電端子との位置関係を予め把握している。このため、充電端子の３次元位置及び姿勢は、マーカの領域が検出され、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢が算出されることで特定される。
【0105】
図９において、符号９２０は、充電ステーション検出部５１３が、充電ステーション１６０の領域を認識した認識結果を表している。また、図９において、符号９２１は、充電ステーション検出部５１３が、充電ステーション１６０のマーカの領域を検出した検出結果を表している。
【0106】
なお、充電ステーション検出部５１３が充電ステーション１６０の領域を認識するための構成は任意であり、例えば、予め訓練されたＮＮ（Neural Network、ニューラルネットワーク）による物体認識処理を用いてもよい。また、充電ステーション検出部５１３がマーカの領域を検出するための構成は任意であり、例えば、充電ステーション検出部５１３は、認識した充電ステーション１６０の領域を画像処理（二値化処理）することで、マーカの領域を検出してもよい。予め訓練されたＮＮによる物体認識処理を用いた場合、上記符号９２０は、当該物体認識処理によって充電ステーション１６０であるとして認識された画素領域を表す。また、物体認識処理によって認識された充電ステーション１６０の領域を二値化処理することで、マーカの領域を検出した場合、符号９２１は、二値化処理することで白色に変換された画素領域を表す。
【0107】
ステップＳ８０３において、位置姿勢情報算出部５１６は、自律ロボット１２０の所定空間１００内での３次元位置及び姿勢を算出する。位置姿勢情報算出部５１６は、例えば、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）及び不図示の各種センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ等）からのセンサデータに基づいて算出する。
【0108】
ステップＳ８０４において、充電ステーション検出部５１３は、
・検出した充電ステーション１６０のマーカの領域（符号９１１）と、
・自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢と、
に基づき、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する。なお、自律ロボット１２０から見たマーカの見え方が分かれば、充電ステーション検出部５１３では、自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢に基づき、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢が導き出すことができる。
・検出した充電ステーション１６０のマーカの領域（符号９１１）と、
・自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢と、
に基づき、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する。なお、自律ロボット１２０から見たマーカの見え方が分かれば、充電ステーション検出部５１３では、自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢に基づき、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢が導き出すことができる。
【0109】
具体的には、本実施形態における充電ステーション検出部５１３は、二値化処理により検出されたマーカの領域に対して、
・線分を認識して、４辺を計算、
・４つの端点をサブピクセルで推定、
・４つの端点の３次元位置と、カメラへの当該４つの端点の再投影誤差が最小になるように、マーカの３次元位置及び姿勢を決定、
することで、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を導き出している。
・線分を認識して、４辺を計算、
・４つの端点をサブピクセルで推定、
・４つの端点の３次元位置と、カメラへの当該４つの端点の再投影誤差が最小になるように、マーカの３次元位置及び姿勢を決定、
することで、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を導き出している。
【0110】
ステップＳ８０５において、充電用自律移動制御部５１５は、
・充電ステーション検出部５１３により算出された充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢と、
・位置姿勢情報算出部５１６により算出された自律ロボット１２０の所定空間１００内での３次元位置及び姿勢と、
の差分に応じて、自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢を制御する。具体的には、充電用自律移動制御部５１５は、充電ステーション１６０の充電端子と、自律ロボット１２０の接続端子２３３とが接続されるように、上記差分に基づく非ホロノミック制御により駆動制御信号を出力する。
・充電ステーション検出部５１３により算出された充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢と、
・位置姿勢情報算出部５１６により算出された自律ロボット１２０の所定空間１００内での３次元位置及び姿勢と、
の差分に応じて、自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢を制御する。具体的には、充電用自律移動制御部５１５は、充電ステーション１６０の充電端子と、自律ロボット１２０の接続端子２３３とが接続されるように、上記差分に基づく非ホロノミック制御により駆動制御信号を出力する。
【0111】
ステップＳ８０６において、ドッキング検知部５１４は、接続端子２３３間の電圧を監視し、接続検知用電圧（例えば、１［Ｖ］）を検知したか否かを判定する。具体的には、本実施形態におけるドッキング検知部５１４は、所定の閾値以上の電圧を検知した場合に、接続検知用電圧を検知したと判定し、所定の閾値以上の電圧を検知していない場合に、接続検知用電圧を検知していないと判定している。
【0112】
ステップＳ８０６において、接続検知用電圧を検知していないと判定した場合には（ステップＳ８０６においてＮＯの場合には）、ステップＳ８０１に戻る。
【0113】
一方、ステップＳ８０６において、接続検知用電圧を検知したと判定した場合には（ステップＳ８０６においてＹＥＳの場合には）、ドッキング完了情報を充電用自律移動制御部５１５に通知する。これにより、充電用自律移動制御部５１５は、ドッキング処理を終了し、ドッキング処理終了情報を位置情報校正部５３１に通知するとともに、ステップＳ８０７に進む。
【0114】
ステップＳ８０７において、位置情報校正部５３１は、位置姿勢情報算出部５１６により算出される３次元位置及び姿勢を校正する位置情報校正処理を実行する。なお、位置情報校正処理（ステップＳ８０７）の詳細は後述する。
【0115】
このように、本実施形態における自律ロボット１２０では、後面ＲＧＢカメラ３２０からの画像データをフィードバックしながら自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢を制御するビジュアルフィードバックを行う。
【0116】
これにより、第１の実施形態における自律ロボット１２０によれば、例えば、充電ステーション１６０に光信号等を出射する機構等を取り付けて充電ステーションとのドッキング処理を行う場合と比較して、低コストで精度の高いドッキング処理を実現できる。
【0117】
＜位置情報校正処理の流れ＞
次に、自律ロボット１２０により実行される位置情報校正処理（ステップＳ８０７）の詳細について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、自律ロボットにより実行される位置情報校正処理の流れを示すフローチャートである。
次に、自律ロボット１２０により実行される位置情報校正処理（ステップＳ８０７）の詳細について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、自律ロボットにより実行される位置情報校正処理の流れを示すフローチャートである。
【0118】
ステップＳ１００１において、位置姿勢情報算出部５１６は、自律ロボット１２０の所定空間１００内での３次元位置及び姿勢を算出する。位置姿勢情報算出部５１６では、例えば、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２からの画像データ（カラー画像、距離画像）及び不図示の各種センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ等）からのセンサデータに基づいて算出する。
【0119】
ステップＳ１００２において、位置情報校正部５３１は、地図情報格納部５０２より、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を読み出す。
【0120】
ステップＳ１００３において、位置情報校正部５３１は、読み出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を用いて、位置姿勢情報算出部５１６により算出された自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢を校正する。具体的には、本実施形態における位置情報校正部５３１は、自律ロボット１２０の現在の３次元位置及び姿勢の情報を、地図情報格納部５０２より読み出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢の情報で上書きする。
【0121】
＜充電ステーションの外観構成＞
次に、充電ステーション１６０の外観構成について説明する。図１１は、充電ステーションの外観構成の一例を示す図である。
次に、充電ステーション１６０の外観構成について説明する。図１１は、充電ステーションの外観構成の一例を示す図である。
【0122】
図１１に示すように、充電ステーション１６０は基部１１１０を有する。基部１１１０は、自律ロボット１２０が移動する移動面（図２（ｂ）に示す床面２４０）に載置された状態で移動面と対向する第１の面１１１１と、第１の面１１１１の反対側に位置し、充電端子１１３０が配された第２の面１１１２とを有する。なお、第１の面１１１１は、基部１１１０が移動面に載置された状態で、移動面に一部または全部が隙間なく対向するように（つまり、接するように）構成されてもよいし、一部または全部が微小な隙間を介して移動面に対向するように構成されてもよい。
【0123】
また、充電ステーション１６０は壁部１１２０を有する。壁部１１２０は、第２の面１１１２と接続し、第２の面１１１２と略直交する第３の面１１２１に、マーカ１１４０が取り付けられている。
【0124】
＜充電ステーションの内部構成＞
次に、充電ステーション１６０の内部構成について説明する。図１２は、充電ステーションの内部構成の一例を示す図である。図１２に示すように、充電ステーション１６０の内部には、充電端子１１３０に接続される判定装置１２１０及び充電装置１２２０が配される。
次に、充電ステーション１６０の内部構成について説明する。図１２は、充電ステーションの内部構成の一例を示す図である。図１２に示すように、充電ステーション１６０の内部には、充電端子１１３０に接続される判定装置１２１０及び充電装置１２２０が配される。
【0125】
判定装置１２１０は、充電端子１１３０に接続検知用電圧（例えば、１［Ｖ］）を印加し、自律ロボット１２０の接続端子２３３が、充電端子１１３０に接続したか否かを判定する。
【0126】
具体的には、判定装置１２１０は、充電端子１１３０に接続検知用電圧を印加した状態で、充電端子１１３０に流れる電流を検知し、検知した電流値に基づいて、充電端子１１３０に接続した物体のインピーダンスを算出する。また、判定装置１２１０は、算出したインピーダンスが所定範囲に含まれるか否かを判定し、所定範囲に含まれると判定すると、充電端子１１３０にのこぎり状の変動電圧（例えば、０［Ｖ］から１［Ｖ］の範囲でのこぎり状に時間変化する電圧）を印加する。
【0127】
また、判定装置１２１０は、変動電圧を印加した際の電流値に基づいて、充電端子１１３０に接続した物体のキャパシタンスを算出する。なお、判定装置１２１０では、例えば、下式（１）を用いて、キャパシタンスを算出する。
【0128】
【数1】
【0129】
また、判定装置１２１０は、算出したキャパシタンスが所定範囲に含まれるか否かを判定し、所定範囲に含まれると判定すると、充電端子１１３０に、自律ロボット１２０の接続端子２３３が接続されたと判定し、充電開始指示を充電装置１２２０に通知する。
【0130】
充電装置１２２０は、判定装置１２１０より、充電開始指示が通知されると、充電端子１１３０に、充電用電圧（例えば、３０［Ｖ］）を印加する。これにより、自律ロボット１２０のバッテリ３４０が充電される。なお、充電装置１２２０は、外部電源（例えば、家庭用の１００［Ｖ］電源）と接続される。
【0131】
＜判定装置による判定処理＞
次に、充電ステーション１６０の判定装置１２１０により実行される判定処理の流れについて説明する。図１３は、充電ステーションの判定装置により実行される判定処理の流れを示すフローチャートである。
次に、充電ステーション１６０の判定装置１２１０により実行される判定処理の流れについて説明する。図１３は、充電ステーションの判定装置により実行される判定処理の流れを示すフローチャートである。
【0132】
ステップＳ１３０１において、判定装置１２１０は、接続検知用電圧を充電端子１１３０に印加する。
【0133】
ステップＳ１３０２において、判定装置１２１０は、電流が検知されたか否かを判定する。ステップＳ１３０２において、電流が検知されていないと判定した場合には（ステップＳ１３０２においてＮＯの場合には）、電流が検知されたと判定するまで待機する。
【0134】
一方、ステップＳ１３０２において、電流が検知されたと判定した場合には（ステップＳ１３０２においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１３０３に進む。
【0135】
ステップＳ１３０３において、判定装置１２１０は、検知された電流値に基づいて、充電端子１１３０に接続した物体のインピーダンスを算出する。
【0136】
ステップＳ１３０４において、判定装置１２１０は、算出したインピーダンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する。ステップＳ１３０４において、所定範囲に含まれないと判定した場合には（ステップＳ１３０４においてＮＯの場合には）、ステップＳ１３０２に戻る。
【0137】
一方、ステップＳ１３０４において、算出したインピーダンスが所定範囲に含まれると判定した場合には（ステップＳ１３０４においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１３０５に進む。
【0138】
ステップＳ１３０５において、判定装置１２１０は、充電端子１１３０にのこぎり状の変動電圧を印加する。
【0139】
ステップＳ１３０６において、判定装置１２１０は、電流が検知されたか否かを判定する。ステップＳ１３０６において、電流が検知されていないと判定した場合には（ステップＳ１３０６においてＮＯの場合には）、ステップＳ１３０２に戻る。
【0140】
一方、ステップＳ１３０６において、電流が検知されたと判定した場合には（ステップＳ１３０６においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１３０７に進む。
【0141】
ステップＳ１３０７において、判定装置１２１０は、検知された電流値に基づいて、充電端子１１３０に接続した物体のキャパシタンスを算出する。
【0142】
ステップＳ１３０８において、判定装置１２１０は、算出したキャパシタンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する。ステップＳ１３０８において、所定範囲に含まれないと判定した場合には（ステップＳ１３０８においてＮＯの場合には）、ステップＳ１３０２に戻る。
【0143】
一方、ステップＳ１３０８において、算出したキャパシタンスが所定範囲に含まれると判定した場合には（ステップＳ１３０８においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１３０９に進む。
【0144】
ステップＳ１３０９において、判定装置１２１０は、充電装置１２２０に、充電開始指示を通知する。これにより、充電装置１２２０では、充電端子１１３０に、充電用電圧（例えば、３０［Ｖ］）を印加する。これにより、自律ロボット１２０のバッテリ３４０が充電される。
【0145】
このように、判定装置１２１０がインピーダンスとキャパシタンスとを算出する構成とすることで、例えば、充電端子１１３０に、燃えやすい針金等が接触した場合であっても、発火する等の事象を回避することができる。また、仮に、自律ロボット１２０のインピーダンスと同程度のインピーダンスを有する導体が充電端子１１３０に接触した場合であっても、キャパシタンスが所定範囲に含まれていなければ、充電端子１１３０に充電装置１２２０が充電用電圧を印加することはない。
【0146】
この結果、第１の実施形態に係る充電ステーション１６０によれば、安全性を向上させることができる。自律ロボット１２０以外の物体で、自律ロボット１２０とインピーダンス及びキャパシタンスが同じ物体が存在する確率は極めて低く、安全性を担保することができるからである。
【0147】
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る自律ロボット１２０は、後面ＲＧＢカメラ３２０と、後面ＲＧＢカメラにより撮影された画像を処理する制御装置３１０とを有し、当該自律ロボット１２０において、
・制御装置３１０は、ニューラルネットワークを用いて画像に含まれる充電ステーション１６０を認識し、画像処理により充電ステーション１６０に取り付けられたマーカ１１４０を検出することで、充電ステーションの３次元位置及び姿勢を算出する。
・制御装置３１０は、算出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢に基づいて、自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢を制御することで、充電ステーション１６０へのドッキング処理を行う。
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る自律ロボット１２０は、後面ＲＧＢカメラ３２０と、後面ＲＧＢカメラにより撮影された画像を処理する制御装置３１０とを有し、当該自律ロボット１２０において、
・制御装置３１０は、ニューラルネットワークを用いて画像に含まれる充電ステーション１６０を認識し、画像処理により充電ステーション１６０に取り付けられたマーカ１１４０を検出することで、充電ステーションの３次元位置及び姿勢を算出する。
・制御装置３１０は、算出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢に基づいて、自律ロボット１２０の３次元位置及び姿勢を制御することで、充電ステーション１６０へのドッキング処理を行う。
【0148】
また、第１の実施形態に係る自律移動プログラムは、後面ＲＧＢカメラ３２０と、後面ＲＧＢカメラにより撮影された画像を処理する制御装置３１０と、を有する自律ロボット１２０の制御装置３１０に、
・ニューラルネットワークを用いて画像に含まれる充電ステーション１６０を認識し、画像処理により充電ステーション１６０に取り付けられたマーカ１１４０を検出することで、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する工程と、
・算出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢に基づいて、自律ロボット１２０の位置及び姿勢を制御することで、充電ステーション１６０へのドッキング処理を行う工程と、
を実行させる。
・ニューラルネットワークを用いて画像に含まれる充電ステーション１６０を認識し、画像処理により充電ステーション１６０に取り付けられたマーカ１１４０を検出することで、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する工程と、
・算出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢に基づいて、自律ロボット１２０の位置及び姿勢を制御することで、充電ステーション１６０へのドッキング処理を行う工程と、
を実行させる。
【0149】
また、第１の実施形態に係る自律移動プログラムを記憶する記憶媒体は、後面ＲＧＢカメラ３２０と、後面ＲＧＢカメラにより撮影された画像を処理する制御装置３１０と、を有する自律ロボット１２０の制御装置３１０に、
・ニューラルネットワークを用いて画像に含まれる充電ステーション１６０を認識し、画像処理により充電ステーション１６０に取り付けられたマーカ１１４０を検出することで、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する工程と、
・算出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢に基づいて、自律ロボット１２０の位置及び姿勢を制御することで、充電ステーション１６０へのドッキング処理を行う工程と、
を実行させるための自律移動プログラムを記憶する。
・ニューラルネットワークを用いて画像に含まれる充電ステーション１６０を認識し、画像処理により充電ステーション１６０に取り付けられたマーカ１１４０を検出することで、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する工程と、
・算出した充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢に基づいて、自律ロボット１２０の位置及び姿勢を制御することで、充電ステーション１６０へのドッキング処理を行う工程と、
を実行させるための自律移動プログラムを記憶する。
【0150】
これにより、第１の実施形態によれば、充電ステーションに光信号を出射する機構等を取り付けて充電ステーションとのドッキング処理を行う場合と比較して、低コストで精度の高いドッキング処理を実現することができる。
【0151】
また、第１の実施形態に係る充電ステーション１６０は、ドッキングが完了した自律ロボット１２０のバッテリ３４０を充電するよう構成され、
・充電端子１１３０に、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧を印加し、充電端子１１３０に接触した物体のインピーダンス及びキャパシタンスを算出することで、充電端子１１３０に接触した物体が自律ロボット１２０であるか否かを判定する。
・自律ロボットであると判定した場合に、充電端子１１３０に充電用電圧を印加する。
・充電端子１１３０に、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧を印加し、充電端子１１３０に接触した物体のインピーダンス及びキャパシタンスを算出することで、充電端子１１３０に接触した物体が自律ロボット１２０であるか否かを判定する。
・自律ロボットであると判定した場合に、充電端子１１３０に充電用電圧を印加する。
【0152】
これにより、第１の実施形態によれば、充電ステーションの安全性を向上させることができる。
【0153】
つまり、第１の実施形態によれば、自律ロボットと充電ステーションとを含むシステムにおいて、安全性及びコストの観点で実用性を高めることができる。
【0154】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、充電用自律移動処理（図７）を実行する際、
・充電指示があったか（ステップＳ７０１）、
・タスク実行中でなく、かつ、棚ドッキング中でないか（ステップＳ７０２）、
・バッテリ残量が所定の閾値以下か（ステップＳ７０３）、
を充電用の自律移動を開始するための条件としたが、充電用の自律移動を開始するための条件はこれら３つに限定されない。例えば、他の条件が加わってもよいし、他の条件が、上記３つの条件のいずれかの条件と置き換わってもよい。あるいは、これら３つの条件のうちの一部が除外されてもよい。例えば、タスクが完了した場合には、棚ドッキング中であるか否かに関わらず、充電用の自律移動を開始するように構成してもよい。つまり、タスク実行中でない場合には、棚とドッキングしたままであっても充電用の自律移動を開始し、充電ステーション１６０とドッキングするように構成してもよい。あるいは、タスク実行中は、ユーザ１１０からの充電指示を受け付けないように構成してもよい。
上記第１の実施形態では、充電用自律移動処理（図７）を実行する際、
・充電指示があったか（ステップＳ７０１）、
・タスク実行中でなく、かつ、棚ドッキング中でないか（ステップＳ７０２）、
・バッテリ残量が所定の閾値以下か（ステップＳ７０３）、
を充電用の自律移動を開始するための条件としたが、充電用の自律移動を開始するための条件はこれら３つに限定されない。例えば、他の条件が加わってもよいし、他の条件が、上記３つの条件のいずれかの条件と置き換わってもよい。あるいは、これら３つの条件のうちの一部が除外されてもよい。例えば、タスクが完了した場合には、棚ドッキング中であるか否かに関わらず、充電用の自律移動を開始するように構成してもよい。つまり、タスク実行中でない場合には、棚とドッキングしたままであっても充電用の自律移動を開始し、充電ステーション１６０とドッキングするように構成してもよい。あるいは、タスク実行中は、ユーザ１１０からの充電指示を受け付けないように構成してもよい。
【0155】
なお、上記の条件によれば、例えば、充電指示があった場合、あるいは、バッテリ残量が所定の閾値以下になった場合には、そもそも、棚ドッキング中であるか否かに関わらず、充電用の自律移動を開始する。しかしながら、棚ドッキング中に充電用の自律移動を開始するのは、他の条件が加わった場合に限定してもよい。例えば、充電指示が、棚とドッキングした状態で充電することの指示であった場合には、棚とドッキングしたまま、充電用の自律移動を開始し、充電ステーション１６０とドッキングするように構成してもよい。あるいは、バッテリ残量が所定の閾値以下となった場合であって、所定の条件を満たす場合には、棚とドッキングしたまま、充電用の自律移動を開始し、充電ステーション１６０とドッキングするように構成してもよい。
【0156】
あるいは、充電用の自律移動を開始するにあたり、自律ロボット１２０は、必要な動作を行ってから充電用の自律移動を開始するよう構成されてもよい。
【0157】
必要な動作を行うケースとは、例えば、充電指示があった場合（あるいは、バッテリ残量が所定の閾値以下になった場合）に、自律ロボット１２０がタスクは実行していないが依然として棚にドッキングした状態を維持しているケース等が想定される。このようなケースでは、自律ロボット１２０は、充電指示が通知されると（あるいは、バッテリ残量が所定の閾値以下であることが通知されると）、棚とのドッキングを解除したうえで、充電用の自律移動を開始する。
【0158】
ただし、必要な動作が行われるのは、充電用の自律移動を開始する際に限定されない。必要な動作は、充電用の自律移動を開始するための条件を成立させるために行われてもよい。
【0159】
また、上記第１の実施形態では、上記３つの条件のいずれか１つの条件が成立した場合に、充電用の自律移動を開始する構成としたが、いずれか２つ以上の条件が成立した場合に、充電用の自律移動を開始する構成としてもよい。例えば、バッテリ残量が所定の閾値以下であり、かつ、タスク実行中でなく、かつ、棚ドッキング中でない場合に、充電用の自律移動を開始するように構成してもよい。あるいは、充電指示があり、かつ、タスク実行中でなく、かつ、棚ドッキング中でない場合に、充電用の自律移動を開始するように構成してもよい。
【0160】
これにより、例えば、タスク実行中に、充電用の自律移動が開始されることがなくなり、予期せぬ充電用の自律移動を回避することができる。
【0161】
また、上記第１の実施形態では、上記３つの条件を判定する順序を、ステップＳ７０１→ステップＳ７０２→ステップＳ７０３の順序としたが、上記３つの条件を判定する順序はこれに限定されない。
【0162】
また、上記第１の実施形態では、充電用の自律移動を開始する際に実行される自律ロボット１２０の詳細機能について言及しなかったが、自律ロボット１２０は、例えば、充電用の自律移動を開始する際に、移動方向に光を照射する機能を有していてもよい。
【0163】
［第３の実施形態］
上記第１の実施形態では、ドッキング処理において充電ステーション１６０の領域を認識する際、予め訓練されたＮＮを用いるものとして説明した。しかしながら、ドッキング処理において充電ステーション１６０の領域を認識する際に用いるモデルは、ＮＮ以外のモデルであって、予め訓練されたモデルを用いてもよい。
上記第１の実施形態では、ドッキング処理において充電ステーション１６０の領域を認識する際、予め訓練されたＮＮを用いるものとして説明した。しかしながら、ドッキング処理において充電ステーション１６０の領域を認識する際に用いるモデルは、ＮＮ以外のモデルであって、予め訓練されたモデルを用いてもよい。
【0164】
また、上記第１の実施形態では、ドッキング処理において充電ステーション１６０の領域を認識する際に用いるＮＮが、予め訓練されたものであるとして説明した。しかしながら、ドッキング処理において充電ステーション１６０の領域を認識する際に用いるＮＮは、対象とする空間（例えば、所定空間１００）ごとに訓練されてもよい。あるいは、予め訓練されたＮＮを用いる場合にあっては、照明条件、背景等を変えた種々の訓練用データを用いて訓練されたＮＮを用いてもよい。これにより、ＮＮのロバスト性を高めることができる。
【0165】
また、上記第１の実施形態では、マーカ１１４０の形状を矩形としたが、マーカ１１４０の形状は矩形に限定されない。また、上記第１の実施形態では、マーカ１１４０の色について言及しなかったが、マーカ１１４０の色は任意であり、壁部１１２０の第３の面１１２１とのコントラストが大きい色であることが好ましい。また、上記第１の実施形態では、マーカ１１４０の材質について言及しなかったが、マーカ１１４０の材質は任意であり、壁部１１２０とは異なる反射率を有する材質であることが好ましい。
【0166】
更に、上記第１の実施形態では、マーカの個数を１個としたが、壁部１１２０に取り付けられるマーカの数は、複数であってもよい。なお、複数のマーカが取り付けられる場合にあっては、充電ステーション検出部５１３は、検出した複数のマーカの領域に基づいて、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出してもよい。あるいは、充電ステーション検出部５１３は、いずれか１つまたは複数のマーカの領域に基づいて、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出してもよい。
【0167】
また、上記第１の実施形態では、ドッキング処理において充電ステーション１６０の領域を認識し、認識した領域を対象に画像処理することでマーカ１１４０の領域を検出する処理の利点について言及しなかったが、当該処理の利点は以下のとおりである。
・充電ステーション１６０に対して、直射日光が当たる場合等のように、マーカ１１４０の領域の外縁が適切に検出しにくい状況でも、充電ステーション１６０の領域を対象に二値化処理等の画像処理を行うため、マーカ１１４０の領域の外縁を適切に検出できる。
・充電ステーション１６０の領域を対象に認識処理を行う構成とすると、マーカ１１４０の領域以外の領域を、マーカ１１４０の領域と誤認識する場合がある。一方で、充電ステーション１６０の領域を対象に画像処理を行う構成とすると、マーカ１１４０の領域を正しく検出できる。
・認識した充電ステーション１６０の領域を対象に画像処理を行うことでマーカ１１４０の領域を検出する処理の場合、シンプルなマーカであっても誤検出する確率を低減できるため、意匠性の高いマーカを取り付けることできる。
・充電ステーション１６０に対して、直射日光が当たる場合等のように、マーカ１１４０の領域の外縁が適切に検出しにくい状況でも、充電ステーション１６０の領域を対象に二値化処理等の画像処理を行うため、マーカ１１４０の領域の外縁を適切に検出できる。
・充電ステーション１６０の領域を対象に認識処理を行う構成とすると、マーカ１１４０の領域以外の領域を、マーカ１１４０の領域と誤認識する場合がある。一方で、充電ステーション１６０の領域を対象に画像処理を行う構成とすると、マーカ１１４０の領域を正しく検出できる。
・認識した充電ステーション１６０の領域を対象に画像処理を行うことでマーカ１１４０の領域を検出する処理の場合、シンプルなマーカであっても誤検出する確率を低減できるため、意匠性の高いマーカを取り付けることできる。
【0168】
なお、上記第１の実施形態では、充電ステーション１６０とドッキングする場合について説明したが、上記ドッキング処理は、充電ステーション１６０以外のステーション（充電機能を有していないステーション）とドッキングする場合に適用してもよい。
【0169】
また、上記第１の実施形態では、充電ステーション検出部５１３が、後面ＲＧＢカメラ３２０からの画像データ（カラー画像）を用いて、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する構成とした。しかしながら、充電ステーション検出部５１３が充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出する際に用いる画像データは、カラー画像に限定されず、モノクロ画像であってもよい。
【0170】
［第４の実施形態］
上記第１の実施形態では、画像処理によりマーカ１１４０の領域を検出する構成としたが、マーカ１１４０の領域は、ＮＮを用いて認識することで検出してもよい。この場合、充電ステーション１６０の領域を、ＮＮを用いて認識する処理は不要となる。
上記第１の実施形態では、画像処理によりマーカ１１４０の領域を検出する構成としたが、マーカ１１４０の領域は、ＮＮを用いて認識することで検出してもよい。この場合、充電ステーション１６０の領域を、ＮＮを用いて認識する処理は不要となる。
【0171】
つまり、ＮＮを用いたマーカ１１４０の検出には、少なくとも
・ＮＮを用いて、充電ステーション１６０の領域を認識し、画像処理によりマーカ１１４０の領域を検出するケース（第１の実施形態）と、
・ＮＮを用いて、マーカ１１４０の領域を認識することで検出するケース（本実施形態）と、
が含まれる。
・ＮＮを用いて、充電ステーション１６０の領域を認識し、画像処理によりマーカ１１４０の領域を検出するケース（第１の実施形態）と、
・ＮＮを用いて、マーカ１１４０の領域を認識することで検出するケース（本実施形態）と、
が含まれる。
【0172】
なお、ＮＮは、物体検出やセグメンテーション等により物体を認識するモデルであってもよい。
【0173】
［第５の実施形態］
上記第１の実施形態では、マーカ１１４０の領域を検出し、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出することで、充電端子の３次元位置及び姿勢を特定する構成とした。しかしながら、充電端子の３次元位置及び姿勢の特定方法はこれに限定されない。
上記第１の実施形態では、マーカ１１４０の領域を検出し、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出することで、充電端子の３次元位置及び姿勢を特定する構成とした。しかしながら、充電端子の３次元位置及び姿勢の特定方法はこれに限定されない。
【0174】
例えば、自律ロボット１２０の後面に距離画像センサを配し、充電端子の３次元位置及び姿勢を測定する構成としてもよい。あるいは、充電ステーション１６０の壁部１１２０の３次元位置及び姿勢を測定することで、充電端子の３次元位置及び姿勢を特定する構成としてもよい。なお、充電端子の３次元位置及び姿勢を測定するにあたっては、自律ロボット１２０の後面に距離画像センサを配する代わりに、２以上のカメラ（ステレオカメラ）を配してもよい。
【0175】
あるいは、充電ステーション１６０の領域を、ＮＮを用いて認識した際の認識結果に基づき、充電ステーション１６０の３次元位置及び姿勢を算出することで、充電端子の３次元位置及び姿勢を特定する構成としてもよい。
【0176】
あるいは、充電ステーション１６０の領域を認識する代わりに、ＮＮを用いてマーカ１１４０の領域を認識し、マーカ１１４０の３次元位置及び姿勢を算出することで、充電端子の３次元位置及び姿勢を特定する構成としてもよい。
【0177】
あるいは、充電ステーション１６０の壁部１１２０に、充電端子を取り付け、ＮＮを用いて充電端子の領域を認識することで、充電端子の３次元位置及び姿勢を特定するように構成してもよい。つまり、充電端子がマーカとしての役割を備えてもよい。充電端子がマーカとしての役割を備える場合、ＮＮを用いた充電ステーション１６０の領域の認識と画像処理（二値化処理等）とを組み合わせることで、マーカとしての充電端子の３次元位置及び姿勢を特定する構成としてもよい。
【0178】
あるいは、充電ステーション１６０の壁部１１２０に、充電端子を取り付け、ＮＮを用いて充電ステーション１６０の領域を認識し、充電端子の領域を二値化処理により検出することで、充電端子の３次元位置及び姿勢を特定するように構成してもよい。
【0179】
［第６の実施形態］
上記第１の実施形態では、判定装置１２１０が物体のキャパシタンスを算出する際、のこぎり状に変動する変動電圧を充電端子１１３０に印加するものとして説明した。しかしながら、キャパシタンスを算出する際に判定装置１２１０が充電端子１１３０に印加する変動電圧の形状は、のこぎり状に限定されない。
上記第１の実施形態では、判定装置１２１０が物体のキャパシタンスを算出する際、のこぎり状に変動する変動電圧を充電端子１１３０に印加するものとして説明した。しかしながら、キャパシタンスを算出する際に判定装置１２１０が充電端子１１３０に印加する変動電圧の形状は、のこぎり状に限定されない。
【0180】
図１４は、変動電圧の形状の一例を示す図である。このうち、図１４（ｃ）は参考として、上述したのこぎり状の変動電圧の一例を示したものである。一方、図１４（ａ）は、０［Ｖ］から１［Ｖ］の範囲で漸増する変動電圧の一例を示したものである。また、図１４（ｂ）は、１［Ｖ］から０［Ｖ］の範囲で漸減する変動電圧の一例を示したものである。
【0181】
このように、物体のキャパシタンスを算出する際に判定装置１２１０が充電端子１１３０に印加する変動電圧は、単位時間あたりの変化量が一定であれば、任意の形状が許容される。
【0182】
［第７の実施形態］
上記各実施形態では、ユーザ１１０が自律ロボット１２０に対して、直接、音声指示を行う場合について説明したが、ユーザ１１０による音声指示の方法はこれに限定されない。例えば、自律ロボット１２０と通信可能なユーザ端末（スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等）を介して、自律ロボット１２０に対して、音声指示を行う構成としてもよい。また、ユーザ端末を介して自律ロボット１２０に対して指示する場合にあっては、音声指示に限定されず、ユーザ端末上の操作画面を操作することで指示してもよい。
上記各実施形態では、ユーザ１１０が自律ロボット１２０に対して、直接、音声指示を行う場合について説明したが、ユーザ１１０による音声指示の方法はこれに限定されない。例えば、自律ロボット１２０と通信可能なユーザ端末（スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等）を介して、自律ロボット１２０に対して、音声指示を行う構成としてもよい。また、ユーザ端末を介して自律ロボット１２０に対して指示する場合にあっては、音声指示に限定されず、ユーザ端末上の操作画面を操作することで指示してもよい。
【0183】
また、上記各実施形態では、タスク用の自律移動機能及び充電用の自律移動機能を、制御装置３１０において実現する場合について説明したが、タスク用の自律移動機能及び充電用の自律移動機能の実現方法はこれに限定されない。例えば、自律ロボット１２０を不図示のサーバ装置と通信可能に接続し、タスク用の自律移動機能及び充電用の自律移動機能の一部を、当該サーバ装置において実現するように構成してもよい。
【0184】
また、上記各実施形態では、位置及び姿勢として、３次元の情報を用いる場合について説明したが、位置及び姿勢は、２次元の情報であってもよい。
【0185】
また、上記各実施形態では、自律ロボットにより搬送される搬送対象が棚であるとして説明したが、自律ロボットにより搬送される搬送対象は棚に限定されない。例えば、自律ロボットは、他の物品（家具等）を搬送してもよい。また、上記各実施形態では、自律ロボットとして、棚にドッキングすることで棚を搬送する自律ロボットを挙げたが、自律ロボットによる棚の搬送方法はこれに限定されず、ドッキング以外の状態で、棚を搬送してもよい。
【0186】
つまり、自律ロボットが搬送対象を搬送可能な状態には、搬送対象とドッキングしている状態のほか、
・搬送対象を牽引可能な状態（搬送対象と物理的につながっている状態）、
・搬送対象をつかんでいる状態、
・搬送対象を持ち上げている状態、
・自律ロボットが移動すると搬送対象も連動して移動する状態、
等が含まれる。
・搬送対象を牽引可能な状態（搬送対象と物理的につながっている状態）、
・搬送対象をつかんでいる状態、
・搬送対象を持ち上げている状態、
・自律ロボットが移動すると搬送対象も連動して移動する状態、
等が含まれる。
【0187】
また、上記各実施形態では、自律ロボットが特定のタスクを実行する場合について説明したが、自律ロボットは特定のタスクを行うロボットに限定されない。例えば、お手伝いロボット、家事ロボット（例えば、掃除ロボット）等のように、様々なタスクを行うロボットであってもよい。あるいは、自律ロボットは、床面２４０を走行するロボットに限定されず、例えば、ドローン等のように、飛行するロボットであってもよい。また、自律ロボットは自律走行車であってもよい。
【0188】
また、上記各実施形態では、主に、充電用の自律移動機能について説明したため、バッテリ残量検知部５１１からの通知は、充電用自律移動制御部５１５に対して行うものとした。しかしながら、バッテリ残量検知部５１１からの通知は、タスク用自律移動制御部５２２に対して行う構成としてもよい。
【0189】
この場合、タスク用自律移動制御部５２２は、例えば、タスクを実行する前に、タスクを実行するのに要する消費電力を予測し、タスクの実行可否を判断してもよい。また、タスク用自律移動制御部５２２は、タスクの実行が不可と判断した場合にあっては、バッテリ残量が原因で実行が不可であることを、ユーザ１１０に（あるいは、ユーザ端末）に通知してもよい。なお、消費電力の予測は、例えば、棚の移動距離に基づいて予測してもよいし、同様のタスクを実行した際の過去の消費電力の実績値に基づいて予測してもよい。更に、消費電力の予測に際しては、棚の大きさや重さ等が考慮されてもよい。
【0190】
［その他の実施形態］
本明細書（請求項を含む）において、「ａ、ｂおよびｃの少なくとも１つ（一方）」又は「ａ、ｂ又はｃの少なくとも１つ（一方）」の表現（同様な表現を含む）が用いられる場合は、ａ、ｂ、ｃ、ａ－ｂ、ａ－ｃ、ｂ－ｃ、又はａ－ｂ－ｃのいずれかを含む。また、ａ－ａ、ａ－ｂ－ｂ、ａ－ａ－ｂ－ｂ－ｃ－ｃ等のように、いずれかの要素について複数のインスタンスを含んでもよい。さらに、ａ－ｂ－ｃ－ｄのようにｄを有する等、列挙された要素（ａ、ｂ及びｃ）以外の他の要素を加えることも含む。
本明細書（請求項を含む）において、「ａ、ｂおよびｃの少なくとも１つ（一方）」又は「ａ、ｂ又はｃの少なくとも１つ（一方）」の表現（同様な表現を含む）が用いられる場合は、ａ、ｂ、ｃ、ａ－ｂ、ａ－ｃ、ｂ－ｃ、又はａ－ｂ－ｃのいずれかを含む。また、ａ－ａ、ａ－ｂ－ｂ、ａ－ａ－ｂ－ｂ－ｃ－ｃ等のように、いずれかの要素について複数のインスタンスを含んでもよい。さらに、ａ－ｂ－ｃ－ｄのようにｄを有する等、列挙された要素（ａ、ｂ及びｃ）以外の他の要素を加えることも含む。
【0191】
また、本明細書（請求項を含む）において、「データを入力として／データに基づいて／に従って／に応じて」等の表現（同様な表現を含む）が用いられる場合は、特に断りがない場合、各種データそのものを入力として用いる場合や、各種データに何らかの処理を行ったもの（例えば、ノイズ加算したもの、正規化したもの、各種データの中間表現等）を入力として用いる場合を含む。また「データに基づいて／に従って／に応じて」何らかの結果が得られる旨が記載されている場合、当該データのみに基づいて当該結果が得られる場合を含むとともに、当該データ以外の他のデータ、要因、条件、及び／又は状態等にも影響を受けて当該結果が得られる場合をも含み得る。また、「データを出力する」旨が記載されている場合、特に断りがない場合、各種データそのものを出力として用いる場合や、各種データに何らかの処理を行ったもの（例えば、ノイズ加算したもの、正規化したもの、各種データの中間表現等）を出力とする場合も含む。
【0192】
また、本明細書（請求項を含む）において、「接続される（connected）」及び「結合される（coupled）」との用語が用いられる場合は、直接的な接続／結合、間接的な接続／結合、電気的（electrically）な接続／結合、通信的（communicatively）な接続／結合、機能的（operatively）な接続／結合、物理的（physically）な接続／結合等のいずれをも含む非限定的な用語として意図される。当該用語は、当該用語が用いられた文脈に応じて適宜解釈されるべきであるが、意図的に或いは当然に排除されるのではない接続／結合形態は、当該用語に含まれるものして非限定的に解釈されるべきである。
【0193】
また、本明細書（請求項を含む）において、「ＡがＢするよう構成される（A configured to B）」との表現が用いられる場合は、要素Ａの物理的構造が、動作Ｂを実行可能な構成を有するとともに、要素Ａの恒常的（permanent）又は一時的（temporary）な設定（setting/configuration）が、動作Ｂを実際に実行するように設定（configured/set）されていることを含んでよい。例えば、要素Ａが汎用プロセッサである場合、当該プロセッサが動作Ｂを実行可能なハードウェア構成を有するとともに、恒常的（permanent）又は一時的（temporary）なプログラム（命令）の設定により、動作Ｂを実際に実行するように設定（configured）されていればよい。また、要素Ａが専用プロセッサ又は専用演算回路等である場合、制御用命令及びデータが実際に付属しているか否かとは無関係に、当該プロセッサの回路的構造が動作Ｂを実際に実行するように構築（implemented）されていればよい。
【0194】
また、本明細書（請求項を含む）において、含有又は所有を意味する用語（例えば、「含む（comprising/including）」及び「有する（having）」等）が用いられる場合は、当該用語の目的語により示される対象物以外の物を含有又は所有する場合を含む、open-endedな用語として意図される。これらの含有又は所有を意味する用語の目的語が数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）である場合は、当該表現は特定の数に限定されないものとして解釈されるべきである。
【0195】
また、本明細書（請求項を含む）において、ある箇所において「１つ又は複数（one or more）」又は「少なくとも１つ（at least one）」等の表現が用いられ、他の箇所において数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）が用いられているとしても、後者の表現が「１つ」を意味することを意図しない。一般に、数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）は、必ずしも特定の数に限定されないものとして解釈されるべきである。
【0196】
また、本明細書において、ある実施例の有する特定の構成について特定の効果（advantage/result）が得られる旨が記載されている場合、別段の理由がない限り、当該構成を有する他の１つ又は複数の実施例についても当該効果が得られると理解されるべきである。但し当該効果の有無は、一般に種々の要因、条件、及び／又は状態等に依存し、当該構成により必ず当該効果が得られるものではないと理解されるべきである。当該効果は、種々の要因、条件、及び／又は状態等が満たされたときに実施例に記載の当該構成により得られるものに過ぎず、当該構成又は類似の構成を規定したクレームに係る発明において、当該効果が必ずしも得られるものではない。
【0197】
また、本明細書（請求項を含む）において、複数のハードウェアが所定の処理を行う場合、各ハードウェアが協働して所定の処理を行ってもよいし、一部のハードウェアが所定の処理の全てを行ってもよい。また、一部のハードウェアが所定の処理の一部を行い、別のハードウェアが所定の処理の残りを行ってもよい。本明細書（請求項を含む）において、「１又は複数のハードウェアが第１の処理を行い、前記１又は複数のハードウェアが第２の処理を行う」等の表現が用いられている場合、第１の処理を行うハードウェアと第２の処理を行うハードウェアは同じものであってもよいし、異なるものであってもよい。つまり、第１の処理を行うハードウェア及び第２の処理を行うハードウェアが、前記１又は複数のハードウェアに含まれていればよい。なお、ハードウェアは、電子回路、又は、電子回路を含む装置等を含んでよい。
【0198】
また、本明細書（請求項を含む）において、複数の記憶装置（メモリ）がデータの記憶を行う場合、複数の記憶装置（メモリ）のうち個々の記憶装置（メモリ）は、データの一部のみを記憶してもよいし、データの全体を記憶してもよい。
【0199】
以上、本開示の実施形態について詳述したが、本開示は上記した個々の実施形態に限定されるものではない。特許請求の範囲に規定された内容及びその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲において種々の追加、変更、置き換え及び部分的削除等が可能である。例えば、前述した全ての実施形態において、説明に用いた数値は、一例として示したものであり、これらに限られるものではない。また、実施形態における各動作の順序は、一例として示したものであり、これらに限られるものではない。
【0200】
なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有し、
前記制御装置は、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出し、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
自律ロボット。
（付記２）
前記制御装置は、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢と、前記自律ロボットの位置及び姿勢との差分に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記３）
前記制御装置は、
前記充電ステーションに取り付けられた前記マーカを検出した検出結果と、
前記自律ロボットの位置及び姿勢と、
に基づき、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する、
付記２に記載の自律ロボット。
（付記４）
前記制御装置は、
前記ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる前記充電ステーションを認識し、認識した前記充電ステーションの領域を画像処理することで、前記マーカを検出する、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記５）
前記充電ステーションの充電端子と接続するための接続端子を更に有し、
前記制御装置は、
前記ドッキング処理において、前記接続端子において、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧が検知されたか否かを監視する、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記６）
前記制御装置は、
前記接続端子において、前記接続検知用電圧が検知された場合に、前記充電ステーションへのドッキング処理を終了する、
付記５に記載の自律ロボット。
（付記７）
前記制御装置は、
前記充電ステーションへのドッキング処理を終了した場合に、環境地図に格納された前記充電ステーションの位置及び姿勢を取得し、前記自律ロボットの位置及び姿勢を校正する、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記８）
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件が成立したか否かを判定し、
成立したと判定した場合に自律移動を開始し、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記９）
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件が成立したか否かを判定する際、少なくとも、
充電指示の有無、
タスク実行中か否か、
搬送対象を搬送可能な状態か否か、
バッテリ残量が所定の閾値以下か否か、
のいずれかを判定する、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記１０）
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件として、搬送対象とドッキングしているか否かを判定する、
付記９に記載の自律ロボット。
（付記１１）
前記制御装置は、
搬送対象とドッキングしている場合には、前記搬送対象とのドッキングを解除したうえで、前記充電ステーションへの自律移動を開始する、
付記８に記載の自律ロボット。
（付記１２）
前記充電ステーションには、１つの前記マーカが取り付けられている、付記１に記載の自律ロボット。
（付記１３）
ドッキングが完了した自律ロボットのバッテリを充電する充電ステーションであって、
充電端子に、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧を印加し、前記充電端子に接触した物体のインピーダンス及びキャパシタンスを算出することで、前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであるか否かを判定する判定装置と、
前記自律ロボットであると判定された場合に、前記充電用電圧を印加する充電装置と
を有する充電ステーション。
（付記１４）
前記判定装置は、
前記接続検知用電圧として、前記充電用電圧よりも低い電圧を前記充電端子に印加した際に検知した電流値に基づき、前記インピーダンスを算出し、
算出した前記インピーダンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する、
付記１３に記載の充電ステーション。
（付記１５）
前記判定装置は、
前記インピーダンスが前記所定範囲に含まれると判定した場合に、前記接続検知用電圧として、前記充電用電圧よりも低い電圧であって時間変化する変動電圧を前記充電端子に印加し、
前記変動電圧を印加した際に検知した電流値に基づき、前記キャパシタンスを算出し、
算出した前記キャパシタンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する、
付記１４に記載の充電ステーション。
（付記１６）
前記判定装置は、
前記キャパシタンスが前記所定範囲に含まれると判定した場合に、前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであると判定する、
付記１５に記載の充電ステーション。
（付記１７）
前記判定装置は、
前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであると判定した場合に、前記充電装置に、前記充電用電圧を印加するよう指示する、
付記１６に記載の充電ステーション。
（付記１８）
前記自律ロボットが移動する移動面に載置された状態で前記移動面と対向する第１の面と、前記第１の面の反対側に位置し、前記充電端子が配された第２の面とを有する基部と、
マーカが取り付けられた壁部と
を有する付記１３に記載の充電ステーション。
（付記１９）
前記壁部には、１つの前記マーカが取り付けられている、
付記１８に記載の充電ステーション。
（付記２０）
付記１乃至１２のいずれかの付記に記載の自律ロボットと、
付記１３乃至１９のいずれかの付記に記載の充電ステーションと
を備えるシステム。
（付記２１）
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有する自律ロボットにおける自律移動方法であって、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する工程と、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う工程と
を前記制御装置が実行する自律移動方法。
（付記２２）
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有する自律ロボットの前記制御装置に、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する工程と、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う工程と
を実行させるための自律移動プログラム。
（付記１）
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有し、
前記制御装置は、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出し、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
自律ロボット。
（付記２）
前記制御装置は、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢と、前記自律ロボットの位置及び姿勢との差分に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記３）
前記制御装置は、
前記充電ステーションに取り付けられた前記マーカを検出した検出結果と、
前記自律ロボットの位置及び姿勢と、
に基づき、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する、
付記２に記載の自律ロボット。
（付記４）
前記制御装置は、
前記ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる前記充電ステーションを認識し、認識した前記充電ステーションの領域を画像処理することで、前記マーカを検出する、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記５）
前記充電ステーションの充電端子と接続するための接続端子を更に有し、
前記制御装置は、
前記ドッキング処理において、前記接続端子において、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧が検知されたか否かを監視する、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記６）
前記制御装置は、
前記接続端子において、前記接続検知用電圧が検知された場合に、前記充電ステーションへのドッキング処理を終了する、
付記５に記載の自律ロボット。
（付記７）
前記制御装置は、
前記充電ステーションへのドッキング処理を終了した場合に、環境地図に格納された前記充電ステーションの位置及び姿勢を取得し、前記自律ロボットの位置及び姿勢を校正する、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記８）
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件が成立したか否かを判定し、
成立したと判定した場合に自律移動を開始し、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記９）
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件が成立したか否かを判定する際、少なくとも、
充電指示の有無、
タスク実行中か否か、
搬送対象を搬送可能な状態か否か、
バッテリ残量が所定の閾値以下か否か、
のいずれかを判定する、
付記１に記載の自律ロボット。
（付記１０）
前記制御装置は、
前記充電ステーションへの自律移動を開始する条件として、搬送対象とドッキングしているか否かを判定する、
付記９に記載の自律ロボット。
（付記１１）
前記制御装置は、
搬送対象とドッキングしている場合には、前記搬送対象とのドッキングを解除したうえで、前記充電ステーションへの自律移動を開始する、
付記８に記載の自律ロボット。
（付記１２）
前記充電ステーションには、１つの前記マーカが取り付けられている、付記１に記載の自律ロボット。
（付記１３）
ドッキングが完了した自律ロボットのバッテリを充電する充電ステーションであって、
充電端子に、充電用電圧よりも低い接続検知用電圧を印加し、前記充電端子に接触した物体のインピーダンス及びキャパシタンスを算出することで、前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであるか否かを判定する判定装置と、
前記自律ロボットであると判定された場合に、前記充電用電圧を印加する充電装置と
を有する充電ステーション。
（付記１４）
前記判定装置は、
前記接続検知用電圧として、前記充電用電圧よりも低い電圧を前記充電端子に印加した際に検知した電流値に基づき、前記インピーダンスを算出し、
算出した前記インピーダンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する、
付記１３に記載の充電ステーション。
（付記１５）
前記判定装置は、
前記インピーダンスが前記所定範囲に含まれると判定した場合に、前記接続検知用電圧として、前記充電用電圧よりも低い電圧であって時間変化する変動電圧を前記充電端子に印加し、
前記変動電圧を印加した際に検知した電流値に基づき、前記キャパシタンスを算出し、
算出した前記キャパシタンスが所定範囲に含まれるか否かを判定する、
付記１４に記載の充電ステーション。
（付記１６）
前記判定装置は、
前記キャパシタンスが前記所定範囲に含まれると判定した場合に、前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであると判定する、
付記１５に記載の充電ステーション。
（付記１７）
前記判定装置は、
前記充電端子に接触した物体が前記自律ロボットであると判定した場合に、前記充電装置に、前記充電用電圧を印加するよう指示する、
付記１６に記載の充電ステーション。
（付記１８）
前記自律ロボットが移動する移動面に載置された状態で前記移動面と対向する第１の面と、前記第１の面の反対側に位置し、前記充電端子が配された第２の面とを有する基部と、
マーカが取り付けられた壁部と
を有する付記１３に記載の充電ステーション。
（付記１９）
前記壁部には、１つの前記マーカが取り付けられている、
付記１８に記載の充電ステーション。
（付記２０）
付記１乃至１２のいずれかの付記に記載の自律ロボットと、
付記１３乃至１９のいずれかの付記に記載の充電ステーションと
を備えるシステム。
（付記２１）
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有する自律ロボットにおける自律移動方法であって、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する工程と、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う工程と
を前記制御装置が実行する自律移動方法。
（付記２２）
カメラと、
前記カメラにより撮影された画像を処理する制御装置と、を有する自律ロボットの前記制御装置に、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に含まれる充電ステーションに取り付けられたマーカを検出することで、前記充電ステーションの位置及び姿勢を算出する工程と、
算出した前記充電ステーションの位置及び姿勢に基づいて、前記自律ロボットの位置及び姿勢を制御することで、前記充電ステーションへのドッキング処理を行う工程と
を実行させるための自律移動プログラム。
【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】