特開 2024-135456 自律走行システム、地図再生成システム及び自律走行方法

(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】P2024135456

(43)【公開日】2024-10-04

(54)【発明の名称】自律走行システム、地図再生成システム及び自律走行方法

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/43 20240101AFI20240927BHJP

   B65G 1/00 20060101ALI20240927BHJP

   B65G 1/137 20060101ALI20240927BHJP

【ＦＩ】

G05D1/02 P

B65G1/00 501C

B65G1/137 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023046147

(22)【出願日】2023-03-23

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000925

【氏名又は名称】弁理士法人信友国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】杉本 和也

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 誠也

(72)【発明者】

【氏名】月舘 統宙

【テーマコード（参考）】

3F022

3F522

5H301

【Ｆターム（参考）】

3F022AA15

3F022FF01

3F022LL07

3F022MM13

3F022MM15

3F522AA02

3F522AA03

3F522BB01

3F522CC01

3F522CC10

3F522KK08

5H301AA02

5H301BB05

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301GG08

5H301GG12

5H301GG14

5H301KK02

5H301KK08

5H301QQ01

(57)【要約】

【課題】車載センサーの性能を最大限に活かし、車両を走行不可状態から復帰させる可能性を向上する。
【解決手段】自律走行システム３００は、予め作成された走行環境の通常分解能地図を参照して、自車両の走行開始位置から目標位置までの大局経路を計画する大局経路計画部３０５と、自車両が大局経路に沿って自律走行する際、走行不可状態になったか否かを判定する走行不可判定部３０７と、走行不可判定部により自車両が走行不可状態になったと判定された場合、通常分解能地図より高解像度の高解像度周辺地図を生成する高解像度周辺地図生成部３０８と、を備える。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

予め作成された走行環境の通常分解能地図を参照して、自車両の走行開始位置から目標位置までの大局経路を計画する大局経路計画部と、
前記自車両が前記大局経路に沿って自律走行する際、走行不可状態になったか否かを判定する走行不可判定部と、
前記走行不可判定部により前記自車両が前記走行不可状態になったと判定された場合、前記通常分解能地図より高解像度の高解像度周辺地図を生成する高解像度周辺地図生成部と、を備える
自律走行システム。

【請求項2】

前記通常分解能地図を参照して、前記大局経路に沿って、前記自車両の現在位置と前記目標位置との間に位置する第１の局所目標位置を設定し、前記自車両の現在位置から前記局所目標位置までの第１の局所経路を計画する第１局所経路計画部を備える
請求項１に記載の自律走行システム。

【請求項3】

前記走行不可判定部により前記走行不可状態になったと判定された場合、前記大局経路に沿って、前記高解像度周辺地図における第２の局所目標位置を設定し、前記自車両の現在位置から前記第２の局所目標位置までの第２の局所経路を計画する第２局所経路計画部を備える
請求項２に記載の自律走行システム。

【請求項4】

前記通常分解能地図を管理し、前記自車両から前記高解像度周辺地図を受信し、受信した前記高解像度周辺地図を前記通常分解能地図の解像度に変換し、変換後の前記高解像度周辺地図で前記通常分解能地図を更新する通常分解能地図更新部と、
前記通常分解能地図更新部により更新された前記通常分解能地図を前記走行環境にある車両に送信する地図配信部と、を備える
請求項３に記載の自律走行システム。

【請求項5】

前記車両が有する車載センサーの性能情報を管理する車載センサー情報管理部と、
前記車両の目標位置を管理する目標位置管理部と、を備え、
前記走行不可判定部により前記自車両が目標位置到達不可と判断された場合、前記目標位置管理部は、前記自車両から、前記目標位置到達不可の状態情報、前記目標位置到達不可と判断された際の、前記通常分解能地図にける前記自車両の位置、姿勢、及び前記自車両の目標位置を含む走行状態情報を受信し、前記走行状態情報及び前記車載センサー情報管理部の情報を基に、前記自車両の代わりに前記自車両の目標位置までに走行可能な他車両を探し出し、探し出した他車両へ前記自車両の目標位置を送信する
請求項４に記載の自律走行システム。

【請求項6】

前記車載センサーの性能情報は、前記車載センサーの最大照射距離、レーザー光の水平方向の分解能、測距範囲、及び測距誤差のうち、少なくとも一つを含む
請求項５に記載の自律走行システム。

【請求項7】

予め作成された走行環境の通常分解能地図を参照して、自車両の走行開始位置から目標位置までの大局経路を計画する大局経路計画部と、
前記自車両が前記大局経路に沿って自律走行する際、走行不可状態になったか否かを判定する走行不可判定部と、
前記走行不可判定部により前記自車両が前記走行不可状態になったと判定された場合、前記通常分解能地図より高解像度の高解像度周辺地図を生成する高解像度周辺地図生成部と、を備える
地図再生成システム。

【請求項8】

予め作成された走行環境の通常分解能地図を参照して、自車両の走行開始位置から目標位置までの大局経路を計画するステップと、
前記自車両が前記大局経路に沿って自律走行する際、走行不可状態になったか否かを判定するステップと、
前記自車両が前記走行不可状態になったと判定された場合、前記通常分解能地図より高解像度の高解像度周辺地図を生成するステップと、を含む
自律走行方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自律走行システム、地図再生成システム及び自律走行方法に関する。

【背景技術】

【0002】

少子高齢化による労働力不足やＥ－コマース市場拡大に伴い、物流倉庫内や工場内などの省人化、及び作業効率の向上が求められている。そこで、無人で動作可能な自律走行車両を動作させる自律走行システムの導入が進められている。これまでの自律走行システムでは、安全の観点から、車両が移動可能な範囲は限られており、現場の作業員等の作業範囲と車両の移動範囲とは異なることが一般的であった。一方で、ロボティクス分野における自律走行技術の発展に伴い、車両と人の動線が重複しても、車両自身が回避や迂回などの必要性を判断し、周囲の状況に応じた柔軟な行動を選択可能となっている。このため、今後車両の移動範囲を限定せず、複数の車両と人とが一つの現場全域を共有できる自律走行システムが望ましい。

【0003】

ところで、広域の自律走行を実現するため、時々刻々と変化する環境における車両の自律走行が求められている。例えば、搬送業務に係る倉庫や工場などにおいて、目的地によっては、棚の間、入り組んだ通路内等の車両走行が要求される。一般的には、自律走行車両が車載センサーを備え、車載センサーは、現在の計測情報と、事前に作成された地図情報とを比較し、作成された地図座標系における車両の位置や車両の走行を阻害する障害物を検知する。

【0004】

しかしながら、倉庫や工場などの環境では、棚、パレット、カゴ車等の配置が時々刻々と変化するため、場合によって、車両の車載センサーが現在に検知した情報と事前に作成された地図情報との乖離がある。この場合、事前に作成された地図情報を基に計画された経路が障害物等で塞がれ、目的地までに走行不可になる状況が発生する。そこで、車両の走行不可状態が発生した場合、車載センサーにより検知された情報を用いて地図を再生成し、周辺環境の変化に応じた適切な走行軌道を再設定することで、走行不可状態から復帰する技術、例えば、特許文献１が提案されている。

【0005】

特許文献１には、「軌道シミュレータは、再設定判断部により走行軌道を再設定すると判断された場合に、周辺環境生成部により生成された周辺環境を用いて軌道シミュレーションを再実施し、軌道評価部は、軌道シミュレータにより再実施された軌道シミュレーションの結果に基づいて、車両の走行軌道を新たに決定し、車両連携部は、軌道評価部により新たに決定された走行軌道の情報を車載装置に送信する。」と記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０２０－１４０５３４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

上述のように、車両の走行不可状態が発生した場合、地図を再生成し、周辺環境の変化に応じた適切な走行軌道を再設定することにより、走行不可状態から復帰する技術が提案されている。ところで、地図情報は、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）等の車載センサーを用いて生成された格子地図であることが一般的である。格子地図は、実空間を格子状に区切り、車載センサーが障害物を検知しなかった走行可能領域、車載センサーの観測値が得られた障害物領域、障害物領域より前のまだ観測されていない未知領域に分類し、各格子における障害物の存在確率を数値で表現するものである。

【0008】

格子により区切られた地図の粒度は、格子地図の分解能として表現され、具体には各格子の実空間での大きさ（ｃｍ/ｐｉｘｅｌ）で表せる。地図を高分解能にすることにより、障害物形状をより精細に捉えることができるため、走行可能領域が微細に表現でき、狭路走行が実現できる可能性が高くなる。しかし、例えば、低分解能地図を５ｃｍ/ｐｉｘｅｌとし、高分解能地図を１ｃｍ/ｐｉｘｅｌとした場合、地図情報は２５倍のデータ容量の差がある。それゆえ、車載コントローラーの演算性能（メモリ、ＣＰＵ等の性能）の制約を受けるため、一般的には、車載センサーの性能から導出できる最高分解能より余裕をもった分解能、すなわち、最高分解能より小さい分解能の地図が生成される。最高分解能は、ＬｉＤＡＲ（車載センサー）のビーム光の幅や、水平方向の分解能（隣接するビーム光の間隔）、各ＬｉＤＡＲメーカーが提示する計測誤差から推定することができる。また、地図の分解能は、地図生成時のアルゴリズムに依存する場合もあるため、実際に複数の分解能を設定し、周囲の障害物の形状が破綻なく表現できる地図分解能を選択してもよい。

【0009】

なお、特許文献１に記載の技術では、車両が走行不可状態になった場合、地図の再生成処理において、車載センサーの性能を最大限に活かして、格子地図の分解能を変更する処理等が行われていない。このため、狭路や煩雑環境において、地図上での障害物の形状をより精細に捉えることができないので、車両が再度走行不可状態になる可能性が高い。

【0010】

本発明は、上記状況を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、車載センサーの性能を最大限に活かし、車両を走行不可状態から復帰させる可能性を向上することである。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明は、予め作成された走行環境の通常分解能地図を参照して、自車両の走行開始位置から目標位置までの大局経路を計画する大局経路計画部と、自車両が大局経路に沿って自律走行する際、走行不可状態になったか否かを判定する走行不可判定部と、走行不可判定部により自車両が走行不可状態になったと判定された場合、通常分解能地図より高解像度の高解像度周辺地図を生成する高解像度周辺地図生成部と、を備える。

【発明の効果】

【0012】

上記構成の本発明によれば、車載センサーの性能を最大限に活かし、車両を走行不可状態から復帰させる可能性を向上することができる。
上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の第１実施形態に係る走行環境の一例を示す図である。

【図2】本発明の第１実施形態に係る自律走行車両の構成例を示す図である。

【図3】本発明の第１実施形態に係る自律走行システムの機能構成例を示すブロック図である。

【図4】本発明の第１実施形態に係る自律走行システムの車載コントローラーのハードウェア構成を示すブロック図である。

【図5】本発明の第１実施形態に係る走行環境の一部を表現した概念図である。

【図6】本発明の第１実施形態に係る走行環境に、新たに障害物が設置された様子の一例を示す概念図である。

【図7】本発明の第１実施形態に係る通常分解能地図及び目標位置までの大局経路を示す概念図である。

【図8】本発明の第１実施形態に係る通常分解能地図における、障害物及び大局経路が膨張した様子を示す図である。

【図9】本発明の第１実施形態に係る通常分解能地図における、新たに障害物が設置された場合に障害物及び大局経路が膨張した様子を示す概念図である。

【図10】本発明の第１実施形態に係る自車両周辺の高解像度周辺地図の一例を示す概念図である。

【図11】本発明の第１実施形態に係る自律走行システムにおける自律走行処理の手順を示すフローチャートである。

【図12】本発明の第２実施形態に係る自律走行システムの機能構成例を示すブロック図である。

【図13】本発明の第３実施形態に係る自律走行システムの機能構成例を示すブロック図である。

【図14】本発明の第３実施形態に係る、異なる車種の車両を示す概念図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び図面において、実質的に同一の機能又は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する説明を省略する。

【0015】

＜第１実施形態＞
まず、本発明の第１実施形態に係る走行環境の一例を説明する。図１は、本実施形態に係る走行環境の一例を示す図である。走行環境１００は、搬送業務に係る倉庫の一例における走行環境であり、図１では、図面上の水平方向である「Ｘ」方向が、倉庫の幅方向を示し、「Ｘ」方向に交差する「Ｙ」方向が、倉庫の縦方向を示す。また、図１では、同じ図形は同じものを示し、その中の１つのみに符号を付けて説明する。

【0016】

走行環境１００は、図１に示すように、棚１１１、パレット１１３、各車両の充電ユニット１１４、他のエリアから荷物を搬送するコンベア１１５等が置いてある環境である。灰色の正方形で示される荷１１２は、荷物であり、棚１１１、パレット１１３、及びコンベア１１５等に置かれている。走行環境１００には、棚１１１、パレット１１３、コンベア１１５等により囲まれた狭い経路が存在する。搬送作業は、図１に示す、台車型搬送車両である車両１０１、牽引車両である車両１０２、フォークリフトである車両１０３等の自律走行により行われる。

【0017】

［自律走行車両の構成例］
次に、自律走行車両の構成例について説明する。自律走行車両は、例えば、図１に示す、車両１０１、車両１０２及び車両１０３である。車両１０１、車両１０２及び車両１０３は、自律走行に関連する主要構成部及びその動作が基本的に同様であるため、以下の説明では、車両１０１を自律走行車両の例として説明し、車両１０２及び車両１０３の説明を省略する。図２は、本実施形態に係る自律走行車両の構成例を示す図である。車両１０１は、バンパー２０２を備えた車両フレーム２０１と、車両フレーム２０１において上下及び左右に移動可能な移載装置２０３と、荷１１２を支持する荷役部材２０４とを備える。また、車両１０１は、駆動輪２０６と、従動輪２０７と、車両フレーム２０１の上に配置される車載センサー２１１とを備える。また、車両フレーム２０１の内部には、移載装置２０３を駆動する移載モーター２０５、駆動輪２０６を駆動する走行モーター２０８が備えられる。また、車両フレーム２０１の内部には、駆動輪２０６の回転量に基づいて車両１０１の移動距離や現在速度を含む移動情報を計測するエンコーダー２０９、及び車載コントローラー２２０が備えられる。

【0018】

車載センサー２１１は、例えば、ＬｉＤＡＲで構成される。ＬｉＤＡＲは、レーザー光の照射角度を変化しながら照射範囲に存在する物体、及びその物体との距離を計測するセンサーである。ＬｉＤＡＲは、レーザー照射時の光軸角度の情報と、物体との距離情報から、物体の位置を示す点群情報を取得する。なお、本実施例では、レーザー光が垂直する方向に１層のみの２次元情報を取得する２Ｄ（Dimensions）－ＬｉＤＡＲを車載センサー２１１の一例とするが、本発明はこれに限定されない。車載センサー２１１は、多層に照射し、３次元情報を取得する３Ｄ－ＬｉＤＡＲであってもよい。また、図２に示す車両１０１には、１台の車載センサー２１１のみが設置されるが、本発明はこれに限定されず、車両１０１に複数台の車載センサー２１１を設置してもよい。

【0019】

車載コントローラー２２０は、車両１０１を自律走行させるように、車両１０１の各構成部の動作を制御する情報処理装置の一例である。なお、車載コントローラー２２０の機能構成について、後述の図３で説明し、車載コントローラー２２０のハードウェア構成について、後述の図４で説明する。

【0020】

［自律走行システムの機能構成例］
次に、本実施形態に係る自律走行システムの機能構成例について説明する。図３は、本実施形態に係る自律走行システム３００の機能構成例を示すブロック図である。自律走行システム３００は、図３に示すように、車載コントローラー２２０と、車両１０１が有する駆動輪２０６と、走行モーター２０８と、エンコーダー２０９と、車載センサー２１１とを備える。車載コントローラー２２０は、走行モーター２０８、エンコーダー２０９及び車載センサー２１１のそれぞれに接続する。走行モーター２０８及びエンコーダー２０９は、駆動輪２０６に接続する。

【0021】

車載コントローラー２２０は、駆動部３０１と、通常分解能地図生成部３０２と、自己位置推定部３０３と、目標位置入力部３０４と、大局経路計画部３０５と、局所経路計画部３０６とを備える。また、自律走行システム３００は、走行不可判定部３０７と、高解像度周辺地図生成部３０８と、局所目標位置及び経路演算部３０９と、制御指令生成部３１０とを備える。

【0022】

駆動部３０１は、走行モーター２０８に接続され、走行モーター２０８へ駆動輪２０６の駆動指令を出力する。通常分解能地図生成部３０２、自己位置推定部３０３、高解像度周辺地図生成部３０８及び制御指令生成部３１０は、エンコーダー２０９の出力側に接続され、エンコーダー２０９から車両の移動情報を入力する。また、通常分解能地図生成部３０２、自己位置推定部３０３、局所経路計画部３０６及び高解像度周辺地図生成部３０８は、車載センサー２１１の出力側に接続され、車載センサー２１１が計測した障害物の点群情報、障害物までの距離を含む計測情報を入力する。

【0023】

通常分解能地図生成部３０２、目標位置入力部３０４、大局経路計画部３０５、局所経路計画部３０６、走行不可判定部３０７、制御指令生成部３１０、及び駆動部３０１は、この順で接続される。また、高解像度周辺地図生成部３０８、局所目標位置及び経路演算部３０９はこの順で接続される。局所目標位置及び経路演算部３０９は、さらに、局所経路計画部３０６の入力側に接続される。また、通常分解能地図生成部３０２及び高解像度周辺地図生成部３０８は、それぞれ、自己位置推定部３０３の入力側に接続され、自己位置推定部３０３は、さらに、大局経路計画部３０５、局所経路計画部３０６及び制御指令生成部３１０の入力側に接続される。また、通常分解能地図生成部３０２は、自己位置推定部３０３、及び大局経路計画部３０５入力側にも接続される。また、大局経路計画部３０５及び走行不可判定部３０７は、それぞれ、高解像度周辺地図生成部３０８の入力側に接続される。

【0024】

駆動部３０１は、制御指令生成部３１０から入力した車両１０１に対する駆動指令を所定の電流値に変換して走行モーター２０８に出力する。また、エンコーダー２０９は、各時刻に出力された走行モーター２０８の回転量を取得し、駆動輪２０６の車輪径を加味して、車両の移動距離及び現在速度を含む移動情報を計測する。エンコーダー２０９により計測された移動情報は、通常分解能地図生成部３０２、自己位置推定部３０３、高解像度周辺地図生成部３０８及び制御指令生成部３１０のそれぞれに送信される。

【0025】

通常分解能地図生成部３０２は、車載センサー２１１の計測情報を入力し、エンコーダー２０９から車両１０１の移動情報を入力する。また、通常分解能地図生成部３０２は、車載センサー２１１の計測情報、及び、エンコーダー２０９から取得した車両１０１の移動情報に基づき、例えば、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）手法等を利用して通常分解能の格子地図を作成する。ここで、通常分解能の格子地図は、５ｃｍ／ｐｉｘｅｌの格子地図を想定する（後述の図７～図９参照）。また、以下の説明では、通常分解能の格子地図を、「通常分解能地図」と称する。なお、通常分解能地図生成部３０２は、車両１０１が自律走行する前に、走行環境、例えば、図１に示す走行環境１００の通常分解能地図、すなわち、走行環境１００の全域地図を作成して、後述の記憶装置２２ｄ（図４参照）に登録する。また、通常分解能地図生成部３０２は、生成した通常分解能地図（全域地図）を、自己位置推定部３０３、目標位置入力部３０４、及び大局経路計画部３０５に出力する。

【0026】

自己位置推定部３０３は、車載センサー２１１から計測情報を入力し、通常分解能地図生成部３０２から通常分解能地図を入力し、エンコーダー２０９から車両１０１の移動情報を入力する。また、自己位置推定部３０３は、車載センサー２１１の計測情報及び通常分解能地図を用いて、計測情報と通常分解能地図上の障害物情報とのマップマッチング処理を行う。また、自己位置推定部３０３は、マッチング処理結果及び車両１０１の移動情報を基に、通常分解能地図における車両１０１の自己位置及び姿勢を推定する。なお、自己位置推定技術としては、例えば、ＡＭＣＬ（Adaptive Monte Carlo Localization）法等、位置推定に用いられる任意の方法を利用してもよい。また、自己位置推定部３０３は、推定した車両１０１の現在の自己位置を大局経路計画部３０５、局所経路計画部３０６及び制御指令生成部３１０に出力する。

【0027】

目標位置入力部３０４は、通常分解能地図生成部３０２から通常分解能地図を入力し、車両１０１が現在行うタスクの目的地の通常分解能地図における座標を自律走行の目標位置として設定する。ここで、自律走行の目標位置は、例えば、作業員により、モバイルディスプレイ等の外部デバイスを介して直接入力されてもよい。また、自律走行の目標位置は、例えば、複数台の車両を管理する管制サーバー（後述の図１２，１３参照）側で事前に設定されたタスクの目的地を入力し、通常分解能地図における座標を自動的に計算されてもよい。また、目標位置入力部３０４は、自律走行の目標位置を大局経路計画部３０５に出力する。

【0028】

大局経路計画部３０５は、通常分解能地図生成部３０２から、予め作成された通常分解能地図を入力し、自己位置推定部３０３から自車両の現在位置を入力し、目標位置入力部３０４から目標位置を入力する。また、大局経路計画部３０５は、予め作成された走行環境の通常分解能地図を参照して、自車両の走行開始位置から目標位置までの大局経路（後述の図７参照）を計画する。大局経路は、通常分解能地図上の格子座標（行列番号等）の集合で表現され、集合中の座標順に走行することにより目標位置に到達する。なお、経路計画手法としては、例えば、ダイクストラ法やＡ＊（A star）法など、任意の経路探索手法を利用してもよい。また、大局経路計画部３０５は、計画した大局経路を局所経路計画部３０６及び高解像度周辺地図生成部３０８に出力する。

【0029】

局所経路計画部３０６は、第１局所経路計画部の一例であり、車載センサー２１１の計測情報を入力し、自己位置推定部３０３から自車両の現在位置を入力し、大局経路計画部３０５から大局経路を入力する。また、局所経路計画部３０６は、大局経路に沿って、通常分解能地図を参照して、自車両の現在位置と目標位置との間に位置する第１の局所目標位置を設定し、現在位置から局所目標位置までの第１の局所経路（後述の図８参照）を計画する。

【0030】

具体的には、局所経路計画部３０６は、車載センサー２１１の計測情報、現在位置、及び大局経路を用いて、現在位置から所定距離（例えば、２ｍ）を離れる大局経路上の格子座標を第１の局所目標位置として設定する。また、局所経路計画部３０６は、設定した第１の局所目標位置までの第１の局所経路を計画して生成する。ここで、第１の局所経路は、格子座標の集合でなく、より細かい座標の集合や、曲線を表現した関数などとし、車両１０１の運動特性を加味した滑らかな経路である。具体的には、局所経路計画部３０６は、例えば、スプライン関数補間、車両の運動モデルを加味したＤＷＡ（Dynamic Window Approach）等の手法を利用して局所経路を計画する。なお、局所経路の計画手法は、上述の手法に限定されず、大局経路より精細な経路を計画できる手法であれば、任意の手法を適用可能である。

【0031】

また、第１の局所目標位置は、現在位置から所定距離（例えば、２ｍ）を離れる大局経路上の格子座標でなく、現在の車両速度、車両周囲の状況等に応じて動的に設定してもよい。また、例えば、現在位置から離れる所定距離を、所定係数×車両速度に設定してもよい。すなわち、現在位置から離れる所定距離を、車両の走行速度に応じて動的に変更してもよい。また、例えば、車載センサー２１１により検知された周囲の障害物情報を通常分解能地図に重畳し、現在の周囲の障害物形状を加味し、第１の局所目標位置を設定してもよい。

【0032】

また、局所経路計画部３０６は、第１の局所目標位置及び第１の局所経路を、走行不可判定部３０７を介して、制御指令生成部３１０に出力する。また、局所経路計画部３０６は、一定時間内に第１の局所目標位置までの第１の局所経路を生成できない場合、又は、自己位置推定部３０３から入力した現在位置が一定時間以上変わらない場合、すなわち、車両１０１が障害物等により移動できない場合、その旨を走行不可判定部３０７に通知する。走行不可判定部３０７に通知した後、局所経路計画部３０６は、局所目標位置及び経路演算部３０９から後述の第２の局所目標位置及び第２の局所経路を入力した場合、第２の局所目標位置及び第２の局所経路を、走行不可判定部３０７を介して、制御指令生成部３１０に出力する。

【0033】

走行不可判定部３０７は、局所経路計画部３０６から第１の局所目標位置及び第１の局所経路を入力して制御指令生成部３１０に出力する。また、走行不可判定部３０７は、局所目標位置及び経路演算部３０９から後述の第２の局所目標位置及び第２の局所経路を入力した場合、第２の局所目標位置及び第２の局所経路を制御指令生成部３１０に出力する。また、走行不可判定部３０７は、自車両が大局経路に沿って自律走行する際、走行不可状態になったか否かを判定する。なお、走行不可判定部３０７における処理について、後述の図１１で詳述する。

【0034】

高解像度周辺地図生成部３０８は、エンコーダー２０９から自車両の移動情報を入力し、車載センサー２１１の計測情報を入力し、大局経路計画部３０５から大局経路を入力する。また、高解像度周辺地図生成部３０８は、走行不可判定部３０７により自車両が走行不可状態になったと判定された場合、通常分解能地図より高解像度の高解像度周辺地図（後述の図１０参照）を生成する。この場合、車載センサー２１１の性能（レーザー光の水平方向の分解能、測距範囲、測距誤差等）を最大限に活かすため、高解像度周辺地図生成部３０８は、通常分解能地図より高分解能の解像度を設定する。そして、車両１０１はその場で並進や旋回などを行うように駆動され、高解像度周辺地図生成部３０８は、車両１０１の並進や旋回などに伴い、周囲の高解像度周辺地図を生成する。なお、高解像度周辺地図は、大局経路計画部３０５にて生成した大局経路の一部を包含する。また、高解像度周辺地図生成部３０８は、生成した高解像度周辺地図を局所目標位置及び経路演算部３０９及び自己位置推定部３０３に送信する。

【0035】

局所目標位置及び経路演算部３０９は、第２局所経路計画部の一例であり、高解像度周辺地図生成部３０８から高解像度周辺地図を入力する。また、局所目標位置及び経路演算部３０９は、走行不可判定部３０７により走行不可状態になったと判定された場合、大局経路に沿って、高解像度周辺地図における第２の局所目標位置を設定し、自車両の現在位置から第２局の所目標位置までの第２の局所経路を計画する。局所目標位置及び経路演算部３０９は、例えば、車両１０１の目標位置側の高解像度周辺地図の端点を第２の局所目標位置として設定して第２の局所経路（後述の図１０参照）を計画する。また、局所目標位置及び経路演算部３０９は、生成した第２の局所目標位置及び第２の局所経路を局所経路計画部３０６に出力する。なお、第２の局所目標位置は、目標位置側の高解像度周辺地図の端点に限定されず、高解像度周辺地図において、現在位置から所定距離を離れる大局経路上の位置座標に設定してもよいし、車速に応じて動的に変更してもよい。

【0036】

制御指令生成部３１０は、走行不可判定部３０７を介して、局所経路計画部３０６からの第１の局所目標位置及び第１の局所経路、並びに、第２の局所目標位置及び第２の局所経路を入力する。また、制御指令生成部３１０は、エンコーダー２０９から、車両１０１の移動情報を入力し、自己位置推定部３０３から現在位置を入力する。また、局所経路計画部３０６からの第１の局所目標位置及び第１の局所経路を入力された場合、制御指令生成部３１０は、現在位置から第１の局所目標位置に向かって、第１の局所経路を通過するように、経路追従アルゴリズムにより、車両１０１に対する駆動指令を生成する。また、局所経路計画部３０６からの第２の局所目標位置及び第２の局所経路を入力された場合、制御指令生成部３１０は、現在位置から第２の局所目標位置に向かって、第２の局所経路を通過するように、経路追従アルゴリズムにより、車両１０１に対する駆動指令を生成する。また、制御指令生成部３１０は、生成した車両１０１に対する駆動指令を駆動部３０１に出力する。なお、経路追従アルゴリズムは、例えば、Ｐｕｒｅ Ｐｕｒｓｕｉｔ法やＤＷＡ（Dynamic Window Ａｐｐｒｏａｃｈ）法などが用いられる。

【0037】

［車載コントローラーのハードウェア構成例］
次に、自律走行システム３００の車載コントローラー２２０のハードウェア構成について説明する。図４は、本実施形態に係る自律走行システム３００の車載コントローラー２２０のハードウェア構成例を示すブロック図である。車載コントローラー２２０では、車両１０１の自律走行を実現するための各種演算を実施する。

【0038】

車載コントローラー２２０は、図４に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２２ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２ｃ、記憶装置２２ｄ、及び入出力インターフェース２２ｅを備える。ＣＰＵ２２ａ、ＲＯＭ２２ｂ、ＲＡＭ２２ｃ、記憶装置２２ｄ及び入出力インターフェース２２ｅは、バス２２ｆにより、互いに情報データの送受信ができるように接続される。

【0039】

ＣＰＵ２２ａは、車載コントローラー２２０内の各部の動作を制御する。例えば、ＣＰＵ２２ａは、図３に示す車載コントローラー２２０の各機能構成部の動作を制御する。具体には、走行経路計画、自己位置推定、高解像度周辺地図の生成、車両１０１に対する駆動指令の生成等の処理を制御する。なお、ＣＰＵ２２ａに代えてＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を用いてもよく、ＣＰＵ２２ａとＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を併用してもよい。

【0040】

ＲＯＭ２２ｂは、例えば不揮発性メモリ等の記憶媒体で構成され、ＣＰＵ２２ａが実行及び参照するプログラムやデータ等を記憶する。

【0041】

ＲＡＭ２２ｃは、例えば揮発性メモリ等の記憶媒体で構成され、ＣＰＵ２２ａが行う各処理に必要な情報（データ）を一時的に記憶する。

【0042】

記憶装置２２ｄは、ＣＰＵ２２ａによって実行されるプログラムを格納したコンピューター読取可能な非一過性の記録媒体で構成され、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置で構成される。記憶装置２２ｄは、ＣＰＵ２２ａが各部を制御するためのプログラム、ＯＳ（Operating System）、コントローラー等のプログラム、データを記憶する。また、記憶装置２２ｄは、通常分解能地図、高解像度周辺地図等を記憶する。なお、記憶装置２２ｄに記憶されるプログラム、データの一部は、ＲＯＭ２２ｂに記憶されてもよい。また、ＣＰＵ２２ａによって実行されるプログラムを格納したコンピューター読取可能な非一過性の記録媒体は、ＨＤＤに限定されず、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ等の記録媒体であってもよい。

【0043】

入出力インターフェース２２ｅは、ＣＰＵ２２ａの制御により、車載コントローラー２２０の外部との情報データの送受信を行う。

【0044】

次に、自律走行システム３００における後述の自律走行処理において想定される走行環境について説明する。図５は、図１に示す走行環境１００の一部を表現した概念図である。図５において、「Ｘ」及び「Ｙ」方向は、図１に示すこれらの方向と同じであるため、重複説明を省略する。図５に示す「Ｚ」方向は、［Ｘ，Ｙ］平面に垂直方向であり、走行環境１００の地面に垂直する高さ方向を示す。図５に示す目標位置G５０１は、走行環境１００における車両１０１の目標位置を示す。図６は、図５に示す走行環境１００に、新たにパレット８０１（障害物）が設置された様子の一例を示す概念図である。図６に示すように、パレット８０１は、車両１０１と目標位置G５０１との間の通路の一部を塞いでいる。

【0045】

ここで、図５に示す走行環境１００に対して、通常分解能地図生成部３０２が事前に作成した通常分解能地図、及び、大局経路計画部３０５が生成した大局経路は、それぞれ、図７に示す通常分解能地図Ｍ７００及び大局経路７０１であることを想定する。図７は、本実施形態に係る通常分解能地図及び目標位置までの大局経路を示す概念図である。図７において、「Ｘ」及び「Ｙ」方向は、図１に示すこれらの方向と同じであるため、重複説明を省略する。図７では、黒い格子は、障害物を表す。ハッチングされた格子は、大局経路７０１を表す。図７に示すように、通常分解能地図Ｍ７００を参照して、車両１０１は、大局経路７０１に従って走行することにより、目標位置G５０１に到着できる。なお、図７において、黒い格子で表される障害物は、障害物の実際大きさに対応する。

【0046】

図８は、本実施形態に係る通常分解能地図Ｍ７００における、障害物が膨張した様子及び大局経路７０１を示す概念図である。図８において、「Ｘ」及び「Ｙ」方向は、図１に示すこれらの方向と同じであるため、重複説明を省略する。図８では、障害物の実際のサイズより膨張した部分は、灰色の格子で示され、車載センサー２１１が検知した障害物（黒い部分）の輪郭である。図８に示すＬＧ５０２は、局所経路計画部３０６により設定した第１の局所目標位置を示す。局所経路計画部３０６により計画された第１の局所経路７０２は、車両１０１と第１の局所目標位置ＬＧ５０２とを繋がる黒い実線で示されている。

【0047】

図９には、パレット８０１が設置された場合（図６参照）、通常分解能地図Ｍ７００において、車載センサー２１１が検知したパレット８０１を含む障害物が膨張した様子、及び大局経路７１１が示されている。図９において、「Ｘ」及び「Ｙ」方向は、図１に示すこれらの方向と同じであるため、重複説明を省略する。パレット８０１が新たに設置された障害物であるため、未知の障害物となる。この場合、大局経路計画部３０５は、図８に示す大局経路７１１を計画して生成する。車両１０１は、大局経路７１１に従って、車載センサー２１１により検知されたパレット８０１輪郭の手前の格子９０２まで走行できる。しかし、大局経路７０１に従って、格子９０２より１個先の格子（図面上では「Ｙ」方向における格子９０２の１個上の格子）から、障害物の輪郭の間の距離、すなわち、経路の幅が車両１０１の幅より小さくなる。このため、局所経路計画部３０６は、大局経路７０１に従って、格子９０２を超えてＧ５０１へ進む局所経路を計画できない状況になる。すなわち、格子９０２において、車両１０１は走行不可状態になる。

【0048】

図１０は、本発明の第１実施形態に係る自車周辺の高解像度周辺地図の一例を示す概念図である。ここで、高解像度周辺地図生成部３０８は、車載センサー２１１の性能を加味して、１ｃｍ/ｐｉｘｅｌの高解像度格子地図を生成することを想定する。図１０に示す通常分解能地図Ｍ７００は、図９に示す通常分解能地図Ｍ７００を縮小したものであるため、重複説明を省略する。通常分解能地図Ｍ７００上の一点鎖線で囲まれている部分は、車両１０１が走行不可状態になった位置（図９に示す格子９０２）を中心に、車載センサー２１１が検知できる最大の範囲である。

【0049】

図１０に示す高解像度周辺地図Ｍ７１０は、通常分解能地図Ｍ７００上の一点鎖線で囲まれている部分に対して、高解像度周辺地図生成部３０８により生成された、１ｃｍ/ｐｉｘｅｌの高解像度周辺地図である。高解像度周辺地図Ｍ７１０上のハッチングされた格子は、通常分解能地図Ｍ７００に示す大局経路７１１の一部を含む。ＬＧ１００２は、局所目標位置及び経路演算部３０９が高解像度周辺地図Ｍ７１０を基に設定された第２の局所目標位置である。局所目標位置及び経路演算部３０９が高解像度周辺地図Ｍ７１０を基に生成した局所経路１００３は、車両１０１と第２の局所目標位置ＬＧ１００２とを繋がる黒い実線で示されている。図１０に示すように、高解像度周辺地図Ｍ７１０を構成する格子が通常分解能地図Ｍ７００より細かいので、パレット８０１等の障害物の形状がより精細に表現されている。このため、局所目標位置及び経路演算部３０９は、高解像度周辺地図Ｍ７１０を参照して、車両１０１が第２の局所目標位置ＬＧ１００２までの局所経路１００３を計画し、走行不可状態になった車両１０１を走行状態に復帰させることができる。

【0050】

［自律走行システムにおける自律走行処理の手順］
次に、自律走行システム３００における自律走行処理の手順について説明する。図１１は、本実施形態に係る自律走行システム３００における自律走行処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理は、車両１０１が自律走行すると開始する。

【0051】

まず、目標位置入力部３０４は、車両１０１が現在行うタスクの目的地を入力し、当該目的地が通常分解能地図における座標を自律走行の目標位置として設定する（ステップＳ１１）。

【0052】

次いで、大局経路計画部３０５は、車両１０１の現在位置（走行開始位置）及び設定された目標位置に基づき、通常分解能地図において、走行開始位置から目標位置までの大局経路（図７参照）を計画して生成する（ステップＳ１２）。

【0053】

次いで、局所経路計画部３０６は、車載センサー２１１の計測情報、現在位置、及び大局経路を用いて、第１の局所目標位置を設定し、第１の局所目標位置までの第１の局所経路（図８参照）を計画して生成する（ステップＳ１３）。また、局所経路計画部３０６は、走行不可判定部３０７を介して、第１の局所目標位置及び第１の局所経路を制御指令生成部３１０に出力する。

【0054】

次いで、制御指令生成部３１０は、現在の自己位置から第１の局所目標位置に向かって、第１の局所経路を通過するように、経路追従アルゴリズムにより、車両１０１に対する駆動指令を生成する（ステップＳ１４）。また、制御指令生成部３１０は、生成した車両１０１に対する駆動指令を駆動部３０１に出力する。駆動部３０１は、駆動指令に従って走行モーター１０８を駆動し、車両１０１を第１の局所経路に沿って自律走行させる。

【0055】

次いで、走行不可判定部３０７は、車両１０１が目標位置に到達したか否かを判定する（ステップＳ１５）。この処理では、走行不可判定部３０７は、現在位置と目標位置とを比較し、その２点間の距離が所定閾値、例えば０．１ｍ以下である場合、目標位置に到達したと判定し、ステップＳ１５がＹＥＳ判定となる。また、走行不可判定部３０７は、現在位置と目標位置とを比較し、その２点間の距離が所定閾値を超える場合、目標位置に到達していないと判定し、ステップＳ１５がＮＯ判定となる。なお、現在位置と目標位置との間の距離に対して設定される所定閾値は、０．１ｍに限定されず、実際の状況に応じて適当の値に変更してもよい。

【0056】

ステップＳ１５の処理において、走行不可判定部３０７は、車両１０１が目標位置に到達したと判定した場合（ステップＳ１５のＹＥＳ判定）、自律走行処理は、走行完了状態で終了する。

【0057】

一方、ステップＳ１５の処理において、走行不可判定部３０７は、車両１０１が目標位置に到達していないと判定した場合（ステップＳ１５のＮＯ判定）、車両１０１が走行不可状状態であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。この処理では、走行不可判定部３０７は、局所経路計画部３０６が一定時間内に第１の局所経路を生成できない場合、車両１０１の位置が一定時間以上変わっていない場合等には、車両１０１が走行不可状態であると判定し、ステップＳ１６がＹＥＳ判定となる。また、走行不可判定部３０７は、車両１０１が走行不可状態でないと判定した場合、ステップＳ１６がＮＯ判定となる。

【0058】

ステップＳ１６の処理において、走行不可判定部３０７は、車両１０１が走行不可状態でないと判定した場合（ステップＳ１６のＮＯ判定）、ステップＳ１２の処理に戻し、ステップＳ１２～ステップＳ１６の処理が繰り返して実行される。

【0059】

一方、ステップＳ１６の処理において、走行不可判定部３０７は、車両１０１が走行不可状態であると判定した場合（ステップＳ１６のＹＥＳ判定）、高解像度周辺地図生成部３０８は、通常分解能地図との参照関係を一度クリアする（ステップＳ１７）。ここで、クリアとは、通常分解能地図との参照関係を一旦無くす処理であり、通常分解能地図自体は削除されない。また、この処理では、高解像度周辺地図生成部３０８は、通常分解能地図の座標系に対する車両１０１の現在位置及び姿勢を保存しておく。すなわち、通常分解能地図の座標系を継承する。これは、高解像度周辺地図生成部３０８が作成する高解像度周辺地図の座標系と、通常分解能地図の座標系とを可能な限り合わせるためである。

【0060】

次いで、高解像度周辺地図生成部３０８は、地図分解能を、通常分解能（５ｃｍ／ｐｉｘｅｌ）から高分解能（１ｃｍ／ｐｉｘｅｌ）に変更して設定する（ステップＳ１８）。

【0061】

次いで、高解像度周辺地図生成部３０８は、自車周囲の高解像度周辺地図を作成するため、地図作成動作を設定する（ステップＳ１９）。この処理において、高解像度周辺地図生成部３０８は、地図作成動作を設定する指令を制御指令生成部３１０に送信する。制御指令生成部３１０は、地図生成動作として、車両１０１を、例えば角速度０．３ｒａｄ／ｓを維持して、その場で２周（７２０度）旋回させる駆動指令を生成して駆動部３０１に出力する。そして、駆動部３０１は、制御指令生成部３１０からの地図生成動作の駆動指示に従って走行モーター１０８を駆動して車両１０１を走行させる。

【0062】

次いで、高解像度周辺地図生成部３０８は、車両１０１の並進や旋回などの動作時に車載センサー２１１によって取得された情報に基づいて、周囲の高解像度周辺地図を生成する（ステップＳ２０）。

【0063】

次いで、高解像度周辺地図生成部３０８は、車両１０１の地図生成動作が完了したか否か、すなわち、高解像度周辺地図の作成が完了したか否かを判定する（ステップＳ２１）。この処理では、高解像度周辺地図生成部３０８は、例えば、エンコーダー２０９から得られた角速度を走行時間で積分した値を用いて車両１０１の旋回動作が完了したか否かを判定する。高解像度周辺地図生成部３０８は、旋回動作が完了したと判断した場合、地図生成動作が完了したと判定し、ステップＳ２１はＹＥＳ判定となる。また、高解像度周辺地図生成部３０８は、旋回動作が完了していないと判断した場合、地図生成動作が完了していないと判定し、ステップＳ２１はＮＯ判定となる。なお、通常分解能地図は、人手で車両１０１を動作させて、走行環境全域を走行して作成される。そのため、地図作成の終了判断は、その操作者に委ねられる。しかし、本実施形態では、車両１０１が自身で動作しながら、高解像度周辺地図が生成されるため、地図作成動作完了条件を事前に決定して登録する必要がある。また、より正確な値に基づいて地図生成動作を判定したい場合には、高解像度周辺地図生成部３０８は、通常分解能地図に基づく自己位置推定を並行して演算し、車両１０１の位置及び姿勢の変化を監視しながら地図生成動作が完了したか否かを判断してもよい。

【0064】

ステップＳ２１の処理において、高解像度周辺地図生成部３０８は、地図生成動作が完了していないと判定した場合（ステップＳ２１のＮＯ判定）、ステップＳ２０の処理に戻し、ステップＳ２０～ステップＳ２１の処理を繰り返して実行する。

【0065】

一方、ステップＳ２１の処理において、高解像度周辺地図生成部３０８は、地図生成動作が完了したと判定した場合（ステップＳ２１のＹＥＳ判定）、生成した高解像度周辺地図（図１０参照）を参照地図として設定する（ステップＳ２２）。

【0066】

次いで、局所目標位置及び経路演算部３０９は、高解像度周辺地図における局所目標位置である第２の局所目標位置を設定する（ステップＳ２３）。この処理では、局所目標位置及び経路演算部３０９は、例えば、自律走行の目標位置側の高解像度周辺地図の端点を第２の局所目標位置として設定する。

【0067】

次いで、局所目標位置及び経路演算部３０９は、車両の現在位置から第２の局所目標位置までの局所経路である第２の局所経路を生成する（ステップＳ２４）。また、この処理において、局所目標位置及び経路演算部３０９は、第２の局所目標位置及び生成した第２の局所経路を局所経路計画部３０６に出力する。そして、局所経路計画部３０６は、走行不可判定部３０７を介して、第２の局所目標位置及び第２の局所経路を制御指令生成部３１０に出力する。

【0068】

次いで、制御指令生成部３１０は、現在の自己位置から第２の局所目標位置に向かって、第２の局所経路を通過するように、経路追従アルゴリズムにより、車両１０１に対する駆動指令を生成する（ステップＳ２５）。また、制御指令生成部３１０は、生成した車両１０１に対する駆動指令を駆動部３０１に出力する。駆動部３０１は、駆動指令に従って走行モーター１０８を駆動して、車両１０１を第２の局所経路に沿って走行させる。

【0069】

次いで、走行不可判定部３０７は、車両１０１が第２の局所目標位置に到達したか否かを判定する（ステップＳ２６）。この処理では、走行不可判定部３０７は、現在位置と第２の局所目標位置とを比較し、その２点間の距離が所定閾値以下である場合、第２の局所目標位置に到達したと判定し、ステップＳ２６がＹＥＳ判定となる。また、走行不可判定部３０７は、現在位置と第２の局所目標位置とを比較し、その２点間の距離が所定閾値を超える場合、第２の局所目標位置に到達していないと判定し、ステップＳ２６がＮＯ判定となる。なお、ここで、目標位置側に近い高解像度周辺地図の端点を第２の局所目標位置とすることを想定する。

【0070】

ステップＳ２６の処理において、走行不可判定部３０７は、車両１０１が第２の局所目標位置に到達したと判定した場合（ステップＳ２６のＹＥＳ判定）、高解像度周辺地図生成部３０８は、通常分解能地図を参照地図として再設定する（ステップＳ２７）。この処理では、高解像度周辺地図生成部３０８は、高解像度周辺地図との参照関係を一旦クリアし、高解像度周辺地図自体は削除されない。ステップＳ２７の処理後、自律走行処理は、ステップＳ１２に戻し、ステップＳ１２～ステップＳ２６の処理が繰り返して実行される。

【0071】

一方、ステップＳ２６の処理において、走行不可判定部３０７は、車両１０１が第２の局所目標位置に到達していないと判定した場合（ステップＳ２６のＮＯ判定）、走行不可判定部３０７は、走行不可状態が規定時間以上継続したか否かを判定する（ステップＳ２７）。この処理では、走行不可判定部３０７は、局所目標位置及び経路演算部３０９が規定時間内に第２の局所経路を計画できない場合、又は、車両１０１が規定時間以上走行不可状態を維持した場合には、車両１０１の走行不可状態が規定時間以上継続したと判定し、ステップＳ２８がＹＥＳ判定となる。走行不可判定部３０７は、車両１０１の走行不可状態が規定時間以上継続していないと判定した場合、ステップＳ２８がＮＯ判定となる。

【0072】

ステップＳ２８の処理において、走行不可判定部３０７は、走行不可状態が規定時間以上継続していないと判定した場合（ステップＳ２８のＮＯ判定）、ステップＳ２４の処理に戻し、ステップＳ２４～ステップＳ２８の処理が繰り返して実行される。

【0073】

一方、ステップＳ２８の処理において、走行不可判定部３０７は、走行不可状態が規定時間以上継続したと判定した場合（ステップＳ２８のＹＥＳ判定）、自律走行処理は、目標位置に到達不可状態で終了する。

【0074】

［効果］
上述したように、本実施形態に係る自律走行システム３００は、車両が走行不可状態になった際、車載センサー２１１の性能（レーザー光の水平方向の分解能、測距範囲、測距誤差等）を最大限活かして、高分解能周辺地図を作成する。高解像度周辺地図を構成する格子が通常分解能地図より細かいので、車両前方の障害物の形状をより精細に表現することができる。このため、自律走行システム３００は、車載センサーの性能を最大限に活かし、高解像度周辺地図を参照することにより、より精密な経路を計画し、車両を走行不可状態から復帰させる可能性を向上することができる。

【0075】

＜第２実施形態＞
ここで、本発明の第２実施形態に係る自律走行システム２０００について説明する。図１２は、本実施形態に係る自律走行システム２０００の機能構成例を示すブロック図である。自律走行システム２０００は、図３に示す自律走行システム３００の各構成部に加え、さらに、図１２に示す、管制サーバー２００１、及び車載コントローラー２２０に設置される地図データ送信部２００２を備える。管制サーバー２００１は、車載コントローラー２２０の外部に設置され、車載コントローラー２２０に接続される。なお、図１２では、車載コントローラー２２０が有する通常分解能地図生成部３０２、高解像度周辺地図生成部３０８、及び地図データ送信部２００２以外の各構成部及びその機能は、図３に示す各構成部及びその機能と同様であるため、その図示及び説明を省略する。

【0076】

地図データ送信部２００２は、高解像度周辺地図生成部３０８の出力側に接続される。地図データ送信部２００２は、高解像度周辺地図生成部３０８により作成された高解像度周辺地図を入力して管制サーバー２００１の後述の全域地図更新部２００３に送信する。高解像度周辺地図を全域地図更新部２００３に送信するタイミングは、例えば、車両１０１が走行不可状態に陥り、走行不可状態から復帰した後のタイミング等に設定する。具体には、例えば、図１１に示す自律走行処理のステップＳ２７の処理後に、高解像度周辺地図を管制サーバー２００１の後述の全域地図更新部２００３に送信する。なお、高解像度周辺地図を全域地図更新部２００３に送信するタイミングは、高解像度周辺地図生成部３０８が高解像度周辺地図を作成した後、例えば、図１１に示す自律走行処理のステップＳ２２の処理後にしてもよい。

【0077】

管制サーバー２００１は、図１２に示すように、全域地図更新部２００３及び地図配信部２００４を有する。全域地図更新部２００３は、地図配信部２００４に接続され、車載コントローラー２２０の地図データ送信部２００２にも情報データの受信ができるように接続される。また、地図配信部２００４は、車載コントローラー２２０の通常分解能地図生成部３０２にも情報データの送信ができるように接続される。

【0078】

全域地図更新部２００３は、通常分解能地図更新部の一例であり、通常分解能地図を管理する。また、全域地図更新部２００３は、車両１０１の車載コントローラー２２０の地図データ送信部２００２から高解像度周辺地図を受信し、受信した高解像度周辺地図を通常分解能地図の解像度に変換し、変換後の高解像度周辺地図で通常分解能地図を更新する。

【0079】

具体的には、全域地図更新部２００３は、車両１０１の位置及び姿勢に沿って、通常分解能地図における、高解像度周辺地図に対応する領域を、高解像度周辺地図（格子の情報）に更新する。すなわち、高解像度周辺地図が生成される度に、生成された高解像度周辺地図に対応する通常分解能地図の部分が更新される。なお、第１実施形態で説明したように、高解像度周辺地図生成部３０８が高解像度周辺地図を生成する際、通常分解能地図の座標系に対する車両１０１の現在位置及び姿勢を保存しておく。地図データ送信部２００２は、高解像度周辺地図を全域地図更新部２００３に送信する際、保存された車両１０１の位置及び姿勢を同時に送信する。また、本実施形態では、高解像度周辺地図を通常分解能地図の解像度に変換する際、１ｃｍ／ｐｉｘｅｌ高解像度周辺地図を、全域地図（５ｃｍ／ｐｉｘｅｌの通常分解能地図）の解像度に合わせるように、画像処理により１／５のサイズにダウンサンプリング（圧縮処理）する。

【0080】

地図配信部２００４は、全域地図更新部２００３により更新された通常分解能地図、すなわち、全域地図を、車両１０１の車載コントローラー２２０内の通常分解能地図生成部３０２に送信する。通常分解能地図生成部３０２、所定のタイミング、例えば、車両のタスク待ち状態における停止時等に、現在の通常分解能地図を、受信した最新の通常分解能地図に差し替える。なお、地図配信部２００４は、走行環境に複数の車両が存在する場合、全域地図更新部２００３により更新された通常分解能地図を車両１０１のみに送信するのではなく、走行環境にある全ての車両に送信する。

【0081】

［効果］
上述したように、本実施形態に係る自律走行システム２０００は、走行不可状態になった車両の車載コントローラー２２０の高解像度周辺地図生成部３０８により作成された高解像度周辺地図で、全ての車両が参照する同じ走行環境の全域地図を更新する。それゆえ、本実施形態に係る自律走行システム２０００は、ある車両が走行不可状態に陥った箇所周辺の全域地図を高解像度周辺地図で更新するので、他の車両が当該箇所に通過する際、当該箇所で走行不可状態に陥ることを防ぐ可能性を向上することができる。

【0082】

＜第３実施形態＞
ここで、本発明の第３実施形態に係る自律走行システム３０００について説明する。図１３は、本発明の第３実施形態に係る自律走行システム３０００の機能構成例を示すブロック図である。自律走行システム３０００は、図１３に示すように、管制サーバー２０１０と、車載コントローラー２２０と、車載コントローラー２２０Ａとを備える。車載コントローラー２２０及び車載コントローラー２２０Ａは、それぞれ、管制サーバー２０１０に接続される。また、車載コントローラー２２０Ａは、車載コントローラー２２０と同じ構成を有し、車両１０１と異なる車両（異なる車種の車両でもよい）に配置される。なお、図１３では、２台の車両の車載コントローラーが管制サーバー２０１０に接続される例が示されているが、本発明はこれに限定されない。管制サーバー２０１０に接続される車両の台数は、同じ走行環境にある自律走行車両の台数であり、任意の数に設定可能である。

【0083】

図１３と図１２を比較して分かるように、管制サーバー２０１０は、図１２に示す管制サーバー２００１の各構成部に加え、さらに、車載センサー情報管理部３００２、及び目標位置管理部３００３を備える。

【0084】

車載センサー情報管理部３００２は、各車両の車載センサー２１１の性能情報と設置位置情報とを格納する。車載センサーの性能情報は、車載センサー２１１の最大照射距離、レーザー光の水平方向の分解能、測距範囲、及び測距誤差のうち、少なくとも一つを含む。また、設置位置情報は、車載センサー２１１の各車両における設置位置に関する情報、例えば、各車両の所定部品位置（例えば、後輪車輪中心）に対する車載センサー２１１の設置位置及び姿勢情報である。

【0085】

目標位置管理部３００３は、車載コントローラー２２０Aの目標位置入力部３０４Ａ、及び車載コントローラー２２０Ｂの目標位置入力部３０４Ｂから、それぞれの車両の目標位置を受信して管理する。また、車両１０１が高解像度周辺地図を参照しても、走行不可状態から復帰できない場合、すなわち、走行不可判定部３０７により、目標位置到達不可と判断された（図１１のステップＳ２８のＹＥＳ判定）場合、目標位置管理部３００３は、車両１０１の目標位置までに走行可能な他車両を探し出す。目標位置管理部３００３は、車両１０１から後述の走行状態情報を受信し、走行状態情報及び車載センサー情報管理部３００２の情報を基に、車両１０１より高性能、具体には車載センサー２１１のビーム光の水平分解能がより細かい、かつ車両１０１の車格（車幅及び車両長）より小さい他車両を探し出す。目標位置管理部３００３は、探し出した他車両へ車両１０１の目標位置を送信し、他車両を、車両１０１の代わりに、車両１０１の目標位置までに走行させる。なお、他車両が車両１０１の目標位置を受信した後、第１実施形態で説明したように、その目標位置まで自律走行する（図１１参照）。

【0086】

車載コントローラー２２０及び車載コントローラー２２０Ａは、同じ構成を有するので、以下の説明では、車載コントローラー２２０を例として説明し、車載コントローラー２２０Ａの説明を省略する。

【0087】

車載コントローラー２２０は、図１２に示す車載コントローラー２２０の各構成部に加え、さらに、走行状態送信部３００１を有する。走行状態送信部３００１は、自車両が目標位置到達不可の状態になった場合、自車両の走行状態情報を管制サーバー２０１０の目標位置管理部３００３送信する。ここで、走行状態情報は、目標位置到達不可の状態情報、目標位置到達不可と判断された際の、通常分解能地図にける自車両の位置、姿勢、及び自車両の目標位置を含む。

【0088】

また、自車両が目標位置到達不可の状態になる前、走行不可状態になった際に高解像度周辺地図生成部３０８が作成した高解像度周辺地図は、既に管制サーバー２０１０の全域地図更新部２００３（図１２参照）に送信されている。このため、目標位置管理部３００３は、車両１０１の代わりに目標位置まで走行可能な他車両を探す際、高解像度周辺地図で更新された全域地図を参照して、走行不可状態となった箇所を通過可能な車格を有する他車両を探す。

【0089】

次いで、本実施形態に係る自律走行車両の車種について説明する。図１４は、本実施形態に係る自律走行車両の車種の一例を示す概念図である。図１４に示す車両１０１は、図２に示す車両１０１と同じであるため、重複説明を省略する。図１４に示す車両１０２は牽引車両であり、車両１０３は、フォークリフトである。車両１０１～車両１０３は、互いに異なる車格を有する。さらに、図１４に示すように、車両１０１～車両１０３の車載センサー２１１、車載センサー２１１Ａ及びの車載センサー２１１Ｂは、それぞれ異なる位置に設置されている。なお、本実施形態では、車載センサー２１１、車載センサー２１１Ａ、及びの車載センサー２１１Ｂの性能は、それぞれ異なることを想定する。

【0090】

［効果］
上述したように、本実施形態に係る自律走行システム３０００では、管制サーバー２０１０は、目標位置到達不可の状態になった車両から走行状態情報を受信した場合、当該車両の代わりに走行可能な他車両を探し出す。具体的には、管制サーバー２０１０は、目標位置到達不可の車両から受信した走行状態情報、及び車載センサー情報管理部３００２の情報を基に、当該車両より高性能の車載センサーを有し、当該車両が走行不可状態となった箇所を通過可能な車格を有する他車両を探す。それゆえ、本実施形態に係る自律走行システム３０００は、他車両の車載センサーの性能を加味し、走行不可状態に陥る原因（周囲障害物の変化、車格等）を捉えることにより、目標位置に到達可能な他車両を利用して、現場の車両の運用効率を向上することができる。

【0091】

なお、本発明は上述した各実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
例えば、上述した各実施形態は本発明を分かりやすく説明するために自律走行システムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ここで説明した実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることは可能であり、さらにはある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。
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。

【符号の説明】

【0092】

１０１，１０２，１０３…車両、２０６…駆動輪、２０８…走行モーター、２０９…エンコーダー、２１１，２１１Ｂ，２１１Ｃ…車載センサー、２２０，２２０Ａ…車載コントローラー、３００，２０００，３０００…自律走行システム、３０１…駆動部、３０２，３０２Ａ…通常分解能地図生成部、３０３…自己位置推定部、３０４，３０４Ａ…目標位置入力部、３０５…大局経路計画部、３０６…局所経路計画部、３０７…走行不可判定部、３０８…高解像度周辺地図生成部、３０９…局所目標位置及び経路演算部、３１０…制御指令生成部、２００１，２０１０…管制サーバー、２００２，２００２Ａ…地図データ送信部、２００３…全域地図更新部、２００４…地図配信部、３００１，３００１Ａ…走行状態送信部、３００２…車載センサー情報管理部、３００３…目標位置管理部

【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】