特開 2024-55113 鉱山車両自律走行システム

(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】P2024055113

(43)【公開日】2024-04-18

(54)【発明の名称】鉱山車両自律走行システム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20240411BHJP

   G05D 1/43 20240101ALI20240411BHJP

   B60W 40/02 20060101ALI20240411BHJP

   B60W 60/00 20200101ALI20240411BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 J

G05D1/02 J

B60W40/02

B60W60/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022161757

(22)【出願日】2022-10-06

(71)【出願人】

【識別番号】000005522

【氏名又は名称】日立建機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001829

【氏名又は名称】弁理士法人開知

(72)【発明者】

【氏名】待井 君吉

(72)【発明者】

【氏名】板東 幹雄

(72)【発明者】

【氏名】魚津 信一

(72)【発明者】

【氏名】越智 覚

【テーマコード（参考）】

3D241

5H181

5H301

【Ｆターム（参考）】

3D241BA49

3D241BB21

3D241CE02

3D241CE04

3D241CE06

3D241DB01Z

3D241DB32Z

3D241DC33Z

3D241DC45Z

3D241DC46Z

5H181AA07

5H181BB04

5H181BB18

5H181CC03

5H181CC14

5H181EE13

5H181FF04

5H181FF10

5H181LL01

5H181LL06

5H181LL09

5H301AA03

5H301BB02

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301GG08

5H301GG14

5H301GG16

5H301LL01

5H301LL06

5H301LL08

(57)【要約】

【課題】外界検知センサによって検知されるべき領域に非検知領域が発生した場合に、当該非検知領域が発生した要因に対し適切に対処させ、鉱山車両の作業効率が低下するのを抑制することが可能な鉱山車両自律走行システムを提供する。
【解決手段】コントローラ２０３は、外界検知センサ１０８が取得した３次元点群を点群マップに対応づけ、車両位置計測センサ２０２の計測結果に基づいて外界検知センサ１０８の位置変化を算出し、外界検知センサ１０８が取得すべき３次元点群を取得できなかった場合に、前記点群マップの領域を非検知領域として抽出し、前記点群マップにおける前記非検知領域の位置が車両１０１の位置変化に応じて変化するか否かに基づいて前記非検知領域の要因を判断し、前記非検知領域の要因に応じて車両１０１の動作を決定する。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の周囲環境の３次元点群を取得する外界検知センサと、
前記車両に取り付けられた位置計測センサと、
前記外界検知センサおよび前記位置計測センサの信号が入力されるコントローラとを備え、
前記コントローラは、
前記外界検知センサが取得した３次元点群を点群マップに対応づける点群マップ生成部と、
前記位置計測センサの計測結果に基づいて前記外界検知センサの位置変化を算出するセンサ位置変化算出部と、
前記外界検知センサが取得すべき３次元点群を取得できなかった場合に、前記点群マップの領域を非検知領域として抽出する非検知領域検出部とを有する鉱山車両自律走行システムにおいて、
前記コントローラは、
前記点群マップにおける前記非検知領域の位置が前記車両の位置変化に応じて変化するか否かに基づいて前記非検知領域の要因を判断する非検知領域要因判断部と、
前記非検知領域要因判断部の判断結果に応じて前記車両の動作を決定する動作決定部とを有する
ことを特徴とする鉱山車両自律走行システム。

【請求項2】

請求項１に記載の鉱山車両自律走行システムにおいて、
前記動作決定部は、前記非検知領域の要因が水溜であると前記非検知領域要因判断部によって判断された場合に、前記車両の幅と前記非検知領域の要因と判断された前記水溜の幅との大小関係に応じて、前記水溜を回避するように進路を変更するか、前記水溜を跨いで走行するか、停車するかを決定する
ことを特徴とする鉱山車両自律走行システム。

【請求項3】

請求項１に記載の鉱山車両自律走行システムにおいて、
前記外界検知センサは、レーザー測距センサで構成され、
前記動作決定部は、前記非検知領域の要因が前記レーザー測距センサの照射面の汚れであると前記非検知領域要因判断部によって判断された場合に、前記車両を管理する管制センタに警報を送信するか、前記外界検知センサの検知範囲において前記非検知領域と経路範囲とが重ならないように進路を変更するか、停車するかを決定する
ことを特徴とする鉱山車両自律走行システム。

【請求項4】

請求項１に記載の鉱山車両自律走行システムにおいて、
前記外界検知センサは、レーザー測距センサで構成され、
前記点群マップ生成部は、前記車両の前方の路面勾配に応じて最長検知距離を算出し、前記最長検知距離以下の対象範囲で計測された３次元点群点群データのみを処理する
ことを特徴とする鉱山車両自律走行システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、鉱山車両自律走行システムに関する。

【背景技術】

【0002】

本技術分野の背景技術を開示する文献として、例えば特許文献１がある。特許文献１には、「車両に搭載されたカメラを備え、前記カメラの画像を解析して、前記カメラの画像の解析結果に基づいて前記車両の周辺の状態を認識する外界認識システムであって、前記カメラに汚れが付着しているか否かを検出する汚れ検出部を備え、前記汚れ検出部は、前記車両が移動しても前記カメラの画像上で変化がない物の少なくとも一部の線を少なくとも一つの基準線として設定し、前記カメラの画像から前記基準線に対応する観測線を算出し、前記観測線の前記基準線からの変位量を算出し、前記変位量に基づいて前記カメラに汚れが付着しているか否かを検出し、前記観測線と前記基準線との間の領域の面積を算出することによって、前記観測線の前記基準線からの変位量を算出することを特徴とする外界認識システム」が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第６２４６０１４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

鉱山現場においては、生産性の向上を目的として、例えば、自律走行ダンプトラックなどの作業機械が用いられている。自律走行ダンプトラックでは、管制情報を用いた運行管理が行われるほか、走行の安全性を確保するために、個々の自律走行ダンプトラックにおいて走行中の周囲の状況を常に把握し、障害物や他の車両等の有無を検知して、自律走行を制御することが行われる。また、鉱山現場などのオフロード環境では、泥はね、水溜等の影響で障害物が検知できないことがある。

【0005】

一方、障害物検知にＬｉＤＡＲを用いると、水溜がある場合には、その水溜に反射する光の影響を受け、ＬｉＤＡＲの照射面に汚れがある場合には、その汚れの影響を受け、検知されるべき領域に非検知領域が発生する場合がある。水溜が存在する場合は回避が必要であり、照射面が汚れた場合は洗浄が必要となる。しかし、いずれの非検知についても原因の区別がつかず、非検知領域が発生した際、発生した原因の自動的な判別が困難である。その場合、その都度ダンプを止めた上でのオペレータによる現地での確認作業が必要になり、作業効率が低下する。

【0006】

特許文献１には、車両が移動してもカメラ画像上で変化がない物（バンパー等）を基準として観測線上における輝度値の変位量を算出し、その変位量に基づいてカメラに汚れが付着しているか否かを判定する技術が開示されている。この開示された技術は、車両の一部が常に画像の同じ場所に写り込むこと、常に舗装道路を走行することを前提として成立する技術である。一方、鉱山環境においては車両周辺環境が刻一刻と変化するため、輝度値の変位量等の規則的に変化するパラメータを使うことは必ずしも適切ではない。

【0007】

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、外界検知センサによって検知されるべき領域に非検知領域が発生した場合に、当該非検知領域が発生した要因に対し適切に対処させ、鉱山車両の作業効率が低下するのを抑制することが可能な鉱山車両自律走行システムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的を達成するために、本発明は、車両の周囲環境の３次元点群を取得する外界検知センサと、前記車両に取り付けられた位置計測センサと、前記外界検知センサおよび前記位置計測センサの信号が入力されるコントローラとを備え、前記コントローラは、前記外界検知センサが取得した３次元点群を点群マップに対応づける点群マップ生成部と、前記位置計測センサの計測結果に基づいて前記外界検知センサの位置変化を算出するセンサ位置変化算出部と、前記外界検知センサが取得すべき３次元点群を取得できなかった場合に、前記点群マップの領域を非検知領域として抽出する非検知領域検出部とを有する鉱山車両自律走行システムにおいて、前記コントローラは、前記点群マップにおける前記非検知領域の位置が前記車両の位置変化に応じて変化するか否かに基づいて前記非検知領域の要因を判断する非検知領域要因判断部と、前記非検知領域要因判断部の判断結果に応じて前記車両の動作を決定する動作決定部とを有するものとする。

【0009】

以上のように構成した本発明によれば、外界検知センサによって検知されるべき領域に非検知領域が発生した場合に、当該非検知領域の要因に応じた適切な動作を鉱山車両に取らせることにより、鉱山車両の作業効率が低下するのを抑制することが可能となる。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、外界検知センサによって検知されるべき領域に非検知領域が発生した場合に、当該非検知領域が発生した要因に対し適切に対処させ、鉱山車両の作業効率が低下するのを抑制することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】鉱山車両の概略図

【図2】鉱山車両に搭載された走行制御システムの構成図

【図3】コントローラの機能ブロック図

【図4】座標系の一例を示す図

【図5】鉱山車両自律走行システムの処理を示すフローチャート

【図6】非検知領域を検出する処理の詳細を示すフローチャート

【図7】ＬｉＤＡＲの検知可能範囲を示す図

【図8】非検知領域の要因を判断する処理の詳細を示すフローチャート

【図9】非検知領域を追跡する処理の詳細を示すフローチャート

【図10】非検知領域の要因を判定する処理の詳細を示すフローチャート

【図11】非検知領域の要因を判断する処理の概念を示す図

【図12】非検知セルをグルーピングして非検知領域とする処理の具体例を示す図

【図13】登録バッファのデータ構造を示す図

【図14】非検知領域の要因に応じた車両の動作を決定する処理の詳細を示すフローチャート

【図15】非検知領域の要因がＬｉＤＡＲの照射面の汚れである場合の車両の動作を決定する処理の詳細を示すフローチャート

【図16】進路の変更方法を示す図

【図17】非検知領域の要因が水溜である場合の車両の動作を決定する処理を示すフローチャート

【図18】経路範囲内に水溜が存在する場面を示す図

【図19】ＬｉＤＡＲの垂直照射角度と水平照射角度を用いて作成される点群マップの一例を示す図

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。なお、各図中、同等の要素には同一の符号を付し、重複した説明は適宜省略する。

【0013】

図１は、本実施形態における鉱山車両１０１の概略図である。図１において、鉱山車両１０１は、車両本体１０２と、車両本体１０２の上側後方に上下方向に回転可能に取り付けられた荷台１０３と、車両本体１０２の上側前方に設けられた運転席１０４と、車両本体１０２の下側前方に取り付けられた左右一対の従動輪１０５と、車両本体１０２の下側後方に取り付けられた左右一対の駆動輪１０６とを備えている。車両本体１０２の上側前方には、車両位置計測センサとしてＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）１０７が取り付けられている。ＧＮＳＳ１０７は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の衛星電波を用いて車両本体１０２の位置を計測する。車両本体１０２の前方には、外界検知センサとしてＬｉＤＡＲ１０８が取り付けられている。

【0014】

ＬｉＤＡＲ１０８は、車両１０１からレーザーを照射し、反射波を利用してデータを取得する構成を有している。ＬｉＤＡＲ１０８は水平方向および垂直方向に機種固有の視野角があり、当該視野角内に複数のレーザーを照射し、その反射波を用いて、レーザーが反射された位置の３次元座標や反射強度等のデータを得る。このデータを一般に点群データと呼ぶ。ＬｉＤＡＲ１０８は、カメラとは異なり、周辺の明るさに依存せずに点群データを得ることが可能であり、昼夜や天候に関係なく物体を検知できる。

【0015】

図２は、鉱山車両１０１に搭載された走行制御システムの構成図である。走行制御システム２０１は、ＬｉＤＡＲ１０８と、車両位置計測センサ２０２と、コントローラ２０３と、車両制御ユニット２０４とを備えている。コントローラ２０３は、ＣＡＮインタフェース２０５およびＣＡＮバス２０６を介して車両制御ユニット２０４に接続され、ＬｉＤＡＲ１０８とイーサネット回線２０７で接続され、車両位置計測センサ２０２とシリアル回線２０８で接続されている。

【0016】

コントローラ２０３は、ＣＰＵ２０９と、メモリ２１０、記憶装置２１１とを備えている。記憶装置２１１は、地図データ、自動運転に必要なデータ、ＬｉＤＡＲ１０８のキャリブレーションパラメータの値などを記憶している。

【0017】

車両位置計測センサ２０２は、車両１０１の位置を計測するためのセンサであり、車輪速センサ２０９と、ＧＮＳＳ１０７と、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）２１０とで構成される。車輪速センサ２０９やＩＭＵ２１０は、デッドレコニングに基づく自己位置推定のための装置であり、ＧＮＳＳ１０７が衛星電波を受信できない状況でも機能する。これらの装置を組み合わせて用いることで、様々な状況における車両位置計測が可能となる。

【0018】

ＣＰＵ２０９は、車両位置計測センサ２０２からの車両位置情報に応じて、ＬｉＤＡＲ１０８で得られた点群データを処理し、その過程で必要となるデータや処理結果をメモリ２１０に記憶させる。そして、処理結果の情報をＣＡＮインタフェース２０５およびＣＡＮバス２０６介して車両制御ユニット２０４に送る。車両制御ユニット２０４は、ＣＰＵ２０９の処理結果に応じて車両１０１の進行方向や速度を制御する。また、車両制御ユニット２０４は、車両１０１の進行方向や速度のデッドレコニング情報を作成し、記憶する。コントローラ２０３は、これらの情報をＣＡＮバス２０６およびＣＡＮインタフェース２０５を介して取得することができる。

【0019】

図２は、コントローラ２０３の機能ブロック図である。コントローラ２０３は、ソフトウェアによって実現される機能として、点群マップ生成部３０１と、非検知領域検出部３０２と、センサ位置変化算出部３０３と、非検知領域要因判断部３０４と、動作決定部３０５とを有する。

【0020】

点群マップ生成部３０１は、ＬｉＤＡＲ１０８から得られた点群データを２次元平面に展開してマップを作成する。マップは占有グリッドマップ（ＯＧＭ：Occupancy Grid Map）を用いるのが好適である。点群マップ生成部３０１は、各点群座標をグリッドマップのセルの位置に変換し、当該セルに点群が存在することを示すフラグを立てる。

【0021】

非検知領域検出部３０２は、前記点群マップを用いて、ＬｉＤＡＲ１０８が取得すべき（ＬｉＤＡＲ１０８が本来は取得可能な）点群データに対応するセル領域のうち、ＬｉＤＡＲ１０８が点群データを取得できなかったセル領域を特定する。非検知領域の要因としては、ＬｉＤＡＲ１０８の照射面の汚れ、路面上の水溜、障害物によるオクルージョン、砂埃などが挙げられる。これらの要因によって、点群マップには、点群が存在しないセルが発生する。これをグルーピングすることで非検知領域を検出する。

【0022】

なお、ＬｉＤＡＲ１０８の点群は離散的であり、遠方ほど点の間隔が広くなり、そのときにも非検知領域が発生する。しかしながら、点群データを例えば最新の１秒間分を蓄積しておくようにすることで、これを回避することが可能である。そのとき、得られた点群データはグローバル座標系に変換しておき、蓄積された点群データすべてをＬｉＤＡＲ１０８からの相対位置に変換した後にセル座標に変換すればよい。または、データ容量の削減や処理の高速化を目的として、点群マップのうちで点群が存在するセルの情報だけを蓄積し、車両位置の変化に基づいてセル座標をＬｉＤＡＲ１０８からの相対位置に変換してもよい。そして、得られた非検知領域の情報は、非検知領域の位置変化がわかるよう、記憶装置２１１に蓄積されていく。

【0023】

センサ位置変化算出部３０３は、車両位置計測センサ２０２の結果に基づいてＬｉＤＡＲ１０８の位置変化を算出する。これは、前回計測時のＬｉＤＡＲ１０８の位置からの相対的な位置変化であり、移動方向と移動の速さを算出する。

【0024】

非検知領域要因判断部３０４は、非検知領域検出部３０２で検出した非検知領域の要因を判断する。具体的には、汚れ、水溜、オクルージョン、砂埃のいずれかを判断する。また、非検知領域の重心座標も計算する。非検知領域要因判断部３０４では、記憶装置２１１に蓄積された非検知領域検出の履歴、センサ位置変化算出部３０３で得た位置変化に基づき、前時刻と現時刻における非検知領域の位置関係を用いて非検知領域の要因を判断する。

【0025】

管制センタ３０６は、鉱山サイト内の交通管制や目的地および走行経路を指示する。管制センタ３０６は、走行経路を指示するために、鉱山サイト内の各車両１０１が検知した障害物や悪路の情報を得てそれを回避するための経路を生成し、車両１０１へ送信する。また、各車両１０１においてＬｉＤＡＲ１０８の照射面の汚れを検知した場合には、その状況に応じて停車、洗浄の指示を出す。

【0026】

動作決定部３０５は、非検知領域要因判断部３０４で得られた非検知領域の要因に応じて車両１０１の動作を決定する。具体的には、水溜であれば跨ぐ、回避する、停車する、のいずれかに決定する。汚れであれば、汚れた場所に応じて停車する、汚れていない範囲を用いて走行する、のいずれかに決定する。

【0027】

図４は、本実施形態において使用する座標系の一例を示す図である。本実施形態では、車両１０１の位置を原点とした座標系を使用しており、車両１０１の進行方向をｘ軸、ｘ軸に垂直な方向であって車幅方向に沿う方向をｙ軸、路面と垂直な方向をｚ軸とする。なお、ｙ軸は、車両１０１の進行方向に向かって右から左へ向かう方向を正とする。

【0028】

図５は、本実施形態における鉱山車両自律走行システムの処理を示すフローチャートである。まず、ステップ５０１で非検知領域を検出する。ステップ５０１の処理は、点群マップ生成部３０１および非検知領域検出部３０２により実行される。ステップ５０１に続き、ステップ５０２で非検知領域があるか否かを判定する。ステップ５０２の判定結果がＮｏの場合は、当該フローを終了する。ステップ５０２の判定結果がＹｅｓの場合は、ステップ５０３で非検知領域の要因を判断する。ステップ５０２，５０３の処理は、非検知領域要因判断部３０４により実行される。ステップ５０３に続き、ステップ５０４で非検知領域の要因に応じた車両１０１の動作を決定し、当該フローを終了する。ステップ５０４の処理は、動作決定部３０５により実行される。

【0029】

図６は、非検知領域を検出する処理（図５のステップ５０１）の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップ６０１で、ある程度の時間の点群データをＬｉＤＡＲ１０８から得る。ステップ６０１に続き、ステップ６０２で車両１０１の前方勾配を算出する。前方勾配を算出する際は、例えばＲＡＮＳＡＣ（RANdom Sampling Consensus）を用いるのが好適である。ステップ６０２に続き、ステップ６０３でＬｉＤＡＲ１０８から得られる有効点群の範囲を求める。

【0030】

ここで、ステップ６０２とステップ６０３の処理の必要性について述べる。前方に高さが高い障害物があったり、上り坂があったりする場合であっても、ＬｉＤＡＲ１０８は非検知領域が発生しないように設置されるのが好適である。このとき、路面が平坦で前方に障害物が存在しない場合には、ＬｉＤＡＲ１０８の垂直視野角の上部から照射されたレーザーはどこにも当たらず、点群が得られない可能性がある。そこで、このような非検知領域は処理の対象とせず、それ以外の領域で得られた点群を処理対象とする。

【0031】

ステップ６０３に続き、有効点群数のループに入り、各有効点群についてステップ６０４を実行する。ステップ６０４では、有効点群を点群マップへ投影する。ステップ６０２～６０４の処理は、点群マップ生成部３０１により実行される。有効点群数のループを抜けると、ステップ６０５で非検知セルをグルーピングして非検知領域とする。ステップ６０５に続き、非検知領域数のループに入り、各非検知領域についてステップ６０６，６０７を実行する。ステップ６０６では、非検知領域の重心座標を計算し、それをグローバル座標系に変換する。続くステップ６０７では、非検知領域の情報を新規非検知バッファに登録する。非検知領域数のループを抜けると、当該フローを終了する。ステップ６０５～６０７の処理は、非検知領域検出部３０２により実行される。

【0032】

ここで、ステップ６０２，６０３の処理に関連して、点群が得られない領域について図７を用いて説明する。図７（ａ）は車両１０１の前方に上り坂が存在する状況を示す。ＬｉＤＡＲ１０８の設置ピッチ角をθｐ、ＬｉＤＡＲ１０８の照射面に垂直なラインより上側の視野角をφｕ、下側の視野角をφｌ、上り坂の路面勾配をθｇ、ＬｉＤＡＲ１０８の設置高さをｈとする。

【0033】

ＬｉＤＡＲ１０８による最長検知距離ｌｖは斜面長ｌｇを用いてｌｖ＝ｌｇ×ｃｏｓ（θｇ）で計算が可能である。斜面長ｌｇは、正弦定理を用いて計算が可能である。ＬｉＤＡＲ１０８の視野角上限のレーザーが届く点が斜面上に存在する場合は、当該レーザーと斜面との角度はθｇ＋θｐ－φｕとなる。これが正の値をとるとき、前方に上り坂が存在してもすべてのレーザーから点群が得られることになる。すなわち、水平面から見たＬｉＤＡＲ１０８の上限照射角度（φｕ－θｐ）が路面勾配（θｇ）より小さいときにはすべてのレーザーから点群が得られる。

【0034】

一方、図７（ｂ）は照射面上部のレーザーから点群が得られない場合、すなわち、φｕ－θｐ≧θｇの場合である。このとき、前方に障害物が無ければ、少なくともＬｉＤＡＲ１０８の視野角がφｕ－θｐ－θｇより大きいレーザーからは点群が得られない。ただし、実際の運用としては、最長検知距離ｌｍａｘを決めておき、それより短距離となる点群を処理対象とするのが好適である。

【0035】

図８は、非検知領域の要因を判断する処理（図５のステップ５０３）の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップ８０１で非検知領域を追跡する。具体的には、時系列ごとの非検知領域の位置をカルマンフィルタ等を用いて追跡する。ステップ８０１に続き、ステップ８０２で非検知領域の追跡結果に基づいて非検知領域の要因を判定する。

【0036】

図９は、非検知領域を追跡する処理（図８のステップ８０１）の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップ９０１で、その時刻に検出された非検知領域の重心位置と、後述する登録バッファ１３００（図１３に示す）に格納されている、過去に検出された非検知領域重心位置の事前推定値（次時刻重心座標１３１４）との全組合せについてマハラノビス距離を求める。ステップ９０１に続き、ステップ９０２でこれらを対応付ける。ステップ９０２では、各組合せのコスト行列を作り、最適な組合せを求めるためにハンガリー法を用いることが好適である。なお、ステップ９０１，９０２においては、ユークリッド距離を用いて対応付けを行ってもよいが、車両１０１が真横方向に動けないことを考慮すると、進行方向の距離を重視できるマハラノビス距離が好適である。

【0037】

ステップ９０２に続き、登録バッファ１３００に登録されている非検知領域のループに入り、各登録非検知領域についてステップ９０３以降の処理を実行する。ステップ９０３では、ステップ９０２で対応付けができた登録非検知領域があるか否かを判定する。ステップ９０３の判定結果がＹｅｓの場合は、ステップ９０４で移動距離が閾値より小さいか否かを判定する。移動距離は、当該登録非検知領域の前時刻における位置と、対応が付いた検出非検知領域の位置との差分とすればよい。ステップ９０４の判定結果がＮｏの場合は、ステップ９０５で登録バッファ１３００の静止フラグ１３０５を１にする。ステップ９０４の判定結果がＹｅｓの場合は、ステップ９０６で静止フラグ１３０５を０にする。ステップ９０３の判定結果がＮｏの場合は、当該登録非検知領域はＬｉＤＡＲ１０８の視野外に移動した、または消滅したと判断できるため、ステップ９０７で当該登録非検知領域を登録バッファ１３００から削除する。

【0038】

ステップ９０５～９０７に続き、検出非検知領域数のループに入り、検出された各非検知領域についてステップ９０８以降の処理を実行する。ステップ９０８では、検出非検知領域と登録非検知領域との対応がついたか否かを判定する。ステップ９０８の判定結果がＹｅｓの場合は、検出非検知領域が既に登録バッファ１３００に登録されているため、何もしない。ステップ９０８の判定結果がＮｏの場合は、初出の非検知領域と見なせるため、ステップ９０９で検出非検知領域を登録バッファ１３００に登録する。

【0039】

検出非検知領域数のループを抜けると、再び登録非検知領域数のループに入る。登録非検知領域数のループでは、各登録非検知領域についてステップ９１０～９１２を実行する。このループでは、カルマンフィルタを用いて非検知領域の追跡を行う。ステップ９１０では、カルマンフィルタを用いて、当該非検知領域の重心位置の事後予測と事前予測を実行する。続くステップ９１１では、登録バッファ１３００の事後予測結果（現在重心座標１３０７）、事前予測結果（次時刻重心座標１３１４）を更新する。続くステップ９１２では、登録バッファ１３００の検知回数１３０３をインクリメントする。登録非検知領域数のループを抜けると、当該フローを終了する。

【0040】

図１０は、非検知領域の要因１３０６を判定する処理（図８のステップ８０２）の詳細を示すフローチャートである。まず、登録バッファ１３００の非検知領域数（登録非検知領域数）のループに入り、各非検知領域についてステップ１００１以降の処理を実行する。

【0041】

ステップ１００１では、非検知領域の検知回数１３０３が閾値以上か否かを比較する。ステップ１００１の判定結果がＮｏの場合は、ステップ１００４で非検知領域の要因１３０６を砂埃とする。ステップ１００１の判定結果がＹｅｓの場合は、ステップ１００２で静止フラグ１３０５が１か否かを判定する。ステップ１００２の判定結果がＹｅｓの場合は、ステップ１００７で非検知領域の要因１３０６を汚れとする。ステップ１００２の判定結果がＮｏの場合は、ステップ１００３で非検知領域の近傍に高い物体があるか否かを判定する。ステップ１００２の判定結果がＹｅｓの場合は、ステップ１００５で非検知領域の要因１３０６をオクルージョンとする。ステップ１００２の判定結果がＮｏの場合は、ステップ１００６で非検知領域の要因１３０６を水溜とする。

【0042】

登録非検知領域数のループを抜けると、ステップ１００８で登録バッファ１３００の内容を動作決定部３０５に送る。ステップ１００８に続き、ステップ１００９で登録バッファ１３００の内容を管制センタ３０６に送り、当該フローを終了する。

【0043】

ここで説明してきた非検知領域要因判断部３０４の処理について、図１１を用いてその概念を説明する。図１１（ａ）は、非検知領域１１０１が水溜の場合であり、車両１０１が矢印の方向に走行している場面である。水溜の場合には路面上における非検知領域１１０１の位置は変化せず、ＬｉＤＡＲ１０８との相対位置関係が変化する。すなわち、車両１０１の位置変化に応じて、自車と非検知領域の相対位置関係が変化する。

【0044】

図１１（ｂ）は、非検知領域１１０２の要因が照射面の汚れの場合であり、車両１０１が矢印の方向に走行している場面である。汚れの場合、車両１０１が移動しても、車両１０１と非検知領域１１０２の相対位置関係は変化しない。

【0045】

図１１（ｃ）は、非検知領域１１０４の要因が障害物１１０３のオクルージョンの場合であり、車両１０１が矢印の方向に走行している場面である。オクルージョンの場合、非検知領域１１０４の路面上における位置変化は小さい。このとき（ａ）の水溜と区別が難しいが、オクルージョンの場合、非検知領域１１０４の手前に障害物１１０３が存在するか否かで区別することが可能である。非検知領域要因判断部３０４は、上記の性質を用いることで、非検知領域の要因を判断する。

【0046】

図１２は、非検知セルをグルーピングして非検知領域とする処理（図６のステップ６０５）の具体例を示す。状態（ａ）は点群マップの初期状態を表し、数字の「０」が入っているセルは非検知セルとする。まず、状態（ａ）で点群マップが走査され、状態（ｂ）でセル１２０１が非検知セルとして見つかる。これがグルーピングの起点となり、セル１２０１が属する非検知領域のＩＤ１３０２を１とする。

【0047】

次に、セル１２０１を中心に８近傍を探索し、非検知セルが見つかったら同じ非検知領域に含める。状態（ｃ）ではセル１２０２が非検知セルとして見つかり、ＩＤ１３０２＝１の構成セルとして追加される。

【0048】

以下、再帰的に８近傍探索をしていき、状態（ｄ）でセル１２０２を中心に８近傍を探索する。すると、状態（ｅ）でセル１２０３が非検知セルとして見つかり、ＩＤ１３０２＝１の構成セルとして追加される。更にセル１２０３を中心に８近傍を探索し、状態（ｆ）でセル１２０４が非検知セルとして見つかり、ＩＤ１３０２＝１の構成セルとして追加される。更にセル１２０４を中心に８近傍を探索する。ここでは既にグルーピングされたセル以外に非検知セルが見つからないため、再びセル１２０３を中心に８近傍を探索する。ここでも既にグルーピングされたセル以外に非検知セルが見つからないため、再びセル１２０２を中心に８近傍を探索する。すると、状態（ｇ）でセル１２０５が非検知セルとして見つかり、ＩＤ１３０２＝１の要素として追加される。更にセル１２０１を中心に８近傍を探索する。ここでも既にグルーピングされたセル以外に非検知セルが見つからないため、セル１２０１を中心に８近傍を探索する。ここでも既にグルーピングされたセル以外に非検知セルが見つからないため、セル１２０５を中心に８近傍を探索する。ここでも既にグルーピングされたセル以外に非検知セルが見つからない。その結果、セル１２０１を基点とした探索で見つかった全て非検知セルのグルーピングが完了し、ＩＤ１３０２＝１の非検知領域が確定する。

【0049】

次に、グループ数をインクリメントして非検知セルの探索を継続する。すると、状態（ｈ）でセル１２０６が非検知セルとして見つかり、グループＩＤ１３０２＝２の要素となる。以下、これまでに説明した処理を繰り返すことで、非検知セルのグルーピングが行われる。

【0050】

図１３は、記憶装置２１１に格納される登録バッファ１３００の内容を示す図である。登録バッファ１３００には、非検知領域数１３０１と、非検知領域数１３０１で示される個数の非検知領域情報１３２６とで構成される。

【0051】

非検知領域情報１３２６は、ＩＤ１３０２、検知回数１３０３、検知時刻１３０４、静止フラグ１３０５、要因１３０６、現在重心座標１３０７、次時刻重心座標１３１４、構成セル情報１３２１から構成される。

【0052】

ＩＤ１３０２は、当該非検知領域のＩＤであり、図１２の処理にしたがって付与される。検知回数１３０３は、当該非検知領域が検知された回数を示す。検知時刻１３０４は、当該非検知領域が最初に検知された時刻である。静止フラグ１３０５は、ＬｉＤＡＲ１０８の視野内で非検知領域が静止していることを示すフラグであり、非検知領域要因判断部３０４にて付与され、図９のステップ９０５またはステップ９０６にて０または１が設定される。

【0053】

現在重心座標１３０７は、現時点で当該非検知領域が存在する座標であり、セル座標１３０８、グローバル座標１３１１から構成される。セル座標１３０８は点群マップにおけるセル座標であり、グローバル座標１３１１はグローバル座標系における座標である。また、それぞれｘ座標１３０９とｙ座標１３１０、ｘ座標１３１２とｙ座標１３１３から構成される。

【0054】

次時刻重心座標１３１４は、次の時刻に当該非検知領域が存在すると予測される位置の座標であり、セル座標１３１５、グローバル座標１３１８から構成される。セル座標１３１５は点群マップにおけるセル座標であり、グローバル座標１３１８はグローバル座標系における座標である。また、それぞれｘ座標１３１６とｙ座標１３１７、ｘ座標１３１９とｙ座標１３２０から構成される。

【0055】

構成セル情報１３２１は、当該非検知領域を構成するセルの情報であり、構成セル数１３２２とセル座標１３２３から構成される。セル座標１３２３は、構成セル数１３２２で表される個数だけ格納されている。セル座標１３２３は、ｘ座標１３２４とｙ座標１３２５から構成される。

【0056】

図１４は、非検知領域の要因に応じた車両１０１の動作を決定する処理（図５のステップ５０４）の詳細を示すフローチャートである。まず、登録バッファに格納されている非検知領域数１３０１のループに入り、各非検知領域についてステップ１４０１以降の処理を実行する。

【0057】

ステップ１４０１では、登録バッファ１３００から非検知領域情報１３２６を得る。続くステップ１４０２で、要因１３０６を判定する。要因１３０６が汚れの場合は、ステップ１４０３で車両１０１の動作を決定する。要因１３０６が水溜の場合は、ステップ１４０４で車両１０１の動作を決定する。要因１３０６が砂埃の場合は、ステップ１４０５で車両１０１の動作を決定する。非検知領域数のループを抜けると、当該フローを終了する。

【0058】

図１５は、非検知領域の要因がＬｉＤＡＲ１０８の照射面の汚れである場合の車両１０１の動作を決定する処理（図１４のステップ１４０３）の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップ１４０１で、汚れ位置が経路範囲と重なるか否かを判定する。これは、非検知領域１１０２が経路範囲内に存在するように見えるか否かを判定することと同等である。ステップ１５０１の判定結果がＮｏの場合は、ステップ１５０２でそのまま走行を継続し、当該フローを終了する。

【0059】

ステップ１５０１の判定結果がＹｅｓの場合は、ステップ１５０３で、車両１０１が進路変更することで汚れ位置が経路範囲外になるか否かを判定する。ステップ１５０３の判定結果がＮｏの場合は、ステップ１５０４で警報を管制センタ３０６に上げ、続くステップ１５０５で車両１０１を停車させ、当該フローを終了する。ステップ１５０３の判定結果がＮｏの場合は、ステップ１５０６で進路変更を変更し、ステップ１５０２で走行を継続し、当該フローを終了する。

【0060】

進路の変更方法について図１６を用いて更に説明する。図１６（ａ）は非検知領域１１０２が経路範囲内に存在する場面を示す。ここで、経路範囲の幅をｗ、非検知領域１１０２の幅をｗｄ、車両１０１の幅をｗｖ、非検知領域１１０２の右端と経路範囲の右端との距離をｗｒ、非検知領域１１０２の左端と経路範囲の左端との距離をｗｌとする。また、車両１０１の右端と非検知領域１１０２の左端との距離をｗｄｖとする。

【0061】

このとき、ｗｌとｗｒを比較するとｗｒの方が小さいため、非検知領域１１０２を経路範囲の右側にすることを考える。非検知領域１１０２が経路範囲外にすることが可能となる条件は、ｗｄｖが０より大きいことであり、車両１０１がｗｄ＋ｗｒだけ右に寄れば非検知領域１１０２が経路範囲外となる。この様子を示したのが図１６（ｂ）である。

【0062】

図１７は、非検知領域の要因が水溜である場合の車両１０１の動作を決定する処理（図１４のステップ１４０４）の詳細を示すフローチャートであり、図１８に示す場面を想定している。図１８において、非検知領域１１０２の左端と経路範囲左端との距離をｗｌ、非検知領域１１０２の右端と経路範囲右端との距離をｗｒ、車両１０１の幅をｗｖとする。まず、ステップ１７０１で車両幅ｗｖが水溜幅ｗｄより大きいか否かを判定する。ステップ１７０１の判定結果がＹｅｓの場合は、車両１０１が水溜を跨ぐことが可能であるため、ステップ１７０２で非検知領域１１０２を跨ぐという動作を決定し、当該フローを終了する。

【0063】

ステップ１７０１の判定結果がＮｏの場合は、ステップ１７０３で距離ｗｌが車両幅ｗｖより大きいか否か、または、距離ｗｒが車両幅ｗｖより大きいか否かを判定する。この判定は、水溜の迂回が可能なスペースが経路範囲内に存在するか否かを判断するものであり、距離ｗｌが車両幅ｗｖより大きい、または、距離ｗｒが車両幅ｗｖより大きい場合は、経路範囲内で水溜の迂回が可能である。

【0064】

ステップ１７０３の判定結果がＹｅｓの場合は、ステップ１７０４で非検知領域１１０２を迂回するという動作を決定し、当該フローを終了する。ステップ１７０３の判定結果がＮｏの場合は、ステップ１７０５で車両１０１を停車するという動作を決定し、当該フローを終了する。

【0065】

（まとめ）
本実施形態では、車両１０１の周囲環境の３次元点群を取得する外界検知センサ１０８と、車両１０１に取り付けられた位置計測センサ２０２と、外界検知センサ１０８および位置計測センサ２０２の信号が入力されるコントローラ２０３とを備え、コントローラ２０３は、外界検知センサ１０８が取得した３次元点群を点群マップに対応づける点群マップ生成部３０１と、車両位置計測センサ２０２の計測結果に基づいて外界検知センサ１０８の位置変化を算出するセンサ位置変化算出部３０３と、外界検知センサ１０８が取得すべき３次元点群を取得できなかった場合に、前記点群マップの領域を非検知領域として抽出する非検知領域検出部３０２とを有する鉱山車両自律走行システムにおいて、コントローラ２０３は、前記点群マップにおける前記非検知領域の位置が車両１０１の位置変化に応じて変化するか否かに基づいて前記非検知領域の要因を判断する非検知領域要因判断部３０４と、前記非検知領域の要因に応じて車両１０１の動作を決定する動作決定部３０５とを有する。

【0066】

以上のように構成した本実施形態によれば、外界検知センサ１０８によって検知されるべき領域に非検知領域が発生した場合に、当該非検知領域の要因に応じた適切な動作を鉱山車両１０１に取らせることにより、鉱山車両１０１の作業効率が低下するのを抑制することが可能となる。

【0067】

また、本実施形態における動作決定部３０５は、非検知領域１１０２の要因が水溜であると非検知領域要因判断部３０４によって判断された場合に、車両１０１の幅ｗｖと非検知領域１１０２の要因と判断された前記水溜の幅ｗｄとの大小関係に応じて、前記水溜を回避するように進路を変更するか、前記水溜を跨いで走行するか、停車するかを決定する。これにより、水溜によって外界検知センサ１０８の非検知領域が発生した場合に、鉱山車両１０１の作業効率が低下するのを抑制することが可能となる。

【0068】

また、本実施形態における外界検知センサ１０８は、ＬｉＤＡＲ１０８（レーザー測距センサ）で構成され、動作決定部３０５は、非検知領域１１０２の要因がＬｉＤＡＲ１０８の照射面の汚れであると非検知領域要因判断部３０４によって判断された場合に、車両１０１を管理する管制センタ３０６に警報を送信するか、ＬｉＤＡＲ１０８の検知範囲において非検知領域１１０２と経路範囲とが重ならないように進路を変更するか、停車するかを決定する。これにより、ＬｉＤＡＲ１０８の照射面の汚れによって非検知領域が発生した場合に、鉱山車両１０１の作業効率が低下するのを抑制することが可能となる。

【0069】

また、本実施形態における外界検知センサ１０８は、ＬｉＤＡＲ１０８（レーザー測距センサ）で構成され、点群マップ生成部３０１は、車両１０１の前方の路面勾配に応じて最長検知距離ｌｍａｘを算出し、最長検知距離ｌｍａｘ以下の対象範囲で計測された３次元点群点群データのみを処理する。これにより、ＬｉＤＡＲ１０８によって検知されるべき領域に非検知領域が発生した場合に、当該非検知領域の要因に応じた適切な動作を鉱山車両１０１に取らせることにより、鉱山車両１０１の作業効率が低下するのを抑制することが可能となる。

【0070】

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、上記した実施形態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、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、本発明は必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

【0071】

本実施形態では、ＬｉＤＡＲ１０８で得られる点群の３次元座標を用いて点群マップを作成する例を説明したが、点群マップは３次元座標を用いなくてもよい。非検知領域が発生しているということは、点群データが得られない照射方向が存在するはずである。したがって、照射面が汚れているか否かを判断するだけならば、ＬｉＤＡＲ１０８の照射角度を用いて点群マップを作成することも可能である。図１９は、ＬｉＤＡＲ１０８の垂直照射角度（ＶＦｏＶ）と水平照射角度（ＨＦｏＶ）を用いて作成される点群マップ１９０１の一例である。照射面に汚れがあると、点群マップ１９０１には非検知領域１９０２が出現する。非検知領域１９０２は、図１２に示したグルーピング方法で検知し、登録バッファ１３００に登録すればよい。

【0072】

また、上記の各構成、機能、処理部、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、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（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。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。実際にはほとん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】

【0073】

１０１…鉱山車両、１０２…車両本体、１０３…荷台、１０４…運転席、１０５…従動輪、１０６…駆動輪、１０８…ＬｉＤＡＲ（外界検知センサ）、２０１…走行制御システム、２０２…車両位置計測センサ、２０３…コントローラ、２０４…車両制御ユニット、２０５…ＣＡＮインタフェース、２０６…ＣＡＮバス、２０７…イーサネット回線、２０８…シリアル回線、２０９…車輪速センサ、２１０…メモリ、２１１…記憶装置、３０１…点群マップ生成部、３０２…非検知領域検出部、３０３…センサ位置変化算出部、３０４…非検知領域要因判断部、３０５…動作決定部、３０６…管制センタ、１１０１，１１０２…非検知領域、１１０３…障害物、１１０４…非検知領域、１２０１～１２０６…セル、１３００…登録バッファ、１３０１…非検知領域数、１３０３…検知回数、１３０４…検知時刻、１３０５…静止フラグ、１３０６…要因、１３０７…現在重心座標、１３０８…セル座標、１３０９…ｘ座標、１３１０…ｙ座標、１３１１…グローバル座標、１３１２…ｘ座標、１３１３…ｙ座標、１３１４…次時刻重心座標、１３１５…セル座標、１３１６…ｘ座標、１３１７…ｙ座標、１３１８…グローバル座標、１３１９…ｘ座標、１３２０…ｙ座標、１３２１…構成セル情報、１３２２…構成セル数、１３２３…セル座標、１３２４…ｘ座標、１３２５…ｙ座標、１３２６…非検知領域情報、１９０１…点群マップ、１９０２…非検知領域。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】