特開 2024-63552 地図作成方法

(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】P2024063552

(43)【公開日】2024-05-13

(54)【発明の名称】地図作成方法

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/43 20240101AFI20240502BHJP

【ＦＩ】

G05D1/02 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022171601

(22)【出願日】2022-10-26

(71)【出願人】

【識別番号】000002059

【氏名又は名称】シンフォニアテクノロジー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000992

【氏名又は名称】弁理士法人ネクスト

(72)【発明者】

【氏名】山中 悠司

(72)【発明者】

【氏名】孫田 康雄

(72)【発明者】

【氏名】中口 和馬

【テーマコード（参考）】

5H301

【Ｆターム（参考）】

5H301AA01

5H301AA10

5H301BB14

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301DD07

5H301DD15

5H301GG08

5H301GG12

5H301GG14

(57)【要約】

【課題】特定走路を走路に含む地図データを精度よく作成することができる地図作成方法を提供する。
【解決手段】特定走路に、ランドマークになる配置物を配置し、自律走行ロボットに、走行中に、外界センサにより検出された配置物を含む物体の相対座標を取得させる。自律走行ロボットに、取得された配置物を含む物体の相対座標を、自己位置を用いた絶対座標への変換と、変換後の絶対座標を用いた自己位置の更新とを繰り返し実行させる。作成された配置物を含む物体の相対座標を、メモリに記憶して地図データの元となる元データを作成する。情報処理装置により、元データから配置物の情報を削除することで、地図データを作成する。
【選択図】図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

周囲の物体の相対距離を検出する外界センサと、
車輪を有する走行部と、
前記車輪の回転量に基づいて、移動量を計測する内界センサと、
制御部と、
を備える地図作成装置と、情報処理装置とにより、地図データを作成する地図作成方法であって、
前記制御部は、
前記走行部による走行中に、絶対座標である自己位置を推定する自己位置推定処理を実行可能な構成であり、前記自己位置推定処理では、前記内界センサにより計測された前記移動量に基づく自己位置の推定と、異なる自己位置での前記外界センサにより同一のランドマークを検出させることで得られた絶対座標に基づく自己位置の推定と、を併用することが可能であり、
地図データの作成対象に含まれる特定走路に、ランドマークになる配置物を配置する配置ステップと、
前記走行部による走行中に、前記制御部に、前記外界センサにより検出された前記配置物を含む物体の相対座標を取得させる位置取得ステップと、
前記制御部に、取得された前記配置物を含む物体の相対座標に対する前記自己位置を用いた絶対座標への変換と、変換後の前記絶対座標を用いた前記自己位置推定処理での前記自己位置の推定とを繰り返す、変換ステップと、
前記変換ステップで作成された前記配置物を含む物体の絶対座標を保存して元データを作成する元データ作成ステップと、
前記情報処理装置により、前記元データから前記配置物の情報を削除することで、地図データを作成する、削除ステップと、を備える地図作成方法。

【請求項2】

前記特定走路において、所定の進路方向を定め、前記進路方向と交差する方向を交差方向とすると、
前記配置ステップでは、前記配置物を、前記特定走路における前記交差方向の縁部において、前記縁部よりも内側に出るように配置する、請求項１に記載の地図作成方法。

【請求項3】

前記特定走路において、所定の進路方向を定め、前記進路方向と交差する方向を交差方向とすると、
前記配置ステップでは、前記配置物を、前記特定走路における前記交差方向の両縁に配置し、
前記特定走路における前記交差方向の両縁のうち、一方の縁部に配置されている前記配置物は、他方の縁部に配置されている前記配置物と比べて、前記進路方向での位置が異なる、請求項１に記載の地図作成方法。

【請求項4】

前記特定走路は、直進路であって、
前記配置ステップでは、前記配置物を、前記進路方向に沿って配置する、請求項２又は３に記載の地図作成方法。

【請求項5】

前記特定走路は、十字路又はＴ字路であり、
前記配置ステップにおいて、前記配置物を、前記十字路又は前記Ｔ字路における角部に配置する、
請求項２又は３に記載の地図作成方法。

【請求項6】

前記特定走路は、十字路又はＴ字路が複数並んだ走路形状であり、
前記配置ステップにおいて、前記配置物を、前記十字路又は前記Ｔ字路における角部に配置する、
請求項２又は３に記載の地図作成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、地図を作成する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

非特許文献１には、地図データを用いて自律走行を行うことが可能な自律走行装置が記載されている。自律走行装置が用いる地図データには、自律走行装置が走行可能な走路や、障害物の位置が記録されている。また、自律走行装置を用いて地図データを作成する技術も知られている。具体的には、自律走行装置を地図データの作成対象となる走路上を移動させながら、センサにより周囲の物体の相対座標を検出させていく。そして、検出された物体の相対座標を、絶対座標に変換することで、地図データを作成する。

【0003】

自律走行装置により検出される立体物の相対座標を、絶対座標に変換するためには、走行中の自律走行装置の自己位置を推定しておく必要がある。自己位置の推定方法として、車輪の回転量に基づくオドメトリ情報を用いた自己位置推定が知られている。しかし、オドメトリ情報を用いた自己位置推定では、車輪の空転等により、自己位置に誤差を生じさせる場合がある。そのため、自律走行装置の移動中に、ランドマーク等の特徴物の位置を検出させ、現在の自己位置を、検出されたランドマークの位置に基づいて修正することで、オドメトリを用いた自己位置の精度を補間する方法も知られている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】Slam_gmapping<https://github.com/ros-perception/slam_gmapping>

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

自律走行装置を走行させて、直進路や、十字路、Ｔ字路等の特定走路を含んだ地図データを作成する場合を想定する。自律走行装置を上記のような走路で走行させて地図データを作成する場合、ランドマーク等の特徴物が少なかったり無かったりするため、自己位置の推定精度が低下し、作成された地図データの精度が低下する場合がある。

【0006】

本発明は、上記課題に鑑みたものであり、特定走路を含む地図データを精度よく作成することができる地図作成方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記課題を解決するための本実施形態で開示された地図作成方法では、周囲の物体の相対距離を検出する外界センサと、車輪を有する走行部と、車輪の回転量に基づいて、移動量を計測する内界センサと、制御部と、を備える地図作成装置と、情報処理装置とにより、地図データを作成する地図作成方法に関する。地図作成装置の制御部は、走行部による走行中に、絶対座標である自己位置を推定する自己位置推定処理を実行可能な構成であり、自己位置推定処理では、内界センサにより計測された移動量に基づく自己位置の推定と、異なる自己位置での外界センサにより同一のランドマークを検出させることで得られた絶対座標に基づく自己位置の推定と、を併用することが可能である。地図データ作成方法では、地図データの作成対象に含まれる特定走路に、ランドマークになる配置物を配置する配置ステップと、走行部による走行中に、制御部に、外界センサにより検出された配置物を含む物体の相対座標を取得させる位置取得ステップと、制御部に、取得された配置物を含む物体の相対座標に対する自己位置を用いた絶対座標への変換と、変換後の絶対座標を用いた自己位置推定処理での自己位置の推定とを繰り返す、変換ステップと、変換ステップで作成された配置物を含む物体の絶対座標を保存して元データを作成する元データ作成ステップと、情報処理装置により、元データから配置物の情報を削除することで、地図データを作成する、削除ステップと、を備える

【0008】

上記構成では、地図作成装置を用いた地図作成方法では、地図データの作成対象に含まれる特定走路に、ランドマークになる配置物を配置する。走行部による走行中に、制御部に、自己位置を推定させつつ、外界センサにより検出された配置物を含む物体の相対座標を取得させる。制御部に、取得された配置物を含む物体の相対座標に対する自己位置を用いた絶対座標への変換と、変換後の絶対座標を用いた自己位置推定処理での自己位置の推定とを繰り返す。作成された配置物を含む物体の絶対座標を保存して元データを作成し、作成された元データから、配置物の情報を削除することで、地図データを作成する。これにより、地図データ作成装置が、特定走路を走行中は、ランドマークとなる配置物の絶対座標を用いて自己位置を推定し、推定された自己位置を用いて絶対座標を算出することが可能になるため、自己位置の誤差を抑制でき、ひいては地図データの精度を高めることができる。

【0009】

特定走路において、所定の進路方向を定め、進路方向と交差する方向を交差方向とすると、配置ステップでは、配置物を、特定走路における交差方向の縁部において、縁部よりも内側に出るように配置する。上記構成では、特定走路の縁部より内側に配置物が出ることで、特定走路の走路形状に変化を付加できるため、自己位置推定処理での推定精度の低下をいっそう抑制することができる。

【0010】

特定走路において、所定の進路方向を定め、進路方向と交差する方向を交差方向とすると、配置ステップでは、配置物を、特定走路における交差方向の両縁に配置し、特定走路における交差方向の両縁のうち、一方の縁部に配置されている配置物は、他方の縁部に配置されている配置物と比べて、進路方向での位置が異なる。上記構成では、地図データ作成装置を、進路方向に沿って走行させる場合に、地図データ作成装置の向きに応じて、配置物の進路方向での位置に違いが生じる。これにより、地図データ作成装置を進路方向に沿っていずれの向きで走行させる場合でも、自己位置推定処理の推定精度の低下を抑制することができる。

【0011】

特定走路は、直進路であって、配置ステップでは、配置物を、進路方向に沿って配置する。上記構成では、直進路を走路に含む地図データを精度よく作成することができる。

【0012】

特定走路は、十字路又はＴ字路であり、配置ステップにおいて、配置物を、十字路又はＴ字路における角部に配置する。上記構成では、十字路又はＴ字路を走路に含む地図データを精度よく作成することができる。

【0013】

特定走路は、十字路又はＴ字路が複数並んだ形状であり、配置ステップにおいて、配置物を、十字路又はＴ字路における角部に配置する。上記構成では、十字路又はＴ字路が複数並んだ走路を含む地図データを精度よく作成することができる。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、特定走路を走路に含む地図データを精度よく作成することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】自律走行ロボットの斜視図である。

【図2】地図データ作成システムの構成図である。

【図3】地図データを説明する図である。

【図4】ランドマークの検出を説明する図である。

【図5】相対座標から絶対座標への変換を説明する図である。

【図6】自己位置推定の概念を説明する図である。

【図7】地図データの作成手順を説明するフローチャートである。

【図8】作成対象領域を説明するフローチャートである。

【図9】元データを説明する図である。

【図10】地図データを説明する図である。

【図11】比較例を説明する図である。

【図12】第２実施形態に係る特定走路を説明する図である。

【図13】特定走路を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

（第１実施形態）
本実施形態係に係る地図作成システムを、図面を参照しつつ説明する。図１，図２に示されるように、地図作成システム１００は、地図作成装置の一例である自律走行ロボット８０と、情報処理装置９０とを備えている。

【0017】

情報処理装置９０は、例えば、ＰＣであり、不図示のＣＰＵ、不揮発性メモリ、ユーザＩＦ、通信ＩＦを備えている。なお、ＩＦは、インタフェースの略称である。情報処理装置９０の不揮発性メモリには、描画プログラム９１が記憶されている。描画プログラム９１は、後述する地図データに対する加工を行うことができるプログラムである。情報処理装置９０は、スマホなど情報端末であれば良い。

【0018】

図１，図２に示されるように、自律走行ロボット８０は、筐体８１と、コントローラ（制御部）１０と、測距センサ１１と、内界センサ１２と、メモリ１３と、走行部１４と、ディスプレイ１５と、通信ＩＦ１６とを主に備えている。

【0019】

筐体８１は、自律走行ロボット８０における外観を構成する部位であり、上側筐体８２と、下側筐体８３とにより構成されている。上側筐体８２の上部前側には、ディスプレイ１５が取り付けられている。ディスプレイ１５は、周知のタッチパネルであり、コントローラ１０からの指示に応じて、テキストや、アイコンを表示させる。本実施形態では、ディスプレイ１５は、上側筐体８２の上部前側において、表示面が前方に向くように取り付けられている。

【0020】

上側筐体８２の天頂部には、不図示の停止ボタンが取り付けられている。停止ボタンは、コントローラ１０に接続されており、周囲の者が停止ボタンを操作することで、コントローラ１０に自律走行ロボット８０を停止させる命令を入力することが可能になる。上側筐体８２の上部後側には、手押しハンドル８４が設けられている。作業者は、手押しハンドル８４を操作して、自律走行ロボット８０を手動で走行させることも可能である。

【0021】

筐体８１の内部には、コントローラ１０と、測距センサ（外界センサ）１１と、内界センサ１２と、メモリ１３と、走行部１４と、通信ＩＦ１６とが収容されている。測距センサ１１は、例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ／Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）であり、周囲に近赤外光や可視光を出射し、反射光を光センサで捉えることで、自装置周囲の物体の相対座標を含むスキャンデータを取得する。スキャンデータには、周囲の物体における計測点の２次元座標、測距センサ１１の出射方向を示す情報とが関連づけて含まれている。これ以外にも、測距センサ１１が、３次元方向に光を出射する構成であれば、スキャンデータには、計測点の３次元座標が含まれていてもよい。コントローラ１０は、スキャンデータに含まれる各計測情報により自装置から周囲の物体までの相対距離や、複数の計測点の位置関係により物体の形状を判断することが可能である。

【0022】

スキャンデータに含まれる相対座標は、測距センサ１１の位置を基準としたセンサ座標系の値であるため、後述する絶対座標とは異なる値である。センサ座標系は、自律走行ロボット８０の進路方向を「ｘｓ」とし、進路方向と直交する横方向を「ｙｓ」とする座標系である。また、自律走行ロボット８０の位置を基準としたロボット座標系は、センサ座標系と同様に相対座標であり、自律走行ロボット８０の進路方向と横方向に加え、自律走行ロボット８０の向きθが含まれる場合がある。

【0023】

下側筐体８３の内部には、走行部１４が収容されている。走行部１４は、自律走行ロボット８０の走行を可能にする部位であり、一組の車輪１４１Ａ，１４１Ｂと、モータ１４２Ａ，１４２Ｂと、モータドライバ１４３とを備えている。本実施形態では、走行部１４による駆動方式として、差動二輪駆動を用いる。差動二輪駆動では、コントローラから入力された指令速度により、モータドライバ１４３を駆動し、モータ１４２Ａ，１４２Ｂに駆動力を配分することで，車輪１４１Ａ，１４１Ｂによる直進動作や旋回動作を行うことが可能である。なお、走行部１４は、２つの車輪を有することに限定されず、２つ以上の車輪を有していてもよい。更には、走行部１４は、クローラ等を備えていてもよい。

【0024】

内界センサ１２は、車輪１４１Ａ，１４１Ｂの回転角から、自律走行ロボット８０の速度及び角速度を検出し、検出された速度及び角速度からオドメトリ情報を算出するセンサである。オドメトリ情報には、所定周期での走行部１４の移動量や向きが含まれている。本実施形態では、車輪１４１Ａ，１４１Ｂの回転角が、回転量の一例である。

【0025】

メモリ１３は、揮発性メモリであり、地図作成プログラム３２と、自律走行ロボット８０により作成される地図データ３０が記憶される。図３に示されるように、地図データ３０は、２次元データであり、屋内に位置する、走路、壁、階段、その他の物体を示す点群と、この点群の絶対座標とが対応づけて記憶されている。以下では、地図データ３０において点群で構成される物体に、記号「ＰＤ」を示し、後述するように、実際の領域での物体に、記号「Ｐ」を付すことで両者を区別する。地図データ３０において、ハッチングが示されていない箇所は、自律走行ロボット８０が走行可能な走路である。地図データ３０には、各点群に関連付けて、物体の種別を識別するためのタグ情報や、自律走行ロボット８０が守るべき走行速度が記憶されていてもよい。

【0026】

地図データ３０には、ランドマークが含まれている。ランドマークは、後述する、コントローラ１０により実行される自己位置推定で用いられる箇所である。ランドマークは、例えば、走路において十字路やＴ字路といった交差路を形成する角や、走路を間仕切る壁の先端である。図３では、ランドマークの一例として、２つの直進路が交わる角部ＰＤ３，ＰＤ４を示している。ランドマークは、走路において角部といった特徴を生じさせる場所とも言える。「特徴」は、走路の角や、壁の先端といった、形状の変化が生じている部位である。なお、図３で示す地図データ３０では、地図データ３０において、「ＰＤ１」は、自律走行ロボット８０の充電スポットを示している。

【0027】

次にコントローラ１０の構成を説明する。コントローラ１０は、不図示のＣＰＵ、揮発性メモリを含んでいる。コントローラ１０は、ＣＰＵが、メモリ１３に記憶された地図作成プログラム３２を実行することにより、計測データ処理部２０、座標変換部２１、自己位置推定部２２、駆動制御部２３としても機能する。なお、上述する各機能ブロックの一部が、コントローラ１０が備えるハードウェアにより実現されていてもよい。

【0028】

計測データ処理部２０は、測距センサ１１により所定周期で出力されるスキャンデータをフィルタリングして、出力する。自己位置推定部２２は、自律走行ロボット８０の地図データ３０上での絶対座標である自己位置Ｐｓを推定する自己位置推定処理を実行可能である。なお、自己位置推定部２２による自己位置推定の詳細は後述する。座標変換部２１は、計測データが示す相対座標を、自己位置推定部２２により推定された自己位置を用いて地図データ上の値である絶対座標に変換する。駆動制御部２３は、走行部１４の駆動を制御する。

【0029】

地図データ３０上での自己位置Ｐｓの推定方法を、図４，図５，図６を用いて説明する。まず、自己位置推定部２２は、おおまかな、現在の自己位置Ｐｓを推定する。例えば、自律走行ロボット８０が、充電スポットＰＤ１から走行を開始する場合、地図データ３０において充電スポットＰＤ１の絶対座標を、現在の自己位置Ｐｓとする。上記以外にも、前回、地図データを作成した際に、地図データ３０上での前回の作業終了位置を記憶している場合は、記憶された終了位置を、おおまかな現在の自己位置Ｐｓとして推定してもよい。

【0030】

自己位置推定部２２は、走行部１４による走行に応じて、自己位置Ｐｓを推定するための自己位置推定処理を実行する。自己位置推定部２２が実行する自己位置推定処理では、オドメトリ情報を用いた自己位置推定と、スキャンマッチングを用いた自己位置推定とを併用して、自己位置推定を実行することができる。

【0031】

オドメトリ情報を用いた自己位置推定では、自己位置推定部２２は、現在の自己位置Ｐｓに、内界センサ１２から所定周期で出力されるオドメトリ情報を積算することで、現在の自己位置Ｐｓを推定する。

【0032】

スキャンマッチングを用いた自己位置推定では、異なる自己位置Ｐｓで取得された同一ランドマークＬの相対座標をマッチングさせることで、自己位置を推定する。具体的には、自己位置推定部２２は、走行部１４を走行させながら、ランドマークＬを測距センサ１１で検出して、各自己位置ＰｓにおけるランドマークＬの相対座標を取得する。図４は、自己位置Ｐｓｎと、周囲のランドマークＬの相対座標との関係を説明する図である。図４では、自律走行ロボットの自己位置を、自己位置Ｐｓ１，Ｐｓ２，Ｐｓ３の順に変化させて、ランドマークＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４の相対座標ｑｍｎを取得する場面を例示している。なお、「ｎ」は、自律走行ロボットの自己位置を示し、図４では、「ｎ＝１，２，３」である。「ｍ」は、検出されたランドマークＬを識別する識別子であり、図４では、「ｍ＝１，２，３，４」である。なお、図４では、各相対座標ｑを、自己位置Ｐｓを基準とするベクトルにより示している。

【0033】

図４の例では、自律走行ロボット８０が自己位置Ｐｓ１にある場合、自己位置推定部２２は、ランドマークＬ１の相対座標ｑ１，１、及びランドマークＬ２の相対座標ｑ２，１を取得する。自律走行ロボット８０が自己位置Ｐｓ２にある場合、自己位置推定部２２は、ランドマークＬ１の相対座標ｑ１，２、ランドマークＬ３の相対座標ｑ３，２、及びランドマークＬ４の相対座標ｑ４，２を取得する。自律走行ロボット８０が自己位置Ｐｓ３にある場合、自己位置推定部２２は、ランドマークＬ３の相対座標ｑ３，３、及びランドマークＬ４の相対座標ｑ４，３を取得する。

【0034】

自己位置推定部２２は、取得されたランドマークを含む周囲の物体の相対座標を、自己位置Ｐｓを用いて絶対座標に変換する。図５は、相対座標が含まれるセンサ座標系やロボット座標系と、絶対座標が含まれる地図座標系との関係を説明する図である。図５において、θは自律走行ロボット８０の向きであり、センサ座標系は、絶対座標に対してθだけ回転した座標として示されている。また、センサ座標系とロボット座標系は、説明の便宜上、同一の座標系として扱う。そのため、図５に示す、現在の自己位置Ｐｓ、センサ座標系における物体の位置ｑ、及び地図座標系における物体の位置ｑ‘の各ベクトルの関係から、下記（式１）を用いて、相対座標を絶対座標に変換することができる。
ｑ‘＝Ｒ×ｑ＋Ｐｓ … （式１）
ここで、Ｒは、自律走行ロボット８０の向きθを考慮した回転行列である。

【0035】

自己位置推定部２２は、異なる自己位置Ｐｓにより算出された同一ランドマークＬの絶対座標ｑ‘をマッチングさせることにより、現在の自己位置を更新する。図６は、マッチングの概念を説明する図である。自己位置Ｐｓ１でのランドマークＬ１の絶対座標ｑ’１，１と、自己位置Ｐｓ２でのランドマークＬ２の絶対座標ｑ’１，２とは、理論的には同じ値になる。そのため、絶対座標ｑ’１，１と、絶対座標ｑ’１，２とが同じ値になるように、自己位置Ｐｓ２を調整することで、現在の自己位置Ｐｓ２を修正することが可能となる。以下、修正後の自己位置Ｐｓ２を用いて、ランドマークＬ３の絶対座標ｑ’３，２と、ランドマークＬ３の絶対座標ｑ’３，３に対しても同じ値になるように、自己位置Ｐｓ３を調整することができる。

【0036】

実際の自己位置推定では、複数のランドマークＬに対して、上記（式１）を算出し、算出された式により連立方程式を算出する。そして、算出された連立方程式を周知の最小二乗法を用いて解くことで、修正された自己位置Ｐｓを算出することができる。以上が、自己位置推定の基本であるが、上記の説明以外にもさまざまな手法が考案されている。具体的な手法の例として、「slam_gmapping」がある。これにより、自己位置Ｐｓの推定と、ランドマークＬの絶対座標の取得とを並列に実行することが可能である。

【0037】

次に、図７を用いて、自律走行ロボット８０により地図データ３０を作成させる地図データ作成方法を説明する。なお、図７に示す処理とは、別に、測距センサ１１から出力されたスキャンデータは、所定周期で、計測データ処理部２０に入力されており、計測データ処理部２０は、入力されたスキャンデータを、例えばフィルタリング処理して出力しているものとする。

【0038】

ステップ１０（以下、ステップを、「Ｓ」とも記載する。）では、作業者は、地図データの作成対象となる領域（以下、作成対象領域とも記載する。）のうち、特定走路である直進路に対して、配置物を配置する。図８は、図３で示す地図データ３０に対応する作成対象領域４０を示している。作成対象領域４０において、破線で囲まれた領域が直進路Ｐ２である。直進路Ｐ２は、図３の地図データ３０に含まれる直進路ＰＤ２に対応する領域である。本実施形態では、ステップＳ１０が配置ステップの一例である。

【0039】

Ｓ１０で配置される配置物Ｌｐは、配置により直進路Ｐ２に対して、特徴を付加する立体物であればよい。本実施形態では、配置物Ｌｐは、直方体形状の段ボールであるが、これ以外にも、発泡スチロールや、木材で形成された立体物であってもよい。

【0040】

本実施形態では、直進路Ｐ２における自律走行ロボット８０の進路方向Ａを規定した場合に、この進路方向Ａと交差する方向を交差方向Ｂと規定している。Ｓ１０の配置ステップでは、４つの配置物Ｌｐ１，Ｌｐ２，Ｌｐ３，Ｌｐ４を、直進路Ｐ２における交差方向Ｂの両縁部Ｅ１，Ｅ２において、進路方向Ａに沿って、各縁部Ｅ１，Ｅ２よりも内側に出るように配置している。なお、交差方向Ｂにおいて、直進路Ｐ２における配置物Ｌｐ間の距離Ｗは、自律走行ロボット８０が走行可能な距離となることが望ましい。例えば、配置物Ｌｐ間の距離Ｗは、自律走行ロボット８０の幅寸法よりも大きな長さであるとよい。

【0041】

より具体的には、配置物Ｌｐ１、Ｌｐ２、Ｌｐ４は、直進路Ｐ２における一方の縁部Ｅ１で、進路方向Ａに沿ってそれぞれ配置され、配置物Ｌｐ３は、他方の縁部Ｅ２に配置されている。直進路Ｐ２において、一方の縁部Ｅ１に配置されている配置物Ｌｐ１、Ｌｐ２、Ｌｐ４は、他方の縁部Ｅ２に配置されている配置物Ｌｐ３と比べて、進路方向Ａでの位置が異なっている。これにより、直進路Ｐ２を上方から見た場合に、一方の縁部Ｅ１側での配置物Ｌｐ１、Ｌｐ２、Ｌｐ４を含んだ輪郭線の形状（縁部Ｅ１や配置物ＬＰ１、ＬＰ２、ＬＰ４において、直線路Ｐ２に面した部分を繋いだ形状）と、他方の縁部Ｅ２での配置物Ｌｐ３を含んだ輪郭線の形状（縁部Ｅ２や配置物ＬＰ３において、直線路Ｐ２に面した部分を繋いだ形状）とが、異なる形状になっている。

【0042】

なお、直進路Ｐ２に配置される配置物Ｌｐの数は、上記の４つに限らず、その数は任意である。また、直進路Ｐ２における、一方の縁部Ｅ１のみに配置物Ｌｐを配置するものであってもよい。更には、直進路Ｐ２に配置される配置物それぞれの形状が異なっていてもよく、その形状は、立方体形状に限らない。

【0043】

図７に戻り、Ｓ１１では、自律走行ロボット８０を作成対象領域４０で走行させて、配置物Ｌｐを含む物体の相対座標を取得させる。本実施形態では、ユーザが、情報処理装置９０を操作して、自律走行ロボット８０を、給電スポットＰ１から、作業終了位置Ｐｅｎｄの間で、走路に沿って走行させる。このとき、自律走行ロボット８０が直進路Ｐ２を走行する期間では、測距センサ１１によりランドマークとなる配置物Ｌｐ１～Ｌｐ４を含んだ相対距離が検出される。本実施形態では、Ｓ１１が、位置取得ステップの一例である。

【0044】

Ｓ１２では、Ｓ１１で取得された配置物Ｌｐを含む物体における相対座標の絶対座標への変換と、変換された絶対座標を用いた自己位置推定とを繰り返す。物体の相対座標から、絶対座標を算出する手法は、上記（式１）を用いて説明した手法を用いればよい。自己位置推定部２２は、図４～図６を用いて説明した手法により、変換された絶対座標を用いた自己位置推定を行う。このとき、変換された絶対座標には、直進路の縁部Ｅ１，Ｅ２よりも内側に出る配置物Ｌｐの座標が含まれているため、スキャンマッチングを用いた自己位置推定において、自己位置推定精度を高めることができる。本実施形態では、Ｓ１２が変換ステップの一例である。

【0045】

Ｓ１３では、Ｓ１２で変換された配置物Ｌｐを含む物体の絶対座標を、測距センサ１１により検出された点群に関連付けてメモリ１３に記憶することで、地図データ３０の元となる元データ３１を作成する。コントローラ１０は、作成された元データ３１をメモリ１３に保存する。図９は、元データ３１を説明する図である。元データ３１において、直進路に対応する領域ＰＤ２には、Ｓ１０で配置された配置物Ｌｐ１，Ｌｐ２，Ｌｐ３，Ｌｐ４に対応する点群である配置物ＬｐＤ１，ＬｐＤ２，ＬｐＤ３，ＬｐＤ４を含んでいる。本実施形態では、Ｓ１３が元データ作成ステップの一例である。

【0046】

Ｓ１４では、元データの作成完了条件が成立してなければ、Ｓ１１に戻る。本実施形態では、ユーザが、自律走行ロボット８０を、作業終了位置Ｐｅｎｄまで走行させていなければ作成完了条件が終了していないとして（Ｓ１４：ＮＯ）、Ｓ１１に戻り、次の区間においてＳ１１～Ｓ１３の各ステップの実行を継続する。一方、元データの作成完了条件が成立していれば（Ｓ１４：ＹＥＳ）、Ｓ１５に進む。

【0047】

Ｓ１５では、Ｓ１３でメモリ１３に保存された元データ３１を情報処理装置９０に送信し、情報処理装置９０により、元データ３１を加工することで地図データを作成する。具体的には、作業者は、情報処理装置９０を操作することで、自律走行ロボット８０のメモリ１３に保存された元データ３１を、通信ＩＦ１６を介して内部メモリに保存する。作業者は、情報処理装置９０を操作して、描画プログラム９１を起動し、保存された元データ３１に対して、配置物Ｌｐの情報を削除する。このとき、削除された部分における縁部の途切れた箇所を、配置物Ｌｐが非設置状態における縁部となるように、線で繋ぐことで縁部を形成するよう加工を行う。

【0048】

図１０は、配置物ＬｐＤ１～ＬｐＤ４の情報が削除されることで完成した地図データ３０を示している。図１０で示すように、直線路ＰＤ２において、交差方向Ｂの両縁部Ｅ１，Ｅ２に位置していた配置物ＬｐＤ１～ＬｐＤ４の点群が削除されている。なお、配置物ＬｐＤ１～ＬｐＤ４の点群の削除に合わせて、関連付けられた絶対座標も削除されている。なお、情報処理装置９０に保存された地図データ３０は、再び、通信ＩＦ１５を介して自律走行ロボット８０のメモリ１３に保存されてもよい。本実施形態では、Ｓ１５が削除ステップ、及び送信ステップの一例である。

【0049】

図１１は、比較例として、直進路Ｐ２に配置物Ｌｐを配置しない作成対象領域４０に基づいて地図データを作成する場合を示している。図１１で示す比較例において、自律走行ロボット８０が直進路Ｐ２を走行する期間では、自己位置推定部２２は、直進路の縁部Ｅの絶対値をスキャンマッチングすることにより自己位置Ｐｓを推定しようとする。このとき、直進路Ｐ２において縁部Ｅは直線状に延びた形状であるため、スキャンマッチングを用いた自己位置推定を実行すると、同一物体での絶対座標ｑの位置合わせができず、自己位置Ｐｓの推定精度が低下する。また、オドメトリ情報を用いた自己位置推定を実行する場合、車輪１４１Ａ，１４１Ｂのすべり等により、内界センサ１２により算出されるオドメトリ情報に誤差が生じる場合がある。そのため、自律走行ロボット８０が、自己位置Ｐｓ（ｔ１）から自己位置Ｐｓ（ｔ２）へ移動するに従い、自己位置Ｐｓに誤差が蓄積され、直進路Ｐ２を走行する期間において、自己位置Ｐｓの精度が低下することとなる。よって、この場合に作成された地図データ３０の精度も低下する。

【0050】

本実施形態では、地図データを作成する際、自律走行ロボット８０が直進路Ｐ２を走行する期間では、自己位置推定部２２は、ランドマークとなる配置物Ｌｐ１～Ｌｐ４を含む絶対座標を用いて、スキャンマッチングを行う。これにより、自律走行ロボット８０が、直進路Ｐ２を走行する期間において、自己位置Ｐｓの推定誤差を抑制することができ、直進路Ｐ２に配置物Ｌｐを配置せずに地図データを作成した場合に比べて、作成される地図データ３０の精度を向上することができる。

【0051】

配置ステップでは、配置物Ｌｐを、直進路Ｐ２における交差方向Ｂの縁部Ｅにおいて、この縁部Ｅよりも内側に出るように配置する。これにより、縁部Ｅ側での配置物Ｌｐを含む輪郭線に起伏を生じさせるため、地図データ３０の精度を向上することができる。

【0052】

配置ステップでは、配置物Ｌｐを、直進路Ｐ２における交差方向Ｂの両縁部Ｅ１，Ｅ２に配置し、直進路Ｐ２における交差方向Ｂの両縁部Ｅ１，Ｅ２のうち、一方の縁部Ｅ１に配置されている配置物Ｌｐは、他方の縁部Ｅ２に配置されている配置物Ｌｐと比べて、進路方向Ａでの位置が異なっている。すなわち、配置物Ｌｐは、直進路Ｐ２に対して非対称になるように配置されている。これにより、配置物Ｌｐが直進路Ｐ２に対して対称になるように配置した場合、自律走行ロボット８０の走行時における進路や向きによっては、自己位置推定の精度が低い状態で走行する可能性があり、作成された地図データ３０の精度も低下する。配置物Ｌｐを非対称にして走行させることにより、自己位置推定の精度が向上して、作成される地図データ３０の精度を向上することができる。これにより、自律走行ロボット８０を進路方向Ａにそって、いずれの向きで走行させる場合でも、自己位置推定処理の推定精度の低下を抑制することができる。

【0053】

配置ステップでは、直進路Ｐ２に対して、配置物Ｌｐを、進路方向Ａに沿って配置する。上記構成では、直進路での自己位置の推定精度の低下を抑制し、直進路を含む地図データを精度よく作成することができる。

【0054】

（第２実施形態）
第２実施形態では、第１実施形態と異なる構成を主に説明を行う。第２実施形態において第１実施形態と同一の箇所については同じ符号を付し、その説明を繰り返さない。本実施形態では、第１実施形態と比べて、特定走路は、十字路が複数並んだ走路である。

【0055】

図１２は、作成対象領域４０のうち、特定走路となる箇所を拡大して示している。図１２では、特定走路Ｐ３は、十字路が連続して配置された領域である。特定走路Ｐ３は、４つの十字路が図中横方向（即ち、進路方向Ａ）に並んだ形状となっている。具体的には、特定走路Ｐ３は、図中左端から順に、第１十字路Ｐ３１、第２十字路Ｐ３２、第３十字路Ｐ３３、第４十字路Ｐ３４が、並んで位置している。各十字路Ｐ３１～Ｐ３４をつなぐ領域は、直進路を形成している。

【0056】

本実施形態では、特定走路Ｐ３における自律走行ロボット８０の進路方向Ａを、十字路Ｐ３１～Ｐ３４が並ぶ方向と規定した場合に、この進路方向Ａと交差する方向を交差方向Ｂと規定している。

【0057】

本実施形態では、Ｓ１０の配置ステップにおいて、４つの配置物Ｌｐ１１，Ｌｐ１２，Ｌｐ１３，Ｌｐ１４を、特定走路Ｐ３における交差方向Ｂの縁部において、進路方向Ａに沿って、この縁部よりも内側に出るように配置している。本実施形態においても、一方の縁部に配置されている配置物Ｌｐ１１、Ｌｐ１３は、他方の縁部に配置されている配置物Ｌｐ１２、ＬＰ１４と比べて、進路方向Ａでの位置が異なっている。

【0058】

具体的には、第１十字路Ｐ３１と第２十字路Ｐ３２とをつなぐ直線路Ｐ３５の縁部に配置物Ｌｐ１１が配置され、第２十字路Ｐ３２と第３十字路Ｐ３３とをつなぐ直線路Ｐ３６の縁部に配置物Ｌｐ１２が配置されている。また、第３十字路Ｐ３３の角部Ｃ１に配置物Ｌｐ１３が配置され、第４十字路Ｐ３４の角部Ｃ２に配置物Ｌｐ１４が配置されている。これにより、特定走路Ｐ３を上方から見た場合に、進路方向Ａに沿った、一方の縁側での輪郭線と、他方の縁側での輪郭線とは、異なる形状となっている。なお、配置物Ｌｐ１３，Ｌｐ１４は、十字路の角部にぴったりと配置されていることに限らず、角部から所定距離だけはなれた位置に配置されていてもよい。

【0059】

本実施形態においても、図７を用いて説明した地図作成方法を用いて、特定走路Ｐ３を含む作成対象領域に対して地図データ３０を作成してく。具体的には、Ｓ１１では、自律走行ロボット８０を作成対象領域４０で走行させて、配置物Ｌｐ１１～Ｌｐ１４を含む物体の相対座標を取得させる。Ｓ１２では、Ｓ１１で取得された配置物Ｌｐ１１～Ｌｐ１４を含む物体における相対座標の絶対座標への変換と、変換された絶対座標を用いた自己位置推定とを繰り返す。各十字路Ｐ３１～Ｐ３４間において、配置物Ｌｐを含む輪郭線が異なっている。

【0060】

同じ走路形状の十字路が連続する特定走路Ｐ３では、自律走行ロボット８０が特定走路Ｐ３を走行する期間で、各十字路Ｐ３１～Ｐ３４の角部の絶対値をスキャンマッチングすることにより自己位置Ｐｓを推定しようとする。このとき、配置物Ｌｐが配置されていない状態では、各十字路Ｐ３１～Ｐ３４の輪郭線は同じ形状であるため、異なる十字路の点群をスキャンマッチングすることも想定され、自己位置Ｐｓの推定精度が低下する場合がある。なお、オドメトリ情報を用いた自己位置推定を実行する場合においても、第１実施形態で説明したのと同様の問題が生じる場合がある。

【0061】

本実施形態では、自律走行ロボット８０が特定走路Ｐ３を走行する期間では、自己位置推定部２２は、配置物Ｌｐ１１～Ｌｐ１４を含んだ絶対座標をスキャンマッチングする自己位置推定が行われる。これにより、自律走行ロボット８０が、特定走路Ｐ３を走行する期間において、自己位置Ｐｓの誤差を抑制することができ、ひいては、地図データ３０の精度を向上することができる。

【0062】

以上説明した本実施形態では、配置ステップにおいて、配置物Ｌｐを、十字路における角部に配置する。これにより、十字路が複数並んだ走路を含む地図データを精度よく作成することができる。

【0063】

（第２実施形態の変形例）
上述の第２実施形態では、特定走路は、十字路が複数並んだ形状であった。これに代えて、特定走路は、Ｔ字路が複数並んだ走路形状であってもよい。図１３で示す特定走路Ｐ４は、４つのＴ字路Ｐ４１，Ｐ４２，Ｐ４３，Ｐ４４が進路方向Ａで並んだ走路形状である。本実施形態では、第１Ｔ字路Ｐ４１と第２Ｔ字路Ｐ４２とをつなぐ直線路Ｐ４５に配置物Ｌｐ２１が配置され、第２十字路Ｐ４２と第３十字路Ｐ４３とをつなぐ直線路Ｐ４６に配置物Ｌｐ２２が配置されている。また、第３Ｔ字路Ｐ４３の角Ｃ３に配置物Ｌｐ２３が配置され、第４Ｔ字路Ｐ４４の角Ｃ４に配置物Ｌｐ２４が配置されている。

【0064】

特定走路は、１つの十字路や、１つのＴ字路のみで構成されていてもよい。また、上述した十字路が連続して並ぶ構成において、いくつかの十字路をＴ字路に置換した形状であってもよい。

【0065】

（その他の実施形態）
本明細書で開示される技術は、上述の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の形態に変形することができ、例えば次のような変形も可能である。
自律走行ロボット８０の形状は、図１に示す外観形状に限定されない。更に、自律走行ロボット８０は、ディスプレイ１５を備えていなくともよい。

【0066】

上述の実施形態では、地図データ作成装置は、自律走行ロボット８０であった。これに代えて、作業者が自ら走行して地図データ作成装置に地図データを作成する構成や、自律走行ロボットとは別のロボット（自律走行しないロボットも含む）が走行することにより地図データを作成してもよい。作業者が自ら走行して地図データ作成装置に地図データを作成させる一例として、作業者が手動で地図データ作成装置を走行させることにより、地図データ作成装置に地図データを作成させてもよい。この場合において、地図データ作成装置は、駆動制御部２３や、走行部１４のモータドライバ１４３及びモータ１４２Ａ，１４２Ｂを有していなくともよい。

【0067】

地図作成プログラム３２、地図データ３０、描画プログラム９１、元データ３１については、自律走行ロボット８０と情報処理装置９０のどちら側でも適宜記憶してもよい。例えば、地図作成プログラム３２、地図データ３０、描画プログラム９１、元データ３１を自律走行ロボット８０に全て記憶してもよい。

【0068】

上述の実施形態では、自律走行ロボット８０は、一つのコントローラ１０のみを備える構成であった。これに限らず、自律走行ロボット８０は、複数のコントローラを備え、各コントローラにより各機能を分担して実行するものであってもよい。

【符号の説明】

【0069】

１０…コントローラ、１１…測距センサ、１２…内界センサ、１３…メモリ、１４…走行部、２０…計測データ処理部、２１…座標変換部、２２…自己位置推定部、２３…駆動制御部、８０…自律走行ロボット、９０…情報処理装置

【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】