(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-08-05
(45)【発行日】2024-08-14
(54)【発明の名称】移動体の制御システム
(51)【国際特許分類】
G05D 1/249 20240101AFI20240806BHJP
G05D 1/43 20240101ALI20240806BHJP
G05D 1/648 20240101ALI20240806BHJP
G05D 1/639 20240101ALI20240806BHJP
【ＦＩ】
G05D1/249
G05D1/43
G05D1/648
G05D1/639
【請求項の数】
2
(21)【出願番号】P 2024029116
(22)【出願日】2024-02-28
【審査請求日】2024-03-12
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 令和６年１月２７日にＡＩビジネスコンテストである「Ｏｉｔａ ＡＩ Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ２０２４」にて発明を発表することで公開した。
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】523225601
【氏名又は名称】株式会社ＣＡＯＳ
(74)【代理人】
【識別番号】100080160
【弁理士】
【氏名又は名称】松尾 憲一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100149205
【弁理士】
【氏名又は名称】市川 泰央
(72)【発明者】
【氏名】宮崎 健
(72)【発明者】
【氏名】福原 佳孝
【審査官】牧 初
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２３－０１５６３４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１８５６３３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２２－０２６１０６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０５Ｄ １／００－１／８７
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
自律走行可能な移動体と、前記移動体の現在地から目的地までの移動経路に設定された人物検知エリアを撮影可能に設けられた人物検知カメラ、および信号灯検知エリア内に信号灯の点灯パターンを撮影可能に設けられた信号灯検知カメラを含むエリア撮影手段と、
前記人物検知エリア内に人物を検知するための人物識別領域を設定するとともに、前記エリア撮影手段で撮影された撮影データから前記人物識別領域内の人物検知人数を算出し、前記人物識別領域に設定されたしきい値と比較して、前記人物検知人数が前記しきい値以上である場合に、前記移動経路に設定された通過コストを上昇させる処理を行う、また前記信号灯検知エリア内に前記信号灯の点灯パターンを検知するための点灯識別領域を設定するとともに、前記信号灯検知カメラで撮影された撮影データから前記点灯識別領域内の前記信号灯の点灯パターンを検出し、前記点灯識別領域に設定された前記信号灯の点灯パターンが通常とは異なる点灯パターンで点灯していると判定した場合に、前記信号灯検知エリアを通過する前記移動経路に設定された前記通過コストを上昇させる処理を行うサーバ装置と、を含み、
前記サーバ装置は、前記通過コストが最小値となるように前記移動体の前記移動経路を算出することを特徴とする移動体の制御システム。
【請求項2】
前記サーバ装置は、前記移動体が前記人物検知エリアに進入した時点において、前記人物識別領域で検知された人物検知人数に応じて、前記人物検知エリアを通過する前記移動体の動作を制御する、
または、
前記移動体が前記信号灯検知エリアに進入した時点において、前記点灯識別領域で検知された前記信号灯の点灯パターンに応じて、前記人物検知エリアを通過する前記移動体の動作を制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の移動体の制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、工場内を自由に移動可能とする移動体の制御システムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
従来、広大な工場エリア内を磁気テープなどの移動ガイドを用いることなく自由に移動可能に構成された移動体としての自律走行ロボット（以下、単にロボットとも称する。）がある。自律走行ロボットは、工場内で協働する作業員の作業を阻害することなく自由な経路で目的地まで物を搬送するものである。自律走行ロボットは、ロボット周囲の障害物を検出するためのセンシング機能を有し、このセンシング機能によって障害物に接触することなく目的地まで移動することができる。
【0003】
例えば、特許文献１に記載の自律走行ロボットは、レーザセンサや、カメラなどの認識センサを有するセンサ装置を備えた構成が記載されている。このような構成により、特許文献１に記載の自律走行ロボットは、障害物に接触することなく目的地まで移動することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１８－１５６２４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１に記載の自律走行ロボットは、ロボットに備えたセンシング機能で障害物を検知することにより、広大な工場内を立体物（人物や構造物）と接触することなく自由に移動することができる。しかしながら、自律走行ロボットに予め備えられたセンサ装置によるセンシング機能では、ロボット周囲の立体物しか確認することができず、ロボットが通行しようとする経路において、作業員が密集して通行が困難となる経路が存在する場合、その密集地点に到達して通行できないことが判明してから初めて別の経路を選定する、または、その地点の密集状態が解消されてから走行を再開することとなり、自律走行ロボットが最適に移動できない虞があった。
【0006】
本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものであり、移動体を効率的に移動可能とする移動体の制御システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の第１の態様は、自律走行可能な移動体と、前記移動体の現在地から目的地までの移動経路に設定された人物検知エリアを撮影可能に設けられた人物検知カメラを含むエリア撮影手段と、前記人物検知エリア内に人物を検知するための人物識別領域を設定するとともに、前記エリア撮影手段で撮影された撮影データから前記人物識別領域内の人物検知人数を算出し、前記人物識別領域に設定されたしきい値と比較して、前記人物検知人数が前記しきい値以上である場合に、前記移動経路に設定された通過コストを上昇させる処理を行うサーバ装置と、を含み、前記サーバ装置は、前記通過コストが最小値となるように前記移動体の前記移動経路を算出することを特徴とする、ものである。
【0008】
本発明の第２の態様によれば、前記エリア撮影手段は、信号灯検知カメラを含み、前記信号灯検知カメラは、前記移動経路に設定した信号灯検知エリア内に設けた信号灯の点灯パターンを撮影可能に設けられ、前記サーバ装置は、前記信号灯検知エリア内に前記信号灯の点灯パターンを検知するための点灯識別領域を設定するとともに、前記信号灯検知カメラで撮影された撮影データから前記点灯識別領域内の前記信号灯の点灯パターンを検出し、前記点灯識別領域に設定された前記信号灯の点灯パターンが通常とは異なる点灯パターンで点灯していると判定した場合に、前記信号灯検知エリアを通過する前記移動経路に設定された通過コストを上昇させる処理を行いつつ、前記通過コストが最小値となるように前記移動体の前記移動経路を算出することを特徴とする、ものである。
【0009】
本発明の第３の態様によれば、前記サーバ装置は、前記自律走行ロボットが前記人物検知エリアに進入した時点において、前記人物識別領域で検知された人物検知人数に応じて、前記人物検知エリアを通過する前記自律走行ロボットの動作を制御する、または、前記自律走行ロボットが前記信号灯検知エリアに進入した時点において、前記点灯識別領域で検知された前記信号灯の点灯パターンに応じて、前記人物検知エリアを通過する前記自律走行ロボットの動作を制御することを特徴とする、ものである。
【発明の効果】
【0010】
本発明の第１の態様によれば、自律走行可能な移動体と、前記移動体の現在地から目的地までの移動経路に設定された人物検知エリアを撮影可能に設けられた人物検知カメラを含むエリア撮影手段と、前記人物検知エリア内に人物を検知するための人物識別領域を設定するとともに、前記エリア撮影手段で撮影された撮影データから前記人物識別領域内の人物検知人数を算出し、前記人物識別領域に設定されたしきい値と比較して、前記人物検知人数が前記しきい値以上である場合に、前記移動経路に設定された通過コストを上昇させる処理を行うサーバ装置と、を含み、前記サーバ装置は、前記通過コストが最小値となるように前記移動体の前記移動経路を算出する構成により、自律走行可能な移動体が効率的に目的地まで移動することができる。
【0011】
本発明の第２の態様によれば、前記エリア撮影手段は、信号灯検知カメラを含み、前記信号灯検知カメラは、前記移動経路に設定した信号灯検知エリア内に設けた信号灯の点灯パターンを撮影可能に設けられ、前記サーバ装置は、前記信号灯検知エリア内に前記信号灯の点灯パターンを検知するための点灯識別領域を設定するとともに、前記信号灯検知カメラで撮影された撮影データから前記点灯識別領域内の前記信号灯の点灯パターンを検出し、前記点灯識別領域に設定された前記信号灯の点灯パターンが通常とは異なる点灯パターンで点灯していると判定した場合に、前記信号灯検知エリアを通過する前記移動経路に設定された通過コストを上昇させる処理を行いつつ、前記通過コストが最小値となるように前記移動体の前記移動経路を算出することにより、自律走行可能な移動体の移動が阻害されることなく常に最適な移動経路を走行することができ、効率的に目的地まで移動することができる。
【0012】
本発明の第３の態様によれば、前記サーバ装置は、前記自律走行ロボットが前記人物検知エリアに進入した時点において、前記人物識別領域で検知された人物検知人数に応じて、前記人物検知エリアを通過する前記自律走行ロボットの動作を制御する、または、前記自律走行ロボットが前記信号灯検知エリアに進入した時点において、前記点灯識別領域で検知された前記信号灯の点灯パターンに応じて、前記人物検知エリアを通過する前記自律走行ロボットの動作を制御することにより、人物検知エリア内、または信号灯検知エリア内での移動体の移動を最適化して効率的に目的地まで移動することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本発明の一実施形態にかかる移動体の制御システムの概略構成を示す図である。
【図2】本発明の一実施形態にかかる自律走行ロボットの内部構成を示す図である。
【図3】本発明の一実施形態にかかる立体物検知手段の内部構成を示す図である。
【図4】本発明の一実施形態にかかるサーバ装置の内部構成を示す図である。
【図5】本発明の一実施形態にかかる移動体の移動経路を示す図である。
【図6】本発明の一実施形態にかかる人物検知領域と識別領域を示す図である。
【図7】本発明の一実施形態にかかる信号灯検知領域と識別領域を示す図である。
【図8】本発明の一実施形態にかかる移動体の制御システムの制御フローを示す図である。
【図9】本発明の一実施形態にかかる移動体の制御システムの通過コストの算出方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
本発明は、現在地から目的地まで自律走行可能な移動体において、移動体に提供される情報を工夫することにより、移動体の目的地までの移動を効率的としつつ、移動経路上にいる人物と移動体とが接触する虞を可及的に低減した移動体の制御システムＭに関するものである。なお、本実施形態において、移動体を自律走行ロボット１として説明する。
【0015】
図１は、移動体の制御システムＭの概略構成を示す図である。図２は、自律走行ロボット１の内部構成を示す図である。図３は、エリア撮影手段２の内部構成を示す図である。図４は、サーバ装置３の内部構成を示す図である。図５は、エリア撮影手段２を構成する人物検知カメラ２１および信号灯検知カメラ２２による撮影領域（人物検知エリア４０、信号灯検知エリア５０）、および自律走行ロボット１の移動経路を示す図である。図６は、人物検知カメラ２１の撮影領域Ｒと識別領域Ｄを示す図である。図７は、信号灯検知カメラ２２の撮影領域Ｒと識別領域Ｄを示す図である。図８は、移動体の制御システムＭの制御フローを示す図である。図９は、人物検知エリアを通過する移動経路の通過コストの算出方法を示す図である。
【0016】
移動体の制御システムＭは、図１に示すように、自律走行可能な移動体としての自律走行ロボット１と、自律走行ロボット１の移動経路に設定した人物検知エリア４０内の人物の撮影、および自律走行ロボット１の移動経路に設定した信号灯検知エリア５０内の信号灯５１の点灯パターンを撮影するエリア撮影手段２と、エリア撮影手段２で撮影した人物検知エリア４０内の人数に応じて自律走行ロボット１の移動を制御するサーバ装置３と、を有する。自律走行ロボット１とサーバ装置３、およびエリア撮影手段２とサーバ装置３は、それぞれネットワーク環境Ｗを介して相互に接続されている。ネットワーク環境Ｗは、インターネット、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、および近距離無線通信の内、全部又は一部を含むように構成されている。無線ＬＡＮは、例えばＷｉ－Ｆｉ（登録商標）に準拠したものであっても良い。また、近距離無線通信回線は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に準拠したものであっても良い。
【0017】
自律走行ロボット１は、ロボット本体１ａを備え、ロボット本体１ａに収容、またはロボット本体１ａに固定されたロボット制御部１１により、動作が制御されている。ロボット本体１ａは、移動に適していれば、任意の形態に形成されていてよい。自律走行ロボット１は、例えば、清掃用、警備用、案内用、荷物運搬用、または人物輸送用のロボットであり、本実施形態においては、荷物運搬用のロボットを例示して説明する。
【0018】
自律走行ロボット１は、図２に示すように、ロボット制御部１１、メモリ１２、通信処理部１３、周辺情報検出部１４、アクチュエータ部１５、位置処理部１６、及びインターフェース部１７を備える。
【0019】
ロボット制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及びＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を含む演算処理部１１ａを有する。メモリ１２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、及びＲＡＭ（Ｒｏｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性メモリを含むものである。また、メモリ１２は、ロボット制御部１１に内蔵されたメモリであっても良い。メモリ１２は、建物の平面図データや目印データ等を保存している。ロボット制御部１１は、メモリ１２に格納されたプログラムを演算処理部１１ａにて実行することにより、ロボット制御部１１に備わる各機能が実施される。通信処理部１３は、ネットワーク環境Ｗを介してサーバ装置３との双方向通信を実施するための通信手段として機能する。
【0020】
周辺情報検出部１４は、自律走行ロボット１の自己位置推定と建物内の環境地図作成を同時に実施するものであり、自律走行ロボット１の周囲情報を取得するセンサカメラ１４ａと、自律走行ロボット１と周囲の対象物との距離を計測する測距センサ１４ｂと、を備える。自律走行ロボット１は、センサカメラ１４ａと測距センサ１４ｂにより所定の周期で周囲情報を取得しており、取得された周囲情報は、ロボット制御部１１に伝達される。
【0021】
センサカメラ１４ａは、ロボット本体１ａを基準とした撮影領域を有する。センサカメラ１４ａは、撮影領域を撮影した撮影データに基づき周辺環境を把握するとともに、物体の特徴点を抽出する。センサカメラ１４ａは、撮影データにおける特徴点の変化を検出することで自己位置推定と環境地図を作成するように構成されている。センサカメラ１４ａの撮影領域は、ロボット本体１ａの前方の領域を少なくとも含む。また、センサカメラ１４ａの撮影領域は、ロボット本体１ａの左右領域や後方領域を含むように構成されていてもよい。なお、自律走行ロボット１における前後方向、および左右方向はロボット本体１ａの構造との関係で定められており、自律走行ロボット１の移動方向を前方とみなし、その進行方向に対する両側を左右方向としている。なお、本実施形態におけるセンサカメラ１４ａは、ロボット本体１ａの前面に設けられている。
【0022】
測距センサ１４ｂは、ロボット本体１ａに搭載され、ロボット本体１ａと周囲の立体物との距離情報を計測するためのものである。測距センサ１４ｂは、計測した周囲の立体物にかかる距離情報をロボット制御部１１に伝達する。測距センサ１４ｂは、レーザ光を利用して測距するＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）や、電波を利用して測距するレーダにより構成されている。測距センサ１４ｂは、ＬｉＤＡＲ及びレーダを組み合わせて構成されていてもよい。なお、本実施形態における測距センサ１４ｂは、ロボット本体１ａの前面下端部近傍に設けられている。
【0023】
アクチュエータ部１５は、ロボット本体１ａを駆動させるための各種アクチュエータを備える。各種アクチュエータは、ロボット制御部１１で制御されている。ロボット本体１ａの駆動とは、ロボット本体１ａの移動や旋回動作を含むものである。また、ロボット本体１ａの一部が動くこともロボット本体１ａの駆動に該当する。本実施形態において、自律走行ロボット１は、ロボット本体１ａの左右下端部に走行用の車輪を有し、左右の車輪の回転数をそれぞれ独立して制御できるように構成されている。これにより、自律走行ロボット１は、ロボット本体１ａの向きを自由に変えることができ、前後方向のみならず左右方向にも移動することができる。
【0024】
位置処理部１６は、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）等の自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術を利用して自律走行ロボット１の位置情報を取得する部分である。位置処理部１６は、周辺情報検出部１４のセンサカメラ１４ａや測距センサ１４ｂで取得した自律走行ロボット１の周囲情報と、予めメモリ１２に保存されている建物の平面図データや目印データ等とを照合して自律走行ロボット１の自己位置を推定する。ここで、「自己位置推定」とは、自分の現在の所在地はどこか、移動している方向はどの向きかを認識することを指し、「環境地図作成」とは、自律走行ロボット１の周辺環境を把握して地図を作成することを指す。位置処理部１６で取得した自律走行ロボット１の位置情報は、通信処理部１３を介してサーバ装置３に伝達される。
【0025】
インターフェース部１７は、自律走行ロボット１を使用する人物と自律走行ロボット１との間のマンマシンインターフェースである。インターフェース部１７は、マイクロホン、スピーカ及び表示画面等を含み、インターフェース部１７を介して自律走行ロボット１の各種動作を設定することができる。
【0026】
エリア撮影手段２は、自律走行ロボット１の移動経路Ｐにおいて、人物等の立体物の検知、および信号灯５１の点灯パターンを検知することにより、自律走行ロボット１の移動を制御するものである。エリア撮影手段２は、図３に示すように、移動経路Ｐ上に設定した人物検知エリア４０における人数を検知する人物検知カメラ２１と、信号灯検知エリア５０に設けた信号灯５１の点灯パターンを撮影する信号灯検知カメラ２２と、を有する。
【0027】
人物検知カメラ２１は、自律走行ロボット１の移動経路Ｐに設定された人物検知エリア４０の一部を撮影領域Ｒとして撮影する撮影部２１ａと、撮影部２１ａの撮影データを一時的に保存するメモリ２１ｂと、メモリ２１ｂに保存された撮影データをサーバ装置３に伝達する通信部２１ｃとを有する。人物検知カメラ２１による撮影データは、ネットワーク環境Ｗを介してサーバ装置３に伝達される。人物検知カメラ２１は、人物検知エリア４０内の一部が撮影領域Ｒとなるように設置されていれば、移動経路Ｐの天井面、壁面等、任意の位置に設けることができる。人物検知カメラ２１は、同一の人物検知エリア４０に対して複数台設置されており、本実施形態において、人物検知カメラ２１は、同一の人物検知エリア４０に対して３台設置されている。
【0028】
信号灯検知カメラ２２は、人物検知カメラ２１と同等に構成されており、自律走行ロボット１の移動経路Ｐに設定された信号灯検知エリア５０の一部を撮影領域Ｒとして撮影する撮影部２２ａと、撮影部２２ａの撮影データを一時的に保存するメモリ２２ｂと、メモリ２２ｂに保存された撮影データをサーバ装置３に伝達する通信部２２ｃとを有する。信号灯検知カメラ２２は、自律走行ロボット１の移動経路Ｐに設定された信号灯検知エリア５０内の一部を撮影領域Ｒとするように設置されており、移動経路Ｐの天井面、壁面等、信号灯検知エリア５０内に設けた信号灯５１が検出できる位置に設置されていれば任意の位置に設けることができる。信号灯検知カメラ２２は、同一の信号灯検知エリア５０に対して複数台設置されており、本実施形態において、信号灯検知カメラ２２は、同一の信号灯検知エリア５０に対して３台設置されている。
【0029】
サーバ装置３は、図４に示すように、サーバ制御部３１、メモリ３２、通信処理部３３、障害判定部３４、および経路算出部３９を有する。サーバ装置３は、周辺情報検出部１４と共に自律走行ロボット１の駆動を制御するためのロボット管理装置として機能する。サーバ装置３はネットワーク環境Ｗに接続された１つ以上のコンピュータ装置で構成されている。なお、サーバ装置３は、クラウドコンピューティングを利用して形成されていてもよく、また、自律走行ロボット１内に内蔵されていてもよい。自律走行ロボット１内にサーバ装置３が内蔵される場合は、自律走行ロボット１とエリア撮影手段２とがネットワーク環境Ｗを介して接続される。
【0030】
サーバ制御部３１は、ＣＰＵ及びＧＰＵ等を含む演算処理部３１ａを有する。メモリ３２は、ＲＯＭ又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、及び、ＲＡＭ等の揮発性メモリを含むものである。また、メモリ３２は、サーバ制御部３１に内蔵されたメモリであっても良い。サーバ制御部３１は、メモリ３２に格納されたプログラムを演算処理部３１ａにて実行することにより、サーバ制御部３１に備わる各機能が実施される。通信処理部３３は、ネットワーク環境Ｗを介して相手側装置との双方向通信を実現している。サーバ装置３に対する相手側装置（通信処理部３３を介して接続される相手側装置）は、自律走行ロボット１およびエリア撮影手段２を含むものである。
【0031】
障害判定部３４は、通信処理部３３を介してエリア撮影手段２から取得した映像データを基に人物検知エリア４０内の人物検知人数、および信号灯検知エリア５０内に設置した信号灯５１の点灯パターンを判定し、各判定結果から自律走行ロボット１の移動経路Ｐに予め設定した通過コストを変動させる部分である。障害判定部３４は、画像認識部３５、画像データ収集部３６、モデル学習部３７、通過コスト処理部３８を有する。
【0032】
画像認識部３５は、通信処理部３３を介してエリア撮影手段２の人物検知カメラ２１が撮影した撮影データ内で検出された人物検知人数、および信号灯検知カメラ２２から取得した撮影データ内の信号灯５１の点灯パターンがどのようなパターンであったかを判別する部分である。
【0033】
画像認識部３５による人物検知カメラ２１の撮影データ内の人物検知人数の判定について、図６を参照して説明する。画像認識部３５による人物検知人数の判定は、少なくとも２台以上の人物検知カメラ２１で撮影した撮影データに基づいてなされる。本実施形態においては、３台の人物検知カメラ２１を用いて判定される。図６に示すように、各人物検知カメラ２１は、人物検知エリア４０内の一部を撮影する撮影領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３をそれぞれ有する。各撮影領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３は、人物検知カメラ２１で検出される人物検知人数を判定するための人物識別領域Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を有する。人物識別領域Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３は、撮影領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３に任意に設定される。この人物識別領域Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３は、自律走行ロボット１の移動経路Ｐ上の任意の位置に設定される。例えば、自律走行ロボット１の移動経路の十字路に人物検知エリア４０を設定し、その人物検知エリア４０内に人物検知カメラ２１の撮影領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を設定する場合、十字路の全体を検知できるように撮影領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３が設定され、その中でも特に人物が通過するであろうと推定される十字路の中心部を含むように人物識別領域Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）が設定される。人物識別領域Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）は、各人物検知カメラ２１で任意に設定することができる。例えば、図６において、人物検知カメラ２１Ａでは、十字路の中心が撮影領域Ｒ１の中心に位置するため人物識別領域Ｄ１を撮影領域Ｒ１の中心に設定し、また、人物検知カメラ２１Ｂでは、十字路の中心が撮影領域Ｒ２の左端部近傍に位置するため人物識別領域Ｄ２を撮影領域Ｒ２の左端部近傍に設定し、また、人物検知カメラ２１Ｃでは、十字路の中心が撮影領域Ｒ３の右端部近傍に位置するため人物識別領域Ｄ３を撮影領域Ｒ３の右端部近傍に設定する。このように、設定した撮影領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３において、最も人物が通過しやすい部分を人物識別領域Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）とすることで、撮影領域Ｒ内の人物検知人数の誤検知を防止することができる。さらには、異なるアングルで設置された人物検知カメラ２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃにそれぞれ人物識別領域Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を設定することにより、人物識別領域Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）における人数の誤検知を防止することができる。画像認識部３５で判定された人物識別領域Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）内の人物検知人数データは、画像データ収集部３６に伝達される。
【0034】
また、画像認識部３５による信号灯検知カメラ２２の撮影データ内の信号灯５１の点灯パターンの判定について、図７を参照して説明する。画像認識部３５による信号灯５１の点灯パターンの判定は、少なくとも２台以上の信号灯検知カメラ２２で撮影したデータに基づいてなされる。本実施形態においては、３台の信号灯検知カメラ２２を用いて判定される。図７に示すように、各信号灯検知カメラ２２は、信号灯検知エリア５０内の一部を撮影する撮影領域Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６をそれぞれ有する。各撮影領域Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６は、信号灯検知カメラ２２で検出される信号灯５１の点灯パターンを検出するための点灯識別領域Ｈ（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３）を有する。点灯識別領域Ｈ（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３）は、撮影領域Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６内の信号灯５１が確認可能な位置に設置されている。このように信号灯検知エリア５０に設置された信号灯５１の点灯パターンを異なるアングルで撮影するように信号灯検知カメラ２２を設置することで、信号灯５１の点灯パターンを誤って検出することを防止できる。
【0035】
画像データ収集部３６は、画像認識部３５で使用された人物検知人数データおよび信号灯５１の点灯パターンを判定したデータを一時的に保存する部分である。つまり、画像データ収集部３６は、画像認識部３５において、エリア撮影手段２の人物検知カメラ２１で撮影した撮影データの人物識別領域Ｄに人がいると判定された撮影データ、および信号灯検知カメラ２２で撮影した撮影データの点灯識別領域Ｈで通常以外の点灯パターンで点灯してると判定された撮影データを教師データとして保存している。画像データ収集部３６に保存された撮影データは、モデル学習部３７に伝達される。
【0036】
モデル学習部３７は、画像データ収集部３６に保存された教師データを人物検出モデルデータ３７ａ、信号灯認識モデルデータ３７ｂの２つのモデルデータに振り分けて保存しつつ、保存した各モデルデータから特徴量を抽出する部分である。モデル学習部３７は、取得したモデルデータから人物として識別するための特徴量を抽出し、抽出された特徴量を画像認識部３５にフィードバックしている。また、モデル学習部３７は、信号灯の点灯パターンについても同様に、点灯パターンを識別するための教師データから点灯パターンを認識するための特徴量を抽出し、抽出された特徴量を画像認識部３５にフィードバックしている。このようにモデル学習部３７は、人物として識別するための教師データから人物と判定するための特徴量の抽出、および信号灯５１の点灯パターンを識別するための教師データから特徴量のデータを抽出し、蓄積された特徴量のデータを画像認識部３５にフィードバックすることで、画像認識部３５における人物の判定精度、および信号灯５１の点灯パターンの識別精度を向上している。換言すると、モデル学習部３７で抽出された各特徴量を画像認識部３５に伝達することで画像認識部３５における誤検知を低減し、サーバ装置３から自律走行ロボット１に送信される制御信号を適切なものとすることができる。画像認識部３５で判定された人物検知人数に係る情報は、通過コスト処理部３８に伝達される。
【0037】
通過コスト処理部３８は、画像認識部３５で判定された人物検知エリア４０における人物識別領域Ｄ内の人物検知人数、および画像認識部３５で検知した信号灯検知エリア５０の信号灯５１の点灯パターンに応じて自律走行ロボット１の移動経路Ｐに設定された通過コストを算出する部分である。通過コスト処理部３８は、画像認識部３５で判定された人物検知人数が、人物検知エリア４０ごとに設定されたしきい値以上に人物検知エリア４０の人物識別領域Ｄ内に人がいると判定された場合に設定された通過コストを増大させる処理を行う。または、信号灯検知エリア５０の信号灯５１が通常とは異なる点灯パターンで点灯していると障害判定部３４の画像認識部３５で検知された場合に、移動経路Ｐに設定された通過コストを増大させる処理を行う。このように、通過コスト処理部３８で増大した通過コスト情報は、サーバ装置３の経路算出部３９に伝達される。なお、通過コスト処理部３８における通過コストの処理の詳細については、後述する。
【0038】
経路算出部３９は、サーバ装置３に設けたインターフェースを用いて、現在地から目的地までの移動経路Ｐを複数設定するとともに、設定された移動経路Ｐの内、現在地から目的地まで最短で移動できる経路を決定する部分である。経路算出部３９は、例えば、ダイクストラ法によって目的地までの最短経路を決定している。
【0039】
経路算出部３９は、サーバ装置３のインターフェースを用いて想定し得るゴールまでの移動経路Ｐを複数設定し、各経路に任意の間隔でノードＮ（経由地点）を設定するとともに、各ノードＮ間を直線で繋いだエッジＥに各ノードＮ間の直線距離を通過コスト（移動のし易さ）として設定する。経路算出部３９は、現在地から目的地までを繋ぐ経路に複数設定した移動経路Ｐのうち、現在地から目的地までの各エッジＥに設定された各通過コストを足し合わせた数字が最も小さくなる経路を初期の移動経路Ｐに設定する。つまり、自律走行ロボット１が走行を開始する前に経路算出部３９にて設定される初期の移動経路Ｐは、現在地から目的地までの最短経路が選択される。本実施形態において、移動経路Ｐには、人物検知エリア４０が設定され、人物検知エリア４０内で検知される人物検知人数に応じて人物検知エリア４０を通過するように設定されたエッジＥの通過コストが変動するように設定されている。このように、移動経路Ｐに設けた各エッジＥに変動可能な通過コストを設定することで、人物検知エリア４０で検知した人物検知人数を参照して、最も通過し易い移動経路Ｐを設定でき、自律走行ロボット１を目的地まで効率的に移動させることができる。
【0040】
障害判定部３４は、画像認識部３５において、モデル学習部３７で抽出した人物の特徴量に係る情報、および信号灯５１の点灯パターンの特徴量に係る情報がフィードバックされる構成により、エリア撮影手段２から受信した人物検知カメラ２１の人物識別領域Ｄで人物であると判定する精度を向上させることができる。すなわち、画像認識部３５による人物であるとの判定において、人物ではないのに人物と判定したり、人物であるのに人物ではないと判定したりする誤検知を低減できる。また、画像認識部３５による信号灯５１の点灯パターンの判定において、信号灯５１の一部が何らかの立体物で隠れている場合にも、どの点灯パターンで点灯しているかを判定でき、点灯パターンの判定精度を向上することができる。
【0041】
また、障害判定部３４は、画像認識部３５において、複数台の人物検知カメラ２１（カメラＡ～Ｃ）に設定された人物識別領域Ｄ内で検出された立体物（人物、物体）の検出物体数（本実施形態においては、人物検知人数）の平均値（または、中央値）を算出する。算出された平均値（または、中央値）が予め各人物検知エリア４０に設定されたしきい値以上の場合、立体物（人物、物体）が自律走行ロボット１の移動を阻害するとして、設定された移動経路Ｐの当該人物検知エリア４０を通過するエッジＥに設定された通過コストを増大させる処理を実施するように画像認識部３５から通過コスト処理部３８に情報が伝達される。障害判定部３４は、移動経路Ｐの各エッジＥに設定した通過コストを通過コスト処理部３８から経路算出部３９に伝達する。経路算出部３９は、移動経路Ｐの各エッジＥに設定した通過コストが変化した情報を受信すると、予め設定した移動経路Ｐの内、現在地から目的地までの通過コストが最小となる経路を移動経路Ｐに設定する。設定された移動経路Ｐは、自律走行ロボット１に送信される。自律走行ロボット１は、受信した移動経路Ｐに沿って目的地まで移動する。
【0042】
人物検知エリア４０の人物識別領域Ｄに設定したしきい値以上の人物検知人数が検知された場合における当該人物検知エリア４０を通過するエッジＥに設定される通過コストを増大させる処理について図９を参照して説明する。図９において、符号Ｄは、自律走行ロボット１の移動経路Ｐに設定した人物検知エリア４０に内接する楕円Ｄを示している。また、符号Ｌは、人物検知エリア４０を通過するエッジＥと楕円Ｄの中心Ｃとの最短距離を示しており、この距離を「重みＷ１」とする。重みＷ１は、中心ＣをエッジＥが通過する場合に最大となり、中心Ｃから離れるに従い影響が小さくなるように設定されている。重みＷ１は、最短距離Ｌに反比例するように設定されている。
【0043】
また、符号ｒは、人物検知エリア４０を通過する移動経路Ｐの前後位置に設定されたノードＮＡとノードＮＢを直線状に繋ぐエッジＥと、移動経路Ｐの上手側に位置するノードＮＡと楕円Ｄの中心Ｃとを結ぶ直線と、でなす相対角度を示しており、この値を「重みＷ２」とする。重みＷ２は、相対角度ｒが０度に近づくほど大きくなり、１８０度となった時点で通過コストが０になる。つまり、相対角度ｒが０度の場合とは、エッジＥが中心Ｃを通過する場合であり、また、相対角度ｒが１８０度の場合とは、エッジＥの延長線上に中心Ｃが位置し、エッジＥが中心Ｃから離れる方向に移動する経路であることを指す。なお、重みＷ１，Ｗ２は、いずれも百分率で設定される。人物検知エリア４０を通過するエッジＥの通過コストは、重みＷ１，Ｗ２を用いて以下の計算式で算出される。
通過コスト＝ノードＮＡ，ＮＢ間の直線距離+ａ*（重み１）+ｂ*（重み２）+ｃ*人物検知人数+d*（経過時間ｔ） ・・・（式１）
なお、式１における符号ａ，ｂ，ｃ，ｄは、任意に設定される係数を示している。また、式１における経過時間ｔは、人物識別領域Ｄでしきい値以上の人物検知人数がいると検知されてから現在までの経過時間を表している。
通過コスト＝ノードＮＡ，ＮＢ間の直線距離+ａ*（重み１）+ｂ*（重み２）+ｃ*人物検知人数+d*（経過時間ｔ） ・・・（式１）
なお、式１における符号ａ，ｂ，ｃ，ｄは、任意に設定される係数を示している。また、式１における経過時間ｔは、人物識別領域Ｄでしきい値以上の人物検知人数がいると検知されてから現在までの経過時間を表している。
【0044】
このように、人物検知エリア４０を通過するノードＮＡ，ＮＢ間を結ぶエッジＥに設定される通過コストは、楕円Ｄの中心Ｃとエッジ間を繋ぐ最短距離Ｌ（重み１）と、人物検知エリア４０の進入側に位置するノードＮＡと楕円中心Ｃを結んだ直線とノードＮＡ，ＮＢ間を繋ぐ直線とがなす相対角度ｒ（重み２）と、人物検知エリア４０の人物識別領域Ｄで検知される人物検知人数と、人物検知エリア４０の人物識別領域Ｄに設定したしきい値以上の人物検知人数が人物識別領域Ｄにいると検知した時刻（検知時刻）から現在時刻までの経過時間により増大処理される。
【0045】
このように複数台の人物検知カメラ２１に設定された人物識別領域Ｄ内で検出した人物検知人数の平均値（または、中央値）に応じて自律走行ロボット１の移動経路を経路算出部３９で再度算出可能に構成することで、自律走行ロボット１を効率的に目的地まで移動させることができる。
【0046】
信号灯５１の点灯パターンは、図７に示すように、信号灯検知エリア５０に設置した３つの信号灯検知カメラ２２（２２Ａ，２２Ｂ，２２Ｃ）の各撮影領域Ｒ（Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６）内に設定された点灯識別領域Ｈ（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３）の撮影データから障害判定部３４にて判定される。障害判定部３４は、受信した撮影データごとに点灯識別領域Ｈ（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３）内の信号灯５１の点灯パターンを判定する。障害判定部３４は、撮影データの内、最も多い点灯パターンを信号灯５１の点灯パターンとして判定する。例えば、３つの信号灯検知カメラ２２の点灯識別領域Ｈ（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３）のうち、点灯識別領域Ｈ１，Ｈ２では自律走行ロボット１を停止させる点灯パターンで信号灯５１が点灯していると判定され、点灯識別領域Ｈ３では、移動経路に載置された立体物（荷物や人物等）で信号灯５１の全体像を確認することができず、その点灯パターンが確認できない場合、信号灯５１の点灯パターンは自律走行ロボット１を停止させる点灯パターンで点灯していると判定する。すなわち、信号灯検知エリア５０における、信号灯５１の点灯パターンの判定は、信号灯検知エリア５０に設定された信号灯検知カメラ２２で検出される信号灯５１の点灯パターンの内、判定された点灯パターンの数が多いものを、その信号灯５１の点灯パターンであると判定する。
【0047】
ここで、信号灯５１は、複数色のＬＥＤを積層するように設けた積層型信号灯である。本実施形態において、信号灯５１は、下から順に緑色、黄色、赤色のＬＥＤを積層した信号灯である。信号灯５１が複数の色を有する構成により、各色を点灯パターンに組み合わせることで自律走行ロボット１を種々様々なパターンで制御できる。
【0048】
図５を用いて経路算出部３９による自律走行ロボット１の移動経路Ｐを再設定（リルート）する方法について説明する。図５において、符号Ｐ１およびＰ２は、現在地から目的地までに移動可能な移動経路を示している。また、符号５０Ａ、５０Ｂは、信号灯検知エリアを示している。また、符号４０Ａ、４０Ｂ、４０Ｃは、人物検知エリアを示している。また、符号Ｓは、自律走行ロボット１の移動開始地点（現在地）を示し、符号Ｇは、自律走行ロボット１の移動する先（目的地）を示す。また、符号Ｐ１およびＰ２の各移動経路に示す小さい白丸は、ダイクストラ法における経由地点であるノードＮを示している。また、符号Ｅは、近設した各ノード間を連結するエッジを示している。各エッジＥには、直線距離に応じた通過コストを設定している。
【0049】
図５において、サーバ装置３は、障害判定部３４の画像認識部３５で人物検知エリア４０Ａの人物識別領域Ｄにて、しきい値以上の人物検知人数が検知されると、人物検知エリア４０Ａを通過する移動経路Ｐ１において、人物検知エリア４０Ａを通過するエッジＥ１の通過コストを通過コスト処理部３８にて算出する。再度算出されたエッジＥ１の通過コスト情報は、サーバ装置３の経路算出部３９に伝達され、経路算出部３９にて現在地から目的地までの移動経路が再度算出される。自律走行ロボット１は、経路算出部３９で再度算出された移動経路のうち、通過コストが最小となる移動経路を選定し、その移動経路に沿って移動する。つまり、自律走行ロボット１は、人物検知エリア４０に設定した人物識別領域Ｄ内の人物検知人数が人物識別領域Ｄに設定したしきい値以上と判定された時点で移動経路ＰのエッジＥに設定した通過コストを変更して、変更後の各移動経路の通過コストを算出し、通過コストが最小となる移動経路に沿って移動する。このように、人物識別領域Ｄにしきい値を設け、しきい値以上の人数が検知された時点で最適経路を算出することにより、常に最適な経路で自律走行ロボット１を移動させることができる。
【0050】
このように、本実施形態に記載の自律走行ロボット１の制御システムＭでは、現在地から目的地までの自律走行ロボット１の移動を移動経路Ｐに設定した人物検知エリア４０の人物識別領域Ｄ内の人物検知人数に応じて移動経路の通過コストを変動させる構成により、自律走行ロボット１の目的地までの効率的な移動を実現できる。
【0051】
なお、本実施形態において、自律走行ロボット１とは別にサーバ装置３を設ける構成を記載しているが、本発明はこれに限定されることなく、自律走行ロボット１内にサーバ装置３を備えるように構成されていてもよい。このように、サーバ装置３を自律走行ロボット１に設ける構成により、サーバ装置３を工場内に新たに設置することなく、自律走行ロボット１を制御することができる。
【0052】
≪自律走行ロボット１の制御システムＭの制御フローについて≫
上述したように自律走行ロボット１の制御システムＭは構成されており、自律走行ロボット１が現在地から目的地まで自動で移動するための制御フローについて、図８を参照して説明する。自律走行ロボット１の移動は、大別すると搬送準備工程Ｔ１と搬送工程Ｔ２の２つの工程で制御されている。
上述したように自律走行ロボット１の制御システムＭは構成されており、自律走行ロボット１が現在地から目的地まで自動で移動するための制御フローについて、図８を参照して説明する。自律走行ロボット１の移動は、大別すると搬送準備工程Ｔ１と搬送工程Ｔ２の２つの工程で制御されている。
【0053】
≪搬送準備工程Ｔ１≫
自律走行ロボット１が、物品を搬送するための搬送準備工程Ｔ１について説明する。搬送準備工程Ｔ１は、ステップＳ１～ステップＳ１０の１０個のステップで構成されている。
自律走行ロボット１が、物品を搬送するための搬送準備工程Ｔ１について説明する。搬送準備工程Ｔ１は、ステップＳ１～ステップＳ１０の１０個のステップで構成されている。
【0054】
作業者は、ロボット本体１ａに搬送物を収容する（ステップＳ１）。
【0055】
搬送物を収容した自律走行ロボット１は、周辺情報検出部１４のセンサカメラ１４ａと測距センサ１４ｂで取得した情報と、予めメモリ１２に保存された建物の平面図データを照合して、自己位置推定を実施し、現在位置を決定する（ステップＳ２）。
【0056】
自己位置推定された自律走行ロボット１の現在位置情報を建物の平面図データとともにネットワーク環境Ｗを介してサーバ装置３に送信する（ステップＳ３）。
【0057】
自律走行ロボット１の現在位置情報と、自律走行ロボット１の移動先である目的地情報をサーバ装置３の経路算出部３９に入力し、サーバ装置３のインターフェースを用いて現在地から目的地までの移動経路Ｐを複数設定する（ステップＳ４）。なお、ステップＳ４にて設定される移動経路Ｐは、任意の経路を手動で設定できる。
【0058】
経路算出部３９で設定した複数の移動経路Ｐにそれぞれ経由地点であるノードＮを設定する（ステップＳ５）。各移動経路にノードＮが設定されると、各ノード間のエッジおよびエッジの通過コストが自動的に設定される。なお、通過コストは、隣設するノードＮ間の距離のため、予めメモリ１２に保存された平面図データを参照して決定される。
【0059】
サーバ装置３の経路算出部３９で設定された移動経路情報を自律走行ロボット１に送信する（ステップＳ６）。サーバ装置３にて、設定した移動経路上に人物検知エリア４０を設定する（ステップＳ７）。なお、人物検知エリア４０の設定は、サーバ装置３のインターフェースにて作業者が適切な位置に設定する。人物検知エリア４０の設定場所は、例えば、十字路、Ｔ字路、Ｙ字路の近傍など、自律走行ロボット１が移動する際に死角が生じやすい部分の近傍に設定される。人物検知エリア４０は、十字路、Ｔ字路、Ｙ字路に設定されていても良い。
【0060】
設定された人物検知エリア４０に近設した人物検知カメラ２１を３つ選定し、各人物検知カメラ２１の撮影領域Ｒに人物識別領域Ｄを設定する（ステップＳ８）。なお、人物識別領域Ｄの設定は、サーバ装置３のインターフェースを用いて作業者が適切な位置に設定する。各人物検知カメラ２１に設定された人物識別領域Ｄは、サーバ装置３のメモリ３２に保存される。
【0061】
また、サーバ装置３にて設定された各人物検知エリア４０（４０Ａ、４０Ｂ、４０Ｃ）とは別に、信号灯検知エリア５０（５０Ａ，５０Ｂ）がそれぞれ設定される（ステップＳ９）。なお、人物検知エリア４０と信号灯検知エリア５０が移動経路Ｐ上の同一箇所に設定することもできる。
【0062】
設定された信号灯検知エリア５０に近設した信号灯検知カメラ２２を３つ選定し、各信号灯検知カメラ２２の撮影領域Ｒに点灯識別領域Ｈを設定する（ステップＳ１０）。なお、信号灯検知カメラ２２における点灯識別領域Ｈの設定は、各信号灯検知カメラ２２の撮影領域Ｒから予めサーバ装置３のモデル学習部３７で学習した信号灯モデルデータに保存された信号灯５１と認識するための特徴量を保存したデータと、信号灯検知カメラ２２で撮影した信号灯５１の撮影データを画像認識部３５で照合することにより設定される。ただし、信号灯検知カメラ２２における点灯識別領域Ｈは、サーバ装置３のインターフェースを用いて手動で設定することもできる。各信号灯検知カメラ２２に設定された点灯識別領域Ｄは、サーバ装置３のメモリ３２に保存される。
【0063】
このように自律走行ロボット１の搬送準備工程Ｔ１は構成されており、ステップＳ１０までの処理が終了した後、自律走行ロボット１の目的地までの移動が開始される。
【0064】
≪搬送工程≫
搬送工程Ｔ２は、図８に示すように、ステップＳ１１～ステップＳ１８の８個のステップで構成されている。自律走行ロボット１は、搬送工程Ｔ２における目的地までの移動処理が終了すると制御情報が再び入力されるまで現在地から最も近い待機場所にて待機する。
搬送工程Ｔ２は、図８に示すように、ステップＳ１１～ステップＳ１８の８個のステップで構成されている。自律走行ロボット１は、搬送工程Ｔ２における目的地までの移動処理が終了すると制御情報が再び入力されるまで現在地から最も近い待機場所にて待機する。
【0065】
ステップＳ１０の信号灯検知エリア５０に設置した信号灯検知カメラ２２に点灯識別領域Ｈの設定を事前に行った後、アクチュエータ部１５を駆動してステップＳ４で設定した移動経路のうち、通過コストが最小となる移動経路に沿って自律走行ロボット１を移動させる（ステップＳ１１）。
【0066】
自律走行ロボット１の移動が開始されると、サーバ装置３は、エリア撮影手段２を構成する複数の人物検知カメラ２１のうち、移動経路上に設けた複数の人物検知エリア４０に設定した人物識別領域Ｄ内の人物検知人数が予め設定されたしきい値以上か否か、または、信号灯検知エリア５０に設定した点灯識別領域Ｈ内の信号灯５１の点灯パターンが通常の点灯パターン以外か否か、を所定の周期で判定する（ステップＳ１２）。サーバ装置３による人物の判定については、上述したように、設定した人物検知エリア４０を撮影するように設置された３つの人物検知カメラ２１の人物識別領域Ｄでそれぞれ検出された人物検知人数の平均値（または、中央値（以下、判定値とも称する。））に応じて判定される。また、サーバ装置３による信号灯５１の点灯パターンの判定については、上述したように、設定した信号灯検知エリア５０を撮影するように設置された３つの信号灯検知カメラ２２の点灯識別領域Ｈでそれぞれ検出された点灯パターンのうち、最も多い点灯パターンを信号灯５１の点灯パターンとして判定する。
【0067】
人物検知エリア４０の判定値が、各人物検知エリア４０に予め設定されたしきい値以上の場合、または、信号灯検知エリア５０が通常の点灯パターンではないと判定された場合、障害判定部３４の通過コスト処理部３８にてステップＳ５で設定した移動経路の通過コストを式１の計算式に従い算出して再設定する（ステップＳ１３）。なお、人物検知エリア４０における人物検知人数の判定と、信号灯検知エリア５０における点灯パターンの判定は、所定の周期で判定されており、ステップＳ１２において、２つの判定が同時に生起された場合も処理をステップＳ１３に移行させる。
【0068】
各移動経路Ｐに設定したノードＮに紐づく通過コストを再設定した後、再設定された通過コストを用いて経路算出部３９にて通過コストが最小となる移動経路Ｐが算出される（ステップＳ１４）。自律走行ロボット１は、設定された移動経路Ｐに沿って移動する（ステップＳ１５）。
【0069】
その後、サーバ装置３は、自律走行ロボット１の自己位置推定と建物の平面図データを照合して目的地に到着したか否かを判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６において、自律走行ロボット１が目的地に到着した段階で搬送工程Ｔ２における自律走行ロボット１の制御を終了する。自律走行ロボット１が目的地に到着していない場合は、自律走行ロボット１が人物検知エリア４０、または信号灯検知エリア５０に進入したかどうかの判定がサーバ装置３にてなされる（ステップＳ１７）。
【0070】
ステップＳ１７において、人物検知エリア４０に自律走行ロボット１がいると判定された場合、人物検知エリア４０の人物識別領域Ｄ内の人物検知人数がサーバ装置３の障害判定部３４で判定される（ステップＳ１８）。ステップＳ１８にて判定された人物識別領域Ｄ内の人数に応じて、人物検知エリア４０内の自律走行ロボット１の動きを制御する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９における、自律走行ロボット１の動きの制御とは、人物検知エリア４０の人物識別領域Ｄ内の人物検知人数が０人の場合、移動速度を変更することなく人物検知エリア４０を走行し、人物検知人数が１人以上の場合、人物検知エリア４０内を、移動速度を低下して通行する、または人物検知エリア４０に進入した時点で一時停止、または発報してこれから自律走行ロボット１が通過することを報知することを指す。自律走行ロボット１は、人物検知エリア４０を通過するまでステップＳ１７からステップＳ１９の処理を繰り返す。なお、ステップＳ１９における自律走行ロボット１の一時停止、および発報制御は、自律走行ロボット１が人物検知エリア４０に最初に進入した時にのみ実施され、人物検知エリア４０内を進行中は、自律走行ロボット１の速度制御のみ実施される。
【0071】
また、ステップＳ１７において、信号灯検知エリア５０に自律走行ロボット１が進入した場合、点灯識別領域Ｈの信号灯５１の点灯パターンがサーバ装置３の障害判定部３４で判定される（ステップＳ１８）。ステップＳ１８にて判定された点灯識別領域Ｈ内の信号灯５１の点灯パターンに応じて、自律走行ロボット１の動きを制御する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９における、自律走行ロボット１の動きの制御とは、信号灯検知エリア５０の信号灯５１の点灯パターンが通常の点灯パターンである場合、移動速度を変更することなく信号灯検知エリア５０を走行し、信号灯５１の点灯パターンが、通常の点灯パターン以外である場合、信号灯検知エリア５０内を、移動速度を低下して通行する、または信号灯検知エリア５０に進入した時点で一時停止、または発報してこれから自律走行ロボット１が通過することを指す。なお、ステップＳ１９における、自律走行ロボット１の一時停止、および発報制御は、自律走行ロボット１が信号灯検知エリア５０に最初に進入した時にのみ実施され、信号灯検知エリア５０内を進行中は、自律走行ロボット１の速度制御のみ実施される。
【0072】
ステップＳ１２における人物検知エリア４０内の人物検知人数の判定と、信号灯検知エリア５０内の信号灯５１の点灯パターンの判定は、それぞれ独立して判定されている。例えば、人物検知人数の判定がなされている最中に信号灯５１の点灯パターンが変更された場合、通過コストの変更処理が障害判定部３４でなされ、経路算出部３９は、通過コストの変更情報を加味して現在地から目的地までの移動経路を算出する。また、反対に、信号灯５１の点灯パターンが変更されたことを検知した最中に人物検知エリア４０内の人物検知人数がしきい値を超過した場合、通過コストの変更処理が障害判定部３４でなされ、経路算出部３９は、通過コストの変更情報を加味して現在地から目的地までの移動経路を算出する。このように、ステップＳ１２からステップＳ１９までの処理は、自律走行ロボット１が現在地から目的地まで到着する間、所定の周期で実行されており、人物検知エリア４０に設定したしきい値以上の人物検知人数を検知した場合、または、信号灯５１が正常でないパターンで点灯した場合、に移動経路の通過コストの計算がなされ、目的地までの移動経路を変更すべきかどうかの判定がなされる。
【0073】
自律走行ロボット１は、ステップＳ１２からステップＳ１９までの処理を目的地に到着するまで繰り返し処理する。自律走行ロボット１は、自己位置推定により、目的地に到着したと推定されると搬送工程Ｔ２による移動処理を終了する。自律走行ロボット１は、目的地にいる作業者が搬送物を受け取ったことを確認すると、制御情報が再び入力されるまで現在地から最も近い待機場所にて待機する。
【0074】
本発明は、以上のように構成されているために、人物検知エリア４０に設定した人物識別領域Ｄ内の人物検知人数、または／および、信号灯検知エリア５０に設定した点灯識別領域Ｈ内の信号灯５１の点灯パターンに応じて移動経路Ｐの通過コストを変更して、変更された通過コストに基づき移動経路を変更可能に構成しつつ、人物識別領域Ｄ内の人物検知人数、または／および、点灯識別領域Ｈ内の信号灯５１の点灯パターンに応じて、人物検知エリア４０内、信号灯検知エリア５０内の自律走行ロボット１の動きを制御することにより、自律走行ロボット１が効率的に目的地まで移動することができる。
【0075】
なお、本発明は上述した実施形態に限られず、上述した実施形態の中で開示した各構成を相互に置換したり組合せを変更したりした構成、公知発明並びに上述した実施形態の中で開示した各構成を相互に置換したりした構成、等も含まれる。また、本発明の技術的範囲は上述した実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。
【符号の説明】
【0076】
１ 自律走行ロボット
２ エリア撮影手段
３ サーバ装置
２１ 人物検知カメラ
２２ 信号灯検知カメラ
３４ 障害判定部
３５ 画像認識部
３６ 画像データ収集部
３７ モデル学習部
３８ 通過コスト処理部
３９ 経路算出部
Ｄ 人物識別領域
Ｈ 点灯識別領域
Ｍ 制御システム
Ｒ 撮影領域
２ エリア撮影手段
３ サーバ装置
２１ 人物検知カメラ
２２ 信号灯検知カメラ
３４ 障害判定部
３５ 画像認識部
３６ 画像データ収集部
３７ モデル学習部
３８ 通過コスト処理部
３９ 経路算出部
Ｄ 人物識別領域
Ｈ 点灯識別領域
Ｍ 制御システム
Ｒ 撮影領域
【要約】
【課題】移動体を効率的に移動可能とする移動体の制御システムを提供する。
【解決手段】自律走行可能な移動体と、前記移動体の現在地から目的地までの移動経路に設定された人物検知エリアを撮影可能に設けられた人物検知カメラを含むエリア撮影手段と、前記人物検知エリア内に人物を検知するための人物識別領域を設定するとともに、前記エリア撮影手段で撮影された撮影データから前記人物識別領域内の人物検知人数を算出し、前記人物識別領域に設定されたしきい値と比較して、前記人物検知人数が前記しきい値以上である場合に、前記移動経路に設定された通過コストを上昇させる処理を行うサーバ装置と、を含み、前記サーバ装置は、前記通過コストが最小値となるように前記移動体の前記移動経路を算出する、ものである。
【選択図】図１
【解決手段】自律走行可能な移動体と、前記移動体の現在地から目的地までの移動経路に設定された人物検知エリアを撮影可能に設けられた人物検知カメラを含むエリア撮影手段と、前記人物検知エリア内に人物を検知するための人物識別領域を設定するとともに、前記エリア撮影手段で撮影された撮影データから前記人物識別領域内の人物検知人数を算出し、前記人物識別領域に設定されたしきい値と比較して、前記人物検知人数が前記しきい値以上である場合に、前記移動経路に設定された通過コストを上昇させる処理を行うサーバ装置と、を含み、前記サーバ装置は、前記通過コストが最小値となるように前記移動体の前記移動経路を算出する、ものである。
【選択図】図１
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】