(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-09-11
(45)【発行日】2024-09-20
(54)【発明の名称】自動運転システム
(51)【国際特許分類】
G05D 1/43 20240101AFI20240912BHJP
G05D 1/242 20240101ALI20240912BHJP
G05D 1/245 20240101ALI20240912BHJP
G05D 1/246 20240101ALI20240912BHJP
【ＦＩ】
G05D1/43
G05D1/242
G05D1/245
G05D1/246
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2021117625
(22)【出願日】2021-07-16
(65)【公開番号】P2023013441
(43)【公開日】2023-01-26
【審査請求日】2023-10-17
(73)【特許権者】
【識別番号】000206211
【氏名又は名称】大成建設株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001807
【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所
(72)【発明者】
【氏名】中居 拓哉
(72)【発明者】
【氏名】若山 真則
(72)【発明者】
【氏名】小森 聡
(72)【発明者】
【氏名】田中 真由子
(72)【発明者】
【氏名】加藤 亮大
【審査官】田中 友章
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１７－２０４０８９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０９５３３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－０６８５８９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－１２１４１６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０５Ｄ １／４３
Ｇ０５Ｄ １／２４２
Ｇ０５Ｄ １／２４５
Ｇ０５Ｄ １／２４６
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
トンネル内を移動する建設機械による自動運転システムであって、前記建設機械に設けられ、周囲の物体の形状に関する第１情報を検出する第１センサと、
前記建設機械の移動部に設けられ、移動量に関する第２情報を検出する第２センサと、
前記建設機械に設けられ、角速度および加速度に関する第３情報を検出する第３センサと、
制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記第１情報を用い、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization And Mapping）による位置の算出により第１推定位置を求めるＳＬＡＭ処理部と、
前記第２情報を用い、オドメトリによる位置の算出により第２推定位置を求めるオドメトリ処理部と、
前記第１推定位置および前記第２推定位置に基づいて第３推定位置を求める重み付け処理部と、を有し、
前記ＳＬＡＭ処理部は、前記第３情報を用いて前記第１センサのブレ補正を行い、ブレ補正後の前記第１情報を用いて前記第１推定位置を求め、
前記オドメトリ処理部は、前記第３情報を用いて滑り補正を行い、滑り補正後の前記第２推定位置を求める、
ことを特徴とする自動運転システム。
【請求項2】
前記重み付け処理部は、前記第１推定位置および前記第２推定位置に重み付けを行い、統計的手法を用いた計算によって重み付け後の値に基づいて前記第３推定位置を求める、ことを特徴とする請求項１に記載の自動運転システム。
【請求項3】
前記建設機械は、車体に設置された板状の台座を有しており、
前記第１センサは、前記台座の上面に設置されており、また、前記第３センサは、前記台座の下面に設置されている、
ことを特徴とする請求項１に記載の自動運転システム。
【請求項4】
前記ＳＬＡＭで用いる環境地図を記憶するサーバをさらに備え、前記ＳＬＡＭ処理部は、自動運転にともなって取得した新たな環境地図を前記サーバに送信し、
前記サーバは、前記新たな環境地図によって記憶していた前記環境地図を更新、または前記新たな環境地図を累積して記憶する、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れか一項に記載の自動運転システム。
【請求項5】
測位用衛星から送信される第４情報を受信する受信部をさらに備え、前記制御部は、トンネル内にいるか否を判断する判断部を有し、トンネル外においては前記第４情報を用いて推定位置を求める、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項４の何れか一項に記載の自動運転システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、自動運転システムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、車両の自動運転技術の開発が盛んである（例えば、特許文献１ないし特許文献３を参照）。自動運転技術では、車両の位置を何らかの方法で特定し、特定した車両の位置に基づいて制御を行う。
特許文献１に記載の技術は、工事現場内のダンプトラックの自動運転を可能にするものである。特許文献１に記載の技術では、ダンプトラックに交信手段を搭載し、該ダンプトラックの交信手段とＧＰＳ（Global Positioning System）間の交信によりダンプトラックの位置を特定している。
特許文献２に記載の技術は、コンテナヤード内のトレーラの自律走行を可能にするものである。特許文献２に記載の技術では、トレーラに周囲の３次元形状を検出するレーザファインダを搭載する。レーザファインダで検出した周囲の３次元形状から周囲の３次元地図を作成し、作成した３次元地図と模擬地図とのマッチングによりトレーラの位置を推定している。
特許文献３に記載の技術には、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）システムを用いた位置推定方法が記載されている。ＬｉＤＡＲは、光パルスを使用して、各光パルスの飛行時間（ＴＯＦ）に基づいてオブジェクトまでの距離を測定する。ＬｉＤＡＲとしては、平面全体を効果的にスキャンするために、例えば回転ミラーを組み込んだ単一のレーザーエミッター／検出器の組合せが用いられる。
特許文献１に記載の技術は、工事現場内のダンプトラックの自動運転を可能にするものである。特許文献１に記載の技術では、ダンプトラックに交信手段を搭載し、該ダンプトラックの交信手段とＧＰＳ（Global Positioning System）間の交信によりダンプトラックの位置を特定している。
特許文献２に記載の技術は、コンテナヤード内のトレーラの自律走行を可能にするものである。特許文献２に記載の技術では、トレーラに周囲の３次元形状を検出するレーザファインダを搭載する。レーザファインダで検出した周囲の３次元形状から周囲の３次元地図を作成し、作成した３次元地図と模擬地図とのマッチングによりトレーラの位置を推定している。
特許文献３に記載の技術には、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）システムを用いた位置推定方法が記載されている。ＬｉＤＡＲは、光パルスを使用して、各光パルスの飛行時間（ＴＯＦ）に基づいてオブジェクトまでの距離を測定する。ＬｉＤＡＲとしては、平面全体を効果的にスキャンするために、例えば回転ミラーを組み込んだ単一のレーザーエミッター／検出器の組合せが用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２００３－０４４１４１号公報
【文献】特開２０１７－２２８１９８号公報
【文献】特表２０２０－５３３６０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来の技術は、トンネル坑内の環境を考慮していないので、トンネル坑内の建設機械の自動運転に用いることが難しかった。
例えば、トンネル坑内にはＧＰＳ衛星からの電波が届かないので、特許文献１に記載の技術をトンネル坑内の建設機械に適用することは難しい。
また、トンネル自体は、断面形状が同じ円筒状を呈するので、トンネル坑内は、進行方向に同じ景色が連続しており特徴物が少ない特性を有する。その為、トンネル坑内で検出した３次元形状を用いたスキャンマッチングのみで位置を推定することが難しく、特許文献２，３に記載の技術では、トンネル坑内の建設機械の位置推定の精度が十分ではない。
また、施工中は、掘進の進捗や覆工の進捗に伴いトンネル坑内の環境が常に変化していく。その為、３次元環境地図の使いまわしが出来ず、常に更新が必要となる。
このような観点から、本発明は、トンネル坑内での自動運転が可能である自動運転システムを提供する。
例えば、トンネル坑内にはＧＰＳ衛星からの電波が届かないので、特許文献１に記載の技術をトンネル坑内の建設機械に適用することは難しい。
また、トンネル自体は、断面形状が同じ円筒状を呈するので、トンネル坑内は、進行方向に同じ景色が連続しており特徴物が少ない特性を有する。その為、トンネル坑内で検出した３次元形状を用いたスキャンマッチングのみで位置を推定することが難しく、特許文献２，３に記載の技術では、トンネル坑内の建設機械の位置推定の精度が十分ではない。
また、施工中は、掘進の進捗や覆工の進捗に伴いトンネル坑内の環境が常に変化していく。その為、３次元環境地図の使いまわしが出来ず、常に更新が必要となる。
このような観点から、本発明は、トンネル坑内での自動運転が可能である自動運転システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明に係る自動運転システムは、トンネル内を移動する建設機械による自動運転システムである。この自動運転システムは、前記建設機械に設けられ、周囲の物体の形状に関する第１情報を検出する第１センサと、前記建設機械の移動部に設けられ、移動量に関する第２情報を検出する第２センサと、前記建設機械に設けられ、角速度および加速度に関する第３情報を検出する第３センサと、制御部とを備える。
前記制御部は、ＳＬＡＭ処理部と、オドメトリ処理部と、重み付け処理部とを有する。ＳＬＡＭ処理部は、前記第１情報を用い、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization And Mapping）による位置の算出により第１推定位置を求める。オドメトリ処理部は、前記第２情報を用い、オドメトリによる位置の算出により第２推定位置を求める。重み付け処理部は、前記第１推定位置および前記第２推定位置に基づいて第３推定位置を求める。
前記ＳＬＡＭ処理部は、例えば、前記第３情報を用いて前記第１センサのブレ補正を行い、ブレ補正後の前記第１情報を用いて前記第１推定位置を求める。
前記オドメトリ処理部は、例えば、前記第３情報を用いて滑り補正を行い、滑り補正後の前記第２推定位置を求める。
前記重み付け処理部は、例えば、前記第１推定位置および前記第２推定位置に重み付けを行い、統計的手法を用いた計算によって重み付け後の値に基づいて前記第３推定位置を求める。
本発明に係る自動運転システムにおいては、ＳＬＡＭによる位置推定に加えてオドメトリによる位置推定を行う。その為、特徴点の少ないトンネル坑内であっても自己位置の推定を行うことが可能であり、その結果トンネル坑内での自動運転を行える。
前記建設機械は、車体に設置された板状の台座を有していてもよい。例えば、前記第１センサは、前記台座の上面に設置されており、また、前記第３センサは、前記台座の下面に設置されている。
前記制御部は、ＳＬＡＭ処理部と、オドメトリ処理部と、重み付け処理部とを有する。ＳＬＡＭ処理部は、前記第１情報を用い、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization And Mapping）による位置の算出により第１推定位置を求める。オドメトリ処理部は、前記第２情報を用い、オドメトリによる位置の算出により第２推定位置を求める。重み付け処理部は、前記第１推定位置および前記第２推定位置に基づいて第３推定位置を求める。
前記ＳＬＡＭ処理部は、例えば、前記第３情報を用いて前記第１センサのブレ補正を行い、ブレ補正後の前記第１情報を用いて前記第１推定位置を求める。
前記オドメトリ処理部は、例えば、前記第３情報を用いて滑り補正を行い、滑り補正後の前記第２推定位置を求める。
前記重み付け処理部は、例えば、前記第１推定位置および前記第２推定位置に重み付けを行い、統計的手法を用いた計算によって重み付け後の値に基づいて前記第３推定位置を求める。
本発明に係る自動運転システムにおいては、ＳＬＡＭによる位置推定に加えてオドメトリによる位置推定を行う。その為、特徴点の少ないトンネル坑内であっても自己位置の推定を行うことが可能であり、その結果トンネル坑内での自動運転を行える。
前記建設機械は、車体に設置された板状の台座を有していてもよい。例えば、前記第１センサは、前記台座の上面に設置されており、また、前記第３センサは、前記台座の下面に設置されている。
【0006】
前記ＳＬＡＭで用いる環境地図を記憶するサーバをさらに備えてもよい。その場合、前記ＳＬＡＭ処理部は、自動運転にともなって取得した新たな環境地図を前記サーバに送信し、前記サーバは、前記新たな環境地図によって記憶していた前記環境地図を更新、または前記新たな環境地図を累積して記憶するのがよい。
このようにすると、トンネル坑内の変化（例えば、覆工の進捗、物の移動、掘進距離の延長など）に対応することできる。
測位用衛星から送信される第４情報を受信する受信部をさらに備えてもよい。その場合、前記制御部は、トンネル内にいるか否を判断する判断部を有し、トンネル外においては前記第４情報を用いて推定位置を求めるのがよい。
このようにすると、トンネルの出入りに伴い自己位置の推定方法を適切なものに切り替えることができるので、トンネル内外を含めて精度の高い自動運転が可能である。
このようにすると、トンネル坑内の変化（例えば、覆工の進捗、物の移動、掘進距離の延長など）に対応することできる。
測位用衛星から送信される第４情報を受信する受信部をさらに備えてもよい。その場合、前記制御部は、トンネル内にいるか否を判断する判断部を有し、トンネル外においては前記第４情報を用いて推定位置を求めるのがよい。
このようにすると、トンネルの出入りに伴い自己位置の推定方法を適切なものに切り替えることができるので、トンネル内外を含めて精度の高い自動運転が可能である。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、トンネル坑内での自動運転を可能にする。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本発明の第１実施形態に係る自動運転システムの概略構成図である。
【図2】本発明の第１実施形態に係る自動運転システムにおける自動運転の仕組みのイメージ図である。
【図3】スキャンマッチングを用いた位置推定技術を説明するための図である。
【図4】ＬｉＤＡＲを説明するための図であり、（ａ）は設置された状態を示す斜視図であり、（ｂ）は側面図であり、（ｃ）は平面図である。
【図5】制御部が有する機能を説明するためのブロック図である。
【図6】ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization And Mapping）技術の概要を示すイメージ図である。
【図7】特徴点がある場合のＬｉＤＡＲを用いた自己位置推定のイメージ図である。
【図8】特徴点がない場合のＬｉＤＡＲを用いた自己位置推定のイメージ図である。
【図9】オドメトリに用いる計算式を説明するための図であり、（ａ）はクローラを備える建設機械の模式図であり、（ｂ）は対向２輪車モデルを示した図である。
【図10】自己位置推定部の処理の流れを示すフロー図である。
【図11】経路（Waypoint）の生成処理を示すシーケンス図の例示である。
【図12】自動運転に関連する一連の処理を示すシーケンス図の例示である。
【図13】本発明の第２実施形態に係る自動運転システムの概略構成図である。
【図14】３次元地図情報の自動更新処理を示すフローチャートの例示である。
【図15】本発明の第３実施形態に係る自動運転システムの概略構成図である。
【図16】地図情報切り替え処理を示すフローチャートの例示である。
【図17】地図情報切り替え処理を示すフローチャートの例示である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の実施をするための形態を、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。なお、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
［第１実施形態］
＜第１実施形態に係る自動運転システムの構成について＞
図１を参照して、第１実施形態に係る自動運転システム１の構成について説明する。図１は、自動運転システム１の概略構成図である。自動運転システム１は、他のシステムの一部を構成するものであってよく、例えばトンネル工事の施工に関する施工システムの一部をなすものであってよい。図１に示す自動運転システム１は、トンネル内を自動運転によって建設機械３が移動するシステムである。自動運転システム１は、トンネルの種類を限定せずに様々な種類のトンネルに用いることができる。また、建設機械３の種類や建設機械３が移動する目的などは限定されない。
［第１実施形態］
＜第１実施形態に係る自動運転システムの構成について＞
図１を参照して、第１実施形態に係る自動運転システム１の構成について説明する。図１は、自動運転システム１の概略構成図である。自動運転システム１は、他のシステムの一部を構成するものであってよく、例えばトンネル工事の施工に関する施工システムの一部をなすものであってよい。図１に示す自動運転システム１は、トンネル内を自動運転によって建設機械３が移動するシステムである。自動運転システム１は、トンネルの種類を限定せずに様々な種類のトンネルに用いることができる。また、建設機械３の種類や建設機械３が移動する目的などは限定されない。
【0010】
最初に、図２を参照して、自動運転システム１における自動運転の仕組みの概要を説明する。図２は、自動運転システム１における自動運転の仕組みのイメージ図である。
図２に示すように、自動運転システム１では、建設機械３が移動する経路８をトンネル２内に予め設定しておき、その経路８上を建設機械３がなぞるようにして移動する。経路８は、複数のWaypoint９によって構成されている。Waypoint９は、自動運転時に建設機械３が通過する地点である。Waypoint９は、所定の間隔（例えば１ｍ間隔）に設定されており、各々のWaypoint９には、位置情報（座標情報）と速度情報とが対応づけられている。建設機械３は、自己の位置を推定しながらWaypoint９を順番に通過することで、自動運転を実現する。
本実施形態では、自動運転の準備工程として、建設機械３を人間が経路８に沿って運転してWaypoint９の情報を登録する。例えば、トンネル坑内に人間が認識できる方法で経路８を描き、描かれた経路８に従って建設機械３を運転してWaypoint９の情報を登録する。トンネル坑外であれば、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）で使用される測位用衛星から送信される情報を用いて自己の位置を推定することが可能であるので、Waypoint９の登録時の自己位置の推定および自動運転時の自己位置の推定を容易に行える。しかしながら、トンネル坑内には測位用衛星からの電波が届かず、ＧＮＳＳを用いた自己位置の推定を行えない。その為、本実施形態ではスキャンマッチングを用いた位置推定技術（図３参照）と、オドメトリを用いた位置推定技術とを組合わせて、Waypoint９の登録時における建設機械３の位置推定および自動運転時における建設機械３の位置推定を行う。
図３は、スキャンマッチングを用いた位置推定技術を説明するための図である。図３に示すように、事前に取得した環境地図（図３（ａ）参照）と、現在位置で取得した環境地図（図３（ｂ）参照）とを照らし合わせることで自己位置を推定する。
図２に示すように、自動運転システム１では、建設機械３が移動する経路８をトンネル２内に予め設定しておき、その経路８上を建設機械３がなぞるようにして移動する。経路８は、複数のWaypoint９によって構成されている。Waypoint９は、自動運転時に建設機械３が通過する地点である。Waypoint９は、所定の間隔（例えば１ｍ間隔）に設定されており、各々のWaypoint９には、位置情報（座標情報）と速度情報とが対応づけられている。建設機械３は、自己の位置を推定しながらWaypoint９を順番に通過することで、自動運転を実現する。
本実施形態では、自動運転の準備工程として、建設機械３を人間が経路８に沿って運転してWaypoint９の情報を登録する。例えば、トンネル坑内に人間が認識できる方法で経路８を描き、描かれた経路８に従って建設機械３を運転してWaypoint９の情報を登録する。トンネル坑外であれば、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）で使用される測位用衛星から送信される情報を用いて自己の位置を推定することが可能であるので、Waypoint９の登録時の自己位置の推定および自動運転時の自己位置の推定を容易に行える。しかしながら、トンネル坑内には測位用衛星からの電波が届かず、ＧＮＳＳを用いた自己位置の推定を行えない。その為、本実施形態ではスキャンマッチングを用いた位置推定技術（図３参照）と、オドメトリを用いた位置推定技術とを組合わせて、Waypoint９の登録時における建設機械３の位置推定および自動運転時における建設機械３の位置推定を行う。
図３は、スキャンマッチングを用いた位置推定技術を説明するための図である。図３に示すように、事前に取得した環境地図（図３（ａ）参照）と、現在位置で取得した環境地図（図３（ｂ）参照）とを照らし合わせることで自己位置を推定する。
【0011】
図１に示す自動運転システム１は、主に、建設機械３と、管理用ＰＣ（Personal Computer）４とを備える。建設機械３はトンネル２の内部（トンネル坑内）に配置される。管理用ＰＣ４の設置場所は特に限定されず、例えば監視室に設置される。管理用ＰＣ４には、遠隔操作用のコントローラ４１が接続されており、操作者がコントローラ４１を用いて建設機械３を遠隔操作することが可能である。監視者は、例えば、自動運転中にエラーが発生したときなどの特別な場合に建設機械３を遠隔操作する。つまり、建設機械３の遠隔操作は補助的な機能であり、自動運転システム１に必須の機能ではない。コントローラ４１は、ＨＭＩ（Human Machine Interface）の一例である。なお、建設機械３は、人間が搭乗して運転することも可能である。
【0012】
図１に示す建設機械３は、トンネル工事に利用される車両であり、トンネル坑内を移動可能である。本実施形態では、建設機械３としてクローラダンプを想定する。建設機械３は、主に、車体部３１と、移動部３２と、通信部３３と、センサ部３４と、制御部３５と、を備える。なお、図１に示す建設機械３の構成はあくまで例示である。建設機械３は、例えば有人で運転するものを自動運転ができるように改良したものであってよい。
車体部３１は、運転を行う運転室を有する。運転室には、遠隔操作用のカメラが設置されており、当該カメラは、建設機械３の前方を撮影している。車体部３１は、鉛直方向を旋回軸として旋回可能である。
移動部３２は、建設機械３を移動させるための機構であり、車体部３１の下部に設置される。移動部３２は、車輪３２ａと、車輪３２ａを取り囲むクローラ３２ｂとからなる。なお、移動部３２は、図１に示すクローラ式のものでなく、ホイール式のものであってもよい。
通信部３３は、管理用ＰＣ４との間での無線通信を実現する装置である。通信部３３は、例えばアンテナやその周辺機器などからなる。建設機械３（特に、制御部３５）は、通信部３３を介して、自動運転に必要な情報を管理用ＰＣ４と送受信する。
車体部３１は、運転を行う運転室を有する。運転室には、遠隔操作用のカメラが設置されており、当該カメラは、建設機械３の前方を撮影している。車体部３１は、鉛直方向を旋回軸として旋回可能である。
移動部３２は、建設機械３を移動させるための機構であり、車体部３１の下部に設置される。移動部３２は、車輪３２ａと、車輪３２ａを取り囲むクローラ３２ｂとからなる。なお、移動部３２は、図１に示すクローラ式のものでなく、ホイール式のものであってもよい。
通信部３３は、管理用ＰＣ４との間での無線通信を実現する装置である。通信部３３は、例えばアンテナやその周辺機器などからなる。建設機械３（特に、制御部３５）は、通信部３３を介して、自動運転に必要な情報を管理用ＰＣ４と送受信する。
【0013】
センサ部３４は、建設機械３自身の情報や、建設機械３が置かれている環境に関する情報（例えば、周囲の情報）を取得する装置である。センサ部３４により検出された情報は、自動運転の制御や監視に利用される。センサ部３４は、検出した情報を制御部３５に送信する。本実施形態でのセンサ部３４は、主に、クローラ用のエンコーダ３４ａと、車体旋回用のエンコーダ３４ｂと、ＩＭＵ（慣性計測装置：Inertial Measurement Unit）３４ｃと、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）３４ｄとを含んで構成される。ＬｉＤＡＲ３４ｄの数は一つに限定されず、複数個であってもよい。
クローラ用のエンコーダ３４ａは、車輪３２ａを駆動するモータの出力軸に取り付けられ、出力軸の角度を検出する。エンコーダ３４ａが検出した情報は、オドメトリを用いた位置推定に使用される。
車体旋回用のエンコーダ３４ｂは、車体部３１を旋回させる軸に取り付けられ、車体部３１が旋回する角度を検出する。エンコーダ３４ｂが検出した情報は、オドメトリを用いた位置推定に使用される。
ＩＭＵ３４ｃは、例えば３軸のジャイロセンサおよび３方向の加速度計を備え、３次元の角速度と加速度を算出する。ＩＭＵ３４ｃは、車体３１の前面に設置された板状の台座３１ａの下面に設置されている。ＩＭＵ３４ｃにより、建設機械３の傾きや、振動を計測することができる。ＩＭＵ３４ｃが検出した情報は、オドメトリを用いた位置推定の補正や、ＬｉＤＡＲ３４ｄのブレ補正に使用される。
クローラ用のエンコーダ３４ａは、車輪３２ａを駆動するモータの出力軸に取り付けられ、出力軸の角度を検出する。エンコーダ３４ａが検出した情報は、オドメトリを用いた位置推定に使用される。
車体旋回用のエンコーダ３４ｂは、車体部３１を旋回させる軸に取り付けられ、車体部３１が旋回する角度を検出する。エンコーダ３４ｂが検出した情報は、オドメトリを用いた位置推定に使用される。
ＩＭＵ３４ｃは、例えば３軸のジャイロセンサおよび３方向の加速度計を備え、３次元の角速度と加速度を算出する。ＩＭＵ３４ｃは、車体３１の前面に設置された板状の台座３１ａの下面に設置されている。ＩＭＵ３４ｃにより、建設機械３の傾きや、振動を計測することができる。ＩＭＵ３４ｃが検出した情報は、オドメトリを用いた位置推定の補正や、ＬｉＤＡＲ３４ｄのブレ補正に使用される。
【0014】
ＬｉＤＡＲ３４ｄは、レーザセンサ（距離センサ）の技術を用いて周囲の物体の形状を検出する装置である。ＬｉＤＡＲ３４ｄは、周囲に多数のレーザ光を照射し、物体に当たって反射したレーザ光を受光する。これにより、ＬｉＤＡＲ３４ｄは、周囲の物体の表面の形状を、表面を覆い尽くすような点の座標の集合（点群データ）として取得する。点群データは、例えば相対座標（ＬｉＤＡＲ３４ｄの設置位置を原点としたローカル座標）である。ＬｉＤＡＲ３４ｄによって検出された周辺の物体の点群データ（形状や距離）は、その測定時刻に対応付けられる。
図４を参照して、本実施形態におけるＬｉＤＡＲ３４ｄを説明する。図４は、ＬｉＤＡＲ３４ｄを説明するための図であり、（ａ）は設置された状態を示す斜視図であり、（ｂ）は側面図であり、（ｃ）は平面図である。図４（ａ）に示すように、ＬｉＤＡＲ３４ｄは、車体３１の前面に設置された板状の台座３１ａの上面に設置される。ＬｉＤＡＲ３４ｄの設置位置は、例えば地面から「１ｍ～１．５ｍ」である。図４（ｂ），（ｃ）に示すように、ＬｉＤＡＲ３４ｄは、ｎ本（「ｎ」は複数であり、例えば十数本）のレーザが３６０度回転し、毎秒ｍ点（「ｍ」は例えば数十万点）の情報（座標、距離）を取得する。
図４を参照して、本実施形態におけるＬｉＤＡＲ３４ｄを説明する。図４は、ＬｉＤＡＲ３４ｄを説明するための図であり、（ａ）は設置された状態を示す斜視図であり、（ｂ）は側面図であり、（ｃ）は平面図である。図４（ａ）に示すように、ＬｉＤＡＲ３４ｄは、車体３１の前面に設置された板状の台座３１ａの上面に設置される。ＬｉＤＡＲ３４ｄの設置位置は、例えば地面から「１ｍ～１．５ｍ」である。図４（ｂ），（ｃ）に示すように、ＬｉＤＡＲ３４ｄは、ｎ本（「ｎ」は複数であり、例えば十数本）のレーザが３６０度回転し、毎秒ｍ点（「ｍ」は例えば数十万点）の情報（座標、距離）を取得する。
【0015】
制御部３５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部３５は、建設機械３に予め内蔵されたものであってもよいし、後から接続されたもの（例えば、ＰＣ（Personal Computer））であってもよい。
図５に示すように、制御部３５は、主に、センシング処理部３５ａと、自己位置推定部３５ｂと、経路生成部３５ｃと、車両制御部３５ｄとを備える。図５は、制御部３５が有する機能を説明するためのブロック図である。制御部３５は、例えば図示しない記憶部に記憶される自動運転ソフトウェアを実行することで、これらの機能を実現する。自動運転ソフトウェアは、自動運転に関する処理が記載されたアプリケーションプログラムであり、管理用ＰＣ４にも同様または対応するソフトウェアが格納されている。なお、図２では、自動運転に関する機能のみを記している。
図５に示すように、制御部３５は、主に、センシング処理部３５ａと、自己位置推定部３５ｂと、経路生成部３５ｃと、車両制御部３５ｄとを備える。図５は、制御部３５が有する機能を説明するためのブロック図である。制御部３５は、例えば図示しない記憶部に記憶される自動運転ソフトウェアを実行することで、これらの機能を実現する。自動運転ソフトウェアは、自動運転に関する処理が記載されたアプリケーションプログラムであり、管理用ＰＣ４にも同様または対応するソフトウェアが格納されている。なお、図２では、自動運転に関する機能のみを記している。
【0016】
センシング処理部３５ａは、建設機械３の周囲（特に進行方向）に存在する物体（例えば障害物）を特定する機能である。センシング処理部３５ａには、ＬｉＤＡＲ３４ｄが検出した情報が入力される。センシング処理部３５ａにより特定された物体の情報は、経路生成部３５ｃに出力される。
自己位置推定部３５ｂは、建設機械３の位置を推定する機能である。建設機械３の位置は、建設機械３に設定される基準点の位置であってよく、例えば建設機械３の中心、重心、代表点であってよい。自己位置推定部３５ｂには、エンコーダ３４ａ，３４ｂ、ＩＭＵ３４ｃおよびＬｉＤＡＲ３４ｄが検出した情報が入力される。前述した通り、本実施形態ではスキャンマッチングを用いた位置推定技術と、オドメトリを用いた位置推定技術とを組合わせて建設機械３の位置推定を行う。その為、自己位置推定部３５ｂは、スキャンマッチングを用いた位置推定に関するＳＬＡＭ（Simultaneous Localization And Mapping）処理部３５ｅと、オドメトリを用いた位置推定に関するオドメトリ処理部３５ｆとを有する。また、自己位置推定部３５ｂは、ＳＬＡＭ処理部３５ｅによって算出された推定位置と、オドメトリ処理部３５ｆによって算出された推定位置とに重み付けを行い、最終的な推定位置を算出する重み付け処理部３５ｇを有する。自己位置推定部３５ｂの詳細については後述する。自己位置推定部３５ｂにより推定された位置情報は、経路生成部３５ｃに出力される。
自己位置推定部３５ｂは、建設機械３の位置を推定する機能である。建設機械３の位置は、建設機械３に設定される基準点の位置であってよく、例えば建設機械３の中心、重心、代表点であってよい。自己位置推定部３５ｂには、エンコーダ３４ａ，３４ｂ、ＩＭＵ３４ｃおよびＬｉＤＡＲ３４ｄが検出した情報が入力される。前述した通り、本実施形態ではスキャンマッチングを用いた位置推定技術と、オドメトリを用いた位置推定技術とを組合わせて建設機械３の位置推定を行う。その為、自己位置推定部３５ｂは、スキャンマッチングを用いた位置推定に関するＳＬＡＭ（Simultaneous Localization And Mapping）処理部３５ｅと、オドメトリを用いた位置推定に関するオドメトリ処理部３５ｆとを有する。また、自己位置推定部３５ｂは、ＳＬＡＭ処理部３５ｅによって算出された推定位置と、オドメトリ処理部３５ｆによって算出された推定位置とに重み付けを行い、最終的な推定位置を算出する重み付け処理部３５ｇを有する。自己位置推定部３５ｂの詳細については後述する。自己位置推定部３５ｂにより推定された位置情報は、経路生成部３５ｃに出力される。
【0017】
経路生成部３５ｃは、自動運転時における建設機械３の経路を生成する。例えば、経路生成部３５ｃは、次のWaypoint９までの経路を生成する。経路生成部３５ｃには、センシング処理部３５ａから特定された物体の情報や、自己位置推定部３５ｂから推定された位置情報が入力される。図２に示すように、例えば進行方向に障害物があった場合には、回避経路を生成する。経路生成部３５ｃにより生成された経路情報は、車両制御部３５ｄに出力される。
車両制御部３５ｄは、自動運転に関する制御信号を建設機械３の各部に送信する。車両制御部３５ｄには、経路生成部３５ｃから生成された経路情報や推定された位置情報が入力される。車両制御部３５ｄは、経路情報や位置情報に基づいて、油圧バルブ操作量などを算出し、算出した操作量などを制御信号として建設機械３の各部に出力する。
車両制御部３５ｄは、自動運転に関する制御信号を建設機械３の各部に送信する。車両制御部３５ｄには、経路生成部３５ｃから生成された経路情報や推定された位置情報が入力される。車両制御部３５ｄは、経路情報や位置情報に基づいて、油圧バルブ操作量などを算出し、算出した操作量などを制御信号として建設機械３の各部に出力する。
【0018】
（自己位置の推定に関して）
図６を参照して、ＳＬＡＭ処理部３５ｅについて説明する。図６は、ＳＬＡＭ技術の概要を示すイメージ図である。ＳＬＡＭ技術は、自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術であり、移動体が「センシングによって得た計測値」と「移動することで得た計測値」を照らし合わせ、その誤差を収束計算することで、作成した地図上に自己位置を推定する。図６に示すように、ＳＬＡＭ技術では、主に（１）～（４）の処理を行う。処理（１）では、自己位置を「０」として周囲の環境地図を取得し、処理（２）では、最初に取得した環境地図と照らし合わせて進んだ自己位置を推定する。続いて、処理（３）で、処理（２）で推定した位置と既存地図に、新たに所得できた環境地図を重ね合わせ、また、処理（４）で、処理（３）で取得した地図に照らし合わせて、進んだ自己位置を推定する。そして、処理（３），（４）を繰り返すことで、連続した「環境地図のデータ」と「自己位置の座標データ」を作成していく。
図６を参照して、ＳＬＡＭ処理部３５ｅについて説明する。図６は、ＳＬＡＭ技術の概要を示すイメージ図である。ＳＬＡＭ技術は、自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術であり、移動体が「センシングによって得た計測値」と「移動することで得た計測値」を照らし合わせ、その誤差を収束計算することで、作成した地図上に自己位置を推定する。図６に示すように、ＳＬＡＭ技術では、主に（１）～（４）の処理を行う。処理（１）では、自己位置を「０」として周囲の環境地図を取得し、処理（２）では、最初に取得した環境地図と照らし合わせて進んだ自己位置を推定する。続いて、処理（３）で、処理（２）で推定した位置と既存地図に、新たに所得できた環境地図を重ね合わせ、また、処理（４）で、処理（３）で取得した地図に照らし合わせて、進んだ自己位置を推定する。そして、処理（３），（４）を繰り返すことで、連続した「環境地図のデータ」と「自己位置の座標データ」を作成していく。
【0019】
ここで、ＬｉＤＡＲ３４ｄを用いた自己位置推定のイメージを図７および図８に示す。図７は、特徴点（例えば、障害物）がある場合のＬｉＤＡＲ３４ｄを用いた自己位置推定のイメージ図である。図８は、特徴点（例えば、障害物）がない場合のＬｉＤＡＲ３４ｄを用いた自己位置推定のイメージ図である。
点群データのマッチング処理では、共通の特徴点の数が最大となるように異なる時刻の点群データをマッチング（重ね合わせ）する。例えば、図７（ａ）に示すように、時刻ｔ１で得られた点群データと時刻ｔ２で得られた点群データとをマッチングし、図７（ｂ）に示すように、一致する点群が多い重ね合わせ位置を正解の重ね合わせ位置とする。この際、特徴点があるとマッチングの処理が早いので（つまり、正解の重ね合わせ位置を早く求めることができるので）、建設機械３の挙動が安定する。図７では、トンネル２内に障害物７があることで、障害物７が明確な特徴点となるので正解の重ね合わせ位置を早く求めることができる。一方、図８（ａ）に示すように、点群データに特徴点となる障害物の情報が含まれていない場合、図８（ｂ）に示すように、正解に近い重ね合わせ位置が複数求められる。したがって、正解の重ね合わせ位置を求めるのが難しくなるのでマッチングの処理が遅くなり、建設機械３の挙動が不安定となる。その為、ＳＬＡＭで自己位置推定を行う際に、オドメトリによる位置算出を平行して行い、自己位置推定の処理速度および精度を向上させる。ここでのオドメトリは、建設機械３の左右両方のクローラ３２ｂの回転量から建設機械３の相対的な位置を算出する処理である。
点群データのマッチング処理では、共通の特徴点の数が最大となるように異なる時刻の点群データをマッチング（重ね合わせ）する。例えば、図７（ａ）に示すように、時刻ｔ１で得られた点群データと時刻ｔ２で得られた点群データとをマッチングし、図７（ｂ）に示すように、一致する点群が多い重ね合わせ位置を正解の重ね合わせ位置とする。この際、特徴点があるとマッチングの処理が早いので（つまり、正解の重ね合わせ位置を早く求めることができるので）、建設機械３の挙動が安定する。図７では、トンネル２内に障害物７があることで、障害物７が明確な特徴点となるので正解の重ね合わせ位置を早く求めることができる。一方、図８（ａ）に示すように、点群データに特徴点となる障害物の情報が含まれていない場合、図８（ｂ）に示すように、正解に近い重ね合わせ位置が複数求められる。したがって、正解の重ね合わせ位置を求めるのが難しくなるのでマッチングの処理が遅くなり、建設機械３の挙動が不安定となる。その為、ＳＬＡＭで自己位置推定を行う際に、オドメトリによる位置算出を平行して行い、自己位置推定の処理速度および精度を向上させる。ここでのオドメトリは、建設機械３の左右両方のクローラ３２ｂの回転量から建設機械３の相対的な位置を算出する処理である。
【0020】
図９を参照して、オドメトリ処理部３５ｆについて説明する。図９は、オドメトリに用いる計算式を説明するための図であり、（ａ）はクローラ３２ｂを備える建設機械３の模式図であり、（ｂ）は対向２輪車モデルを示した図である。本実施形態では、図９（ａ）に示す建設機械３を、図９（ｂ）に示す対向２輪車モデルとみなしてオドメトリの計算を行う。
オドメトリの計算には、例えば以下の式（１）～（５）を用いる。
（Ｖ，ωの計算式）
Ｖ＝（ＶR＋ＶL）／２ ・・式（１）
ω＝（ＶR－ＶL）／２ｄ ・・式（２）
（座標）
θa＝θa-1＋ω ・・式（３）
Ｘa＝Ｘa-1＋Ｖｃｏｓθa ・・式（４）
Ｙa＝Ｙa-1＋Ｖｓｉｎθa ・・式（５）
オドメトリの計算には、例えば以下の式（１）～（５）を用いる。
（Ｖ，ωの計算式）
Ｖ＝（ＶR＋ＶL）／２ ・・式（１）
ω＝（ＶR－ＶL）／２ｄ ・・式（２）
（座標）
θa＝θa-1＋ω ・・式（３）
Ｘa＝Ｘa-1＋Ｖｃｏｓθa ・・式（４）
Ｙa＝Ｙa-1＋Ｖｓｉｎθa ・・式（５）
【0021】
図１０を参照して、自己位置推定部３５ｂの処理について説明する。図１０は、自己位置推定部３５ｂの処理の流れを示すフロー図である。
ＳＬＡＭ処理部３５ｅは、ＬｉＤＡＲ３４ｄが検出した点群データ（周囲の物体の形状に関する第１情報）を用い、ＳＬＡＭによる位置の算出により第１推定位置を求める。
オドメトリ処理部３５ｆは、クローラ用のエンコーダ３４ａが検出したモータの出力軸の角度（移動量に関する第２情報）を用い、オドメトリによる位置の算出により第２推定位置を求める。オドメトリ処理部３５ｆは、例えば、モータの出力軸の角度に基づいて移動距離や速度を算出し、そこから相対位置を算出する。ＩＭＵ３４ｃが検出した情報（角速度や加速度）を用いて滑り補正を行ってよい。
重み付け処理部３５ｇは、ＳＬＡＭ処理部３５ｅにより求められた第１推定位置と、オドメトリ処理部３５ｆにより求められた第２推定位置と、から第３推定位置を求める。重み付け処理部３５ｇは、例えば第１推定位置および第２推定位置に重み付けを行い、統計的手法を用いた計算によって重み付け後の値に基づいて第３推定位置を求める。重み付け処理部３５ｇは、例えばＳＬＡＭで得た距離・方向と、オドメトリで得た距離・方向を重み付けにて按分し、合成した位置を第３推定位置とする。建設機械３の状況や周囲の状況に応じて、第１推定位置、第２推定位置に対する重み付けを設定するのがよい。例えば、滑りやすい路面を建設機械３が走行する場合、オドメトリによる位置推定の精度が低下することが考えられるので、オドメトリ処理部３５ｆにより求められた第２推定位置への重み付けを第１推定位置への重み付けに対して低くするのがよい（つまり、ＳＬＡＭによる位置推定に比べてオドメトリによる位置推定の影響を低くするのがよい）。
ＳＬＡＭ処理部３５ｅは、ＬｉＤＡＲ３４ｄが検出した点群データ（周囲の物体の形状に関する第１情報）を用い、ＳＬＡＭによる位置の算出により第１推定位置を求める。
オドメトリ処理部３５ｆは、クローラ用のエンコーダ３４ａが検出したモータの出力軸の角度（移動量に関する第２情報）を用い、オドメトリによる位置の算出により第２推定位置を求める。オドメトリ処理部３５ｆは、例えば、モータの出力軸の角度に基づいて移動距離や速度を算出し、そこから相対位置を算出する。ＩＭＵ３４ｃが検出した情報（角速度や加速度）を用いて滑り補正を行ってよい。
重み付け処理部３５ｇは、ＳＬＡＭ処理部３５ｅにより求められた第１推定位置と、オドメトリ処理部３５ｆにより求められた第２推定位置と、から第３推定位置を求める。重み付け処理部３５ｇは、例えば第１推定位置および第２推定位置に重み付けを行い、統計的手法を用いた計算によって重み付け後の値に基づいて第３推定位置を求める。重み付け処理部３５ｇは、例えばＳＬＡＭで得た距離・方向と、オドメトリで得た距離・方向を重み付けにて按分し、合成した位置を第３推定位置とする。建設機械３の状況や周囲の状況に応じて、第１推定位置、第２推定位置に対する重み付けを設定するのがよい。例えば、滑りやすい路面を建設機械３が走行する場合、オドメトリによる位置推定の精度が低下することが考えられるので、オドメトリ処理部３５ｆにより求められた第２推定位置への重み付けを第１推定位置への重み付けに対して低くするのがよい（つまり、ＳＬＡＭによる位置推定に比べてオドメトリによる位置推定の影響を低くするのがよい）。
【0022】
＜第１実施形態に係る自動運転システムの動作について＞
図１１および図１２を参照して（適宜、図１ないし図１０参照）、本実施形態に係る自動運転システム１の動作について説明する。ここでは、第一工程として、有人によるマニュアル運転で経路８（Waypoint９）の生成処理を行い、第二工程として、生成された経路８に沿って自動運転を行う場合を説明する。図１１は、経路（Waypoint）の生成処理を示すシーケンス図の例示である。図１２は、自動運転に関連する一連の処理を示すシーケンス図の例示である。なお、経路８（Waypoint９）の生成処理をコンピュータ上で行うことも可能である。また、建設機械３の制御部３５を除いた構成要素（例えば、車体部３１、移動部３２など）をまとめて「実機部」と呼ぶ場合がある。
図１１および図１２を参照して（適宜、図１ないし図１０参照）、本実施形態に係る自動運転システム１の動作について説明する。ここでは、第一工程として、有人によるマニュアル運転で経路８（Waypoint９）の生成処理を行い、第二工程として、生成された経路８に沿って自動運転を行う場合を説明する。図１１は、経路（Waypoint）の生成処理を示すシーケンス図の例示である。図１２は、自動運転に関連する一連の処理を示すシーケンス図の例示である。なお、経路８（Waypoint９）の生成処理をコンピュータ上で行うことも可能である。また、建設機械３の制御部３５を除いた構成要素（例えば、車体部３１、移動部３２など）をまとめて「実機部」と呼ぶ場合がある。
【0023】
（経路（Waypoint）の生成処理）
図１１を参照して、経路８の生成処理について説明する。ここでの経路８は、スタート地点から出発して折り返し地点まで行き、ゴール地点として再びスタート地点に戻るものを想定する。最初に、管理者は、建設機械３の制御部３５に格納される自動運転ソフトウェアを起動させ（ステップＳ１）、また、運転手は、建設機械３の運転室に入室し、油圧ロックレバーを解除する（ステップＳ２）。これで、建設機械３を走行させる準備が完了する。
次に、管理者は、建設機械３の制御部３５に対してＳＬＡＭ処理の開始を指示し（ステップＳ３）、続けて、建設機械３の制御部３５に対して往路のWaypoint９の記録の開始を指示する（ステップＳ４）。運転者は、建設機械３を操縦してマニュアル走行させる（ステップＳ５）。建設機械３がトンネル坑内を走行して折り返し地点に到達した場合に、管理者は、建設機械３の制御部３５に対して往路のWaypoint９の記録の終了を指示する（ステップＳ６）。これで、往路のWaypoint９の記録が終了する。
図１１を参照して、経路８の生成処理について説明する。ここでの経路８は、スタート地点から出発して折り返し地点まで行き、ゴール地点として再びスタート地点に戻るものを想定する。最初に、管理者は、建設機械３の制御部３５に格納される自動運転ソフトウェアを起動させ（ステップＳ１）、また、運転手は、建設機械３の運転室に入室し、油圧ロックレバーを解除する（ステップＳ２）。これで、建設機械３を走行させる準備が完了する。
次に、管理者は、建設機械３の制御部３５に対してＳＬＡＭ処理の開始を指示し（ステップＳ３）、続けて、建設機械３の制御部３５に対して往路のWaypoint９の記録の開始を指示する（ステップＳ４）。運転者は、建設機械３を操縦してマニュアル走行させる（ステップＳ５）。建設機械３がトンネル坑内を走行して折り返し地点に到達した場合に、管理者は、建設機械３の制御部３５に対して往路のWaypoint９の記録の終了を指示する（ステップＳ６）。これで、往路のWaypoint９の記録が終了する。
【0024】
続けて、往路と同様の手順により復路のWaypoint９の記録を行う。運転者は、建設機械３の車体部３１を「１８０°」旋回させ、車体部３１をゴール位置（スタート位置と同じ）に向ける（ステップＳ７）。次に、管理者は、建設機械３の制御部３５に対して復路のWaypoint９の記録の開始を指示する（ステップＳ８）。運転者は、建設機械３を操縦してマニュアル走行させる（ステップＳ９）。建設機械３がトンネル坑内を走行してゴール地点に到達した場合に、管理者は、建設機械３の制御部３５に対して復路のWaypoint９の記録の終了を指示する（ステップＳ１０）。これで、復路のWaypoint９の記録が終了する。
管理者は、建設機械３がゴール位置で停止されていることを確認した後で、３Ｄ地図の生成の終了を建設機械３の制御部３５に対して指示する（ステップＳ１１）。管理者は、生成された３Ｄ地図および自己位置の軌跡を確認し（ステップＳ１２）、これらの情報が正しく生成させていた場合に、生成された３Ｄ地図および自己位置の軌跡に基づいてシナリオを生成する（ステップＳ１３）。シナリオの生成は、例えば「走行」、「ピボットターン」、「ダンプアップ」、「ダンプダウン」、「上部旋回」の動作を作業毎に並べ、一連の施工動作の順にすることである。
管理者は、建設機械３がゴール位置で停止されていることを確認した後で、３Ｄ地図の生成の終了を建設機械３の制御部３５に対して指示する（ステップＳ１１）。管理者は、生成された３Ｄ地図および自己位置の軌跡を確認し（ステップＳ１２）、これらの情報が正しく生成させていた場合に、生成された３Ｄ地図および自己位置の軌跡に基づいてシナリオを生成する（ステップＳ１３）。シナリオの生成は、例えば「走行」、「ピボットターン」、「ダンプアップ」、「ダンプダウン」、「上部旋回」の動作を作業毎に並べ、一連の施工動作の順にすることである。
【0025】
（自動運転処理）
図１２を参照して、自動運転処理について説明する。最初に、管理者は、管理用ＰＣ４に格納される自動運転ソフトウェアを起動させ（ステップＴ１）、また、建設機械３の油圧ロックレバーを解除する（ステップＴ２）。これで、建設機械３を走行させる準備が完了する。
次に、管理者は、管理用ＰＣ４に対して自動運転の開始操作を行い（ステップＴ３）、管理用ＰＣ４は、自動運転の開始指示を建設機械３の制御部３５に対して送信する（ステップＴ４）。これにより、建設機械３の自動運転が開始する。制御部３５は、自動運転を行っている期間に、車体部３１や移動部３２など（実機部）に制御指示を送り（ステップＴ５）、実機部は、自動運転中に検出した実機部に関するデータ（実機データ）を制御部３５に送る（ステップＴ６）。ステップＴ５の制御指示およびステップＴ６の実機データの送信は、周期的に行われる。制御部３５は、管理用ＰＣ４に所定のタイミングで自動運転の状態を通知する（ステップＴ７）。
図１２を参照して、自動運転処理について説明する。最初に、管理者は、管理用ＰＣ４に格納される自動運転ソフトウェアを起動させ（ステップＴ１）、また、建設機械３の油圧ロックレバーを解除する（ステップＴ２）。これで、建設機械３を走行させる準備が完了する。
次に、管理者は、管理用ＰＣ４に対して自動運転の開始操作を行い（ステップＴ３）、管理用ＰＣ４は、自動運転の開始指示を建設機械３の制御部３５に対して送信する（ステップＴ４）。これにより、建設機械３の自動運転が開始する。制御部３５は、自動運転を行っている期間に、車体部３１や移動部３２など（実機部）に制御指示を送り（ステップＴ５）、実機部は、自動運転中に検出した実機部に関するデータ（実機データ）を制御部３５に送る（ステップＴ６）。ステップＴ５の制御指示およびステップＴ６の実機データの送信は、周期的に行われる。制御部３５は、管理用ＰＣ４に所定のタイミングで自動運転の状態を通知する（ステップＴ７）。
【0026】
また、何らかの理由（例えば、建設機械３の不具合）によって建設機械３が待ち状態となった場合、管理者は、解除可能であるかを確認し、解除可能であるときには管理用ＰＣ４に対して待ち解除操作を行う（ステップＴ８）。管理用ＰＣ４は、自動運転の待ち解除の指示を建設機械３の制御部３５に対して送信する（ステップＴ９）。これにより、建設機械３の自動運転が再開する。自動運転の再開に伴い、制御部３５は、車体部３１や移動部３２など（実機部）に制御指示を送り（ステップＴ１０）、実機部は、自動運転中に検出した実機部に関するデータ（実機データ）を制御部３５に送る（ステップＴ１１）。制御部３５は、管理用ＰＣ４に所定のタイミングで自動運転の状態を通知する（ステップＴ１２）。
【0027】
自動運転を終了する場合に、管理者は、管理用ＰＣ４に停止指示を送り（ステップＴ１４）、管理用ＰＣ４は、停止指示を建設機械３の制御部３５に対して送信する（ステップＴ１５）。停止指示を受けた制御部３５は、停止処理を実行し（ステップＴ１６）、車体部３１や移動部３２など（実機部）に停止指示を送信する（ステップＴ１７）。そして、制御部３５は、管理用ＰＣ４に自動運転の中断を通知する（ステップＴ１８）。
また、建設機械３の制御部３５が何らかのエラーを検出した場合（ステップＴ１９）、制御部３５は、停止処理を実行し（ステップＴ２０）、車体部３１や移動部３２など（実機部）に停止指示を送信する（ステップＴ２１）。そして、制御部３５は、管理用ＰＣ４に自動運転でエラーが発生してことを通知する（ステップＴ２２）。
以上のように、第１実施形態に係る自動運転システム１においては、ＳＬＡＭによる位置推定に加えてオドメトリによる位置推定を行う。その為、特徴点の少ないトンネル坑内であっても自己位置の推定を行うことが可能であり、その結果トンネル坑内での自動運転を行える。
また、建設機械３の制御部３５が何らかのエラーを検出した場合（ステップＴ１９）、制御部３５は、停止処理を実行し（ステップＴ２０）、車体部３１や移動部３２など（実機部）に停止指示を送信する（ステップＴ２１）。そして、制御部３５は、管理用ＰＣ４に自動運転でエラーが発生してことを通知する（ステップＴ２２）。
以上のように、第１実施形態に係る自動運転システム１においては、ＳＬＡＭによる位置推定に加えてオドメトリによる位置推定を行う。その為、特徴点の少ないトンネル坑内であっても自己位置の推定を行うことが可能であり、その結果トンネル坑内での自動運転を行える。
【0028】
［第２実施形態］
第１実施形態では、自動運転を繰り返し行う場合を想定していなかった。第２実施形態では、自動運転を繰り返し行う場合の制御について説明する。なお、繰り返し行う自動運転には、一台の建設機械３が複数回の自動運転を繰り返し行う場合や、複数台の建設機械３が自動運転を順番に行う場合が含まれる。第２実施形態では、自動運転を行うたびに、３次元地図情報を自動更新させる。
＜第２実施形態に係る自動運転システムの構成について＞
図１３を参照して、第２実施形態に係る自動運転システム１０１の構成について説明する。図１３は、自動運転システム１０１の概略構成図である。図１３に示すように、自動運転システム１０１は、クラウドシステムを構成するサーバ５を備える。
サーバ５には、ＳＬＡＭで用いる環境地図が記憶される。建設機械３のＳＬＡＭ処理部３５ｅは、自動運転にともなって取得した新たな環境地図をサーバ５に送信し、サーバ５は、新たな環境地図によって記憶していた環境地図を更新、または新たな環境地図を累積して記憶する。
第１実施形態では、自動運転を繰り返し行う場合を想定していなかった。第２実施形態では、自動運転を繰り返し行う場合の制御について説明する。なお、繰り返し行う自動運転には、一台の建設機械３が複数回の自動運転を繰り返し行う場合や、複数台の建設機械３が自動運転を順番に行う場合が含まれる。第２実施形態では、自動運転を行うたびに、３次元地図情報を自動更新させる。
＜第２実施形態に係る自動運転システムの構成について＞
図１３を参照して、第２実施形態に係る自動運転システム１０１の構成について説明する。図１３は、自動運転システム１０１の概略構成図である。図１３に示すように、自動運転システム１０１は、クラウドシステムを構成するサーバ５を備える。
サーバ５には、ＳＬＡＭで用いる環境地図が記憶される。建設機械３のＳＬＡＭ処理部３５ｅは、自動運転にともなって取得した新たな環境地図をサーバ５に送信し、サーバ５は、新たな環境地図によって記憶していた環境地図を更新、または新たな環境地図を累積して記憶する。
【0029】
＜第２実施形態に係る自動運転システムによる３次元地図情報の自動更新方法＞
図１４を参照して、第２実施形態に係る自動運転システム１０１による３次元地図情報の自動更新方法について説明する。図１４は、３次元地図情報の自動更新処理を示すフローチャートの例示である。３次元地図情報の自動更新処理は、主に、４つの工程（工程（Ａ）～工程（Ｄ））で構成される。
・工程（Ａ）では、建設機械３を走行させる。
・工程（Ｂ）では、建設機械３を走行させたことで得た環境地図とWaypointデータをサーバに保存する。
・工程（Ｃ）では、前回の走行の環境地図とWaypointデータをサーバから取得する。
・工程（Ｄ）では、建設機械３を新たに走行させ、前回の走行の環境地図とWaypointデータと、今回の走行の環境地図とWaypointデータとをマッチングする。
１走目（１台目）では、工程（Ａ）～工程（Ｂ）を行い、２走目（２台目）以降では、工程（Ｂ）～（Ｄ）を行う。
図１４を参照して、第２実施形態に係る自動運転システム１０１による３次元地図情報の自動更新方法について説明する。図１４は、３次元地図情報の自動更新処理を示すフローチャートの例示である。３次元地図情報の自動更新処理は、主に、４つの工程（工程（Ａ）～工程（Ｄ））で構成される。
・工程（Ａ）では、建設機械３を走行させる。
・工程（Ｂ）では、建設機械３を走行させたことで得た環境地図とWaypointデータをサーバに保存する。
・工程（Ｃ）では、前回の走行の環境地図とWaypointデータをサーバから取得する。
・工程（Ｄ）では、建設機械３を新たに走行させ、前回の走行の環境地図とWaypointデータと、今回の走行の環境地図とWaypointデータとをマッチングする。
１走目（１台目）では、工程（Ａ）～工程（Ｂ）を行い、２走目（２台目）以降では、工程（Ｂ）～（Ｄ）を行う。
【0030】
図１４を参照して、１走目（１台目）～２走目（３台目）までの走行における３次元地図情報の自動更新処理を説明する。
（１走目（１台目）の処理（ステップＵ１０））
１走目（１台目）の建設機械３（車両）が走行し（工程（Ａ））、１走目で得た環境地図およびWaypointデータをサーバに保存する（工程（Ｂ））。
（２走目（２台目）の処理（ステップＵ２０））
２走目（２台目）の建設機械３（車両）は、ステップＵ１０で保存された１走目（１台目）の環境地図およびWaypointデータをサーバから取得する（工程（Ｃ））。２走目（２台目）の建設機械３（車両）は、サーバから取得した１走目の環境地図およびWaypointデータと、２走目（現走行）で得た環境地図およびWaypointデータとをマッチングする（工程（Ｄ））。また、２走目で得た環境地図およびWaypointデータを最新データとしてサーバに保存する（工程（Ｂ））。
（３走目（３台目）の処理（ステップＵ３０））
３走目（３台目）の建設機械３（車両）は、ステップＵ２０で保存された２走目（２台目）の環境地図およびWaypointデータをサーバから取得する（工程（Ｃ））。３走目（３台目）の建設機械３（車両）は、サーバから取得した２走目の環境地図およびWaypointデータと、３走目（現走行）で得た環境地図およびWaypointデータとをマッチングする（工程（Ｄ））。また、３走目で得た環境地図およびWaypointデータを最新データとしてサーバに保存する（工程（Ｂ））。以降、４走目（４台目）以降の処理を繰り返し行う。
以上のように、第２実施形態に係る自動運転システム１０１によれば、トンネル坑内の変化（例えば、覆工の進捗、物の移動、掘進距離の延長など）に対応することできる。
（１走目（１台目）の処理（ステップＵ１０））
１走目（１台目）の建設機械３（車両）が走行し（工程（Ａ））、１走目で得た環境地図およびWaypointデータをサーバに保存する（工程（Ｂ））。
（２走目（２台目）の処理（ステップＵ２０））
２走目（２台目）の建設機械３（車両）は、ステップＵ１０で保存された１走目（１台目）の環境地図およびWaypointデータをサーバから取得する（工程（Ｃ））。２走目（２台目）の建設機械３（車両）は、サーバから取得した１走目の環境地図およびWaypointデータと、２走目（現走行）で得た環境地図およびWaypointデータとをマッチングする（工程（Ｄ））。また、２走目で得た環境地図およびWaypointデータを最新データとしてサーバに保存する（工程（Ｂ））。
（３走目（３台目）の処理（ステップＵ３０））
３走目（３台目）の建設機械３（車両）は、ステップＵ２０で保存された２走目（２台目）の環境地図およびWaypointデータをサーバから取得する（工程（Ｃ））。３走目（３台目）の建設機械３（車両）は、サーバから取得した２走目の環境地図およびWaypointデータと、３走目（現走行）で得た環境地図およびWaypointデータとをマッチングする（工程（Ｄ））。また、３走目で得た環境地図およびWaypointデータを最新データとしてサーバに保存する（工程（Ｂ））。以降、４走目（４台目）以降の処理を繰り返し行う。
以上のように、第２実施形態に係る自動運転システム１０１によれば、トンネル坑内の変化（例えば、覆工の進捗、物の移動、掘進距離の延長など）に対応することできる。
【0031】
［第３実施形態］
第１実施形態では、トンネル坑内のみの移動を想定していた。第３実施形態では、トンネル２の出入りを伴う場合の制御について説明する。
＜第３実施形態に係る自動運転システムの構成について＞
図１５を参照して、第３実施形態に係る自動運転システム２０１の構成について説明する。図１５は、自動運転システム２０１の概略構成図である。図１５に示すように、自動運転システム２０１は、建設機械３が測位用衛星６からの電波を受信する機能（受信部）を備える。建設機械３の制御部３５は、トンネル２内にいるか否を判断する判断部を有し、トンネル２外においては測位用衛星６から送信される情報（第４情報）を用いて推定位置を求める。
測位用衛星６は、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）で使用される衛星であって、自身の位置情報（軌道位置情報）や時刻情報を、建設機械３に対して周期的に送信する。測位用衛星６は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星、Ｇａｌｉｌｅｏ衛星、準天頂衛星などであってよい。測位用衛星６から送信される情報（第４情報）は、建設機械３において、例えば、位置（緯度、経度、標高）の制御に使用される。
第１実施形態では、トンネル坑内のみの移動を想定していた。第３実施形態では、トンネル２の出入りを伴う場合の制御について説明する。
＜第３実施形態に係る自動運転システムの構成について＞
図１５を参照して、第３実施形態に係る自動運転システム２０１の構成について説明する。図１５は、自動運転システム２０１の概略構成図である。図１５に示すように、自動運転システム２０１は、建設機械３が測位用衛星６からの電波を受信する機能（受信部）を備える。建設機械３の制御部３５は、トンネル２内にいるか否を判断する判断部を有し、トンネル２外においては測位用衛星６から送信される情報（第４情報）を用いて推定位置を求める。
測位用衛星６は、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）で使用される衛星であって、自身の位置情報（軌道位置情報）や時刻情報を、建設機械３に対して周期的に送信する。測位用衛星６は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星、Ｇａｌｉｌｅｏ衛星、準天頂衛星などであってよい。測位用衛星６から送信される情報（第４情報）は、建設機械３において、例えば、位置（緯度、経度、標高）の制御に使用される。
【0032】
＜第３実施形態に係る自動運転システムによる地図情報切り替え処理＞
図１６および図１７を参照して、第３実施形態に係る自動運転システム２０１による地図情報切り替え処理について説明する。図１６，図１７は、地図情報切り替え処理を示すフローチャートの例示である。
（第１の地図情報切り替え処理）
図１６に第１の地図情報切り替え処理を示す。建設機械３の制御部３５は、ＧＮＳＳによるWaypoint走行が終了位置（つまり、トンネルの入り口）まで到達したか否かを常に確認する（ステップＶ１）。Waypoint走行が終了位置まで到達した場合、制御部３５は、ＳＬＡＭ用のWaypoint９を走行させる（ステップＶ３）。一方、Waypoint走行が終了位置まで到達していない場合、制御部３５は、ＧＮＳＳ用のWaypoint９を走行させる（ステップＶ２）。第１の地図情報切り替え処理は、例えば次のような場面を想定している。例えば、トンネル外のＧＮＳＳによるWaypoint走行のタスクが終了してトンネル入り口まできたら、次のタスクとしてＳＬＡＭによるWaypoint走行が始まるようにシナリオを設定しておく。シナリオは、「走行」などの動作を作業毎に並べ、一連の施工動作の順にすることである。このようにシナリオを設定した場合において、ＧＮＳＳによるWaypoint走行が終了位置（つまり、トンネルの入り口）まできた場合、ＧＮＳＳによる走行タスクからＳＬＡＭによる走行タスクへと自動で遷移させる。つまり、ＧＮＳＳによる走行タスクがトンネルの入り口で終了し、そこからはＳＬＡＭによる走行タスクへと予め設定されたシナリオに従い切り替えを行う。
図１６および図１７を参照して、第３実施形態に係る自動運転システム２０１による地図情報切り替え処理について説明する。図１６，図１７は、地図情報切り替え処理を示すフローチャートの例示である。
（第１の地図情報切り替え処理）
図１６に第１の地図情報切り替え処理を示す。建設機械３の制御部３５は、ＧＮＳＳによるWaypoint走行が終了位置（つまり、トンネルの入り口）まで到達したか否かを常に確認する（ステップＶ１）。Waypoint走行が終了位置まで到達した場合、制御部３５は、ＳＬＡＭ用のWaypoint９を走行させる（ステップＶ３）。一方、Waypoint走行が終了位置まで到達していない場合、制御部３５は、ＧＮＳＳ用のWaypoint９を走行させる（ステップＶ２）。第１の地図情報切り替え処理は、例えば次のような場面を想定している。例えば、トンネル外のＧＮＳＳによるWaypoint走行のタスクが終了してトンネル入り口まできたら、次のタスクとしてＳＬＡＭによるWaypoint走行が始まるようにシナリオを設定しておく。シナリオは、「走行」などの動作を作業毎に並べ、一連の施工動作の順にすることである。このようにシナリオを設定した場合において、ＧＮＳＳによるWaypoint走行が終了位置（つまり、トンネルの入り口）まできた場合、ＧＮＳＳによる走行タスクからＳＬＡＭによる走行タスクへと自動で遷移させる。つまり、ＧＮＳＳによる走行タスクがトンネルの入り口で終了し、そこからはＳＬＡＭによる走行タスクへと予め設定されたシナリオに従い切り替えを行う。
【0033】
（第２の地図情報切り替え処理）
図１７に第２の地図情報切り替え処理を示す。建設機械３の制御部３５は、ＧＮＳＳの電波を受信中であるかを常に確認する（ステップＷ１）。この処理は、例えばＧＮＳＳの電波の受信レベルが閾値を下回ったか否かを判定するものである。ＧＮＳＳの電波を受信中でない場合、制御部３５は、ＳＬＡＭ用のWaypoint９を走行させる（ステップＷ３）。一方、ＧＮＳＳの電波を受信中である場合、制御部３５は、ＧＮＳＳ用のWaypoint９を走行させる（ステップＷ２）。第２の地図情報切り替え処理は、例えば次のような場面を想定している。例えば、ＧＮＳＳによる走行において高精度な環境地図下で走っているときに、ＧＮＳＳの受信レベルが突如として閾値以下となった場合、その時点から高精度な環境地図を用いたＳＬＡＭによる走行へと自動的に切り替える。ここで、ＧＮＳＳの受信レベルが閾値を下回った時の例としては、単純に受信できる衛星数が減った場合、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）によるＬ１信号が取得できなくなった場合、ＲＴＫ測位によるＧＮＳＳがFix解からFloat解になった場合などがある。つまり、総合してセンチメータ級測位が出来なくなったときである。
図１７に第２の地図情報切り替え処理を示す。建設機械３の制御部３５は、ＧＮＳＳの電波を受信中であるかを常に確認する（ステップＷ１）。この処理は、例えばＧＮＳＳの電波の受信レベルが閾値を下回ったか否かを判定するものである。ＧＮＳＳの電波を受信中でない場合、制御部３５は、ＳＬＡＭ用のWaypoint９を走行させる（ステップＷ３）。一方、ＧＮＳＳの電波を受信中である場合、制御部３５は、ＧＮＳＳ用のWaypoint９を走行させる（ステップＷ２）。第２の地図情報切り替え処理は、例えば次のような場面を想定している。例えば、ＧＮＳＳによる走行において高精度な環境地図下で走っているときに、ＧＮＳＳの受信レベルが突如として閾値以下となった場合、その時点から高精度な環境地図を用いたＳＬＡＭによる走行へと自動的に切り替える。ここで、ＧＮＳＳの受信レベルが閾値を下回った時の例としては、単純に受信できる衛星数が減った場合、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）によるＬ１信号が取得できなくなった場合、ＲＴＫ測位によるＧＮＳＳがFix解からFloat解になった場合などがある。つまり、総合してセンチメータ級測位が出来なくなったときである。
【0034】
以上のように、第３実施形態に係る自動運転システム２０１によれば、トンネル２の出入りに伴い自己位置の推定方法を適切なものに切り替えることができるので、トンネル内外を含めて精度の高い自動運転が可能である。
ここまで本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲の趣旨を変えない範囲で実施することができる。
ここまで本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲の趣旨を変えない範囲で実施することができる。
【符号の説明】
【0035】
１，１０１，２０１ 自動運転システム
２ トンネル
３ 建設機械
４ 管理用ＰＣ
５ サーバ
６ 測位用衛星
８ 経路
９ Waypoint
３１ 車体部
３１ａ 台座
３２ 移動部
３２ａ 車輪
３２ｂ クローラ
３３ 通信部
３４ センサ部
３４ａ エンコーダ（第２センサ）
３４ｂ エンコーダ
３４ｃ ＩＭＵ（第３センサ）
３４ｄ ＬｉＤＡＲ（第１センサ）
３５ 制御部
３５ａ センシング処理部
３５ｂ 自己位置推定部
３５ｃ 経路生成部
３５ｄ 車両制御部
３５ｅ ＳＬＡＭ処理部
３５ｆ オドメトリ処理部
３５ｇ 重み付け処理部
４１ コントローラ
２ トンネル
３ 建設機械
４ 管理用ＰＣ
５ サーバ
６ 測位用衛星
８ 経路
９ Waypoint
３１ 車体部
３１ａ 台座
３２ 移動部
３２ａ 車輪
３２ｂ クローラ
３３ 通信部
３４ センサ部
３４ａ エンコーダ（第２センサ）
３４ｂ エンコーダ
３４ｃ ＩＭＵ（第３センサ）
３４ｄ ＬｉＤＡＲ（第１センサ）
３５ 制御部
３５ａ センシング処理部
３５ｂ 自己位置推定部
３５ｃ 経路生成部
３５ｄ 車両制御部
３５ｅ ＳＬＡＭ処理部
３５ｆ オドメトリ処理部
３５ｇ 重み付け処理部
４１ コントローラ
【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】