特許 7641551 マップ作成システム及び自動走行システム

(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】2025-02-27

(45)【発行日】2025-03-07

(54)【発明の名称】マップ作成システム及び自動走行システム

(51)【国際特許分類】

   G09B 29/00 20060101AFI20250228BHJP

   G05D 1/246 20240101ALI20250228BHJP

   G05D 1/43 20240101ALI20250228BHJP

   G01S 17/89 20200101ALI20250228BHJP

【ＦＩ】

G09B29/00 Z

G05D1/246

G05D1/43

G01S17/89

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2024048728

(22)【出願日】2024-03-25

【審査請求日】2024-10-16

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 展示会名： ＣＥＡＴＥＣ ２０２３ 開催場所： 幕張メッセ （千葉県千葉市美浜区中瀬２－１） 公開日 ： 令和５年１０月１７日～１０月２０日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】517103784

【氏名又は名称】Ｈａｌｏｗｏｒｌｄ株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】000001373

【氏名又は名称】鹿島建設株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】506209422

【氏名又は名称】地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター

(74)【代理人】

【識別番号】110002468

【氏名又は名称】弁理士法人後藤特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】品田 昌寛

(72)【発明者】

【氏名】日高 洋士

(72)【発明者】

【氏名】土岐 亮太

(72)【発明者】

【氏名】岡 尚人

(72)【発明者】

【氏名】木内 仁紀

(72)【発明者】

【氏名】諸橋 俊大

(72)【発明者】

【氏名】中村 佳雅

【審査官】嶋田 行志

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２２－０９８４３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２４－０２２８８８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－１１２６７０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－０４１６５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０２８３１１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－１１２６５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２３／１１２５１５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０２３／１３９７９３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０２３／２７６１８７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２１／００００００６（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／０３２５２４４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０１０９９５４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／００２９４８８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０３９４４１０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／０３７０６９１（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０９Ｂ ２９／００

Ｇ０５Ｄ １／００－Ｇ０５Ｄ １／８７

Ｇ０１Ｓ １７／００－Ｇ０１Ｓ １７／９５

Ｇ０８Ｇ １／００－Ｇ０８Ｇ ９９／００

Ｇ０１Ｃ ２１／００－Ｇ０１Ｃ ２１／３６

Ｂ２５Ｊ １／００－Ｂ２５Ｊ １３／０８

Ａ０１Ｂ ６９／００－Ａ０１Ｂ ６９／０８

Ｂ６０Ｗ ３０／００－Ｂ６０Ｗ ６０／００

Ａ４７Ｌ １１／００－Ａ４７Ｌ １３／６２

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０／ＪＳＴＣｈｉｎａ（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

ＡｇｒｉＫｎｏｗｌｅｄｇｅ

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

周囲を計測して三次元点群データを取得する第１三次元点群データ取得部と、
前記第１三次元点群データ取得部によって取得された三次元点群データのうち、水平方向の任意の一平面に高さ方向における所定の範囲内の三次元点群データを前記高さ方向に投影して二次元の広域マップを作成する広域マップ作成部と、を備えたマップ作成システム。

【請求項2】

目的地まで自動走行する自動走行体と、
請求項１に記載されたマップ作成システムによって得られた前記広域マップを記憶する記憶部と、
前記自動走行体に搭載され、前記自動走行体の周囲を計測して所定の水平面上の二次元点群データを取得する二次元点群データ取得部と、
前記記憶部に記憶された前記広域マップと前記二次元点群データ取得部によって取得された二次元点群データとに基づいて、前記自動走行体の走行動作を制御する制御部と、を備え、
前記広域マップ作成部は、前記二次元点群データ取得部によって計測する前記水平面を含む所定の範囲内の三次元点群データから前記広域マップを作成する自動走行システム。

【請求項3】

目的地まで自動走行する自動走行体と、
請求項１に記載されたマップ作成システムによって得られた前記広域マップを記憶する記憶部と、
前記自動走行体に搭載され、前記自動走行体の周囲を計測して三次元点群データを取得する第２三次元点群データ取得部と、
前記第２三次元点群データ取得部によって取得された三次元点群データのうち、水平方向の任意の一平面に前記高さ方向における所定の範囲内の三次元点群データを前記高さ方向に投影して前記自動走行体の周辺の二次元の周辺マップを作成する周辺マップ作成部と、
前記記憶部に記憶された前記広域マップと前記周辺マップ作成部によって作成した前記周辺マップとに基づいて、前記自動走行体の走行動作を制御する制御部と、を備えた自動走行システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、マップ作成システム及び自動走行システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、車輪を有する移動体が自律走行する移動体制御装置の発明が開示されている。

【0003】

特許文献１に記載された移動体制御装置では、移動体が自律走行する前に、走行エリア内を移動体を走行させて環境マップ（広域マップ）をＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）技術に基づいて作成している。そして、移動体は、環境マップと移動体に搭載された二次元ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）によって認識した周囲の状況（二次元点群データ）とに基づいて自律走行する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０２２－１３２４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

二次元ＬｉＤＡＲは、周囲の状況を二次元（平面）で認識する。特許文献１に記載された発明は、環境マップと二次元ＬｉＤＡＲによって認識した周囲の状況とを比較するものであるため、二次元ＬｉＤＡＲの測定位置に合わせた環境マップを予め用意する必要がある。

【0006】

ところで、特許文献１に記載されるような発明において、同じ空間において複数の移動体を走行させたいという要望がある。この場合に、移動体に搭載された二次元ＬｉＤＡＲの設置位置（高さ）が移動体によって異なっていると、それぞれの移動体に搭載された二次元ＬｉＤＡＲの設置位置（高さ）に合わせた環境マップ（広域マップ）が必要となる。この場合には、各移動体が自律走行する前に、それぞれの設置位置（高さ）に応じた環境マップ（広域マップ）を作成する必要があるため、過度の労力と時間を要する。

【0007】

本発明は、様々な高さの広域マップを容易に作成することができるマップ作成システム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】

【0008】

本発明は、周囲を計測して三次元点群データを取得する第１三次元点群データ取得部と、第１三次元点群データ取得部によって取得された三次元点群データのうち、水平方向の任意の一平面に高さ方向における所定の範囲内の三次元点群データを高さ方向に投影して二次元の広域マップを作成する広域マップ作成部と、を備える。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、様々な高さの広域マップを容易に作成することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、本発明の実施形態に係るマップ作成システム及び自動走行システムのブロック図である。

【図2】図２は、本発明の実施形態に係るマップ作成システムに係る台車の側面図である。

【図3】図３は、本発明の実施形態に係るマップ作成システムに係る台車の上面図である。

【図4】図４は、建設現場の所定の区画Ｒを示す図である。

【図5】図５は、本発明の実施形態に係る自動走行体の側面図である。

【図6】図６は、本発明の実施形態に係る広域マップを作成するためのフローを示すフローチャートである。

【図7】図７（Ａ）は、三次元点群データを一平面で抽出した場合のデータの一部を示す図であり、図７（Ｂ）は、三次元点群データを所定の範囲で抽出して圧縮した場合のデータの一部を示す図である。

【図8】図８は、本発明の実施形態に係る自動走行体を自動走行させるときのフローを示すフローチャートである。

【図9】図９は、変形例に係る自動走行体の側面図、及び計測した三次元点群データの抽出範囲を説明するための図である。

【図10】図１０は、変形例に係る広域マップを作成するためのフローを示すフローチャートである。

【図11】図１１は、変形例に係る自動走行体を自動走行させるときのフローを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係るマップ作成システム１０及び自動走行システム１００について説明する。

【0012】

本実施形態の自動走行システム１００は、例えば、建設現場、物流現場、生産工場、飲食店、あるいは医療現場などにおいて使用される自動走行体１の自動走行を制御するために用いられる。自動走行システム１００は、マップ作成システム１０と、自動走行体１と、を備える。自動走行システム１００は、マップ作成システム１０によって作成される広域マップＭ１と、自動走行体１に搭載されたコントローラ２０によって作成される周辺マップＭ２と、を用いて、自動走行体１を自動走行させる。なお、以下の実施例では、マップ作成システム１０及び自動走行システム１００を建設現場において用いる場合について説明する。

【0013】

まず、図１から図４を参照しながら、マップ作成システム１０について説明する。なお、図１は、自動走行システム１００のブロック図である。

【0014】

本実施形態のマップ作成システム１０は、建設現場において、自動走行体１を目的地まで自動で走行させるために必要な広域マップＭ１を作成する。

【0015】

図１に示すように、マップ作成システム１０は、第１三次元点群データ取得部１１と、コンピューターＣと、を備える。コンピューターＣは、広域マップ作成部１２と、記憶部１３と、傾斜補正部１４と、を有する。第１三次元点群データ取得部１１及びコンピューターＣは、台車１５（移動体）（図２及び図３参照）に搭載される。なお、広域マップ作成部１２及び傾斜補正部１４は、コンピューターＣにおける機能を仮想的なユニットとしたものであり、物理的な存在を意味するものではない。

【0016】

本実施形態では、広域マップ作成部１２、記憶部１３及び傾斜補正部１４は、台車１５に搭載される１つのコンピューターＣの内部に設けられるが、これらは、同じコンピューター内に設けられていなくてもよい。つまり、コンピューターＣは、１つのコンピューターによって構成されているものに限らず、複数のコンピューターによって構成されていてもよい。また、広域マップ作成部１２、記憶部１３及び傾斜補正部１４の一部あるいは全部が、台車１５とは異なる場所に設置されたコンピューターに設けられていてもよい。

【0017】

第１三次元点群データ取得部１１は、三次元ＬｉＤＡＲによって構成され、台車１５に搭載される（図２参照）。なお、以下では、三次元ＬｉＤＡＲについても、第１三次元点群データ取得部１１と同じ付番「１１」を付して説明する。

【0018】

図２及び図３に示すように、三次元ＬｉＤＡＲ１１は、台車１５の周囲を計測して三次元点群データを取得する。具体的には、三次元ＬｉＤＡＲ１１は、レーザ光を走査しながら対象物に照射し、その反射光を測定することで対象物（壁や柱など）までの距離及び高さを計測する。なお、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって取得されるデータは、三次元の点の集合体となる（以下では、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって取得されるデータの集合体を「三次元点群データＤ１」という。）。本実施形態の三次元ＬｉＤＡＲ１１は、計測距離が数十メートルから２００ｍ程度のものが使用される。また、三次元ＬｉＤＡＲ１１は、図２や図３に示すように、三次元ＬｉＤＡＲ１１を中心として、上下方向及び水平方向における所定の角度の範囲内の計測を行う。

【0019】

マップ作成システム１０を用いて、広域マップＭ１を作成する際には、例えば、作業員が、図４に示すような建設現場の自動走行体１を自動走行させる区画Ｒ内を台車１５を押しながら隈なく移動する。その間、三次元ＬｉＤＡＲ１１は、常時台車１５の周囲を計測して三次元点群データＤ１を取得する。

【0020】

広域マップ作成部１２は、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって計測された三次元点群データＤ１に基づいて、広域マップＭ１を作成する。本実施形態では、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）技術に基づいて広域マップＭ１を作成する。なお、本実施形態における広域マップＭ１とは、柱、壁、及び障害物などを含む区画Ｒ全体の二次元の地図を意味する。広域マップＭ１の具体的な作成方法については、後で詳しく説明する。

【0021】

記憶部１３は、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって計測された三次元点群データＤ１、及び広域マップ作成部１２によって作成された広域マップＭ１などを記憶する。記憶部１３は、コンピューターＣに搭載されるハードディスク等の各種記憶装置、あるいは、コンピューターＣに接続可能なメモリーカード、ＵＳＢメモリーなどの記憶媒体によって構成される。記憶部１３は、台車１５に搭載されていてもよく、台車１５とは別の場所に設置されたコンピューター等に設けられていてもよい。

【0022】

傾斜補正部１４は、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって計測した三次元点群データＤ１の中から、水平方向の基準となるもの（例えば、床面や天井）の点群データを抽出し、この抽出した点群データの傾斜を算出して、三次元点群データＤ１の傾きを水平になるように補正する。なお、これに代えて、台車１５に傾斜角センサ（図示せず）を設け、この傾斜角センサによって台車１５の傾斜角及び傾斜方向を検出し、検出した傾斜角及び傾斜方向に基づいて、計測した三次元点群データＤ１の傾きを補正してもよい。

【0023】

次に、自動走行体１について説明する。

【0024】

本実施形態の自動走行体１は、例えば、自律走行搬送台車である。図５に示すように、自動走行体１は、車体２と、車体２の前後左右に配置された４つの車輪３と、車輪３を駆動するモータ（図示せず）に電力を供給するバッテリ４と、二次元点群データ取得部５と、自動走行体１の走行を制御するコントローラ２０と、を備える。車体２上には、荷物が置かれる荷台６が設置される。なお、自動走行体１は、必ずしも搬送機能を有する自動走行体でなくてもよい。

【0025】

図１に示すように、コントローラ２０は、周辺マップ作成部２１と、記憶部２２と、制御部２３と、送受信部２４と、を有する。なお、周辺マップ作成部２１及び制御部２３は、コントローラ２０における機能を仮想的なユニットとしたものであり、物理的な存在を意味するものではない。

【0026】

本実施形態では、二次元点群データ取得部５は、二次元ＬｉＤＡＲによって構成され、自動走行体１に搭載される。なお、以下では、自動走行体１に搭載される二次元ＬｉＤＡＲについては、二次元点群データ取得部５と同じ付番「５」を付して説明する。二次元ＬｉＤＡＲ５は、自動走行体１の周囲を計測して二次元点群データＤ２を取得する。

【0027】

周辺マップ作成部２１は、二次元ＬｉＤＡＲ５によって取得された二次元点群データＤ２に基づいて、自動走行体１の周辺のマップ（以下では、「周辺マップＭ２」という。）を作成する。周辺マップＭ２の具体的な作成方法については、後で詳しく説明する。

【0028】

記憶部２２は、読み書き可能なハードディスクやＳＳＤなどの記憶媒体によって構成される。記憶部２２には、二次元ＬｉＤＡＲ５によって計測された二次元点群データＤ２及びマップ作成システム１０によって作成された広域マップＭ１が記憶されるとともに、自動走行体１の走行動作を制御するための各種プログラムが記憶される。さらに、記憶部２２には、自動走行体１の目的地、及び目的地までのルートなど各種データが記憶される。

【0029】

なお、記憶部２２をコントローラ２０に対して着脱可能な記憶媒体（例えば、メモリーカード）によって構成してもよい。あるいは、記憶部２２をコントローラ２０とは異なる場所に設置された記憶媒体によって構成してもよい。さらには、これらを併用してもよい。

【0030】

制御部２３は、記憶部２２に記憶された広域マップＭ１と周辺マップ作成部２１によって作成された周辺マップＭ２とに基づいて、自動走行体１の走行動作を制御する。具体的には、自動走行体１に目的地が入力されると、制御部２３は、障害物の回避など考慮しつつ目的地までのルートを算出する。その後、制御部２３は、自動走行体１の走行中に随時作成される周辺マップＭ２と、記憶部２２に記憶された広域マップＭ１と、に基づいて、自動走行体１の現在位置を推定しつつ、図示しないモータによって車輪３を駆動して、自動走行体１を目的地まで自動で走行させる。

【0031】

送受信部２４は、コントローラ２０と外部のコンピューターとの間でデータ通信を行う。コントローラ２０は、送受信部２４を通じて、例えば、外部のコンピューターに、自動走行体１の現在位置情報や、走行ルートなどの情報を送信することができるとともに、外部のコンピューターから広域マップＭ１や目的地情報などを受信することができる。

【0032】

このように、自動走行システム１００では、マップ作成システム１０によって作成した広域マップＭ１と、自動走行体１の二次元ＬｉＤＡＲ５によって取得された二次元点群データＤ２に基づいて作成された周辺マップＭ２と、に基づいて、自動走行体１を目的地まで自動で走行させることができる。

【0033】

ところで、自動走行体１の二次元ＬｉＤＡＲ５によって取得された二次元点群データＤ２は、二次元（水平面上）の点群データとなる。これに対し、マップ作成システム１０における三次元ＬｉＤＡＲ１１によって計測された三次元点群データＤ１は、三次元（立体）の点群データである。しかしながら、三次元点群データＤ１は、疎らな点のデータの集合体である。このため、例えば、二次元点群データＤ２と比較するために、三次元点群データＤ１の中から二次元点群データＤ２と同じ高さの平面のデータのみを抽出すると、図７（Ａ）に示すように、疎らな点によって構成されたマップ、言い換えると、情報量が少ない（精度の低い）マップとなってしまう。このようなマップを用いて自動走行体１を自動走行させると、例えば、自動走行体１の自己位置を推定できなくなってしまうおそれがある。

【0034】

また、自動走行システム１００を使用する際には、区画Ｒ内において複数の自動走行体１を走行させることがある。この場合に、自動走行体１に搭載された二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置（図５の高さＨ）が自動走行体１によって異なっていると、それぞれの自動走行体１に搭載された二次元ＬｉＤＡＲの設置位置（高さＨ）に合わせた広域マップＭ１が必要となる。このため、各自動走行体１を自動走行させる前に、それぞれの二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置（高さＨ）に応じた広域マップＭ１を作成する必要が生じ、その分、労力と時間を要してしまう。

【0035】

そこで、本実施形態のマップ作成システム１０では、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって計測された三次元点群データＤ１を用いて、簡単に二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置（高さ）に対応でき、かつ精度の高い広域マップＭ１の作成方法を採用する。以下に、図６に示すフローチャートを参照しながら、広域マップＭ１の具体的な作成方法について説明する。

【0036】

ステップＳ１１では、三次元点群データＤ１を取得する。具体的には、台車１５を移動させている間、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって台車１５の周囲を計測して三次元点群データＤ１を取得する。

【0037】

ステップＳ１２では、傾き補正を行う。具体的には、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって計測した三次元点群データＤ１の中から、水平方向の基準となるもの（例えば、床面や天井）の点群データを抽出し、この抽出した点群データの傾斜を算出して、三次元点群データＤ１の傾きを水平になるように補正する。なお、傾き補正が必要ない場合には、ステップＳ１３の処理を省略してもよい。

【0038】

ステップＳ１３では、自動走行体１に搭載されている二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の高さ（高さＨ）を入力する。具体的には、自動走行体１に搭載されている二次元ＬｉＤＡＲ５が計測する二次元点群データＤ２の床面からの高さＨをコンピューターＣに入力する。

【0039】

ステップＳ１４では、所定の範囲Ｈｒの三次元点群データＤ１ａを抽出する。具体的には、コンピューターＣ（広域マップ作成部１２）は、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって取得された三次元点群データＤ１のうち、高さ方向における所定の範囲Ｈｒ内の三次元点群データＤ１ａを抽出する。本実施形態では、範囲Ｈｒは、自動走行体１に搭載される二次元ＬｉＤＡＲ５によって計測する平面（二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置）の高さＨを中心として、例えば、±２０ｃｍ程度までの範囲に設定される（図２参照）。

【0040】

ステップＳ１５では、三次元点群データＤ１ａを圧縮する。具体的には、コンピューターＣ（広域マップ作成部１２）は、範囲Ｈｒ内にある三次元点群データＤ１ａを水平方向の平面に投影して広域マップＭ１を作成する、別の言い方をすると、範囲Ｈｒ内にある点群データを１つの平面上に重ね合わせて、二次元の広域マップＭ１を作成する。これにより、三次元点群データＤ１のある一平面のデータのみを抽出した場合（図７（Ａ）参照）に比べ、データ間の隙間が小さくなる（図７（Ｂ）参照）。この結果、データの密度が高くなるので、精度の高い広域マップＭ１を作成することができる。

【0041】

また、二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の高さＨの異なる自動走行体１を自動走行させる場合には、それぞれの自動走行体１の二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の高さに応じて、上記ステップＳ１２における二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の高さＨの入力を変更するだけで、自動走行体１に応じた広域マップＭ１を容易に作成することができる。

【0042】

次に、自動走行システム１００における自動走行体１の走行制御について、図８に示すフローチャートを参照しながら説明する。図８のフローチャートに示す処理は、コントローラ２０の記憶部２２に予め記憶されたプログラムに基づいて実行される。コントローラ２０は、図８に示す処理を毎秒当たり数回繰り返し行う。

【0043】

なお、図８に示す処理は、コントローラ２０に自動走行体１の目的地までのルートが設定されて、自動走行体１が自動走行している間に行われる処理である。

【0044】

ステップＳ２１では、二次元点群データＤ２を取得する。具体的には、自動走行体１に搭載された二次元ＬｉＤＡＲ５によって自動走行体１の周囲の二次元点群データＤ２を取得する。

【0045】

ステップＳ２２では、自己位置を推定する。具体的には、コントローラ２０（周辺マップ作成部２１）は、二次元ＬｉＤＡＲ５によって取得した二次元点群データＤ２から、自動走行体１の周囲の周辺マップＭ２を作成する。次いで、コントローラ２０（制御部２３）は、予め記憶部２２に記憶された広域マップＭ１と作成した周辺マップＭ２とを比較して、自動走行体１の現在位置（自己位置）を推定する。

【0046】

ステップＳ２３では、障害物の有無を判断する。具体的には、コントローラ２０（制御部２３）は、ステップＳ２２において作成した周辺マップＭ２あるいは、二次元点群データＤ２に基づいて、設定された目的地までのルート上に障害物が出現していないか否かを判断する。例えば、建設現場では、広域マップＭ１を作成した段階では、存在しなかった資材や装置が、自動走行体１が走行する段階で設定されたルート上に置かれていることがある。コントローラ２０（制御部２３）は、このように自動走行体１が走行する段階で出現した障害物を検知する。設定された目的地までのルート上に障害物が検知されなければ、ステップＳ２４に進み、設定された目的地までのルート上に障害物が検知された場合には、ステップＳ２５に進む。なお、障害物の検知は、広域マップＭ１と周辺マップＭ２とを比較することによって行ってもよい。

【0047】

ステップＳ２４では、目的地に到達したか否かを判断する。具体的には、コントローラ２０（制御部２３）は、ステップＳ２２で推定した自動走行体１の現在位置が、目的地であるか否かを判断する。自動走行体１が目的地に到達していれば、制御（自動走行）を終了する。これに対し、自動走行体１が目的地に到達していなければ、ステップＳ２１に戻る。

【0048】

続いて、ステップＳ２５について説明する。上述のように、ステップＳ２３において、設定された目的地までのルート上に障害物が存在していると判断された場合には、ステップＳ２５に進む。ステップＳ２５では、ルートを再設定する。具体的には、コントローラ２０（制御部２３）は、設定されたルート上に障害物を検知した場合には、自動走行体１の障害物を回避しつつ、目的地に到達するルートを検索し、ルートを再設定する。そして、ステップＳ２１に戻って、再びステップＳ２１以降の処理を実行する。

【0049】

上述のように、本実施形態のマップ作成システム１０では、所定の高さの範囲Ｈｒ内にある三次元点群データＤ１ａを水平方向の平面に投影して広域マップＭ１を作成しているので、精度の高い広域マップＭ１を作成することができる。そして、本実施形態の自動走行システム１００では、自動走行体１を自動走行させる際に、精度の高い広域マップＭ１を用いているので、自動走行体１の自己位置の推定精度を向上させることができ、自動走行の精度も向上させることができる。

【0050】

さらに、マップ作成システム１０では、二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の高さＨの入力を変更するだけで、簡単に、自動走行体１の二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の高さＨに応じた広域マップＭ１を作成することができる。つまり、マップ作成システム１０を使用することにより、様々な高さの広域マップＭ１を容易に作成することができるので、二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の異なる自動走行体１を使用する際に、広域マップＭ１を作り直す労力や時間を大幅に低減することができる。

【0051】

次に、自動走行システム１００の変形例について説明する。自動走行システム１００では、自動走行体１に二次元ＬｉＤＡＲ５が搭載されていたが、変形例に係る自動走行システム１００では、自動走行体１に三次元ＬｉＤＡＲ５０（第２三次元点群データ取得部）が搭載される（図９参照）点で、相違する。また、自動走行システム１００では、二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の高さＨに合わせて広域マップＭ１を作成しているが、変形例に係る自動走行システム１００では、任意の高さで広域マップＭ１１を作成できる点で、相違する。なお、以下では、同じ構成や、同じ処理については、同一の付番を付して適宜説明を省略する。

【0052】

まず、変形例における広域マップＭ１１の作成方法について、図１０に示すフローチャートを参照しながら説明する。なお、ここでは、図６に示すフローチャートと相違するステップＳ１１３、Ｓ１１４、及びＳ１１５についてのみ説明する。

【0053】

この変形例においても、台車１５に搭載された三次元ＬｉＤＡＲ１１によって計測された三次元点群データＤ１を用いる。ステップＳ１１３では、高さＨ１（図９参照）を入力する。具体的には、床面からの高さＨ１をコンピューターＣに入力する。高さＨ１は、任意の高さであり、自動走行体１に搭載される三次元ＬｉＤＡＲ５０の設置位置に対応させる必要はない。本変形例では、例えば、高さＨ１を２ｍ程度に設定する（図９参照）。

【0054】

そして、ステップＳ１１４において、所定の範囲Ｈｒの三次元点群データＤ１ｂを抽出する。具体的には、コンピューターＣ（広域マップ作成部１２）は、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって取得された三次元点群データＤ１のうち、高さ方向における所定の範囲Ｈｒ１内の三次元点群データＤ１ｂを抽出する。本変形例では、三次元点群データＤ１を抽出する所定の範囲Ｈｒ１を、例えば、高さＨ１±５０ｃｍ程度の範囲とする（図９参照）。

【0055】

建設現場などでは、資材や装置を一時的に床面に仮置きしておくことがある（図９参照）。この状態で広域マップＭ１１を作成すると、当然資材や装置が広域マップＭ１１に反映されることになる。しかしながら、自動走行体１を自動走行させるときに、床面に置かれていた資材や装置が移動してしまっていることがある。この場合には、予め作成した広域マップＭ１１と自動走行体１が自動走行中に取得した周辺マップＭ２との間に相違が出てしまい、コントローラ２０（制御部２３）が自動走行体１の現在位置を推定できなくなるおそれがある。

【0056】

このため、本変形例のように、三次元点群データＤ１の抽出範囲の高さＨ１を２ｍ程度（範囲Ｈｒ１を高さ１．５ｍから２．５ｍ程度）とすることで、床面に仮置きされた資材や装置が含まない範囲の点群データを使用して広域マップＭ１１を作成することができる。つまり、資材や装置の影響を受けないで広域マップＭ１１を作成することができる。

【0057】

ステップＳ１１５では、三次元点群データＤ１ｂを圧縮する。具体的な方法は、ステップＳ１５と同様であるので、説明を省略する。

【0058】

次に、本変形例における自動走行体１の走行制御について、図１１に示すフローチャートを参照しながら説明する。なお、図１１のフローチャートに示す処理は、コントローラ２０の記憶部２２に予め記憶されたプログラムに基づいて実行される。コントローラ２０は、図１１に示す処理を毎秒当たり数回繰り返し行う。

【0059】

本変形例では、自動走行体１に搭載される三次元ＬｉＤＡＲ５０によって計測された三次元点群データＤ３に基づいて作成される周辺マップＭ１２は、広域マップＭ１１と同じ方法（図１０のフローチャート）で作成する。図示はしないが、簡単に説明すると、三次元ＬｉＤＡＲ５０によって取得された三次元点群データＤ３のうち、高さ方向における所定の範囲内Ｈｒ１を、三次元点群データＤ１の抽出範囲（高さＨ１±５０ｃｍ程度）と同じにする。なお、周辺マップＭ１２を作成する際には、図１０のステップＳ１１２における高さＨ１の入力を一度行えば、以降は高さＨ１の入力（ステップＳ１１２）を不要とする。

【0060】

このように、広域マップＭ１１と周辺マップＭ１２を作成する条件を同じとすることで、自己位置の推定精度を向上させることができる。このため、最適には、自動走行体１に搭載される三次元ＬｉＤＡＲ５０は、台車１５に搭載される三次元ＬｉＤＡＲ１１と同じ機種であることが望ましい。

【0061】

また、本変形例の自動走行システム１００においても、三次元点群データＤ１，Ｄ３のデータの抽出範囲、すなわち、作成する広域マップＭ１１と周辺マップＭ１２の高さを適宜変更することができる。例えば、床面に置かれる資材や装置の高さや工事の進捗に応じて、三次元点群データＤ１，Ｄ３のデータの抽出範囲（高さＨ、Ｈ１）を換えることで、適宜、これらの影響を受けない範囲の広域マップＭ１１及び周辺マップＭ１２を作成することができる。これにより、自動走行体１の自己位置の推定精度を向上させることができ、自動走行の精度も向上させることができる。

【0062】

以上のマップ作成システム１０及び自動走行システム１００によれば、以下の効果を奏する。

【0063】

マップ作成システム１０では、三次元ＬｉＤＡＲ１１によって取得された三次元点群データＤ１のうち、高さ方向における所定の範囲Ｈｒ内の三次元点群データＤ１ａを抽出し、この三次元点群データＤ１ａを圧縮して、二次元の広域マップＭ１を作成している。これにより、三次元点群データＤ１を用いた場合でも、精度の高い二次元の広域マップＭ１を作成することができる。

【0064】

また、マップ作成システム１０では、範囲Ｈｒ（高さＨの入力）を適宜変更するだけで、簡単に高さの異なる二次元の広域マップＭ１を作成することができる。つまり、マップ作成システム１０を使用することにより、様々な高さの二次元の広域マップＭ１を容易に作成することができるので、例えば、二次元ＬｉＤＡＲ５の設置位置の異なる自動走行体１を複数使用する際に、それぞれの自動走行体１に対応する広域マップＭ１を作るための労力や時間を大幅に低減することができる。

【0065】

さらに、本実施形態の自動走行システム１００では、自動走行体１を自動走行させる際に、マップ作成システム１０によって作成した精度の高い広域マップＭ１を用いることにより、自動走行体１の自己位置の推定精度を向上させることができ、自動走行の精度も向上させることができる。

【0066】

また、自動走行体１に三次元ＬｉＤＡＲ５０を搭載した場合には、床面に置かれる資材や装置の高さや工事の進捗に応じて、三次元点群データＤ１，Ｄ３のデータの抽出範囲（高さＨ、Ｈ１）を変えることで、適宜、これらの影響を受けない範囲の広域マップＭ１１及び周辺マップＭ１２を作成することができる。これにより、自動走行体１の自己位置の推定精度をより向上させることができ、自動走行の精度もより向上させることができる。

【0067】

以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。

【0068】

上記実施形態では、三次元点群データを取得する方法として、三次元ＬｉＤＡＲ１１、５０を用いる場合を説明したが、三次元点群データを取得する方法は、これに限らない。例えば、カメラなど撮像装置を用いたＶｉｓｕａｌＳＬＡＭ技術から三次元点群データを取得する、あるいは、二次元ＬｉＤＡＲを三次元的に動かして三次元点群データを取得してもよい。

【0069】

また、上記実施形態では、二次元点群データＤ２から周辺マップＭ２を作成して処理を進めるものとしたが、二次元点群データＤ２をそのまま使用するものとしてもよい。

【0070】

上記実施形態では、作業員によって押される台車１５に搭載された三次元ＬｉＤＡＲ１１によって三次元点群データＤ１を取得する場合を例に説明したが、これに限らない。例えば、三次元ＬｉＤＡＲ１１をリモートコントロール可能な台車に搭載し、この台車を遠隔操作して三次元点群データＤ１を取得してもよい。また、作業員が三次元ＬｉＤＡＲ１１を手に持って移動してもよく、あるいは、三次元ＬｉＤＡＲ１１をヘルメットに搭載したり、腕に付けたりして、区画Ｒ内を歩くことにより三次元点群データＤ１を取得してもよい。

【0071】

さらに、上記実施形態では、三次元ＬｉＤＡＲ１１を移動させながら三次元点群データＤ１を取得する場合を例に説明をしたが、三次元点群データＤ１は、必ずしも三次元ＬｉＤＡＲ１１を移動させながら取得する必要はない。例えば、複数の地点で取得した三次元点群データＤ１を重ね合わせて、この重ね合わせた三次元点群データＤ１に基づいて広域マップＭ１を作成してもよい。また、カメラなど撮像装置によって定点で撮像した画像を用いて三次元点群データを取得してもよい。

【符号の説明】

【0072】

１００ 自動走行システム
１０ マップ作成システム
１ 自動走行体
５ 二次元ＬｉＤＡＲ（二次元点群データ取得部）
１１ 三次元ＬｉＤＡＲ（第１三次元点群データ取得部）
１２ 広域マップ作成部
１３ 記憶部
１４ 傾斜補正部
１５ 台車（移動体）
２０ コントローラ
２１ 周辺マップ作成部
２２ 記憶部
２３ 制御部
５０ 三次元ＬｉＤＡＲ（第２三次元点群データ取得部）
Ｃ コンピューター

【要約】

【課題】様々な高さの広域マップを容易に作成することができるマップ作成システムを提供する。
【解決手段】マップ作成システム１０は、周囲を計測して三次元点群データＤ１を取得する第１三次元点群データ取得部１１と、第１三次元点群データ取得部１１によって取得された三次元点群データＤ１のうち、高さ方向における所定の範囲Ｈｒ内の三次元点群データＤ１ａを水平方向の平面に投影して二次元の広域マップＭ１を作成する広域マップ作成部１２と、を備える。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】