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技術 走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラム

出願人 シャープ株式会社
発明者 黒田達朗
出願日 2018年2月6日 (2年8ヶ月経過) 出願番号 2018-019306
公開日 2019年8月22日 (1年2ヶ月経過) 公開番号 2019-139304
状態 未査定
技術分野 移動体の位置、進路、高度又は姿勢の制御 光レーダ方式及びその細部 交通制御システム
主要キーワード 筐体周囲 SP数 連結駆動 レーザーセンサ 接地中心点 前方空間 距離検知 ピッチ角度
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2019年8月22日)のものです。
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図面 (19)

課題

雨や霧、等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における障害物検知精度が従来よりも高い走行装置を提供する。

解決手段

筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置。

概要

背景

今日、走行装置として、荷物を搬送する搬送用ロボットや、建物内および建物周辺や所定の敷地内の状況を監視する有人または無人の走行装置が利用されている。また、地震津波土砂崩れ等の被災地での被災者の探索、あるいは事故が発生した工場発電所などの内部の情報収集といった危険地域における活動にも、カメラや各種センサ等が搭載された走行車両が利用される場合がある(例えば、特許文献1参照)。

このような走行車両において、LIDAR等の測距センサにより障害物を検知する障害物検知機能を有するものがあるが、雨や霧、などの天候の影響によって測距センサが正しく動作しないことがある。

また、雨が降り、走行路面濡れるとレーザーセンサによる正しい距離値が得にくくなる問題を解決すべく、1回の走査で路面から所定値以上の高さを示す検出データが得られた場合に障害物有りの判定を行う第1の判定手段と、複数回の走査で得られた複数のデータのうち、所定回以上のデータが同一の場所で得られた場合に障害物有りの判定を行う第2の判定手段とを相補的に使用することで、大雨による濡れがあっても障害物の検出精度落ちず、路面の状況に影響されずに常に障害物を高い精度で検出できる移動ロボットの発明が開示されている(例えば、特許文献2参照)。

概要

雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における障害物の検知精度が従来よりも高い走行装置を提供する。筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置。

目的

本願発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における障害物の検知精度が従来よりも高い走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置

請求項2

筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記記憶部は、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定部は、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置。

請求項3

前記障害物判定部は、前記筐体および前記障害物の移動による前記障害物の位置の変化を考慮して、前記略同一位置の範囲を予め定められた範囲広くとる請求項2に記載の走行装置。

請求項4

前記障害物が前記筐体から予め定められた距離内に入った場合、前記走行駆動部は、前記筐体を減速または停止させる請求項1〜3のいずれか1つに記載の走行装置。

請求項5

前記記憶部は、前記測点の距離および閾値の関係を示す閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記閾値テーブルを参照して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定する請求項1〜4のいずれか1つに記載の走行装置。

請求項6

前記筐体の周囲の走行領域天候情報を取得する天候情報取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記天候情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記天候情報に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項1〜5のいずれか1つに記載の走行装置。

請求項7

前記筐体の周囲の走行領域の降水状態を検知する検知センサをさらに備え、前記記憶部は、前記降水状態に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記降水状態に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項1〜6のいずれか1つに記載の走行装置。

請求項8

前記筐体の周囲の走行領域の地域情報を取得する地域情報取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記地域情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記地域情報に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項1〜7のいずれか1つに記載の走行装置。

請求項9

前記筐体の速度および方向に基づき進路予測を行う進路予測部をさらに備え、前記障害物判定部は、前記進路予測に基づき予測される前記複数の測点の位置の変化を考慮して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定する請求項1〜8のいずれか1つに記載の走行装置。

請求項10

周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置の障害物判定方法。

請求項11

周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置の障害物判定方法。

請求項12

周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、前記走行制御システムのプロセッサに、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置の障害物判定プログラム。

請求項13

周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、前記走行制御システムのプロセッサに、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置の障害物判定プログラム。

技術分野

0001

本願発明は、走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムに関し、詳しくは、LIDAR等の測距センサにより周囲の障害物を検知する障害物検知機能を有する走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムに関する。

背景技術

0002

今日、走行装置として、荷物を搬送する搬送用ロボットや、建物内および建物周辺や所定の敷地内の状況を監視する有人または無人の走行装置が利用されている。また、地震津波土砂崩れ等の被災地での被災者の探索、あるいは事故が発生した工場発電所などの内部の情報収集といった危険地域における活動にも、カメラや各種センサ等が搭載された走行車両が利用される場合がある(例えば、特許文献1参照)。

0003

このような走行車両において、LIDAR等の測距センサにより障害物を検知する障害物検知機能を有するものがあるが、雨や霧、などの天候の影響によって測距センサが正しく動作しないことがある。

0004

また、雨が降り、走行路面濡れるとレーザーセンサによる正しい距離値が得にくくなる問題を解決すべく、1回の走査で路面から所定値以上の高さを示す検出データが得られた場合に障害物有りの判定を行う第1の判定手段と、複数回の走査で得られた複数のデータのうち、所定回以上のデータが同一の場所で得られた場合に障害物有りの判定を行う第2の判定手段とを相補的に使用することで、大雨による濡れがあっても障害物の検出精度落ちず、路面の状況に影響されずに常に障害物を高い精度で検出できる移動ロボットの発明が開示されている(例えば、特許文献2参照)。

先行技術

0005

特開2005−111595号公報
特開2008−009929号公報

発明が解決しようとする課題

0006

一方、LIDAR等の測距センサによる測定の場合、障害物にレーザー光が当たる前に、雨や霧、雪等によってレーザー光が反射されてしまうことがあるため、結果として、障害物の検知精度が下がってしまうことがある。

0007

本願発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における障害物の検知精度が従来よりも高い走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラ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

この発明の走行装置は、筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置は、筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記記憶部は、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定部は、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定方法は、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定方法は、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定プログラムは、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、前記走行制御システムのプロセッサに、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定プログラムは、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、前記走行制御システムのプロセッサに、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。

0009

「測点」は、レーザー光を走査した際に、対象から反射されたレーザー光を受光することによって検知された点である。
「過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合」は、任意の1回(例えば、前回)の走査時に検知された障害物の位置だけでなく、任意の複数回の走査時に検知された障害物の位置であってもよい。
また、過去の走査で検知された障害物の位置は、厳密に同一位置である必要はなく、走査時間の間隔や筐体の走行速度に応じて適宜修正してもよい。
「走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラム」は、通信を介して走行装置の走行を制御する管理サーバーによって実行されるプログラムである。
また、走行装置に設けられた制御部によって実行されるプログラムであってもよい。

0010

本願発明の「走行駆動部」は、電動モータ41R,41L、モータ軸42R,42Lおよびギアボックス43R,43Lおよび制御ユニット100の協働によって実現され、また、本願発明の「測拒センサ」は、距離検出部12によって実現され、また、本願発明の「障害物判定部」は、制御ユニット100によって実現される。

発明の効果

0011

本願発明によれば、測点の距離に応じて異なる閾値を採用することによって、雨や霧、雪等が障害物として誤検知される可能性を低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムが提供される。

0012

また、本願発明の走行装置は、次のように構成されてもよく、それらが適宜組み合わされてもよい。

0013

このようにすれば、過去に検知された障害物の位置情報を参照することによって、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。

0014

前記障害物判定部は、前記筐体および前記障害物の移動による前記障害物の位置の変化を考慮して、前記略同一位置の範囲を予め定められた範囲広くとるものであってもよい。

0015

このようにすれば、障害物判定部は、筐体および障害物の移動による障害物の位置の変化を考慮して、過去に検知された障害物の位置情報を参照することによって、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。

0016

前記障害物が前記筐体から予め定められた距離内に入った場合、前記走行駆動部は、前記筐体を減速または停止させるものであってもよい。

0017

このようにすれば、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高く、筐体を安全に走行させることができる走行装置が提供される。

0018

前記記憶部は、前記測点の距離および閾値の関係を示す閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記閾値テーブルを参照して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定するものであってもよい。

0019

このようにすれば、測点の距離および閾値の関係を示す閾値テーブルを参照することによって、雨や霧、雪等が障害物として誤検知される可能性を効率よく低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。

0020

前記筐体の周囲の走行領域天候情報を取得する天候情報取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記天候情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記天候情報に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。

0021

このようにすれば、前記筐体の周囲の走行領域の天候情報に応じて閾値テーブルを切り替えるため、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。

0022

前記筐体の周囲の走行領域の降水状態を検知する検知センサをさらに備え、前記記憶部は、前記降水状態に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記降水状態に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。

0023

「前記筐体の周囲の降水状態を検知する検知センサ」とは、筐体周囲の雨、雪、、雹、霧雨などの降水状態を検知するカメラ等の検知センサである。

0024

このようにすれば、検知センサによって検知された降水状態に応じて閾値テーブルを切り替えるため、雨や雪などの降水状態に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。

0025

前記筐体の周囲の走行領域の地域情報を取得する地域情報取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記地域情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記地域情報に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。

0026

このようにすれば、前記筐体の周囲の走行領域の地域情報に応じて閾値テーブルを切り替えるため、草やの多い地域など、地域の特性に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。

0027

前記筐体の速度および方向に基づき進路予測を行う進路予測部をさらに備え、前記障害物判定部は、前記進路予測に基づき予測される前記複数の測点の位置の変化を考慮して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定するものであってもよい。

0028

このようにすれば、自律走行型車両が走行する場合であっても、その速度および方向を考慮して障害物の判定が行われるため、適切な障害物検知処理が可能となる走行装置が提供される。

図面の簡単な説明

0029

本願発明の実施形態1に係る自律走行型車両を示す左側面図である。
図1の自律走行型車両の平面図である。
図1の自律走行型車両における電動車台部の概略構成を説明する右側面図である。
図3(A)のB−B線矢視断面図である。
本願発明の実施形態1に係る自律走行型車両のLIDARの検知エリアの一例を示す説明図である。
図4の検知エリアの一部を拡大した部分拡大図である。
本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。
本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。
本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。
本願発明の実施形態1に係る距離検出部の検知結果の一例を示す説明図である。
測点の距離と閾値との関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。
本願発明の実施形態1の障害物検知処理の一例を示す説明図である。
測点の距離と閾値との関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。
ベルの手前に孤立点が存在する場合のレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す図5対応図である。
図14の1つ前のフレームにおけるレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す説明図である。
本願発明の実施形態2に係る距離検出部の検知結果の一例を示す説明図である。
本願発明の実施形態2に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。

実施例

0030

以下、図面を参照しながら、本願発明の走行装置の一例としての自律走行型車両1の実施形態について詳説する。なお、以下の実施例の記載によって、この発明が限定されるものではない。
本願発明は、自律走行型車両1に限定されず、レーザーを用いて障害物を検知するものであれば、人が運転する車両であってもよい。

0031

(実施形態1)
図1は、本願発明の実施形態1に係る自律走行型車両1を示す左側面図であり、図2は、図1の自律走行型車両1の平面図である。また、図3(A)は、実施形態1に係る自律走行型車両1における電動車台部10の概略構成を説明する右側面図であり、図3(B)は、図3(A)のB−B線矢視断面図である。

0032

本願発明の実施形態1に係る自律走行型車両1は、主として、電動車台部10と、電動車台部10上に設けられた昇降機構部50と、昇降機構部50の先端部に設けられた撮像部としての監視カメラ60を備える。

0033

さらに詳しくは、電動車台部10の前端部上には距離検出部12が設けられ、電動車台部10の後端部上にはWi‐Fiアンテナ71および警告灯72が設けられ、電動車台部10の左右側面および後端面にはCCDカメラ73が設けられ、昇降機構部50の監視カメラ60の後方位置にはGPSアンテナ74が設けられている。

0034

距離検出部12は、移動する前方領域や路面の状態を確認する機能を有し、光を出射する発光部と、光を受光する受光部と、前記前方空間の所定の複数の測点SPに向けて前記光が出射されるように、光の出射方向を走査させる走査制御部とを備える。
距離検出部12としては、所定の距離測定領域内の2次元(2D)空間または3次元(3D)空間にレーザーを出射し、前記距離測定領域内の複数の測点における距離を測定するLIDAR(Light Detection and Ranging、あるいはLaser Imaging Detection and Ranging:ライダー)を用いることができる。

0035

制御ユニット100は、自律走行型車両1の有する走行機能監視機能などを実行する部分であり、例えば制御部(走行制御部および安全制御部)、障害物検知部、人検知部、指示認識部、通信部、指示実行部、記憶部などから構成される。

0036

自律走行型車両1は、走行すべき領域の地図情報移動経路情報とを予め記憶し、監視カメラ60、距離検出部12およびGPS(Global Positioning System)から取得した情報を利用して、障害物を避けながら、所定の経路を走行するよう構成されている。
実施形態1において、距離検出部12は、2次元(2D)空間にレーザーを出射して測点SPまでの距離を測定するが、3次元(3D)空間にレーザーを出射するものであってもよい。

0037

自律走行型車両1は、監視カメラ60や距離検出部12等を利用して、電動車台部10の進行方向前方の状態を確認しながら自走する。例えば、前方に、障害物や段差等が存在することを検出した場合には、障害物に衝突することなどを防止するために、静止、回転、後退前進等の動作を行って進路を変更する。

0038

次に、図3(A)および(B)を参照しながら自律走行型車両1の走行に関係する構成を説明する。なお、図3(A)において右側の前輪21および後輪22を2点鎖線で示し、図3(B)において後述するスプロケット21b、22b、31b、32bを点線で示している。

0039

<電動車台部10の説明>
電動車台部10は、車台本体11と、車台本体11の前後左右に設けられた4つの車輪と、4つの車輪のうち少なくとも前後一方側の左右一対の車輪を個別に回転駆動する2つの電動モータ41R、41Lと、2つの電動モータ41R、41Lに電力を供給するバッテリ40と、距離検出部12と、制御ユニット100とを備える。

0040

実施形態1に係る場合、図3(A)(B)に示すように、電動車台部10は矢印A方向に前進するため、矢印A側の左右の車輪が前輪21、31であり、残りの左右の車輪が後輪22、32であり、左右の前輪21、31が2つの電動モータ41R、41Lにて個別に駆動制御される。
図3(B)において、前輪21、31および後輪22、32はそれぞれ、接地中心点G21、G31およびG22、G32を有する。
また、バッテリ40は、車台本体11の収容スペース16内に収納される。

0041

なお、図3(A)(B)では、単に電動車台部10を構成する各構成部およびそれらの配置を説明するものであるため、図3(A)(B)で示された電動車台部10の各構成部の大きさや間隔等は図1および図2に示された電動車台部10と必ずしも一致するものではない。

0042

車台本体11において、前面13と後面14には、バンパー17f、17rが取り付けられると共に、右側面12Rと左側面12Lには帯状カバー18が設置され、車台本体11の前後方向に沿って延びている。カバー18の下側には、前輪21、31および後輪22、32をそれぞれ回転支持する車軸21a、31aおよび車軸22a、32aが設けられている。前輪21、31の車軸21a、31aは同一の第1軸心P1上に配置されると共に、後輪22、32の車軸22a、32aは同一の第2軸心P2上に配置されている。
なお、各車軸21a、31a、22a、32aは、動力伝達部材によって結合されない場合は、独立して回転可能となっている。

0043

右および左のそれぞれ一対の前輪21、31と後輪22、32は、動力伝達部材であるベルト23、33によって連動する。具体的には、右側の前輪21の車軸21aにはスプロケット21bが設けられ、後輪22の車軸22aにはスプロケット22bが設けられる。また、前輪21のスプロケット21bと後輪22のスプロケット22bとの間には、例えばスプロケット21b、22bと歯合する突起内面側に設けたベルト23が巻架されている。同様に、左側の前輪31の車軸31aにはスプロケット31bが設けられると共に、後輪32の車軸32aにはスプロケット32bが設けられており、前輪31のスプロケット31bと後輪32のスプロケット32bとの間には、ベルト23と同様の構造を持つベルト33が巻架されている。

0044

したがって、右と左の前輪と後輪(21と22、31と32)は、ベルト(23、33)によって連結駆動されるので、一方の車輪を駆動すればよい。実施形態1では、前輪21、31を駆動する場合を例示している。一方の車輪21、31を駆動輪とした場合に、他方の車輪22、32は、動力伝達部材であるベルト23、33によってスリップすることなく駆動される従動輪として機能する。
前輪と後輪とを連結駆動する動力伝達部材としては、スプロケット21b、31bとこのスプロケット21b、31bに歯合する突起を設けたベルト23、33を用いるほか、例えば、スプロケット21b、31bとこのスプロケット21b、31bに歯合するチェーンを用いてもよい。さらに、スリップが許容できる場合は、摩擦の大きなプーリーとベルト23、33を動力伝達部材として用いてもよい。ただし、駆動輪と従動輪の回転数が同じとなるように動力伝達部材を構成する。
図3(A)と(B)では、前輪(21、31)が駆動輪に相当し、後輪(22、32)が従動輪に相当する。

0045

車台本体11の底面15の前輪側には、右側の前後輪21、22を駆動するための電動モータ41Rと、左側の前後輪31、32を駆動するための電動モータ41Lの2つのモータが設けられている。右側の電動モータ41Rのモータ軸42Rと右側の前輪21の車軸21aとの間には、動力伝達機構としてギアボックス43Rが設けられている。同様に、左側の電動モータ41Lのモータ軸42Lと左側の前輪31の車軸31aとの間には、動力伝達機構としてギアボックス43Lが設けられている。ここでは、2つの電動モータ41R、41Lは車台本体11の進行方向(矢印A方向)の中心線CLに対して左右対称となるように並列配置されており、ギアボックス43R、43Lもそれぞれ電動モータ41R、41Lの左右外側に配設されている。

0046

ギアボックス43R、43Lは、複数の歯車や軸などから構成され、電動モータ41R、41Lからの動力トルクや回転数、回転方向を変えて出力軸である車軸21a、31aに伝達する組立部品であり、動力の伝達と遮断切替えるクラッチを含んでいてもよい。なお、一対の後輪22、32はそれぞれ軸受44R、44Lによって軸支されており、軸受44R、44Lはそれぞれ車台本体11の底面15の右側面12R、左側面12Lに近接させて配設されている。

0047

以上の構成により、進行方向右側の前後輪21、22と、左側の前後輪31、32とは、独立して駆動することが可能となる。すなわち、右側の電動モータ41Rの動力はモータ軸42Rを介してギアボックス43Rに伝わり、ギアボックス43Rによって回転数、トルクあるいは回転方向が変更されて車軸21aに伝達される。そして、車軸21aの回転によって前輪21が回転するとともに、車軸21aの回転は、スプロケット21b、ベルト23、および、スプロケット22bを介して後方の車軸22aに伝わり、後輪22を回転させることになる。左側の電動モータ41Lからの前輪31および後輪32への動力の伝達については上記した右側の動作と同様である。

0048

<本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の流れ>
次に、図4図10に基づき、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の流れについて説明する。
図4は、本願発明の実施形態1に係る自律走行型車両1のLIDARの検知エリアSAの一例を示す説明図である。また、図5は、図4の検知エリアSAの一部ARを拡大した部分拡大図である。また、図6は、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。

0049

図4において、自律走行型車両1から予め定められた検知エリアSA内の障害物OB1およびOB2が検知された例を示す。
ここで、障害物OB1またはOB2が停止ラインSLの範囲内に入ったとき、自律走行型車両1は停止するものとする。

0050

図5に示すように、予め定められた周波数ごとにレーザー光LLを水平に走査することで、ピッチ角度PAごとに測点SPを検出する。
実施形態1において、レーザー光LLは、床面からの高さ約70cmの水平面上に照射され、約25mまでの障害物OBを検知する。

0051

次に、図6に基づき、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の具体的な流れを説明する。

0052

図6のステップS1において、制御ユニット100は、レーザー光LLを走査する(ステップS1)。

0053

次に、図6のステップS2において、制御ユニット100は、測点SPが検知されたか否かを判定する(ステップS2)。
具体的には、発光部からのレーザー光LLが対象に当たり、当該対象から反射された反射光を受光部が受光したとき、制御ユニット100は、当該対象に当たった地点に測点SPが検知されたものとする。
また、制御ユニット100は、発光部から対象に反射され、受光部に受光するまでのレーザー光LLの往復に要する時間に基づき、測点SPまでの距離Lを算出する。
また、制御ユニット100は、距離検出部12から各測点SPまでの距離Lも記憶部に記憶させる。

0054

ステップS2において、測点SPが検知されなかった場合(ステップS2の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップS1の処理を繰り返す(ステップS1)。

0055

一方、測点SPが検知された場合(ステップS2の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップS3において、当該測点SPが孤立点IPか否かを判定する(ステップS3)。

0056

ここで、ある測点SP1が孤立点IPか否かは、測点SP1から予め定められた距離の範囲内にその他の測点SP2が存在するか否かで判定する。
具体的には、1ピッチ隣接する測点SP1および測点SP2までの距離L1およびL2を比較して、それらの距離の差LD=|L1−L2|が予め定められた距離の範囲内にあるか否かで判定する。
測点SP1から予め定められた距離の範囲内にその他の測点SP2が存在しない場合、制御ユニット100は、測点SP1を孤立点IPと判定する。
図5においては、孤立点IP1およびIP2が検知されている。

0057

ステップS3において、測点SPが孤立点IPと判定された場合(ステップS3の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップS4において、当該測点SPをノイズと判定する(ステップS4)。
このようにして、雨や霧、雪などの粒子がレーザー光LLによって検知されたとしても、ノイズとして検知対象から除外される。

0058

一方、ステップS3において、当該測点SPが孤立点IPでないと判定された場合(ステップS3の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップS5において、予め定められた距離の範囲内にある測点SP1、SP2等からなる測点SPの集合に目印(ラベルLB)をつけ、そのサイズを計算する(ステップS5)。

0059

図5の例において、6つの孤立していない測点SPの集合が検知されており、ラベルLBがつけられている。

0060

次に、図6のステップS6において、制御ユニット100は、当該ラベルLBのサイズが予め定められた基準値以上か否かを判定する(ステップS6)。

0061

実施形態1において、制御ユニット100は、次式に基づいて、ラベルサイズLSを計算する。
ラベルサイズLS=距離値L×tan(ピッチ角度PA)×測点SP数

0062

例えば、ピッチ角度PAが1°の場合に、距離100mmの位置に6点の測点SPの集合にラベルがつけられた場合、そのラベルサイズLSは、
LS=100×0.0175×6=10.5
となる。

0063

ステップS6において、ラベルLBのサイズが予め定められた基準値以上の場合(ステップS6の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップS7において、当該ラベルLBが検知対象ラベルと判定する(ステップS7)。
その後、制御ステップ100は、ステップS9の判定を行う(ステップS9)。

0064

一方、ラベルLBのサイズが予め定められた基準値以上でない場合(ステップS6の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップS8において、当該ラベルLBが非検知対象ラベルと判定する(ステップS8)。
その後、制御ステップ100は、ステップS9の判定を行う(ステップS9)。

0065

次に、ステップS9において、制御ユニット100は、検知エリアSAまたは停止ラインSL内に検知対象ラベルが入ったか否かを判定する(ステップS9)。
検知エリアSAまたは停止ラインSL内に検知対象ラベルが入った場合(ステップS9の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップS11において、自律走行型車両1を減速または停止させる(ステップS11)。

0066

例えば、制御ユニット100は、検知エリアSA内に検知対象ラベルが入った場合に、自律走行型車両1を減速させ、停止ラインSL内に検知対象ラベルが入った場合に、自律走行型車両1を停止させる。

0067

その後、制御ユニット100は、ステップS1の処理を繰り返す(ステップS1)。

0068

<本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例>
次に、図7図13に基づき、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例について説明する。
図7図9は、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。図7図9において、(A)は、距離検知部12によって検知された測点SPの一例であり、(B)は、測点SPの距離および隣接する測点SP間の距離の差の関係を示す表である。また、図10は、本願発明の実施形態1に係る距離検出部12の検知結果の一例を示す説明図である。また、図11は、測点SPの距離と閾値Thとの関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。また、図12は、本願発明の実施形態1の障害物検知処理の一例を示す説明図である。また、図13は、測点SPの距離と閾値Thとの関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。

0069

図7(A)に示すように、複数の測点SPが測距センサによって検知された場合、制御ユニット100は、各測点SPの距離Lnを記憶部に記憶させる。
ここで、図7(B)の表の「index」は、図7(A)の各測点SPのindexに対応し、図7(B)の表の「distance」は、各測点SPの距離Lnを示す。

0070

図7の例において、測点SPnの距離は「3010」(単位はmm。以下同じ)、測点SPn+1の距離は「3000」、測点SPn+2の距離は「3010」である。

0071

次に、制御ユニット100は、各測点SPの距離から隣接する測点SP間の距離の差を求める。
図8(B)において、測点SPnと測点SPn+1の距離の差LDnは「10」、測点SPn+1の測点SPn+2の距離の差LDn+1は「10」、測点SPn+1と測点SPn+3の距離の差LDn+2は「10」であり、それぞれ表の「index」のn、n+1、n+2の項目に記載されている。

0072

次に、制御ユニット100は、各測点SPの距離の差LDが予め定められた閾値Thよりも大きいか否かを判定し、閾値Thよりも大きい測点SPを境界点として記憶部に記憶させる。

0073

図9(B)の表において、閾値Thを20とした場合、当該閾値Thよりも大きい距離の差LDを丸印で囲んでいる。
図9(B)の例では、距離の差「2020」(n+3)、「4000」(n+4)、「2800」(n+6)、「3300」(n+7)および「1990」(n+8)が閾値Thよりも大きいため、これらに対応する測点SPn+3、SPn+4、SPn+6、SPn+7およびSPn+8がラベルの境界点となる。

0074

その結果、図9(A)に示すように、測点SPn〜SPn+3の集合、測点SPn+5およびSPn+6の集合、測点SPn+9〜SPn+10の集合にそれぞれラベルLB1〜LB3がつけられ、その他の測点SPn+4、SPn+7、SPn+8がそれぞれ孤立点IPn+4、IPn+7、IPn+8と判定される。

0075

図10は、本願発明の実施形態1に係る距離検出部12の検知結果の一例を示す。
図10において、中央の四角い枠は、自律走行型車両1を示す。
また、自律走行型車両1の周囲を囲む逆U字状の枠は、障害物が枠内に入ったら自律走行型車両1を停止させる目安となるラインを示す停止ラインSLである。
また、停止ラインSLの周囲を囲む細長い逆U字状の縦長の枠は、障害物が枠内に入ったら自律走行型車両1を減速させる目安となるラインを示す減速ラインRLである。

0076

図10の右上の部分で直線状に連なった測点SPの集合WLは壁である。
一方、自律走行型車両1のすぐ前方にも、測点SPの集合FGが確認できるが、これは霧がレーザー光を反射することによって生じたノイズである。

0077

一般に、雨や霧、雪などの粒子は、近距離ほどレーザー光を反射して距離検知部12に検知される傾向がある。
それゆえ、制御ユニット100がこれらの粒子に起因する検知測点SPの集合を障害物と誤判定して、自律走行型車両1が停止してしまうおそれがある。

0078

この問題は、図11に示すように、ラベル閾値Thを一定値(=20)に固定した場合に特に生じやすい。
そこで、このような問題を解決するため、実施形態1では、測点SPの距離Lに依存して変動する閾値Thを採用する。

0079

具体的な手法としては、予め定められた距離以下の測点SPについては、閾値Thを小さく設定する。

0080

図12は、距離4m超の測点SPについては、閾値Thを20にする一方で、距離4m以下の測点SPについては、閾値Thを8にした例を示す。

0081

図12(B)の表において、距離4m以下の測点SPの判定について、閾値Thを8としたため、図9の例ではひっかからなかった距離の差「10」(n、n+1、n+2)に対応する測点SPn、SPn+1、SPn+2も境界点となる。

0082

その結果、図12(A)に示すように、測点SPn〜SPn+3の集合のラベルLB1が外され、ラベルLB1を構成していた測点SPn〜SPn+3がそれぞれ孤立点IPn〜IPn+3と判定される。

0083

このように、予め定められた距離で閾値Thを固定せず、距離Lに依存して変動させることにより、雨や霧、雪などの特定のノイズが障害物と誤認されることを防止できる。

0084

また、図13に示すように、測点SPの距離に応じて段階的に閾値Thを変化させてもよい。
図13においては、測点SPの距離が近いほど、閾値Thが小さく変化しているが、逆に、測点SPの距離が近いほど、閾値Thが大きく変化するようにしてもよい。
また、任意の距離で閾値Thが小さく、または大きくなるようにしてもよい。

0085

例えば、霧の場合、特に、700mmの距離の霧がレーザー光LLに反射されやすく、この距離に帯状の測点SPが検知されやすいという特性が知られている。
そこで、700mmの距離において、検知される霧の粒子間の平均的な間隔よりも閾値Thが小さい閾値テーブルを採用することにより、霧のノイズが検知されにくくなるため、効率的な障害物検知処理が実現できる。

0086

なお、上記の障害物判定方法を実行させる障害物判定プログラムを自律走行型車両1の走行制御システム(管理サーバー等)に実行させるようにしてもよい。

0087

このようにすることで、より細かい閾値の設定が可能となるため、より柔軟に雨や霧、雪などの特定のノイズが障害物と誤認されることを防止できる。

0088

(実施形態2)
次に、図14図17に基づき、本願発明の実施形態2に係る障害物検知処理の一例について説明する。
図14は、ラベルの手前に孤立点が存在する場合のレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す図5対応図である。また、図15は、図14の1つ前のフレームにおけるレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す説明図である。また、図16は、本願発明の実施形態2に係る距離検出部の検知結果の一例を示す説明図である。また、図17は、本願発明の実施形態2に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。

0089

実施形態1において、制御ユニット100は、予め定められた基準値を参照して、ラベルLBのサイズが検知対象ラベルか否かを判定した(図6のステップS6〜S8参照)。
しかしながら、ラベルLBのサイズのみから検知対象ラベルか否かを判定すると、図14に示すように、孤立点IPの存在によってラベルLBが2つのラベルLB1およびLB2に分割された場合に誤検知を生じるおそれがある。

0090

図16は、本願発明の実施形態1に係る距離検出部12の検知結果の一例を示す。
同心円は、中央の自律走行型車両1からの距離(ピッチ幅1m)の目安を示す。
図16に示すように、自律走行型車両1の左側6m付近には、直線状の壁WLが検知されている。
一方、自律走行型車両1の右側5〜6m付近にも車CARが検知されているが、実際には一台の車が手前に点在する雪SNの影響により、分割されて検知されている。
分割された車CARの1つの断片の大きさは、約1.7mである。

0091

図16の例では、分割された車CARの断片が検知されているが、図14に示すように、孤立点IPの存在によって分割されたラベルLB1およびLB2のサイズが予め定められた基準値よりも小さい場合、ラベルLB1およびLB2が非検知対象ラベルと判定されるおそれがある。

0092

このように、障害物の手前に霧などが発生すると、後方にある障害物が非検知対象となって検知されなくなる問題がある。

0093

そこで、このような問題を回避すべく、実施形態2では、1フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあったか否かを判定することにより、一時的なノイズの影響を除外する。

0094

図17は、本願発明の実施形態2に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
図17のステップS11〜S17およびS19〜S21の処理はそれぞれ、図6のステップS1〜S7およびS8〜S10の処理に対応するため、説明を省略する。
ここでは、図6に説明のないステップS18の判定について説明する。

0095

図17のステップS16において、ラベルLBのサイズが予め定められた基準値以上でない場合(ステップS16の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップS18において、ラベルLBのサイズが予め定められた下限値以上かつ1フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあったか否かを判定する(ステップS18)。

0096

ラベルLBのサイズが予め定められた下限値以上かつ1フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあった場合(ステップS18の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップ17において、当該ラベルLBが検知対象ラベルと判定する(ステップS17)。
一方、ラベルLBのサイズが予め定められた下限値以上かつ1フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがなかった場合(ステップS18の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップ19において、当該ラベルLBが非検知対象ラベルと判定する(ステップS19)。

0097

なお、実施形態1では、1フレーム前を参照しているが、1フレーム前に限られず、任意の過去の1フレーム(例えば、2フレーム前や5フレーム前など)または任意の過去の複数のフレーム(例えば、1〜5フレーム前など)を参照するようにしてもよい。
また、ステップS18の判定においては、孤立点を除外するため、ラベルLBのサイズが予め定められた下限値以上という条件を入れている。

0098

実施形態2において、レーザー光LLの走査の周波数は15Hz、1フレーム約66.7msであるため、自律走行型車両1が低速で走行する場合は、1フレームの間に自律走行型車両1が変位することによる影響は無視できるものと考えられる。

0099

しかしながら、自律走行型車両1が高速で走行する場合や、障害物も移動する場合は、1フレームの間に検知対象ラベルが変位するため、実施形態1においては、「同じ位置」の範囲を広くとっている。

0100

それゆえ、「同じ位置」の範囲をどの程度広くとるべきか否かは、状況に応じて適宜変更してもよい。
また、自律走行型車両1の走行速度および方向を考慮して、「同じ位置」の範囲を適宜ずらすようにしてもよい。

0101

なお、上記の障害物判定方法を実行させる障害物判定プログラムを自律走行型車両1の走行制御システム(管理サーバー等)に実行させるようにしてもよい。

0102

このように、測点SP間の距離の差から、各測点SPが孤立点IPか否かを判定し、孤立点IPでない場合は、測点SPの集合にラベルLBをつけてそのサイズを評価し、過去の任意のフレームの情報を参照して、当該ラベルLBが検知対象ラベルか否かを判定することにより、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズと障害物とを効率よく判別することが可能となる。

0103

(実施形態3)
実施形態1においては、測点SPの距離に応じて閾値Thを変化させていたが、このような測点SPの距離に応じた閾値Thの変化は雨や霧、雪などの悪天候のときのみに有効であり、天気の良いときまで、測点SPの距離に応じて閾値Thを変化させる必要はない。

0104

また、実施形態2においては、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズの影響により障害物が検知されない問題を解決すべく、過去の任意のフレームの情報を参照して、測点SPの集合が障害物か否かを判定していたが、天気の良いときは、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズの影響がなくなる。

0105

そこで、実施形態3においては、自律走行型車両1の走行領域の天候や降水状態に応じて測点SPの集合が障害物であるか否かを判定する。

0106

具体的には、監視カメラ60やCCDカメラ73等によって得られた画像を解析して得られた天候情報を取得し、天候に応じた閾値テーブルを採用する。

0107

また、天気予報によって取得された天候情報に応じて閾値テーブルを切り替えるようにしてもよく、また、ユーザー手動によって閾値テーブルを切り替えるようにしてもよい。

0108

また、雨や霧、雪などの違いだけでなく、霧の濃さ(濃霧か否か)、草や沼の多い地域か否かに応じて対応する閾値テーブルを細かく切り替えるようにしてもよい。

0109

例えば、監視カメラ60が雨を検知した場合、制御ユニット100は、雨に対応した閾値テーブルを採用して障害物検知処理を行う。
また、天候が雨から雪や霧に変わったことを監視カメラ60が検知した場合、制御ユニット100は、雪や霧に対応した閾値テーブルに切り替えて障害物検知処理を行う。

0110

また、同じ霧であっても、濃霧が検知された場合、制御ユニット100は、濃霧に対応した閾値テーブルに切り替えるようにしてもよい。

0111

また、地域情報から走行領域が草の密生領域であることが判明した場合は、制御ユニット100は、草の密生度に応じて閾値テーブルを切り替えるようにしてもよい。

0112

また、走行領域が、沼地が多く、霧の発生しやすい領域である場合、制御ユニット100は、沼地および霧に対応した閾値テーブルに切り替えるようにしてもよい。

0113

また、測点SPの距離に応じた閾値Thの変化の度合いを自律走行型車両1の走行領域の天候情報、降水状態、地域情報に応じて変化させるようにしてもよい。
例えば、走行領域が、沼地が多く、霧雨の発生しやすい領域である場合、霧雨のノイズの影響を低減すべく、霧雨のノイズの影響が大きく現れる距離の範囲内の閾値Thを小さくするようにしてもよい。

0114

このようにすれば、自律走行型車両1の走行領域の天候情報、降水状態、地域情報に応じた、より適切な障害物検知処理が可能となる。

0115

(実施形態4)
実施形態4において、電動モータ41R、41Lの回転角度に基づくエンコード信号カウンタによりカウントする。
自律走行型車両1が直進する場合、前輪22、32の回転角度はカウンタにより計測されたカウント数CNに比例する。
それゆえ、前輪22、32と床面との間にすべりの影響が全くない場合、自律走行型車両1の走行距離は、前輪22、32の回転角度と比例関係にあるので、カウント数CNから筐体2の走行距離を見積もることができる。

0116

また、電動モータ41Rおよび41Lの回転角度にそれぞれ基づくエンコード信号のカウント数CNRおよびCNLの差から自律走行型車両1の回転角度を見積もることもできる。

0117

実施形態4においては、エンコード信号のカウント数CNに基づき、自律走行型車両1の進路を予測し、その予測に基づき、自律走行型車両1の周囲の測点SPの位置の変化を考慮して、障害物検知処理を行うようにしてもよい。

0118

このようにすれば、自律走行型車両1が高速移動する場合や、測距センサのレーザー光LLの走査周波数が小さい場合であっても、適切な障害物検知処理が可能となる。

0119

この発明の好ましい態様には、上述した複数の態様のうちの何れかを組み合わせたものも含まれる。
前述した実施の形態の他にも、この発明について種々の変形例があり得る。それらの変形例は、この発明の範囲に属さないと解されるべきものではない。この発明には、請求の範囲と均等の意味および前記範囲内でのすべての変形とが含まれるべきである。

0120

1:自律走行型車両、 10:電動車台部、 11:車台本体、 12:距離検出部、 12R:右側面、 12L:左側面、 13:前面、 14:後面、 15:底面、 16:収容スペース、 17f,17r:バンパー、 18:カバー、 21,31:前輪、 21a,22a,31a,32a:車軸、 21b,22b,31b,32b:スプロケット、 22,32:後輪、 23,33:ベルト、 31Wa,32Wa:車輪本体、 31Wb,32Wb:タイヤ、 40:バッテリ、 41R,41L:電動モータ、 42R,42L:モータ軸、 43R,43L:ギアボックス、 44R,44L:軸受、 50:昇降機構部、 52:ブーム、 53:平衡部、 60:監視カメラ、 71:Wi‐Fiアンテナ、 72:警告灯、 73:CCDカメラ、 74:GPSアンテナ、 100:制御ユニット、 A,B:矢印、 AR:一部、 CL:中心線、 CN,CNR,CNL:カウント数、 CP:中心点、 CR:円形、 G21,G31,G22,G32:接地中心点、 IP,IP1,IP2:孤立点、 L,L1,L2,Ln:距離、 LB,LB1,LB2,LB3:ラベル、 LD,LDn,LDn+1,LDn+2:距離の差、LL:レーザー光、 LS:ラベルサイズ、 MP:中間点、 OB,OB1,OB2:障害物、 P1:第1軸心、 P2:第2軸心、 PA:ピッチ角度、 R:半径、 SA:検知エリア、 SL:停止ライン、 SP,SP1,SP2,SPn〜SPn+8:測点、 Th:閾値

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