JP2007149088A - 移動ロボットの自己位置認識方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 デッドレコニング及び距離センシングを用いて移動ロボットの位置を認識する方法及び装置を提供する。
【解決手段】 移動ロボットの運動によって変化する状態量を感知するデッドレコニング段階と、前記移動ロボットと少なくとも１つ以上の固定位置との距離をセンシングして前記移動ロボットの絶対位置を計算する段階と、前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置を用いて、現在前記移動ロボットの最適位置を推定する段階と、前記決定された現在最適位置が所定の有効領域内に属するかを判断する段階と、前記判断結果に従って前記決定された現在最適位置を校正する段階とからなる移動ロボットの位置認識方法。
【選択図】 図４

Description

本発明は、位置認識技術に関し、より詳しくは、デッドレコニング及び距離センシングを用いて移動ロボットの位置を認識する方法及び装置に関する。

一般に、ロボットは、産業用に開発して工場自動化の一環として使用されたり、人間が耐えれない極限の環境で人間に代わって作業を行うのに使用されてきた。このようなロボット工学分野は、近来に最先端の宇宙開発産業に使用されて発展を繰り返し、最近には人間親和型家庭用ロボットの開発にまで至った。さらに、ロボットは医療用機器に代わって人間生体内に投入されることによって、既存の医療用機器では治療不可であった微細な人間生体組織の治療にまで用いられる。このような著しいロボット工学の発展は、インターネットによる情報革命と、これに引き続き盛んになっている生命工学分野に代わって新しく登場する最先端分野として注目を集めている。

この中、前記家庭用ロボットは、産業用ロボットに限られてきた既存の重工業中心のロボット工学分野を軽工業中心のロボット工学分野にまで拡大させた主役であって、最も基本的に想起されるものとして掃除用ロボットがその例として挙げられる。このような前記掃除用ロボットは、普通、移動のための駆動手段と、掃除のための掃除手段、そして全方向障害物を感知するための監視手段などで構成されている。

一般に、前記駆動手段は、駆動力を発揮するための駆動モータと、前記駆動モータにより駆動される無限軌道または所定直径の輪と、駆動を制御するための駆動制御回路などで構成されている。そして、前記掃除手段は、ほこりなどを集塵して除去するための集塵器などと、集塵行動を制御するための集塵制御回路などで構成されている。また、前記監視手段は、全方向障害物を捕捉するための監視用カメラと、前記監視用カメラに捕捉される映像をユーザに伝送するための伝送装置で構成されている。

このように、従来の掃除ロボット１は図１に示すように、制限された領域２内で前記監視手段を用いて障害物が現れれば他の方向に転換する方式で移動する。従って、重複して掃除される部分や全く掃除されていない部分が存在し、その移動経路も非常に非効率的であることが分かる。

従って、最近の掃除ロボット３は図２に示すように、自己位置をいずれかの手段によって計算し、掃除する対象領域２を把握した後、最適の経路に移動することによって掃除時間及びエネルギ消費を減少させる。

このように、最近の掃除ロボットを始めとする一定領域内を移動するロボット装置においては、このように自己位置を正確に把握する技術、すなわち精密なローカライゼーションが必須的である。また、このような移動ロボットにおいては、ユーザが任意に前記移動ロボットを持ち上げて運搬する場合（いわゆる「キッドナッピング」という）が頻繁に発生し得るため、この場合に自己位置を再設定することができる方法も必要である。
韓国公開特許第２００５−６３５３８号公報

本発明は、一定の領域内を移動する移動ロボットの自己位置をより正確に把握する方法及び装置を提供することにその目的がある。

特に、キッドナッピングのような例外的な状況が発生しても移動ロボットの位置を再設定することができるようにする。

本発明は、以上で言及した目的に制限されず、言及していないさらなる目的は下記にて当業者に明確に理解できる。

前記目的を達成するために、本発明の一実施形態による移動ロボットの位置認識方法は、移動ロボットの運動によって変化する状態量を感知するデッドレコニング段階と、前記移動ロボットと少なくとも１つ以上の固定位置との距離をセンシングして前記移動ロボットの絶対位置を計算する段階と、前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置を用いて現在前記移動ロボットの最適位置を推定する段階と、前記決定された現在最適位置が所定の有効領域内に属するかを判断する段階と、前記判断結果に従って前記決定された現在最適位置を校正する段階とを含む。

前記目的を達成するために、本発明の一実施形態による移動ロボットの位置認識装置は、移動ロボットの運動によって変化する状態量を感知するデッドレコニング手段と、前記移動ロボットと少なくとも１つ以上の固定位置との距離をセンシングして前記移動ロボットの絶対位置を計算する距離計算部と、前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置を用いて、現在前記移動ロボットの最適位置を推定する状態予測部と、前記決定された現在最適位置が所定の有効領域内に属するかを判断するリロケーション判断部と、前記判断結果に従って前記決定された現在最適位置を校正する補助センサとを含む。

前記移動ロボットは、距離センサの距離測定誤差、信号の未到達、キッドナッピングなどに強く、実際家庭環境で安定的に動作することができる。また、随時にリロケーション要否をチェックすることによって誤差が一定以上に発生する余地を減少させる。

以下、添付する図面を参照して本発明の好ましい実施形態を詳細に説明する。本発明の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付する図面と共に詳細に後述する実施形態を参照すれば明確になる。しかし、本発明は以下に開示する実施形態に限定されず、相異なる多様な形態で具現でき、単に本実施形態は本発明の開示を完全なものにし、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者に発明の範疇を完全に知らせるために提供するものであって、本発明は請求項の範疇によってのみ定義される。明細書の全体にわたって同じ参照符号は同じ構成要素を示す。

本発明は、移動ロボットの正確な自己位置測定のためにデッドレコニング及び距離センシングをすべて使用し、必要な場合は他のセンシング技法も補助的に使用する。また、カルマンフィルタを用いて測定値と予測値の差を補正して誤差を減らす技法も共に使用する。

前記デッドレコニングは、移動ロボットの運動によって変化される状態を感知するものであって、走行輪の回転方向、速度などを感知するエンコーダ、慣性質量の動きを把握して物体の運動速度、加速度などを感知するジャイロスコープなどによって具現できる。

前記距離センシングのためには空間上に固定されている基準物体ないしビーコンが必要であるが、これは壁面に付着されていたり、人が移動させておいたアクセサリ形態になり得る。移動ロボットは、充電式バッテリを使用するのが一般的であるので、前記基準物体は充電ステーションであることが好ましい。本発明では前記基準物体が充電ステーションであることにして説明する。

図３は、本発明の一実施形態による移動ロボット１００及び充電ステーション２００の概略を示す図面である。

移動ロボット１００には走行が可能になるように走行輪１０１，１０２が備えられており、中心部分に送受信部１１０が備えられている。そして、充電ステーション２００には２つの送受信部２１０，２２０が所定の距離を置いて備えられている。移動ロボット１００の送受信部１１０と充電ステーション２００の第１の送受信部２１０の間、そして前記送受信部１１０と充電ステーション２００の第２の送受信部２２０の間にはそれぞれ信号を発信したり受信することができる。その結果、相互間の距離（ｒ_１、ｒ_２）を計算することができる。

図４は、本発明の一実施形態による移動ロボット１００の構成を示すブロック図である。前記移動ロボット１００は、送受信部１１０、距離計算部１２０、状態予測部１３０、走行部１４０、エンコーダ１５０、リロケーション判断部１６０、及び補助センサ１７０を含んで構成することができる。

送受信部１１０は、充電ステーション２００に装着された送受信部２１０，２２０とＵＷＢ（ウルトラワイドバンド）信号を送受信する。しかし、当業者にはＩＲ（赤外線）信号、ＲＦ（無線周波数）信号、超音波などによっても本発明を具現できることが理解できる。ＵＷＢは他のセンサに比べて距離測定正確度が高く、家具や壁などの障害物を透過することができるため、近来室内距離測定センサとして注目を集めている。

距離計算部１２０は、送受信部１１０によって送信された信号及び受信された信号のタイミングを用いて移動ロボット１００と充電ステーション２００との距離を計算する。本発明で距離計算部１２０は、一例として充電ステーション２００に備えられた２つのＵＷＢ信号センサを用いるものとして説明する。

図５は、ＵＷＢ信号を送信して受信する過程を示す図面である。まず、送信機側は特定強度（電圧）を有するＵＷＢパルス４を受信機側に伝送する。これにより、受信機側では所定の時間（Ｔ）が経過した後に前記ＵＷＢパルス４から少し歪んだ信号５を受信するようになる。

前記送信側で伝送されるＵＷＢパルス４の波形は図６に示す例のように表すことができ、前記受信側で受信されるＵＷＢ信号５の波形は図７に示す例のように表すことができる。図６に比べて図７では少しノイズが含まれていることが分かる。

図８は、移動ロボット１００と充電ステーション２００の間にＵＷＢ信号を送受信することによって移動ロボット１００と充電ステーション２００の間の距離を求める方法を説明するための図面である。

移動ロボット１００が最初にＵＷＢパルス４ａを充電ステーション２００に伝送すると、充電ステーション２００は少し歪んだＵＷＢ信号５ａを受信するようになる。ところが、ＵＷＢパルス４ａの伝送時点からＵＷＢ信号５ａの最大振幅が現れる時点までの時間（ロックドパスに従う場合）はτ_ｐｒｏｐ＋τ_{ｏｆｆ，１}と表示し、前記伝送時点からＵＷＢ信号５ａが入力される時点までの時間（ダイレクトパスに従う場合）はτ_{ｏｆｆ，１}と表示する。そして、前記最大振幅が現れる時点から充電ステーション２００が移動ロボット１００にＵＷＢパルス４ｂを伝送する時点までの時間はＴ_Ｍと表示する。

移動ロボット１００が充電ステーション２００からＵＷＢ信号５ｂを受信したとき、最初のＵＷＢパルス４ａ伝送時から前記受信されたＵＷＢ信号５ｂの最大振幅が現れる時点までの時間はτ_{ｒｏｕｎｄ}と表示する。また、移動ロボット１００がＵＷＢ信号５ｂを受信した時点から最大振幅が現れる時点までの時間はτ_{ｏｆｆ，２}と表示する。

このような場合、移動ロボット１００の送受信機１１０と充電ステーション２００の送受信機２１０，２２０のうち１つの送受信機間にＵＷＢパルスを伝達するのにかかる有効時間（τ_ｐｒｏｐ）は、下記（式１）のように表すことができる。

前記有効時間と電波の速度（３０万ｋｍ／ｓ）を掛ければ送受信機１１０と送受信機２１０，２２０の間の距離を計算することができる。

図４に戻り、走行部１４０は移動ロボット１００が移動できるように動力を提供する。走行部１４０は一般に複数の輪と方向制御装置を含むが、移動ロボット１００の移動が可能であれば他の公知の走行手段からなっても構わない。

エンコーダ１５０は走行部１４０に含まれる走行輪の回転速度を感知する。これによって、移動ロボット１００の以前位置と現在位置の間の位置変化及び方向変化を測定する。エンコーダ１５０は一般にロボットの位置移動または方向変化指令を下し、ロボットがこれに従って動くとき、その動きを制御する目的で設置される。エンコーダ１５０を使用すれば動いた距離及び方向を積分して現在のロボットの絶対位置が分かる。もし積分誤差がなければ、エンコーダ１５０だけでもロボットのローカライゼーションが可能であるが、走行距離計と同様に短期間には比較的に正確であるが、誤差のサンプリング時ごとに誤差が累積されるという短所がある。

一方、前記エンコーダ１５０のようにジャイロスコープを使用してもよい。前記ジャイロスコープは回転する物体の角速度を測定することによって、方向角測定性能を向上させることができる。

状態予測部１３０は、距離計算部１２０から計算された距離情報とエンコーダ１５０から計算された距離及び方向角情報を用いて移動ロボット１００の現在位置及び方向角を算出する。

言い換えれば、前記エンコーダ１５０から得られる移動ロボット１００の移動情報と前記距離計算部１２０から得られる前記移動ロボット１００の絶対位置情報を用いて、現在前記移動ロボット１００の最適位置をカルマンフィルタを通じて推定することができる。これに追加された補助センサ１７０を使用して家内環境から特徴点を抽出し、この特徴点の位置を基準座標にして移動ロボット１００の最適位置を求めることもできる。言い換えれば、状態予測部１３０がカルマンフィルタを適用ことにおいて、エンコーダ１３０及び距離計算部１２０からの入力のみ用いることができるが、それに追加して補助センサ１７０からの入力をさらに用いることもできる。前記補助センサ１７０は超音波センサ、ＩＲセンサ、カメラ、その他当業界に知られている他のセンシング手段で具現できる。

図９は、状態予測部１３０の細部構成要素を示す図面であって、システム予測部１３１、観測予測部１３２、更新部１３３及び状態格納部１３４を含んで構成することができる。ここで、Ｘは予測しようとする状態変数であり、Ｚは観測値である。

システム予測部１３１は、既存の状態値

及びエンコーダ１３０から提供された全方向移動距離（Ｕ（ｋ））を受信してシステム推定値

を出力する。ここで、ｋは特定時点を意味するカウント値であって、次の時点では１が増加する値である。

観測予測部１３２は、システム推定値

を観測予測値の表現である

に変換する。一方、距離計算部１２０は差分器１３５に前記

を実際に測定して求めた値である

を提供し、差分器１３５は

を差分した結果を更新部１３３に提供する。

更新部１３３はカルマンゲインを用いて前記提供された差分結果が最少になる方向に最終状態値

を計算する。このように更新過程は、少し複雑な計算過程を経るが、その過程は当業者には十分に知られているので具体的な説明は省略する。

図１０を参照して、前記図９におけるシステム予測及び観測予測過程をより詳細に説明する。充電ステーション２００の中心を原点として２次元座標系（ｘ−ｙ）を想定する。これにより、移動ロボット１００の位置は前記原点を基準としてｘ（ｋ）、ｙ（ｋ）で表すことができる。移動ロボット１００の送受信機１１０と充電ステーション２００の第１の送受信機２１０との距離はｒ_１、前記送受信機１１０と充電ステーション２００の第２の送受信機２２０との距離はｒ_２と表示する。そして、充電ステーション２００上で第１の送受信機２１０と第２の送受信機２２０の間の距離はＷと表示する。

また、Ｕ（ｋ）は特定時間の間に移動ロボット１００が全方向に移動した距離を表し、Ｕ_Ｌ（ｋ）及びＵ_Ｒ（ｋ）はそれぞれ前記特定時間の間に左側輪１０１の移動距離及び右側輪１０２の移動距離を表す。従って、Ｕ（ｋ）は前記Ｕ_Ｌ（ｋ）及びＵ_Ｒ（ｋ）の和で計算できる。前記輪１０１，１０２間の距離はＤと表示される。

移動ロボット１００が向かう方向角、すなわち移動ロボットの絶対角度は図示のように

と表示し、充電ステーション２００の中心部に対するロボットの相対角度はθ（ｋ）と表示する。

前記のようなｎｏｔａｔｉｏｎを使用して、システム予測過程及び観測予測過程を説明すると下記の通りである。

システム予測部１３１で計算し出力される状態値

は、下記（式２）のように表すことができる。

次に、距離計算部１２０によって出力される

は、下記（式３）によって求めることができる。（式３）によれば、

を求めるためのすべての値は測定によって求めることができる値であることが分かる。

一方、観測予測部１３２で出力される値

は、下記（式４）によって計算できる。（式４）は（式３）と類似するが、（式３）は実際測定された値によって求められる過程であるのに対し、（式４）は現在状態値に推定された値から計算される過程であるという点で差がある。

推定された値である

と測定された値である

は、差分器１３５で差分されて更新部１３３に入力され、最終的に現在状態で最適に推定された状態値

を求めることができるようになる。

状態格納部１３４は、最適に計算された状態値

を格納しておき、以後に要請がある場合、またシステム予測部１３１に提供するようになる。このときは、前記

になる。

以上、図９の説明では、図３のように充電ステーション２００に２つの送受信部２１０，２２０が備えられた場合を例に挙げた。しかし、充電ステーション２００が１つの送受信部のみ備えた場合も状態予測部１３０における動作（カルマンフィルタ適用過程）を行うことができる。但し、この場合は距離計算部１２０からの入力Ｚ^＊（ｋ）は（式３）のようにｒ^＊（ｋ）及びΘ^＊（ｋ）からなるのではなく、ｒ^＊（ｋ）のみからなる。

一方、ベクトルＺ^＊（ｋ）を構成することにおいて、距離計算部１２０からの入力だけでなく、補助センサ１７０からの入力を追加することもできる。すなわち、補助センサ１７０から算出される観測値をベクトルＺ（ｋ）^＊に追加に含ませて（ベクトルＺ^＊（ｋ）の次元が増加される）、以後は前記と同様の過程を経て最適の状態値

を求めることができる。

より具体的な例として、超音波などの近接障害物感知センサを使用する場合、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｍａｐ−ｂｕｉｌｄｉｎｇ）を具現することができる。ＳＬＡＭはロボットが自己位置と特徴点の位置を同時に検知することができる方式であって、ロボットが室内で初めて運行する場合にも特徴点のマップを自ら自動に生成し、自己位置も同時に見出す方式である。このＳＬＡＭを具現するためには、以下のようにカルマンフィルタを応用することができる。まず予測しようとする状態変数を下記（式５）のように定義する。これは（式２）の

を、特徴点の位置を含むように拡大したものである。ここで、ｐ_１、ｐ_２、…ｐ_Ｎは予測しようとする特徴点のｘ、ｙ座標値である。

ここで、ヤコビアン

は（式２）のＦを変数Ｘに対して線形化した数式である。図９のシステム予測部１３１における動作を前記（式５）で表現することができる。次に、図９の観測予測部１３２を説明する。このブロックの出力値Ｚ（ｋ）は下記（式６）のようにさらに定義される。

ここで、

はｉ番目特徴点を観測した観測座標値であって、

と表現される。ここで、関数Ｈ_ｉは状態変数Ｘ（ｋ）と観測値

を連結する関数である。

は通常超音波センサなどによって測定してコーナポイントの座標値になる。以上を用いて図９のようにカルマンフィルタを設計すればロボットの自己位置と周辺環境の特徴点座標が同時に計算できる。

一方、このような状態予測部１３０の動作によって最適の状態値が計算される一般的な場合は関係ないが、前述したキッドナッピング、センサ雑音、環境変化による認識誤動作などのような例外的な状況が発生する場合、前記状態予測部１３０によって計算された結果は大きな誤差を生じる。

本発明ではこのような例外状況にもかかわらず信頼度の高いローカライゼーションを行って移動ロボット１００が誤動作しないようにするために、誤差が大きいことによるリロケーションが必要であるか否かを判断する基準を提示する。

図１１を参照すれば、送受信部１１０と第１の送受信部２１０との距離ｒ_１と、送受信部１１０と第２の送受信部２２０との距離ｒ_２はいずれも一定のエラー帯域Ｅ_１及びＥ_２を有することができる。前記Ｅ_１及びＥ_２は実験的に決定できる。ところが、第１の送受信部２１０を基準としてｒ_１にエラー帯域Ｅ_１を反映して円を描き、第２の送受信部２２０を基準としてｒ_２にエラー帯域Ｅ_２を反映して円を描けば、ほぼ送受信部１１０周辺に菱形の交差領域１９０（以下、「有効領域」と定義する）が現れるようになる。状態予測部１３０によって推定された現在位置が現在前記領域１９０内に属すれば、前記現在位置は信頼できるが、そうでなければ、他の知らない理由によって現在位置を誤って推定したことと判断することができる。

図４のリロケーション判断部１６０はこのような判断基準に従って、現在状態値による位置が前記有効領域１９０内にあるか否かを判断する。前記Ｅ_１及びＥ_２を同値（２μ）とすれば、前記判断は下記（式７）によって行うことができる。

また、Ｅ_１及びＥ_２が異なる場合であれば、左辺のμと右辺のμは互いに異なる値にならなければならない。

一方、リロケーション判断のためには、図１１のように充電ステーションに２つの送受信部２１０，２２０を備えることがより好ましいが、１つの送受信部は充電ステーションに備え、もう１つはアクセサリ形態で製作して壁面に固定したり、ユーザが自在に移動させて所望する位置に置くこともできる。

また、１つの送受信部だけでもリロケーション判断をすることができる。図１２は１つの送受信部によってリロケーション判断をする例を示す。

１つの送受信部２１５は、移動ロボット１００に備えられた送受信部１１０との信号送受信を通じて相互間の距離（ｒ）を計算することができる。このとき、有効領域１９５は下記（式８）のように表示される。

状態予測部１３０によって計算された移動ロボット１００の位置ｘ（ｋ）、ｙ（ｋ）が前記（式８）を満たせば、前記計算された位置は信頼できるものと判断することができる。なお、図１２の実施形態は、図１１のように２つの送受信部を使用する場合に比べて有効領域１９５が少し大きくなる。しかし、リロケーション判断がセンサーフュージョンによって自己位置を求めた後、これを補正する用途として使用されるという点で図１２のように１つの送受信部だけでもリロケーション判断が行われる。リロケーション判断部１６０は前記判断結果、状態予測部１３０から出力される現在状態値による現在位置が前記有効領域内に属する場合は、前記現在状態値を状態格納部１３４に格納するようにする。

しかし、そうでない場合は、状態予測部１３０でカルマンフィルタを適用して計算した結果が信頼し難いため、リロケーション部１８０に別のセンシング過程を通じて正確な現在位置を求めるようにする必要がある。前記リロケーション部１８０はこのような例外的な場合にのみ使用されるので、その求める過程が少し複雑で時間がかかっても相対的に正確な結果を出すことができるものを選択することが好ましい。

このために、リロケーション部１８０は近接障害物感知センサ、遠距離センサ、カメラなどの補助センサ１７０及び／または距離計算部１２０を使用することができる。

以下、図１３ないし図１５は、リロケーション部１８０で行われるリロケーション過程をより詳しく示すフローチャートである。

図１３は、リロケーション部１８０が近接障害物感知センサを使用する場合の動作フローを示す図面である。まず、移動ロボット１００はある地点を中心に同一半径に沿って進行する（Ｓ１１）。もし途中で障害物が検出されれば（Ｓ１２）、予め定義された候補位置を抽出する（Ｓ１３）。その次には図１１のように、充電ステーション２００との距離センシングを通じて（Ｓ１４）、有効領域を決定する（Ｓ１５）。前記抽出された候補のうち前記決定された有効領域内に属するものを設定する（Ｓ１６）。前記設定された候補が唯一であれば（Ｓ１７の例）終了し、そうでなければ再センシングをするために再び徘徊する（Ｓ１８）。

図１４は、リロケーション部１８０にレーザーセンサを使用する場合の動作フローを示す図面である。これはレーザーなどの光源をいずれかの方向に照射した後、その輪郭線を抽出して、特定の位置を見出す技術である。まず、移動ロボット１００はいずれかの方向に光源を照射する（Ｓ２１）。そして、照射された光源の輪郭線を抽出する（Ｓ２２）。前記抽出された輪郭線を予め作成されたマップとマッチングする（Ｓ２３）。その後、マッチングされた候補位置を抽出する（Ｓ２４）。以後の過程は図１３の説明と重複するので省略する。前記レーザーセンサ代りに本発明で既に使用した電波を用いた距離センサを使用することもできる。

図１５は、リロケーション部１８０にカメラを使用する場合の動作フローを示す図面である。これはカメラを用いていずれかの方向の映像を撮影した後、その特徴を分析することによって特定の位置を見出す技術である。まず、移動ロボット１００はカメラを用いていずれかの方向への映像を撮影し、撮影した映像を受信する（Ｓ３１）。そして、撮影した映像の特徴を検出する（Ｓ３２）。前記検出された特徴を予め作成されたマップとマッチングする（Ｓ３３）。その後、マッチングされた候補位置を抽出する（Ｓ３４）。以後の過程は図１３の説明と重複するので省略する。

図４または図９の各構成要素は、ソフトウェアまたはＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）やＡＳＩＣ（アプリケーションスペシフィックインテグレイテッドサーキット）のようなハードウェアを意味する。しかし、前記構成要素はソフトウェアまたはハードウェアに限定される意味ではなく、アドレシングすることができる格納媒体にあるように構成することができ、あるいは１つまたはそれ以上のプロセッサを実行させるように構成することもできる。前記構成要素中から提供される機能はさらに細分化された構成要素によって具現することができ、複数の構成要素を合せて特定の機能を行う１つの構成要素で具現することもできる。

以上、添付する図面を参照して本発明の実施形態を説明しましたが、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者は、本発明がその技術的思想や必須的な特徴を変更せずに他の具体的な形態で実施できることを理解することができる。従って、以上で記述した実施形態はすべての面で例示的なものであって、限定的なものではないことを理解しなければならない。

従来の掃除ロボットの移動軌跡を示す図である。 最近の掃除ロボットの移動軌跡を示す図である。 本発明の一実施形態による移動ロボット及び充電ステーションの概略を示す図である。 本発明の一実施形態による移動ロボットの構成を示すブロック図である。 ＵＷＢ信号を送信して受信する過程を示す図である。 送信側で伝送されるＵＷＢパルスの波形の例を示す図である。 受信側で受信されるＵＷＢ信号の波形の例を示す図である。 ＵＷＢ信号を用いて移動ロボットと充電ステーションの間の距離を求める方法を説明するための図である。 状態予測部の細部構成要素を示す図である。 システム予測及び観測予測のための各種パラメータを示す図である。 本発明の一実施形態による有効領域を示す図である。 本発明の他の実施形態による有効領域を示す図である。 補助センサとして近接障害物感知センサを使用する場合の動作フローを示す図面。 補助センサとしてレーザーセンサを使用する場合の動作フローを示す図である。 補助センサとしてカメラを使用する場合の動作フローを示す図である。

符号の説明

１００ 移動ロボット
１０１、１０２ 走行輪
１１０ 送受信部
１２０ 距離計算部
１３０ 状態予測部
１３１ システム予測部
１３２ 観測予測部
１３３ 更新部
１３４ 状態格納部
１４０ 走行部
１５０ エンコーダ
１６０ リロケーション判断部
１７０ 補助センサ
１８０ リロケーション部
２００ 充電ステーション
２１０ 第１の送受信部
２２０ 第２の送受信部

Claims (31)

1. （ａ）移動ロボットの運動によって変化する状態量を感知するデッドレコニング段階と、
   （ｂ）前記移動ロボットと少なくとも１つ以上の固定位置との距離をセンシングして前記移動ロボットの絶対位置を計算する段階と、
   （ｃ）前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置をカルマンフィルタの入力として、現在前記移動ロボットの最適位置を推定する段階と、を含むことを特徴とする移動ロボットの位置認識方法。
2. 前記（ａ）段階は、エンコーダ及び／またはジャイロスコープによって行われることを特徴とする請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
3. 前記１つ以上の固定位置は、前記移動ロボットの充電ステーション内に備えられることを特徴とする請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
4. 前記１つ以上の固定位置は、充電ステーション内に備えられる固定位置及びそれ以外の空間上に位置する固定位置を含むことを特徴とする請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
5. 前記（ｂ）段階は、前記移動ロボットに備えられた送受信部と１つ以上の固定位置にそれぞれ備えられた送受信部の間に電波を送受信することによってなされることを特徴とする請求項３または請求項４に記載の移動ロボットの位置認識方法。
6. 前記電波は、ＵＷＢ信号であることを特徴とする請求項５に記載の移動ロボットの位置認識方法。
7. 前記（ｃ）段階は、前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置を入力としたカルマンフィルタ演算によって現在状態値を計算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
8. 前記（ｃ）段階は、前記変化する状態量、前記計算された絶対位置及び補助センサによって感知された位置情報を入力としたカルマンフィルタ演算によって現在状態値を計算する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
9. 前記補助センサは、近接障害物感知センサ、レーザーセンサ、距離センサ、及びカメラのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８に記載の移動ロボットの位置認識方法。
10. 前記補助センサは、近接障害物感知センサを用いて前記移動ロボットの特徴点を求める段階をさらに含み、前記補助センサによって感知された位置情報は前記特徴点のｘ、ｙ座標値であることを特徴とする請求項８に記載の移動ロボットの位置認識方法。
11. （ａ）少なくとも１つ以上のセンサを用いて移動ロボットの絶対位置を推定する段階と、
    （ｂ）前記推定された絶対位置が少なくとも１つ以上の固定された送受信部から受信される信号によって計算される有効領域内に属するかを判断する段階と、
    （ｃ）前記推定された絶対位置が前記有効領域内に属しないものと判断された場合、リロケーションを行う段階と、を含むことを特徴とする移動ロボットの位置認識方法。
12. 前記有効領域は、２つ以上の固定された送受信部のうち第１の位置に備えられた第１の送受信部を基準として半径ｒ_１にエラー帯域Ｅ_１を反映して円を描き、前記２つ以上の固定位置のうち第２の位置に備えられた第２の送受信部を基準として半径ｒ_２にエラー帯域Ｅ_２を反映して円を描くときに交差する領域であり、
    前記ｒ_１は前記移動ロボットと前記第１の送受信部との距離を、前記ｒ_２は前記移動ロボットと前記第２の送受信部との距離を表すことを特徴とする請求項１１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
13. 前記有効領域は、下記２つの式を同時に満たし、
    

    

    前記μはＥ_１／２であり、前記ｘ（ｋ）はｋである状態で前記移動ロボットのｘ軸方向位置を、ｙ（ｋ）はｋである状態で前記移動ロボットのｙ軸方向位置を、前記Ｗは第１の送受信部と第２の送受信部との距離をそれぞれ表すことを特徴とする請求項１２に記載の移動ロボットの位置認識方法。
14. 前記有効領域は、１つの固定された送受信部を基準として半径ｒにエラー帯域Ｅを反映して円を描いたときに該当する領域であり、前記ｒは前記移動ロボットと前記送受信部との距離であることを特徴とする請求項１１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
15. 前記有効領域は下記式を満たし、
    

    

    前記μはＥ／２であり、前記ｘ（ｋ）はｋである状態で前記移動ロボットのｘ軸方向位置を、ｙ（ｋ）はｋである状態で前記移動ロボットのｙ軸方向位置をそれぞれ表すことを特徴とする請求項１４に記載の移動ロボットの位置認識方法。
16. 前記（ｃ）段階は、別の補助センサを用いて前記移動ロボットの現在位置を求める段階を含むことを特徴とする請求項１１に記載の移動ロボットの位置認識方法。
17. 前記補助センサは、近接障害物感知センサ、レーザーセンサ、距離センサ、及びカメラのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１６に記載の移動ロボットの位置認識方法。
18. （ａ）移動ロボットの運動によって変化する状態量を感知するデッドレコニング段階と、
    （ｂ）前記移動ロボットと少なくとも１つ以上の固定位置との距離をセンシングして前記移動ロボットの絶対位置を計算する段階と、
    （ｃ）前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置を用いて、現在前記移動ロボットの最適位置を推定する段階と、
    （ｄ）前記決定された現在最適位置が所定の有効領域内に属するかを判断する段階と、
    （ｅ）前記判断結果に従って前記決定された現在最適位置を矯正する段階と、を含むことを特徴とする移動ロボットの位置認識方法。
19. 移動ロボットの運動によって変化する状態量を感知するデッドレコニング手段と、
    前記移動ロボットと少なくとも１つ以上の固定位置との距離をセンシングして前記移動ロボットの絶対位置を計算する距離計算部と、
    前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置をカルマンフィルタの入力として、現在前記移動ロボットの最適位置を推定する状態予測部と、を含むことを特徴とする移動ロボットの位置認識装置。
20. 前記デッドレコニング手段は、エンコーダ及びジャイロスコープのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１９に記載の移動ロボットの位置認識装置。
21. 前記１つ以上の固定位置は、前記移動ロボットの充電ステーション内に備えられることを特徴とする請求項１９に記載の移動ロボットの位置認識装置。
22. 前記１つ以上の固定位置は、充電ステーション内に備えられる固定位置及びその以外の空間上に位置する固定位置を含むことを特徴とする請求項１９に記載の移動ロボットの位置認識装置。
23. 前記距離計算部は、前記移動ロボットに備えられた送受信部と１つ以上の固定位置にそれぞれ備えられた送受信部の間に電波を送受信することを特徴とする請求項２１または請求項２２に記載の移動ロボットの位置認識装置。
24. 前記状態予測部は、前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置を入力としたカルマンフィルタ演算によって現在状態値を計算するが、前記ｋは特定時点を表すカウントであることを特徴とする請求項１９に記載の移動ロボットの位置認識装置。
25. 前記状態予測部は、前記変化する状態量、前記計算された絶対位置及び補助センサによって感知された位置情報を入力としたカルマンフィルタ演算によって現在状態値を計算するが、前記ｋは特定時点を表すカウントであることを特徴とする請求項１９に記載の移動ロボットの位置認識装置。
26. 少なくとも１つ以上のセンサを用いて移動ロボットの絶対位置を推定する手段と、
    前記推定された絶対位置が少なくとも１つ以上の固定された送受信部から受信される信号によって計算される有効領域内に属するかを判断するリロケーション判断部と、
    前記推定された絶対位置が前記有効領域内に属しないものと判断された場合、リロケーションを行うリロケーション部と、を含むことを特徴とする移動ロボットの位置認識装置。
27. 前記有効領域は、２つ以上の固定された送受信部のうち第１の位置に備えられた第１の送受信部を基準として半径ｒ_１にエラー帯域Ｅ_１を反映して円を描き、前記２つ以上の固定位置のうち第２の位置に備えられた第２の送受信部を基準として半径ｒ_２にエラー帯域Ｅ_２を反映して円を描くときに交差される領域であり、
    前記ｒ_１は前記移動ロボットと前記第１の送受信部との距離を、前記ｒ_２は前記移動ロボットと前記第２の送受信部との距離を表すことを特徴とする請求項２６に記載の移動ロボットの位置認識装置。
28. 前記有効領域は、１つの固定された送受信部を基準として半径ｒにエラー帯域Ｅを反映して円を描いたときに該当する領域であり、前記ｒは前記移動ロボットと前記送受信部との距離であることを特徴とする請求項２６に記載の移動ロボットの位置認識装置。
29. 前記リロケーション部は、別の補助センサを用いて前記移動ロボットの現在位置を求める段階を含むことを特徴とする請求項２６に記載の移動ロボットの位置認識装置。
30. 前記補助センサは、近接障害物感知センサ、レーザーセンサ、距離センサ、及びカメラのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２９に記載の移動ロボットの位置認識装置。
31. 移動ロボットの運動によって変化する状態量を感知するデッドレコニング手段と、
    前記移動ロボットと少なくとも１つ以上の固定位置との距離をセンシングして前記移動ロボットの絶対位置を計算する距離計算部と、
    前記変化する状態量及び前記計算された絶対位置を用いて、現在前記移動ロボットの最適位置を推定する状態予測部と、
    前記決定された現在最適位置が所定の有効領域内に属するかを判断するリロケーション判断部と、
    前記判断結果に従って前記決定された現在最適位置を矯正するリロケーション部と、を含むことを特徴とする移動ロボットの位置認識装置。

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