JP2019067001A - 移動体 - Google Patents

Abstract

【課題】移動体の環境地図の作成に要する時間を短縮する。【解決手段】移動体１０は、環境を周期的にスキャンし、スキャンごとにセンサデータを出力する外界センサ１０１と、前記移動体の移動距離または移動速度を検出する内界センサ１０３と、前記外界センサおよび前記内界センサに接続された制御回路１０５と、記憶装置１０７と、を備える。前記制御回路は、前記外界センサから出力される前記センサデータのうち、前記内界センサによって検出された前記移動距離または前記移動速度に応じて選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させる。【選択図】図１

Description

本開示は移動体に関する。

無人搬送車または移動ロボットなどの、自律的に移動する移動体の研究および開発が進められている。移動体が自律的に移動するためには、自己位置を認識する必要がある。自己位置は、予め用意された地図データと、レーザレンジファインダなどの外界センサを用いて取得したデータとのマッチングを行うことによって推定され得る。そのような自己位置推定の方法の例が、たとえば特開２００８−２５０９０６号公報に開示されている。

特開２００８-２５０９０６号公報

本開示は、自己位置推定に用いられる地図の作成に要する時間を短縮する技術を提供する。

本開示の例示的な実施形態における移動体は、環境を周期的にスキャンし、スキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、前記移動体の移動距離または移動速度を検出する内界センサと、前記外界センサおよび前記内界センサに接続された制御回路と、記憶装置と、を備える。前記制御回路は、前記外界センサから出力される前記センサデータのうち、前記内界センサによって検出された前記移動距離または前記移動速度に応じて選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させる。

上記の包括的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または記録媒体によって実現されてもよい。あるいは、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、および記録媒体の任意な組み合わせによって実現されてもよい。

本開示の実施形態によれば、外界センサから周期的に出力されるセンサデータの一部のみが地図作成用データとして用いられる。このため、地図作成に要する時間を短縮することができる。

図１は、本開示の例示的な実施形態における移動体１０の概略構成を示すブロック図である。 図２Ａは、一定の周期で地図作成用データが記録される比較例における、移動距離と地図作成用データの記録タイミングとの関係の例を示す図である。 図２Ｂは、一定の移動距離ごとに地図作成用データが記録される実施形態における、移動距離と地図作成用データの記録タイミングとの関係の例を示す図である。 図３は、ロータリエンコーダによって計測された移動体１０の移動距離と、経過時間との関係の一例を示す図である。 図４は、図３の例において記憶装置１０７に記録されるデータの一例を示す図である。 図５は、移動体１０による地図作成方法の一例を示すフローチャートである。 図６は、本開示による、各ＡＧＶの走行を制御する制御システムの概要を示す図である。 図７は、ＡＧＶが存在する移動空間Ｓの一例を示す図である。 図８Ａは、接続される前のＡＧＶおよび牽引台車を示す図である。 図８Ｂは、接続されたＡＧＶおよび牽引台車を示す図である。 図９は、本実施形態にかかる例示的なＡＧＶの外観図である。 図１０Ａは、ＡＧＶの第１のハードウェア構成例を示す図である。 図１０Ｂは、ＡＧＶの第２のハードウェア構成例を示す図である。 図１１Ａは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。 図１１Ｂは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。 図１１Ｃは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。 図１１Ｄは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。 図１１Ｅは、移動しながら地図を生成するＡＧＶを示す図である。 図１１Ｆは、完成した地図の一部を模式的に示す図である。 図１２は、複数の部分地図によって１つのフロアの地図が構成される例を示す図である。 図１３は、運行管理装置のハードウェア構成例を示す図である。 図１４は、運行管理装置によって決定されたＡＧＶの移動経路の一例を模式的に示す図である。

＜用語＞
本開示の実施形態を説明する前に、本明細書において使用する用語の定義を説明する。

「無人搬送車」（ＡＧＶ）とは、本体に人手または自動で荷物を積み込み、指示された場所まで自動走行し、人手または自動で荷卸しをする無軌道車両を意味する。「無人搬送車」は、無人牽引車および無人フォークリフトを含む。

「無人」の用語は、車両の操舵に人を必要としないことを意味しており、無人搬送車が「人（たとえば荷物の積み下ろしを行う者）」を搬送することは除外しない。

「無人牽引車」とは、人手または自動で荷物の積み込み荷卸しをする台車を牽引して、指示された場所まで自動走行する無軌道車両である。

「無人フォークリフト」とは、荷物移載用のフォークなどを上下させるマストを備え、フォークなどに荷物を自動移載し指示された場所まで自動走行し、自動荷役作業をする無軌道車両である。

「無軌道車両」とは、車輪と、車輪を回転させる電気モータまたはエンジンを備える移動体（vehicle）である。

「移動体」とは、人または荷物を載せて移動する装置であり、移動のための駆動力(traction)を発生させる車輪、二足または多足歩行装置、プロペラなどの駆動装置を備える。本開示における「移動体」の用語は、狭義の無人搬送車のみならず、モバイルロボットおよびドローンを含む。

「自動走行」は、無人搬送車が通信によって接続されるコンピュータの運行管理システムの指令に基づく走行と、無人搬送車が備える制御装置による自律的走行とを含む。自律的走行には、無人搬送車が所定の経路に沿って目的地に向かう走行のみならず、追尾目標に追従する走行も含まれる。また、無人搬送車は、一時的に作業者の指示に基づくマニュアル走行を行ってもよい。「自動走行」は、一般には「ガイド式」の走行および「ガイドレス式」の走行の両方を含むが、本開示では「ガイドレス式」の走行を意味する。

「ガイド式」とは、誘導体を連続的または断続的に設置し、誘導体を利用して無人搬送車を誘導する方式である。

「ガイドレス式」とは、誘導体を設置せずに誘導する方式である。本開示の実施形態における無人搬送車は、自己位置推定装置を備え、ガイドレス式で走行することができる。

「自己位置推定装置」は、レーザレンジファインダなどの外界センサによって取得されたセンサデータに基づいて環境地図上における自己位置を推定する装置である。

「外界センサ」は、移動体の外部の状態をセンシングするセンサである。外界センサには、たとえば、レーザレンジファインダ（測域センサともいう）、カメラ（またはイメージセンサ）、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、ミリ波レーダ、および磁気センサがある。

「内界センサ」は、移動体の内部の状態をセンシングするセンサである。内界センサには、たとえばロータリエンコーダ（以下、単に「エンコーダ」と称することがある）、加速度センサ、および角加速度センサ（たとえばジャイロセンサ）がある。

「SLAM（スラム）」とは、Simultaneous Localization and Mappingの略語であり、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うことを意味する。

＜例示的な実施形態＞
以下、添付の図面を参照しながら、本開示による移動体および移動体システムの一例を説明する。なお、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。たとえば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。本発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供する。これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

図１は、本開示の例示的な実施形態における移動体１０の概略構成を示すブロック図である。この移動体１０は、外界センサ１０１と、内界センサ１０３と、制御回路１０５と、記憶装置１０７とを備えている。外界センサ１０１は、環境を周期的にスキャンし、スキャンごとにセンサデータ（以下、「スキャンデータ」と称することもある）を出力する。内界センサ１０３は、移動体１０の移動距離または移動速度を検出する。制御回路１０５は、外界センサ１０１および内界センサ１０３に接続され、移動体１０の動作を制御する。制御回路１０５は、外界センサ１０１から出力されるセンサデータのうち、内界センサ１０３によって検出された移動距離または移動速度に応じて選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして記憶装置１０７に記憶させる。

外界センサ１０１は、たとえばレーザレンジファインダ、カメラ、レーダ、またはＬＩＤＡＲなどの、外部環境をセンシングするセンサであり得る。内界センサ１０３は、たとえば移動体１０が備える複数の車輪の回転をそれぞれ検出する複数のロータリエンコーダを備え得る。

本実施形態によれば、外界センサ１０１から周期的に出力されるスキャンデータの中から、検出された移動距離または移動速度に応じて選択された一部のスキャンデータのみを用いて、地図が作成される。このため、全てのスキャンデータを用いて地図を作成する場合と比較して、地図作成に要する時間を短縮することができる。

従来の一般的な地図作成方法によれば、レーザレンジファインダから周期的に出力されるスキャンデータをそのまま用いて地図が作成される。しかし、移動体１０が低速で移動しているときに取得されたスキャンデータには、過剰なデータが多く含まれる。そのような過剰なスキャンデータを用いて地図を作成した場合、演算に多大な時間を要することとなる。最悪の場合、許容される時間内に演算が終わらない状況も発生し得る。

そこで、本実施形態における制御回路１０５は、移動体１０の移動速度に応じて、地図作成に利用するスキャンデータの取得の頻度を変更する。たとえば、制御回路１０５は、移動体１０の移動速度が高いほど、高い頻度でスキャンデータを地図作成用データとして記録する。言い換えれば、移動体１０が移動しているとき、制御回路１０５が単位時間あたりに選択するスキャンの数は、移動体１０の移動速度の単調増加関数であり得る。ある例では、制御回路１０５は、移動体１０が一定距離移動するごとに選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして記憶装置１０７に記憶させる。

図２Ａは、一定の周期で地図作成用データが記録される比較例における、移動距離と地図作成用データの記録タイミングとの関係の例を示す図である。図２Ｂは、一定の移動距離ごとに地図作成用データが記録される実施形態における、移動距離と地図作成用データの記録タイミングとの関係の例を示す図である。図中の矢印は、地図作成用データが記録されるタイミングを示している。

図２Ａに示す比較例では、レーザレンジファインダから一定の周期（例えば２５ｍｓの周期）で出力されるセンサデータが、そのまま地図作成用データとして記録される。この場合、移動体１０の移動速度が低いほど、データ記録の頻度が高くなり、過剰なデータが蓄積され易い。地図作成用データの取得時には、移動体１０を手で押したり、操作用端末で操作したりすることによって移動体１０を運行経路に沿って移動させる。このため、移動体１０の速度は一定にはならず、時には移動速度がほぼゼロに近い低速になる場合もある。その場合、過剰なデータが大量に蓄積され、地図作成に要する演算時間の増大を招く。

これに対して、図２Ｂに示す実施形態では、移動体１０の速度によらず、一定距離進むごとに選択されたスキャンデータが地図作成用データとして記録される。たとえば、移動体１０が最高速度（例：１０００ｍｍ／ｓ）で移動しているときにスキャン周期（例：２５ｍｓ）の間に進む距離（例：２５ｍｍ）を、上記の一定距離とすることができる。この場合、移動体１０の速度によらず、例えば２５ｍｍ進むごとに地図作成用データが記録される。したがって、比較例とは異なり、低速時に過剰な地図作成用データが蓄積されることはない。地図作成用データの量を適切な量に抑えることができるので、地図作成に要する時間を短縮することができる。

本実施形態における制御回路１０５は、選択したスキャンによるセンサデータ（以下、「選択したスキャンデータ」と称することがある）を記憶装置１０７に記憶する。制御回路１０５は、選択しなかったスキャンによるセンサデータ（以下、「選択しなかったスキャンデータ」と称することがある）を、記憶装置１０７に記憶してもよいし、記憶せずに破棄してもよい。

制御回路１０５は、選択しなかったスキャンデータを、選択したスキャンデータとともに記憶装置１０７に記録する場合、両者を区別して記録する。たとえば、制御回路１０５は、選択したスキャンデータには地図作成用データであることを示す符号（以下、「有効フラグ」とも称する）を関連づけてもよい。あるいは、制御回路１０５は、選択したスキャンデータを記憶装置１０７の異なる記憶領域（例えば異なるフォルダ）に記録してもよい。たとえば、制御回路１０５は、選択したスキャンデータを記憶装置１０７の第１領域に記録し、選択しなかったスキャンデータを記憶装置１０７の第２領域に記録してもよい。

以下、図３および図４を参照しながら、スキャンデータの記録方法の例を説明する。

図３は、ロータリエンコーダによって計測された移動体１０の移動距離と、経過時間との関係の一例を示す図である。図４は、図３の例において記憶装置１０７に記録されるデータの一例を示す図である。この例では、２５ｍｓごとにスキャンデータがレーザレンジファインダから出力される。各スキャンデータは、移動体１０に固定された座標系（ｕ−ｖ座標系）における座標値の集合である。出力されたスキャンデータは、記憶装置１０７に記録される。この際、移動体１０が２５ｍｍ移動するごとに、その直後のスキャンデータに、有効フラグが付されて記録される。したがって、図４に示すように、移動距離が２５ｍｍの倍数を超えた直後のスキャンデータには、有効フラグが付されて記録される。図３において、有効フラグが付されて記録されるタイミングが○印で表されている。

制御回路１０５は、環境地図を作成する際には、地図作成用データを記憶装置１０７から読み出し、地図作成用データに含まれるセンサデータのマッチングを行う。これにより、センサデータを連結して環境地図を作成することができる。なお、環境地図の作成は、制御回路１０５とは異なる他の装置が行ってもよい。また、環境地図を作成する移動体１０と、その環境地図を利用して自律移動を行う移動体とは異なっていてもよい。環境地図を作成する移動体１０は、自律移動可能な機構を備えていなくてもよい。

制御回路１０５は、移動体１０が旋回しているか否かに応じて地図作成データの取得方法を変更してもよい。たとえば、移動体１０が直進しているときは一定距離移動するごとに選択したスキャンデータを地図作成用データとして記録し、移動体１０が旋回しているときは一定時間ごとに選択したスキャンデータを地図作成用データとして記録してもよい。言い換えれば、移動体１０が旋回しているとき、制御回路１０５が単位時間あたりに選択するスキャンの数は、０を超える所定値であり得る。移動体１０が旋回しているか否かは、内界センサ１０３の出力に基づいて判断できる。

図５は、移動体１０による地図作成方法の一例を示すフローチャートである。この例では、移動体１０は、ステップＳ１０１において、地図作成モードを開始する。地図作成モードは、たとえば移動体１０が手押し操作で移動する場合、走行用モータのブレーキを開放することによって開始され得る。また、移動体１０がタブレットなどの端末操作によって移動する場合、移動体１０と端末との通信を確立することによって地図作成モードが開始され得る。

次に、ステップＳ１０２において、制御回路１０５は、各ロータリエンコーダの値（エンコーダ値）をゼロにリセットする。続くステップＳ１０３において、制御回路１０５は、移動体１０が旋回動作中かを判定する。旋回動作中か否かは、各エンコーダ値に所定値以上のずれが生じているか否かによって判定され得る。この判定がＮｏの場合、ステップＳ１０４に進み、制御回路１０５は、エンコーダ値が閾値（例：２５ｍｍ）を超えたかを判定する。この判定がＮｏの場合、ステップＳ１０３に戻る。この判定がＹｅｓの場合、ステップＳ１０６に進み、制御回路１０５は、直後のスキャンデータに有効フラグを追加し、地図作成用の専用フォルダに保存する。

ステップＳ１０３の判定結果がＹｅｓの場合、ステップＳ１０５に進み、制御回路１０５は、前回のスキャンデータの保存から一定時間（例：２５ｍｓ）が経過したかを判定する。この判定結果がＮｏの場合、再度ステップＳ１０５を実行する。この判定結果がＹｅｓの場合、ステップＳ１０６に進み、直後のスキャンデータに有効フラグを追加し、専用フォルダに保存する。ステップＳ１０６の後、再びステップＳ１０２に戻り、前述の処理が繰り返される。

図５では省略されているが、有効フラグが付されないスキャンデータについても記憶装置１０７に記録してもよい。有効フラグが付されないスキャンデータは、レーザレンジファインダによるスキャンの周期と同じ周期、またはそれよりも長い周期で記録され得る。

制御回路１０５は、スキャンデータを全て取得した後、地図作成のための演算を開始する。演算開始時に、有効フラグが付された専用フォルダのスキャンデータを参照し、地図作成のための演算を行う。

以下、移動体が無人搬送車であるものとして、本開示の実施形態を説明する。本明細書では、略語を用いて、無人搬送車を「ＡＧＶ」と記述することがある。ＡＧＶについても、参照符号「１０」を付してＡＧＶ１０と表記する。なお、以下の説明は、矛盾がない限り、ＡＧＶ以外の移動体、例えば移動ロボット、ドローン、または有人の車両などにも同様に適用することができる。

（１）システムの基本構成
図６は、本開示による例示的な移動体管理システム１００の基本構成例を示している。移動体管理システム１００は、少なくとも１台のＡＧＶ１０と、ＡＧＶ１０の運行管理を行う運行管理装置５０とを含む。図６には、ユーザ１によって操作される端末装置２０も記載されている。

ＡＧＶ１０は、走行に磁気テープなどの誘導体が不要な「ガイドレス式」走行が可能な無人搬送台車である。ＡＧＶ１０は、自己位置推定を行い、推定の結果を端末装置２０および運行管理装置５０に送信することができる。ＡＧＶ１０は、運行管理装置５０からの指令に従って移動空間Ｓ内を自動走行することが可能である。ＡＧＶ１０は、さらに、人または他の移動体に追従して移動する「追尾モード」で動作することが可能である。

運行管理装置５０は各ＡＧＶ１０の位置をトラッキングし、各ＡＧＶ１０の走行を管理するコンピュータシステムである。運行管理装置５０は、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、および／または、サーバコンピュータであり得る。運行管理装置５０は、複数のアクセスポイント２を介して、各ＡＧＶ１０と通信する。たとえば、運行管理装置５０は、各ＡＧＶ１０が次に向かうべき位置の座標のデータを各ＡＧＶ１０に送信する。各ＡＧＶ１０は、定期的に、たとえば１００ミリ秒ごとに自身の位置および姿勢（orientation）を示すデータを運行管理装置５０に送信する。指示した位置にＡＧＶ１０が到達すると、運行管理装置５０は、さらに次に向かうべき位置の座標のデータを送信する。ＡＧＶ１０は、端末装置２０に入力されたユーザ１の操作に応じて移動空間Ｓ内を走行することも可能である。端末装置２０の一例はタブレットコンピュータである。典型的には、端末装置２０を利用したＡＧＶ１０の走行は地図作成時に行われ、運行管理装置５０を利用したＡＧＶ１０の走行は地図作成後に行われる。

図７は、３台のＡＧＶ１０ａ、１０ｂおよび１０ｃが存在する移動空間Ｓの一例を示している。いずれのＡＧＶも図中の奥行き方向に走行しているとする。ＡＧＶ１０ａおよび１０ｂは天板に載置された荷物を搬送中である。ＡＧＶ１０ｃは、前方のＡＧＶ１０ｂに追従して走行している。なお、説明の便宜のため、図７では参照符号１０ａ、１０ｂおよび１０ｃを付したが、以下では、「ＡＧＶ１０」と記述する。

ＡＧＶ１０は、天板に載置された荷物を搬送する方法以外に、自身と接続された牽引台車を利用して荷物を搬送することも可能である。図８Ａは接続される前のＡＧＶ１０および牽引台車５を示している。牽引台車５の各足にはキャスターが設けられている。ＡＧＶ１０は牽引台車５と機械的に接続される。図８Ｂは、接続されたＡＧＶ１０および牽引台車５を示している。ＡＧＶ１０が走行すると、牽引台車５はＡＧＶ１０に牽引される。牽引台車５を牽引することにより、ＡＧＶ１０は、牽引台車５に載置された荷物を搬送できる。

ＡＧＶ１０と牽引台車５との接続方法は任意である。ここでは一例を説明する。ＡＧＶ１０の天板にはプレート６が固定されている。牽引台車５には、スリットを有するガイド７が設けられている。ＡＧＶ１０は牽引台車５に接近し、プレート６をガイド７のスリットに差し込む。差し込みが完了すると、ＡＧＶ１０は、図示されない電磁ロック式ピンをプレート６およびガイド７に貫通させ、電磁ロックをかける。これにより、ＡＧＶ１０と牽引台車５とが物理的に接続される。

再び図６を参照する。各ＡＧＶ１０と端末装置２０とは、たとえば１対１で接続されてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に準拠した通信を行うことができる。各ＡＧＶ１０と端末装置２０とは、１または複数のアクセスポイント２を利用してＷｉ−Ｆｉ（登録商標）に準拠した通信を行うこともできる。複数のアクセスポイント２は、たとえばスイッチングハブ３を介して互いに接続されている。図６には２台のアクセスポイント２ａ、２ｂが記載されている。ＡＧＶ１０はアクセスポイント２ａと無線で接続されている。端末装置２０はアクセスポイント２ｂと無線で接続されている。ＡＧＶ１０が送信したデータはアクセスポイント２ａで受信され、スイッチングハブ３を介してアクセスポイント２ｂに転送され、アクセスポイント２ｂから端末装置２０に送信される。また、端末装置２０が送信したデータは、アクセスポイント２ｂで受信され、スイッチングハブ３を介してアクセスポイント２ａに転送され、アクセスポイント２ａからＡＧＶ１０に送信される。これにより、ＡＧＶ１０および端末装置２０の間の双方向通信が実現される。複数のアクセスポイント２はスイッチングハブ３を介して運行管理装置５０とも接続されている。これにより、運行管理装置５０と各ＡＧＶ１０との間でも双方向通信が実現される。

（２）環境地図の作成
自己位置を推定しながらＡＧＶ１０が走行できるようにするため、移動空間Ｓ内の地図が作成される。ＡＧＶ１０には位置推定装置およびレーザレンジファインダが搭載されており、レーザレンジファインダの出力を利用して地図を作成できる。

ＡＧＶ１０は、ユーザの操作によってデータ取得モードに遷移する。データ取得モードにおいて、ＡＧＶ１０はレーザレンジファインダを用いたセンサデータの取得を開始する。レーザレンジファインダは周期的にたとえば赤外線または可視光のレーザビームを周囲に放射して周囲の空間Ｓをスキャンする。レーザビームは、たとえば、壁、柱等の構造物、床の上に置かれた物体等の表面で反射される。レーザレンジファインダは、レーザビームの反射光を受けて各反射点までの距離を計算し、各反射点の位置が示された測定結果のデータを出力する。各反射点の位置には、反射光の到来方向および距離が反映されている。測定結果のデータは「計測データ」または「センサデータ」と呼ばれることがある。

位置推定装置は、センサデータを記憶装置に蓄積する。移動空間Ｓ内のセンサデータの取得が完了すると、記憶装置に蓄積されたセンサデータが外部装置に送信される。外部装置は、たとえば信号処理プロセッサを有し、かつ、地図作成プログラムがインストールされたコンピュータである。

外部装置の信号処理プロセッサは、スキャンごとに得られたセンサデータ同士を重ね合わせる。信号処理プロセッサが重ね合わせる処理を繰り返し行うことにより、空間Ｓの地図を作成することができる。外部装置は、作成した地図のデータをＡＧＶ１０に送信する。ＡＧＶ１０は、作成した地図のデータを内部の記憶装置に保存する。外部装置は、運行管理装置５０であってもよいし、他の装置であってもよい。

外部装置ではなくＡＧＶ１０が地図の作成を行ってもよい。上述した外部装置の信号処理プロセッサが行った処理を、ＡＧＶ１０のマイクロコントローラユニット（マイコン）などの回路が行えばよい。ＡＧＶ１０内で地図を作成する場合には、蓄積されたセンサデータを外部装置に送信する必要が無くなる。センサデータのデータ容量は一般には大きいと考えられる。センサデータを外部装置に送信する必要がないため、通信回線の占有を回避できる。

なお、センサデータを取得するための移動空間Ｓ内の移動は、ユーザの操作に従ってＡＧＶ１０が走行することによって実現し得る。たとえば、ＡＧＶ１０は、端末装置２０を介して無線でユーザから前後左右の各方向への移動を指示する走行指令を受け取る。ＡＧＶ１０は走行指令にしたがって移動空間Ｓ内を前後左右に走行し、地図を作成する。ＡＧＶ１０がジョイスティック等の操縦装置と有線で接続されている場合には、当該操縦装置からの制御信号にしたがって移動空間Ｓ内を前後左右に走行し、地図を作成してもよい。レーザレンジファインダを搭載した計測台車を人が押し歩くことによってセンサデータを取得してもよい。

なお、図６および図７には複数台のＡＧＶ１０が示されているが、ＡＧＶは１台であってもよい。複数台のＡＧＶ１０が存在する場合、ユーザ１は端末装置２０を利用して、登録された複数のＡＧＶのうちから一台のＡＧＶ１０を選択して、移動空間Ｓの地図を作成させることができる。

地図が作成されると、以後、各ＡＧＶ１０は当該地図を利用して自己位置を推定しながら自動走行することができる。自己位置を推定する処理の説明は後述する。

（３）ＡＧＶの構成
図９は、本実施形態にかかる例示的なＡＧＶ１０の外観図である。ＡＧＶ１０は、２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂと、４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆと、フレーム１２と、搬送テーブル１３と、走行制御装置１４と、レーザレンジファインダ１５とを有する。２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂは、ＡＧＶ１０の右側および左側にそれぞれ設けられている。４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆは、ＡＧＶ１０の４隅に配置されている。なお、ＡＧＶ１０は、２つの駆動輪１１ａおよび１１ｂに接続される複数のモータも有するが、複数のモータは図９には示されていない。また、図９には、ＡＧＶ１０の右側に位置する１つの駆動輪１１ａおよび２つのキャスター１１ｃおよび１１ｅと、左後部に位置するキャスター１１ｆとが示されているが、左側の駆動輪１１ｂおよび左前部のキャスター１１ｄはフレーム１２の蔭に隠れているため明示されていない。４つのキャスター１１ｃ、１１ｄ、１１ｅおよび１１ｆは、自由に旋回することができる。以下の説明では、駆動輪１１ａおよび駆動輪１１ｂを、それぞれ車輪１１ａおよび車輪１１ｂとも称する。

ＡＧＶ１０は、さらに、障害物を検知するための少なくとも１つの障害物センサ１９を備えている。図９の例では、フレーム１２の４隅に４つの障害物センサ１９が設けられている。障害物センサ１９の個数および配置は、図９の例とは異なっていてもよい。障害物センサ１９は、例えば、赤外線センサ、超音波センサ、またはステレオカメラなどの、距離計測が可能な装置であり得る。障害物センサ１９が赤外線センサである場合、例えば一定時間ごとに赤外線を出射し、反射された赤外線が戻ってくるまでの時間を計測することにより、一定距離以内に存在する障害物を検知することができる。ＡＧＶ１０は、少なくとも１つの障害物センサ１９から出力された信号に基づいて経路上の障害物を検知したとき、その障害物を回避する動作を行う。

走行制御装置１４は、ＡＧＶ１０の動作を制御する装置であり、主としてマイコン（後述）を含む集積回路、電子部品およびそれらが搭載された基板を含む。走行制御装置１４は、上述した、端末装置２０とのデータの送受信、および前処理演算を行う。

レーザレンジファインダ１５は、たとえば赤外線または可視光のレーザビーム１５ａを放射し、当該レーザビーム１５ａの反射光を検出することにより、反射点までの距離を測定する光学機器である。本実施形態では、ＡＧＶ１０のレーザレンジファインダ１５は、たとえばＡＧＶ１０の正面を基準として左右１３５度（合計２７０度）の範囲の空間に、０．２５度ごとに方向を変化させながらパルス状のレーザビーム１５ａを放射し、各レーザビーム１５ａの反射光を検出する。これにより、０．２５度ごと、合計１０８１ステップ分の角度で決まる方向における反射点までの距離のデータを得ることができる。なお、本実施形態では、レーザレンジファインダ１５が行う周囲の空間のスキャンは実質的に床面に平行であり、平面的（二次元的）である。しかしながら、レーザレンジファインダ１５は高さ方向のスキャンを行ってもよい。

ＡＧＶ１０の位置および姿勢（向き）と、レーザレンジファインダ１５のスキャン結果とにより、ＡＧＶ１０は、空間Ｓの地図を作成することができる。地図には、ＡＧＶの周囲の壁、柱等の構造物、床の上に載置された物体の配置が反映され得る。地図のデータは、ＡＧＶ１０内に設けられた記憶装置に格納される。

一般に、移動体の位置および姿勢は、ポーズ（ｐｏｓｅ）と呼ばれる。二次元面内における移動体の位置および姿勢は、ＸＹ直交座標系における位置座標（ｘ, ｙ）と、Ｘ軸に対する角度θによって表現される。ＡＧＶ１０の位置および姿勢、すなわちポーズ（ｘ, ｙ, θ）を、以下、単に「位置」と呼ぶことがある。

レーザビーム１５ａの放射位置から見た反射点の位置は、角度および距離によって決定される極座標を用いて表現され得る。本実施形態では、レーザレンジファインダ１５は極座標で表現されたセンサデータを出力する。ただし、レーザレンジファインダ１５は、極座標で表現された位置を直交座標に変換して出力してもよい。

レーザレンジファインダの構造および動作原理は公知であるため、本明細書ではこれ以上の詳細な説明は省略する。レーザレンジファインダ１５によって検出され得る物体の例は、人、荷物、棚、壁である。

レーザレンジファインダ１５は、周囲の空間をセンシングしてセンサデータを取得するための外界センサの一例である。そのような外界センサの他の例としては、イメージセンサおよび超音波センサが考えられる。

走行制御装置１４は、レーザレンジファインダ１５の測定結果と、自身が保持する地図データとを比較して、自身の現在位置を推定することができる。なお、保持されている地図データは、他のＡＧＶ１０が作成した地図データであってもよい。

図１０Ａは、ＡＧＶ１０の第１のハードウェア構成例を示している。また図１０Ａは、走行制御装置１４の具体的な構成も示している。

ＡＧＶ１０は、走行制御装置１４と、レーザレンジファインダ１５と、２台のモータ１６ａおよび１６ｂと、駆動装置１７と、車輪１１ａおよび１１ｂと、２つのロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂとを備えている。

走行制御装置１４は、マイコン１４ａと、メモリ１４ｂと、記憶装置１４ｃと、通信回路１４ｄと、位置推定装置１４ｅとを有している。マイコン１４ａ、メモリ１４ｂ、記憶装置１４ｃ、通信回路１４ｄおよび位置推定装置１４ｅは通信バス１４ｆで接続されており、相互にデータを授受することが可能である。レーザレンジファインダ１５もまた通信インタフェース（図示せず）を介して通信バス１４ｆに接続されており、計測結果である計測データを、マイコン１４ａ、位置推定装置１４ｅおよび／またはメモリ１４ｂに送信する。

マイコン１４ａは、走行制御装置１４を含むＡＧＶ１０の全体を制御するための演算を行うプロセッサまたは制御回路（コンピュータ）である。典型的にはマイコン１４ａは半導体集積回路である。マイコン１４ａは、制御信号であるＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号を駆動装置１７に送信して駆動装置１７を制御し、モータに印加する電圧を調整させる。これによりモータ１６ａおよび１６ｂの各々が所望の回転速度で回転する。

左右のモータ１６ａおよび１６ｂの駆動を制御する１つ以上の制御回路（たとえばマイコン）を、マイコン１４ａとは独立して設けてもよい。たとえば、モータ駆動装置１７が、モータ１６ａおよび１６ｂの駆動をそれぞれ制御する２つのマイコンを備えていてもよい。それらの２つのマイコンは、エンコーダ１８ａおよび１８ｂから出力されたエンコーダ情報を用いた座標計算をそれぞれ行い、所与の初期位置からのＡＧＶ１０の移動距離を推定してもよい。また、当該２つのマイコンは、エンコーダ情報を利用してモータ駆動回路１７ａおよび１７ｂを制御してもよい。

メモリ１４ｂは、マイコン１４ａが実行するコンピュータプログラムを記憶する揮発性の記憶装置である。メモリ１４ｂは、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅが演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。

記憶装置１４ｃは、不揮発性の半導体メモリ装置である。ただし、記憶装置１４ｃは、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または、光ディスクに代表される光学式記録媒体であってもよい。さらに、記憶装置１４ｃは、いずれかの記録媒体にデータを書き込みおよび／または読み出すためのヘッド装置および当該ヘッド装置の制御装置を含んでもよい。

記憶装置１４ｃは、走行する空間Ｓの地図データＭ、および、１または複数の走行経路のデータ（走行経路データ）Ｒを記憶する。地図データＭは、ＡＧＶ１０が地図作成モードで動作することによって作成され記憶装置１４ｃに記憶される。走行経路データＲは、地図データＭが作成された後に外部から送信される。本実施形態では、地図データＭおよび走行経路データＲは同じ記憶装置１４ｃに記憶されているが、異なる記憶装置に記憶されてもよい。

走行経路データＲの例を説明する。

端末装置２０がタブレットコンピュータである場合には、ＡＧＶ１０はタブレットコンピュータから走行経路を示す走行経路データＲを受信する。このときの走行経路データＲは、複数のマーカの位置を示すマーカデータを含む。「マーカ」は走行するＡＧＶ１０の通過位置（経由点）を示す。走行経路データＲは、走行開始位置を示す開始マーカおよび走行終了位置を示す終了マーカの位置情報を少なくとも含む。走行経路データＲは、さらに、１以上の中間経由点のマーカの位置情報を含んでもよい。走行経路が１以上の中間経由点を含む場合には、開始マーカから、当該走行経由点を順に経由して終了マーカに至る経路が、走行経路として定義される。各マーカのデータは、そのマーカの座標データに加えて、次のマーカに移動するまでのＡＧＶ１０の向き（角度）および走行速度のデータを含み得る。ＡＧＶ１０が各マーカの位置で一旦停止し、自己位置推定および端末装置２０への通知などを行う場合には、各マーカのデータは、当該走行速度に達するまでの加速に要する加速時間、および／または、当該走行速度から次のマーカの位置で停止するまでの減速に要する減速時間のデータを含み得る。

端末装置２０ではなく運行管理装置５０（たとえば、ＰＣおよび／またはサーバコンピュータ）がＡＧＶ１０の移動を制御してもよい。その場合には、運行管理装置５０は、ＡＧＶ１０がマーカに到達する度に、次のマーカへの移動をＡＧＶ１０に指示してもよい。たとえば、ＡＧＶ１０は、運行管理装置５０から、次に向かうべき目的位置の座標データ、または、当該目的位置までの距離および進むべき角度のデータを、走行経路を示す走行経路データＲとして受信する。

ＡＧＶ１０は、作成された地図と走行中に取得されたレーザレンジファインダ１５が出力したセンサデータとを利用して自己位置を推定しながら、記憶された走行経路に沿って走行することができる。

通信回路１４ｄは、たとえば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）および／またはＷｉ−Ｆｉ（登録商標）規格に準拠した無線通信を行う無線通信回路である。いずれの規格も、２．４ＧＨｚ帯の周波数を利用した無線通信規格を含む。たとえばＡＧＶ１０を走行させて地図を作成するモードでは、通信回路１４ｄは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に準拠した無線通信を行い、１対１で端末装置２０と通信する。

位置推定装置１４ｅは、地図の作成処理、および、走行時には自己位置の推定処理を行う。位置推定装置１４ｅは、ＡＧＶ１０の位置および姿勢とレーザレンジファインダのスキャン結果とにより、移動空間Ｓの地図を作成する。走行時には、位置推定装置１４ｅは、レーザレンジファインダ１５からセンサデータを受け取り、また、記憶装置１４ｃに記憶された地図データＭを読み出す。レーザレンジファインダ１５のスキャン結果から作成された局所的地図データ(センサデータ)を、より広範囲の地図データＭとのマッチングを行うことにより、地図データＭ上における自己位置（ｘ, ｙ, θ）を同定する。位置推定装置１４ｅは、局所的地図データが地図データＭに一致した程度を表す「信頼度」のデータを生成する。自己位置（ｘ, ｙ, θ）、および、信頼度の各データは、ＡＧＶ１０から端末装置２０または運行管理装置５０に送信され得る。端末装置２０または運行管理装置５０は、自己位置（ｘ, ｙ, θ）、および、信頼度の各データを受信して、内蔵または接続された表示装置に表示することができる。

本実施形態では、マイコン１４ａと位置推定装置１４ｅとは別個の構成要素であるとしているが、これは一例である。マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅの各動作を独立して行うことが可能な１つのチップ回路または半導体集積回路であってもよい。図１０Ａには、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅを包括するチップ回路１４ｇが示されている。以下では、マイコン１４ａおよび位置推定装置１４ｅが別個独立に設けられている例を説明する。

２台のモータ１６ａおよび１６ｂは、それぞれ２つの車輪１１ａおよび１１ｂに取り付けられ、各車輪を回転させる。つまり、２つの車輪１１ａおよび１１ｂはそれぞれ駆動輪である。本明細書では、モータ１６ａおよびモータ１６ｂは、それぞれＡＧＶ１０の右輪および左輪を駆動するモータであるとして説明する。

移動体１０は、さらに、車輪１１ａおよび１１ｂの回転位置または回転速度を測定するエンコーダユニット１８をさらに備えている。エンコーダユニット１８は、第１ロータリエンコーダ１８ａおよび第２ロータリエンコーダ１８ｂを含む。第１ロータリエンコーダ１８ａは、モータ１６ａから車輪１１ａまでの動力伝達機構のいずれかの位置における回転を計測する。第２ロータリエンコーダ１８ｂは、モータ１６ｂから車輪１１ｂまでの動力伝達機構のいずれかの位置における回転を計測する。エンコーダユニット１８は、ロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂによって取得された信号を、マイコン１４ａに送信する。マイコン１４ａは、位置推定装置１４ｅから受信した信号だけでなく、エンコーダユニット１８から受信した信号を利用して、移動体１０の移動を制御してもよい。

駆動装置１７は、２台のモータ１６ａおよび１６ｂの各々に印加される電圧を調整するためのモータ駆動回路１７ａおよび１７ｂを有する。モータ駆動回路１７ａおよび１７ｂの各々はいわゆるインバータ回路を含む。モータ駆動回路１７ａおよび１７ｂは、マイコン１４ａまたはモータ駆動回路１７ａ内のマイコンから送信されたＰＷＭ信号によって各モータに流れる電流をオンまたはオフし、それによりモータに印加される電圧を調整する。

図１０Ｂは、ＡＧＶ１０の第２のハードウェア構成例を示している。第２のハードウェア構成例は、レーザ測位システム１４ｈを有する点、および、マイコン１４ａが各構成要素と１対１で接続されている点において、第１のハードウェア構成例（図１０Ａ）と相違する。

レーザ測位システム１４ｈは、位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５を有する。位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５は、たとえばイーサネット（登録商標）ケーブルで接続されている。位置推定装置１４ｅおよびレーザレンジファインダ１５の各動作は上述した通りである。レーザ測位システム１４ｈは、ＡＧＶ１０のポーズ（ｘ, ｙ, θ）を示す情報をマイコン１４ａに出力する。

マイコン１４ａは、種々の汎用Ｉ／Ｏインタフェースまたは汎用入出力ポート（図示せず）を有している。マイコン１４ａは、通信回路１４ｄ、レーザ測位システム１４ｈ等の、走行制御装置１４内の他の構成要素と、当該汎用入出力ポートを介して直接接続されている。

図１０Ｂに関して上述した構成以外は、図１０Ａの構成と共通である。よって共通の構成の説明は省略する。

本開示の実施形態におけるＡＧＶ１０は、図示されていないバンパースイッチなどのセーフティセンサを備えていてもよい。ＡＧＶ１０は、ジャイロセンサなどの慣性計測装置を備えていてもよい。ロータリエンコーダ１８ａおよび１８ｂまたは慣性計測装置などの内界センサによる測定データを利用すれば、ＡＧＶ１０の移動距離および姿勢の変化量(角度)を推定することができる。これらの距離および角度の推定値は、オドメトリデータと呼ばれ、位置推定装置１４ｅによって得られる位置および姿勢の情報を補助する機能を発揮し得る。

（４）地図データ
図１１Ａから図１１Ｆは、センサデータを取得しながら移動するＡＧＶ１０を模式的に示す。ユーザ１は、端末装置２０を操作しながらマニュアルでＡＧＶ１０を移動させてもよい。あるいは、図１０Ａおよび図１０Ｂに示される走行制御装置１４を備えるユニット、または、ＡＧＶ１０そのものを台車に載置し、台車をユーザ１が手で押す、または牽くことによってセンサデータを取得してもよい。

図１１Ａには、レーザレンジファインダ１５を用いて周囲の空間をスキャンするＡＧＶ１０が示されている。所定のステップ角毎にレーザビームが放射され、スキャンが行われる。なお、図示されたスキャン範囲は模式的に示した例であり、上述した合計２７０度のスキャン範囲とは異なっている。

図１１Ａから図１１Ｆの各々では、レーザビームの反射点の位置が、記号「・」で表される複数の黒点４を用いて模式的に示されている。レーザビームのスキャンは、レーザレンジファインダ１５の位置および姿勢が変化する間に短い周期で実行される。このため、現実の反射点の個数は、図示されている反射点４の個数よも遥かに多い。位置推定装置１４ｅは、走行に伴って得られる黒点４の位置を、たとえばメモリ１４ｂに蓄積する。ＡＧＶ１０が走行しながらスキャンを継続して行うことにより、地図データが徐々に完成されてゆく。図１１Ｂから図１１Ｅでは、簡略化のためスキャン範囲のみが示されている。当該スキャン範囲は例示であり、上述した合計２７０度の例とは異なる。

地図は、地図作成に必要な量のセンサデータを取得した後、そのセンサデータに基づいて、このＡＧＶ１０内のマイコン１４ａまたは外部のコンピュータを用いて作成してもよい。あるいは、移動しつつあるＡＧＶ１０が取得したセンサデータに基づいてリアルタイムで地図を作成してもよい。

図１１Ｆは、完成した地図４０の一部を模式的に示す。図１１Ｆに示される地図では、レーザビームの反射点の集まりに相当する点群(Point Cloud)によって自由空間が仕切られている。地図の他の例は、物体が占有している空間と自由空間とをグリッド単位で区別する占有格子地図である。位置推定装置１４ｅは、地図のデータ（地図データＭ）をメモリ１４ｂまたは記憶装置１４ｃに蓄積する。なお図示されている黒点の数または密度は一例である。本実施形態では、地図を作成する際に、図１から図５を参照して説明した方法が用いられる。したがって、従来よりも高速に地図を作成することができる。

こうして得られた地図データは、複数のＡＧＶ１０によって共有され得る。

ＡＧＶ１０が地図データに基づいて自己位置を推定するアルゴリズムの典型例は、ＩＣＰ(Iterative Closest Point)マッチングである。前述したように、レーザレンジファインダ１５のスキャン結果から作成された局所的地図データ(センサデータ)を、より広範囲の地図データＭとのマッチングを行うことにより、地図データＭ上における自己位置（ｘ, ｙ, θ）を推定することができる。

ＡＧＶ１０が走行するエリアが広い場合、地図データＭのデータ量が多くなる。そのため、地図の作成時間が増大したり、自己位置推定に多大な時間を要するなどの不都合が生じる可能性がある。そのような不都合が生じる場合には、地図データＭを、複数の部分地図のデータに分けて作成および記録してもよい。

図１２は、４つの部分地図データＭ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４の組み合わせによって１つの工場の１フロアの全域がカバーされる例を示している。この例では、１つの部分地図データは５０ｍ×５０ｍの領域をカバーしている。Ｘ方向およびＹ方向のそれぞれにおいて隣接する２つの地図の境界部分に、幅５ｍの矩形の重複領域が設けられている。この重複領域を「地図切替エリア」と呼ぶ。１つの部分地図を参照しながら走行しているＡＧＶ１０が地図切替エリアに到達すると、隣接する他の部分地図を参照する走行に切り替える。部分地図の枚数は４枚に限らず、ＡＧＶ１０が走行するフロアの面積、地図作成および自己位置推定を実行するコンピュータの性能に応じて適宜設定してよい。部分地図データのサイズおよび重複領域の幅も、上記の例に限定されず、任意に設定してよい。

（５）運行管理装置の構成例
図１３は、運行管理装置５０のハードウェア構成例を示している。運行管理装置５０は、ＣＰＵ５１と、メモリ５２と、位置データベース（位置ＤＢ）５３と、通信回路５４と、地図データベース（地図ＤＢ）５５と、画像処理回路５６とを有する。

ＣＰＵ５１、メモリ５２、位置ＤＢ５３、通信回路５４、地図ＤＢ５５および画像処理回路５６は通信バス５７で接続されており、相互にデータを授受することが可能である。

ＣＰＵ５１は、運行管理装置５０の動作を制御する信号処理回路（コンピュータ）である。典型的にはＣＰＵ５１は半導体集積回路である。

メモリ５２は、ＣＰＵ５１が実行するコンピュータプログラムを記憶する、揮発性の記憶装置である。メモリ５２は、ＣＰＵ５１が演算を行う際のワークメモリとしても利用され得る。

位置ＤＢ５３は、各ＡＧＶ１０の行き先となり得る各位置を示す位置データを格納する。位置データは、たとえば管理者によって工場内に仮想的に設定された座標によって表され得る。位置データは管理者によって決定される。

通信回路５４は、たとえばイーサネット（登録商標）規格に準拠した有線通信を行う。通信回路５４はアクセスポイント２(図６)と有線で接続されており、アクセスポイント２を介して、ＡＧＶ１０と通信することができる。通信回路５４は、ＡＧＶ１０に送信すべきデータを、バス５７を介してＣＰＵ５１から受信する。また通信回路５４は、ＡＧＶ１０から受信したデータ（通知）を、バス５７を介してＣＰＵ５１および／またはメモリ５２に送信する。

地図ＤＢ５５は、ＡＧＶ１０が走行する工場等の内部の地図のデータを格納する。当該地図は、地図４０（図１１Ｆ）と同じであってもよいし、異なっていてもよい。各ＡＧＶ１０の位置と１対１で対応関係を有する地図であれば、データの形式は問わない。たとえば地図ＤＢ５５に格納される地図は、ＣＡＤによって作成された地図であってもよい。

位置ＤＢ５３および地図ＤＢ５５は、不揮発性の半導体メモリ上に構築されてもよいし、ハードディスクに代表される磁気記録媒体、または光ディスクに代表される光学式記録媒体上に構築されてもよい。

画像処理回路５６はモニタ５８に表示される映像のデータを生成する回路である。画像処理回路５６は、専ら、管理者が運行管理装置５０を操作する際に動作する。本実施形態では特にこれ以上の詳細な説明は省略する。なお、モニタ５９は運行管理装置５０と一体化されていてもよい。また画像処理回路５６の処理をＣＰＵ５１が行ってもよい。

（６）運行管理装置の動作
図１４を参照しながら、運行管理装置５０の動作の概要を説明する。図１４は、運行管理装置５０によって決定されたＡＧＶ１０の移動経路の一例を模式的に示す図である。

ＡＧＶ１０および運行管理装置５０の動作の概要は以下のとおりである。以下では、あるＡＧＶ１０が現在、位置Ｍ_１におり、幾つかの位置を通過して、最終的な目的地である位置Ｍ_ｎ＋１（ｎ：１以上の正の整数）まで走行する例を説明する。なお、位置ＤＢ５３には位置Ｍ_１の次に通過すべき位置Ｍ_２、位置Ｍ_２の次に通過すべき位置Ｍ_３等の各位置を示す座標データが記録されている。

運行管理装置５０のＣＰＵ５１は、位置ＤＢ５３を参照して位置Ｍ_２の座標データを読み出し、位置Ｍ_２に向かわせる走行指令を生成する。通信回路５４は、アクセスポイント２を介して走行指令をＡＧＶ１０に送信する。

ＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０から、アクセスポイント２を介して、定期的に現在位置および姿勢を示すデータを受信する。こうして運行管理装置５０は、各ＡＧＶ１０の位置をトラッキングすることができる。ＣＰＵ５１は、ＡＧＶ１０の現在位置が位置Ｍ_２に一致したと判定すると、位置Ｍ_３の座標データを読み出し、位置Ｍ_３に向かわせる走行指令を生成してＡＧＶ１０に送信する。つまり運行管理装置５０は、ＡＧＶ１０がある位置に到達したと判定すると、次に通過すべき位置に向かわせる走行指令を送信する。これにより、ＡＧＶ１０は最終的な目的位置Ｍ_ｎ＋１に到達することができる。上述した、ＡＧＶ１０の通過位置および目的位置は「マーカ」と呼ばれることがある。

本開示の移動体および移動体管理システムは、工場、倉庫、建設現場、物流、病院などで荷物、部品、完成品などの物の移動および搬送に好適に利用され得る。

１ ユーザ
２ａ、２ｂ アクセスポイント
１０ ＡＧＶ（移動体）
１４ 走行制御装置
１４ａ マイコン（演算回路）
１４ｂ メモリ
１４ｃ 記憶装置
１４ｄ 通信回路
１４ｅ 位置推定装置
１６ａ、１６ｂ モータ
１５ レーザレンジファインダ
１７ 駆動装置
１７ａ、１７ｂ モータ駆動回路
１８ エンコーダユニット
１８ａ、１８ｂ ロータリエンコーダ
１９ 障害物センサ
２０ 端末装置(タブレットコンピュータなどのモバイルコンピュータ）
５０ 運行管理装置
５１ ＣＰＵ
５２ メモリ
５３ 位置データベース（位置ＤＢ）
５４ 通信回路
５５ 地図データベース（地図ＤＢ）
５６ 画像処理回路
１００ 移動体管理システム
１０１ 外界センサ
１０３ 内界センサ
１０５ 制御回路
１０７ 記憶装置

Claims (10)

1. 移動体であって、
   環境を周期的にスキャンし、スキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、
   前記移動体の移動距離または移動速度を検出する内界センサと、
   前記外界センサおよび前記内界センサに接続された制御回路と、
   記憶装置と、
   を備え、
   前記制御回路は、前記外界センサから出力される前記センサデータのうち、前記内界センサによって検出された前記移動距離または前記移動速度に応じて選択したスキャンによるセンサデータを、地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させる、
   移動体。
2. 前記制御回路は、前記選択したスキャンによるセンサデータ、および、選択しなかったスキャンによるセンサデータを、ともに前記記憶装置に記憶し、前記選択したスキャンによるセンサデータには前記地図作成用データであることを示す符号を関連づける、請求項１に記載の移動体。
3. 前記制御回路は、前記選択したスキャンによるセンサデータを前記記憶装置の第１領域に記憶し、選択しなかったスキャンによるセンサデータを前記記憶装置の第２領域に記憶する、請求項１または２に記載の移動体。
4. 前記制御回路は、前記選択したスキャンによるセンサデータを前記記憶装置に記憶し、選択しなかったスキャンによるセンサデータを前記記憶装置に記憶しないで廃棄する、請求項１に記載の移動体。
5. 前記移動体が移動しているとき、前記制御回路が単位時間あたりに選択するスキャンの数は、前記移動体の移動速度の単調増加関数である、請求項１から４のいずれかに記載の移動体。
6. 前記移動体が旋回しているとき、前記制御回路が単位時間あたりに選択するスキャンの数は、０を超える所定値である、請求項５に記載の移動体。
7. 前記制御回路は、前記移動体が一定距離移動するごとに選択したスキャンによるセンサデータを、前記地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させる、請求項１から６のいずれかに記載の移動体。
8. 前記制御回路は、
   前記移動体が直進しているとき、一定距離移動するごとに選択したスキャンによるセンサデータを、前記地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させ、
   前記移動体が旋回しているとき、一定時間ごとに選択したスキャンによるセンサデータを、前記地図作成用データとして前記記憶装置に記憶させる、
   請求項１から７のいずれかに記載の移動体。
9. 複数の車輪をさらに備え、
   前記外界センサはレーザレンジファインダであり、
   前記内界センサは、前記複数の車輪の回転をそれぞれ検出する複数のロータリエンコーダを備える、
   請求項１から８のいずれかに記載の移動体。
10. 前記制御回路は、
    前記地図作成用データを前記記憶装置から読み出し、
    前記地図作成用データに含まれる前記センサデータのマッチングを行うことにより、前記センサデータを連結して環境地図を作成する、請求項１から９のいずれかに記載の移動体。

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