[go: up one dir, main page]

JP2019175138A - Mobile body and management device - Google Patents

Mobile body and management device Download PDF

Info

Publication number
JP2019175138A
JP2019175138A JP2018062623A JP2018062623A JP2019175138A JP 2019175138 A JP2019175138 A JP 2019175138A JP 2018062623 A JP2018062623 A JP 2018062623A JP 2018062623 A JP2018062623 A JP 2018062623A JP 2019175138 A JP2019175138 A JP 2019175138A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
moving body
data
agv
position information
data indicating
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2018062623A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
浩之 永野
Hiroyuki Nagano
浩之 永野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nidec Drive Technology Corp
Original Assignee
Nidec Shimpo Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nidec Shimpo Corp filed Critical Nidec Shimpo Corp
Priority to JP2018062623A priority Critical patent/JP2019175138A/en
Publication of JP2019175138A publication Critical patent/JP2019175138A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/20Control system inputs
    • G05D1/24Arrangements for determining position or orientation
    • G05D1/242Means based on the reflection of waves generated by the vehicle
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/20Control system inputs
    • G05D1/24Arrangements for determining position or orientation
    • G05D1/246Arrangements for determining position or orientation using environment maps, e.g. simultaneous localisation and mapping [SLAM]
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2105/00Specific applications of the controlled vehicles
    • G05D2105/20Specific applications of the controlled vehicles for transportation
    • G05D2105/28Specific applications of the controlled vehicles for transportation of freight
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2107/00Specific environments of the controlled vehicles
    • G05D2107/70Industrial sites, e.g. warehouses or factories
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2109/00Types of controlled vehicles
    • G05D2109/10Land vehicles
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2111/00Details of signals used for control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles
    • G05D2111/10Optical signals
    • G05D2111/17Coherent light, e.g. laser signals
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2111/00Details of signals used for control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles
    • G05D2111/50Internal signals, i.e. from sensors located in the vehicle, e.g. from compasses or angular sensors
    • G05D2111/54Internal signals, i.e. from sensors located in the vehicle, e.g. from compasses or angular sensors for measuring the travel distances, e.g. by counting the revolutions of wheels

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

To prevent operation from being unstable due to slipping of a wheel.SOLUTION: A mobile body 10 comprises a plurality of driving wheels 111, a plurality of motors 106 connected to the plurality of driving wheels respectively, an external sensor 101, a first position estimation device 103 which sequentially generates and outputs first position information indicating estimation values of a position and posture of the mobile body on the basis of data output from the external sensor, a second position estimation device 109 which acquires a measured value or an estimated value of rotation speed of each driving wheel and sequentially generates and outputs second position information indicating estimation values of a position and posture of the mobile body on the basis of the measured value or the estimated value, and an arithmetic circuit 105 which reduces the rotation speed of the plurality of motors within a predetermined range from a position indicated by the first position information when a difference between deviation of the mobile body calculated based on the first position information and deviation of the mobile body before calculation based on the second position information becomes a threshold or more.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示は、移動体および管理装置に関する。   The present disclosure relates to a mobile object and a management apparatus.

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、自己の位置および姿勢(以下、「自己位置」と称する)を認識する必要がある。自己位置は、たとえば、予め用意された環境地図のデータと、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。自己位置はまた、車輪の回転速度(すなわち単位時間当たりの回転数)の積算値に基づいて推定することもできる。後者の方法で推定された位置情報を「オドメトリ情報」と称する。オドメトリ情報は、車輪の空転または摩耗などの要因によって誤差を生じやすい。   Research and development of autonomously moving mobile objects such as automated guided vehicles or mobile robots are ongoing. In order for the moving body to move autonomously, it is necessary to recognize its own position and posture (hereinafter referred to as “self-position”). The self position can be estimated, for example, by matching environmental map data prepared in advance with data acquired using an external sensor such as a laser range finder. The self-position can also be estimated based on an integrated value of the rotation speed of the wheel (that is, the number of rotations per unit time). The position information estimated by the latter method is referred to as “odometry information”. Odometry information is likely to cause errors due to factors such as wheel slipping or wear.

国際公開第13/002067号は、パーティクルフィルタを用いて位置姿勢推定を行う自律移動ロボットを開示している。位置姿勢推定の状態を判定する量としてパーティクルの分散により位置姿勢推定の閾値を求め、移動ロボットの減速または停止を行うことが開示されている。   International Publication No. 13/002067 discloses an autonomous mobile robot that performs position and orientation estimation using a particle filter. It is disclosed that a position / orientation estimation threshold is obtained by particle dispersion as an amount for determining the position / orientation estimation state, and the mobile robot is decelerated or stopped.

特開2006−004175号公報は、位置の同定にあたり、エンコーダなどのセンサを用いて計測した移動距離と、位置同定部による現在位置の同定を組み合わせて、より正確に位置を同定することを開示している。   Japanese Patent Laid-Open No. 2006-004175 discloses that a position is identified more accurately by combining a movement distance measured using a sensor such as an encoder and an identification of a current position by a position identification unit. ing.

国際公開第13/002067号International Publication No. 13/002067 特開2006−004175号公報JP 2006-004175 A

本開示は、ガイドレス走行を行う移動体において、車輪が滑ることによって動作が不安定になることを抑制するための技術を提供する。   The present disclosure provides a technique for suppressing an unstable operation caused by slipping of a wheel in a moving body that performs guideless traveling.

本開示の例示的な実施形態における移動体は、複数の駆動輪と、前記複数の駆動輪にそれぞれ接続された複数のモータと、環境を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、前記センサデータに基づき、前記移動体の位置および姿勢の推定値を示す第1位置情報を順次生成して出力する第1位置推定装置と、前記複数の駆動輪の各々の回転速度の計測値または推定値を取得し、前記計測値または前記推定値に基づき、前記移動体の位置および姿勢の推定値を示す第2位置情報を順次生成して出力する第2位置推定装置と、前記第1位置情報に基づいて計算される前記移動体の変位と、前記第2位置情報に基づいて計算される前記移動体の変位との差である変位差が所定の閾値以上になったとき、前記第1位置情報が示す位置から所定範囲内では、前記複数のモータの回転速度を低下させる演算回路と、を備える。   A moving body in an exemplary embodiment of the present disclosure includes a plurality of driving wheels, a plurality of motors connected to the plurality of driving wheels, and an external sensor that repeatedly scans the environment and outputs sensor data for each scan. A first position estimation device that sequentially generates and outputs first position information indicating estimated values of the position and orientation of the moving body based on the sensor data, and measurement of rotational speeds of the plurality of drive wheels A second position estimation device that obtains a value or an estimated value, and sequentially generates and outputs second position information indicating an estimated value of the position and orientation of the moving body based on the measured value or the estimated value; When a displacement difference, which is a difference between the displacement of the moving body calculated based on one position information and the displacement of the moving body calculated based on the second position information, is equal to or greater than a predetermined threshold, First position Within a predetermined range from the position indicated by the broadcast, and a computing circuit for reducing the rotational speed of the plurality of motors.

本開示の実施形態によれば、ガイドレス走行を行う移動体において、車輪が滑ることによって動作が不安定になることを抑制することができる。   According to the embodiment of the present disclosure, in a moving body that performs guideless traveling, it is possible to suppress an operation from becoming unstable due to slipping of a wheel.

図1は、本開示の例示的な実施形態における移動体10の概略的な構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a moving object 10 according to an exemplary embodiment of the present disclosure. 図2は、空転検出処理の一例を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining an example of the idling detection process. 図3は、空転検出処理の他の例を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining another example of the idling detection process. 図4は、空転検出処理のさらに他の例を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining still another example of the idling detection process. 図5は、環境地図の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an environment map. 図6は、環境地図におけるエリア毎の変位差の分布の例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the distribution of displacement differences for each area in the environment map. 図7は、空転検出処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the idling detection process. 図8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。FIG. 8 is a diagram illustrating an overview of a control system that controls traveling of each AGV according to the present disclosure. 図9は、AGVが存在する移動空間Sの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the moving space S in which the AGV exists. 図10Aは、接続される前のAGVおよび牽引台車を示す図である。FIG. 10A is a diagram showing an AGV and a towing cart before being connected. 図10Bは、接続されたAGVおよび牽引台車を示す図である。FIG. 10B is a diagram showing the connected AGV and towing cart. 図11は、本実施形態にかかる例示的なAGVの外観図である。FIG. 11 is an external view of an exemplary AGV according to the present embodiment. 図12Aは、AGVの第1のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 12A is a diagram illustrating a first hardware configuration example of AGV. 図12Bは、AGVの第2のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 12B is a diagram illustrating a second hardware configuration example of AGV. 図13Aは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 13A is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図13Bは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 13B is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図13Cは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 13C is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図13Dは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 13D is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図13Eは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 13E is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図13Fは、完成した地図の一部を模式的に示す図である。FIG. 13F is a diagram schematically illustrating a part of the completed map. 図14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。FIG. 14 is a diagram illustrating an example in which a map of one floor is configured by a plurality of partial maps. 図15は、運行管理装置のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the operation management apparatus. 図16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。FIG. 16 is a diagram schematically illustrating an example of the movement route of the AGV determined by the operation management device.

<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。
<Terminology>
Prior to describing embodiments of the present disclosure, definitions of terms used herein will be described.

「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。   An “automated guided vehicle” (AGV) means a trackless vehicle in which a package is loaded manually or automatically in a main body, travels automatically to a designated place, and is unloaded manually or automatically. “Automated guided vehicle” includes automatic guided vehicles and automatic forklifts.

「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。   The term “unmanned” means that no person is required to steer the vehicle, and it does not exclude that the automated guided vehicle transports “person (for example, a person who loads and unloads luggage)”.

「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。   An “unmanned towing vehicle” is a trackless vehicle that automatically pulls a cart that loads and unloads luggage manually or automatically travels to a designated location.

「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。   An “unmanned forklift” is a trackless vehicle that includes a mast that moves up and down a load transfer fork, automatically transfers the load to the fork, etc., automatically travels to a designated location, and performs automatic cargo handling work.

「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。   A “trackless vehicle” is a vehicle that includes wheels and an electric motor or engine that rotates the wheels.

「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、二足もしくは多足歩行装置、または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、サービスロボット、およびドローンを含む。   A “moving body” is a device that carries a person or a load and moves, and includes a driving device such as a wheel, a biped or multi-legged walking device, or a propeller that generates traction for movement. The term “mobile body” in the present disclosure includes not only a narrow automatic guided vehicle but also a mobile robot, a service robot, and a drone.

「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。   The “automatic traveling” includes traveling based on a command of a computer operation management system to which the automatic guided vehicle is connected by communication, and autonomous traveling by a control device included in the automatic guided vehicle. Autonomous traveling includes not only traveling where the automated guided vehicle travels to a destination along a predetermined route, but also traveling following a tracking target. Moreover, the automatic guided vehicle may temporarily perform manual travel based on an instruction from the worker. “Automatic travel” generally includes both “guided” travel and “guideless” travel, but in the present disclosure, it means “guideless” travel.

「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。   The “guide type” is a system in which a derivative is installed continuously or intermittently and the guided vehicle is guided using the derivative.

「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。   The “guideless type” is a method of guiding without installing a derivative. The automatic guided vehicle in the embodiment of the present disclosure includes a self-position estimation device and can travel in a guideless manner.

「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。   The “self-position estimation device” is a device that estimates the self-position on the environment map based on sensor data acquired by an external sensor such as a laser range finder.

「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。   An “external sensor” is a sensor that senses an external state of a moving body. Examples of the external sensor include a laser range finder (also referred to as a range sensor), a camera (or an image sensor), a LIDAR (Light Detection and Ranging), a millimeter wave radar, and a magnetic sensor.

「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。   The “inner world sensor” is a sensor that senses the state inside the moving body. Examples of the internal sensor include a rotary encoder (hereinafter sometimes simply referred to as “encoder”), an acceleration sensor, and an angular acceleration sensor (for example, a gyro sensor).

「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。   “SLAM” is an abbreviation for “Simultaneous Localization and Mapping”, which means that self-location estimation and environmental map creation are performed simultaneously.

<例示的な実施形態>
ガイドレス走行を行う移動体については、これまで、車輪の空転を検出する有効な方法が知られていなかった。車輪の空転が生じると、移動体の円滑な運行が妨げられるだけでなく、床を傷つけるなどの好ましくない結果を招き得る。
<Exemplary Embodiment>
Until now, no effective method for detecting idling of a wheel has been known for a moving body that performs guideless traveling. If the wheel slips, not only the smooth operation of the moving body is hindered, but also undesirable results such as damaging the floor may be caused.

本発明者は、ガイドレス走行を行う移動体において、駆動輪が滑ることによって動作が不安定になることを抑制するために、以下に説明する本開示の実施形態の構成に想到した。   The present inventor has conceived the configuration of the embodiment of the present disclosure described below in order to suppress the unstable operation caused by slipping of the driving wheel in a moving body that performs guideless traveling.

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。以下の説明において、同一または類似の構成要素には、同一の参照符号を付している。   Hereinafter, an example of a moving object and a moving object system according to the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. A more detailed description than necessary may be omitted. For example, detailed descriptions of already well-known matters and repeated descriptions for substantially the same configuration may be omitted. This is to avoid the following description from becoming unnecessarily redundant and to facilitate understanding by those skilled in the art. The inventors provide the accompanying drawings and the following description to enable those skilled in the art to fully understand the present disclosure. They are not intended to limit the claimed subject matter. In the following description, the same or similar components are given the same reference numerals.

図1は、本開示の例示的な実施形態における移動体10の概略的な構成を示すブロック図である。移動体10は、複数の駆動輪111と、複数の電気モータ(以下、単に「モータ」と称する)106と、外界センサ101と、第1位置推定装置103と、駆動装置107と、演算回路105と、記憶装置113と、通信回路104とを備えている。駆動装置107は、第2位置推定装置109を備えている。図1には、移動体10の外部の装置である運行管理装置50(以下、「管理装置50」とも称する)も示されている。   FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a moving object 10 according to an exemplary embodiment of the present disclosure. The moving body 10 includes a plurality of driving wheels 111, a plurality of electric motors (hereinafter simply referred to as “motors”) 106, an external sensor 101, a first position estimating device 103, a driving device 107, and an arithmetic circuit 105. A storage device 113 and a communication circuit 104. The drive device 107 includes a second position estimation device 109. FIG. 1 also shows an operation management device 50 (hereinafter also referred to as “management device 50”), which is a device external to the moving body 10.

複数のモータ106は、複数の駆動輪111にそれぞれ接続されている。複数のモータ106は、駆動装置107によって駆動され、複数の駆動輪111をそれぞれ回転させる。駆動装置107は、演算回路105からの指示に従い、複数のモータ106の回転を制御する。   The plurality of motors 106 are connected to the plurality of drive wheels 111, respectively. The plurality of motors 106 are driven by the driving device 107 to rotate the plurality of driving wheels 111, respectively. The driving device 107 controls the rotation of the plurality of motors 106 in accordance with instructions from the arithmetic circuit 105.

駆動装置107は、インバータ回路などのモータ駆動回路を、モータ106ごとに備え得る。本実施形態では、駆動装置107は、オドメトリ情報を生成する第2位置推定装置109を備えている。第2位置推定装置109は、駆動装置107から独立して設けられていてもよい。   The driving device 107 may include a motor driving circuit such as an inverter circuit for each motor 106. In the present embodiment, the driving device 107 includes a second position estimation device 109 that generates odometry information. The second position estimation device 109 may be provided independently from the driving device 107.

本実施形態では、複数の駆動輪111および複数のモータ106のそれぞれの個数は2個である。しかし、この例に限定されず、他の個数、たとえば3個または4個であってもよい。   In the present embodiment, the number of each of the plurality of drive wheels 111 and the plurality of motors 106 is two. However, it is not limited to this example, and may be another number, for example, 3 or 4.

外界センサ101は、移動体10の周囲の環境を繰り返し(たとえば周期的に)スキャンすることによって得たセンサデータを逐次出力する。外界センサ101の典型例はレーザレンジファインダである。外界センサ101はイメージセンサまたは超音波センサなどの他の種類のセンサであってもよい。   The external sensor 101 sequentially outputs sensor data obtained by repeatedly (for example, periodically) scanning the environment around the moving body 10. A typical example of the external sensor 101 is a laser range finder. The external sensor 101 may be another type of sensor such as an image sensor or an ultrasonic sensor.

第1位置推定装置103は、外界センサ101から出力されたセンサデータに基づき、移動体10の位置および姿勢の推定値を示す第1位置情報を順次出力する。第1位置推定装置103は、たとえば、記憶装置113に記録されている環境地図を参照し、環境地図とセンサデータとのマッチングを行うことにより、第1位置情報を生成する。この処理の具体例については後述する。第1位置推定装置103は、たとえばマイクロコントローラユニット(マイコン)などの、プロセッサを含む回路によって実現され得る。第1位置推定装置103は、第1位置情報に加えて、位置推定結果の確からしさを示す信頼度データを出力してもよい。信頼度データは、たとえば環境地図とセンサデータとの一致度を示す。   The first position estimation device 103 sequentially outputs first position information indicating estimated values of the position and orientation of the moving body 10 based on the sensor data output from the external sensor 101. For example, the first position estimation device 103 refers to the environment map recorded in the storage device 113 and generates the first position information by matching the environment map with the sensor data. A specific example of this process will be described later. The first position estimation device 103 can be realized by a circuit including a processor, such as a microcontroller unit (microcomputer). In addition to the first position information, the first position estimation device 103 may output reliability data indicating the accuracy of the position estimation result. The reliability data indicates, for example, the degree of coincidence between the environmental map and sensor data.

第2位置推定装置109は、複数の駆動輪111の各々の回転速度の計測値または推定値を取得し、その値に基づいて、移動体10の位置および向きの推定値を示す第2位置情報を生成して順次出力する。第2位置推定装置109はまた、第2位置情報を必要に応じて補正したオドメトリ情報を生成する。第2位置推定装置109は、たとえば駆動装置107内のマイコンなどの、プロセッサを含む回路によって実現され得る。   Second position estimation device 109 acquires a measured value or an estimated value of the rotational speed of each of the plurality of drive wheels 111, and based on the value, second position information indicating an estimated value of the position and orientation of moving body 10 Are generated and output sequentially. The second position estimation device 109 also generates odometry information obtained by correcting the second position information as necessary. The second position estimating device 109 can be realized by a circuit including a processor such as a microcomputer in the driving device 107, for example.

図1に示す例では、移動体10は、複数の駆動輪111の回転速度をそれぞれ計測する複数のロータリエンコーダ108を備えている。第2位置推定装置109は、複数のロータリエンコーダ108から出力されたデータに基づいて、第2位置情報を生成することができる。第2位置推定装置109は、たとえば複数のロータリエンコーダ108によって計測された複数の駆動輪111の回転速度(すなわち回転方向および単位時間当たりの回転数)に既知の計算式を適用して、移動体10の変位ベクトルを算出する。その変位ベクトルを第2位置情報とすることができる。計算式は、たとえば各駆動輪111と路面との間に滑りが生じないと仮定したときの各駆動輪111の回転速度と移動体10の変位とを関係付ける式であり得る。駆動輪111の単位時間(たとえば1秒)あたりの回転数をn、駆動輪111の直径をdとすると、πdnが、その駆動輪111の単位時間あたりの移動量であるといえる。複数の駆動輪111のそれぞれについて、単位時間当たりの移動量を求め、それらの移動量の組み合わせから、移動体10の位置(x,y)および姿勢(θ)の変化量を求めることができる。ここで、(x,y)は、移動体10が移動する環境に固定された2次元座標系における移動体10の基準点(たとえば外界センサが位置する点)の座標値である。θは、移動体10の正面方向が基準方向(たとえばx方向)となす角度(反時計回りを正とする)を表す。計算式に代えて、同様の関係を規定するテーブルを利用して第2位置情報を求めてもよい。第2位置推定装置109は、複数のロータリエンコーダ108からの情報を用いる代わりに、各モータ駆動回路における電流または電圧の計測値に基づいてモータ106の回転速度を推定してもよい。   In the example illustrated in FIG. 1, the moving body 10 includes a plurality of rotary encoders 108 that respectively measure the rotational speeds of the plurality of drive wheels 111. The second position estimation device 109 can generate second position information based on data output from the plurality of rotary encoders 108. The second position estimation device 109 applies a known calculation formula to the rotational speeds of the plurality of drive wheels 111 measured by the plurality of rotary encoders 108 (that is, the rotational direction and the number of rotations per unit time), for example, Ten displacement vectors are calculated. The displacement vector can be used as the second position information. The calculation formula may be, for example, a formula relating the rotational speed of each driving wheel 111 and the displacement of the moving body 10 when it is assumed that no slip occurs between each driving wheel 111 and the road surface. If the number of rotations per unit time (for example, 1 second) of the drive wheel 111 is n and the diameter of the drive wheel 111 is d, then πdn is the amount of movement of the drive wheel 111 per unit time. For each of the plurality of drive wheels 111, a movement amount per unit time can be obtained, and a change amount of the position (x, y) and posture (θ) of the moving body 10 can be obtained from a combination of the movement amounts. Here, (x, y) is a coordinate value of a reference point (for example, a point where an external sensor is located) of the moving body 10 in a two-dimensional coordinate system fixed in an environment in which the moving body 10 moves. θ represents an angle (a counterclockwise direction is positive) formed by the front direction of the moving body 10 and a reference direction (for example, the x direction). Instead of the calculation formula, the second position information may be obtained using a table that defines the same relationship. The second position estimation device 109 may estimate the rotation speed of the motor 106 based on the measured value of the current or voltage in each motor drive circuit instead of using the information from the plurality of rotary encoders 108.

演算回路105は、移動体10の動作を制御する回路である。演算回路105は、移動体10が移動している間、第1位置推定装置103から第1位置情報を取得し、第2位置推定装置109から第2位置情報を取得する。演算回路105は、第1位置情報に基づいて計算される移動体10の変位(第1の変位)と、第2位置情報に基づいて計算される移動体10の変位(第2の変位)との差(以下、「変位差」と称することがある)に基づき、複数の駆動輪111の滑りの程度を判断する。なお、本明細書では、第1の変位と第2の変位との「比」に基づいて判断する場合も、第1の変位と第2の変位との「差」に基づいて判断することに該当する。滑りの程度の判断は、変位差と所定の閾値との比較結果に基づいて行われる。演算回路105は、変位差が所定の閾値以上になったとき、駆動輪111が滑っていると判断することができる。その場合、演算回路105は、第1位置情報が示す位置から所定範囲内では、複数のモータ106の回転速度を低下させる。これにより、移動体10は減速し、滑りまたは空転が生じにくくなる。減速率を適切に設定することにより、駆動輪111の空転を回避し、予め設定された経路に沿った移動を継続することができる。   The arithmetic circuit 105 is a circuit that controls the operation of the moving body 10. The arithmetic circuit 105 acquires the first position information from the first position estimation device 103 and the second position information from the second position estimation device 109 while the moving body 10 is moving. The arithmetic circuit 105 calculates the displacement (first displacement) of the moving body 10 calculated based on the first position information, and the displacement (second displacement) of the moving body 10 calculated based on the second position information. The degree of slip of the plurality of drive wheels 111 is determined based on the difference between the two (hereinafter, sometimes referred to as “displacement difference”). In this specification, even when the determination is based on the “ratio” between the first displacement and the second displacement, the determination is based on the “difference” between the first displacement and the second displacement. Applicable. The determination of the degree of slip is made based on a comparison result between the displacement difference and a predetermined threshold value. The arithmetic circuit 105 can determine that the driving wheel 111 is slipping when the displacement difference is equal to or greater than a predetermined threshold value. In that case, the arithmetic circuit 105 reduces the rotational speeds of the plurality of motors 106 within a predetermined range from the position indicated by the first position information. Thereby, the mobile body 10 decelerates and is less likely to slip or slip. By appropriately setting the deceleration rate, it is possible to avoid idling of the drive wheels 111 and to continue the movement along the preset route.

移動体10は、減速を開始してから、所定範囲内では、減速した状態のまま移動を継続する。所定範囲は、たとえば数十cmから数m程度の範囲に設定され得る。演算回路105は、減速を開始してから所定距離移動した後、上記変位差が上記の閾値、または当該閾値よりも低い閾値を下回っている場合には、モータ106の回転速度を通常の値に戻してもよい。その後、たとえば一定時間ごとに、同様の空転検出動作が行われ得る。   The moving body 10 continues to move in a decelerated state within a predetermined range after starting to decelerate. The predetermined range can be set to a range of about several tens of centimeters to several meters, for example. The arithmetic circuit 105 sets the rotational speed of the motor 106 to a normal value when the displacement difference is below the threshold value or lower than the threshold value after moving a predetermined distance after starting deceleration. You may return. Thereafter, for example, a similar idling detection operation can be performed at regular time intervals.

演算回路105は、複数のモータ106の回転速度の低下率(「減速率」ともいう)を、第1の変位と第2の変位との差に基づいて決定してもよい。たとえば、複数のモータ106の減速率を、変位差が大きいほど大きくしてもよい。変位差が大きいということは、駆動輪111の空転の程度が大きいといえる。このため、変位差が大きいほど、減速率を大きくすることは合理的である。演算回路105は、減速を行った後、低速動作を継続する上記所定範囲の広さを、計算した変位差に基づいて決定してもよい。たとえば、上記所定範囲の広さを、変位差が大きいほど大きくしてもよい。   The arithmetic circuit 105 may determine a reduction rate (also referred to as “deceleration rate”) of the rotation speeds of the plurality of motors 106 based on a difference between the first displacement and the second displacement. For example, the deceleration rates of the plurality of motors 106 may be increased as the displacement difference is increased. A large displacement difference means that the degree of idling of the drive wheel 111 is large. For this reason, it is reasonable to increase the deceleration rate as the displacement difference increases. The arithmetic circuit 105 may determine the width of the predetermined range in which the low speed operation is continued after deceleration based on the calculated displacement difference. For example, the width of the predetermined range may be increased as the displacement difference is increased.

演算回路105は、回転速度を低下させた状態で変位差を再度計算し、変位差が上記閾値未満にならないときは、複数のモータの回転速度をさらに低下させてもよい。このような減速を、たとえば一定時間ごとに複数回行ってもよい。このように段階的に減速させることにより、急に減速させる場合に比べ、移動速度を比較的高く保ったまま、空転を検出することができる。   The arithmetic circuit 105 may calculate the displacement difference again in a state where the rotation speed is lowered, and may further reduce the rotation speeds of the plurality of motors when the displacement difference does not become less than the threshold value. Such deceleration may be performed a plurality of times, for example, at regular intervals. By decelerating stepwise in this way, it is possible to detect idling while keeping the moving speed relatively high as compared with the case of decelerating suddenly.

移動体10が走行する床面の位置によって滑り易さが異なることがある。その場合、床面の滑り易さの分布を管理しておくことが有益である。そこで、演算回路105は、移動体10の走行経路上の複数の位置ごとに、上記の変位差を計算し、変位差を示すデータ(変位の比を示すデータを含む)を、第1位置情報が示す位置と関連付けて記憶装置113に記録してもよい。たとえば、演算回路105は、環境地図における複数のエリアごとに変位差を示すデータを生成し、当該データを複数のエリアと関連付けて記憶装置113に記録してもよい。このような記録を行っておくことで、位置によって床の状態、摩擦係数、または滑り易さが異なる場合に、床面の滑り易さの分布を記録しておくことができる。   The ease of slipping may vary depending on the position of the floor on which the moving body 10 travels. In that case, it is beneficial to manage the distribution of slipperiness of the floor surface. Accordingly, the arithmetic circuit 105 calculates the displacement difference for each of a plurality of positions on the travel route of the moving body 10 and uses the first position information as data indicating the displacement difference (including data indicating the displacement ratio). May be recorded in the storage device 113 in association with the position indicated by. For example, the arithmetic circuit 105 may generate data indicating a displacement difference for each of a plurality of areas in the environment map, and record the data in the storage device 113 in association with the plurality of areas. By performing such recording, it is possible to record the distribution of the slipperiness of the floor surface when the floor state, the friction coefficient, or the slipperiness varies depending on the position.

演算回路105は、そのようなデータを、外部の管理装置50に送信してもよい。図1に示す例では、移動体10は、演算回路105に接続された通信回路104を備えている。通信回路104は、移動体10の外部の管理装置50との間で無線通信を行う。   The arithmetic circuit 105 may transmit such data to the external management device 50. In the example illustrated in FIG. 1, the moving body 10 includes a communication circuit 104 connected to an arithmetic circuit 105. The communication circuit 104 performs wireless communication with the management device 50 outside the moving body 10.

演算回路105は、たとえば、第1位置情報に基づいて計算される移動体10の変位(第1の変位)と、第2位置情報に基づいて計算される移動体10の変位(第2の変位)との差(変位差)が閾値を超えたとき、通信回路104を介して管理装置50に、変位差を示す信号を送信してもよい。ここで、「第1の変位と第2の変位との差が閾値を超える」とは、第1の変位と第2の変位との比、すなわち第1の変位の大きさを第2の変位の大きさで割った比が、閾値を下回ることと等価である。ある例において、当該比がたとえば70%を下回った場合には、管理装置50に上記信号が送られ得る。管理装置50には、移動体10から、位置を示す信号も受信する。管理装置50は、それらの信号を受けて、その位置では駆動輪111が滑りやすいことを把握できる。このような信号は、たとえば移動体システムを利用するユーザが持つ情報端末に送信されてもよい。ユーザは、その信号に基づき、駆動輪111が滑りやすい位置を把握することができる。   For example, the arithmetic circuit 105 calculates the displacement of the moving body 10 (first displacement) calculated based on the first position information and the displacement of the moving body 10 calculated based on the second position information (second displacement). ) (Displacement difference) may exceed the threshold value, a signal indicating the displacement difference may be transmitted to the management device 50 via the communication circuit 104. Here, “the difference between the first displacement and the second displacement exceeds the threshold” means that the ratio between the first displacement and the second displacement, that is, the magnitude of the first displacement is the second displacement. The ratio divided by the size of is equivalent to being below the threshold. In an example, if the ratio falls below 70%, for example, the signal may be sent to the management device 50. The management device 50 also receives a signal indicating the position from the moving body 10. The management device 50 receives these signals, and can recognize that the drive wheel 111 is slippery at that position. Such a signal may be transmitted to an information terminal held by a user who uses the mobile system, for example. Based on the signal, the user can grasp the position where the drive wheel 111 is slippery.

演算回路105は、変位差が閾値以上になったとき、通信回路104を介して外部の管理装置50に、変位差を示すデータと、第1位置情報が示す位置を示すデータとを送信してもよい。あるいは、移動体の走行経路上の複数の位置ごとに、変位差を示すデータと、当該位置を示すデータとを管理装置50に送信してもよい。   When the displacement difference becomes equal to or greater than the threshold value, the arithmetic circuit 105 transmits data indicating the displacement difference and data indicating the position indicated by the first position information to the external management device 50 via the communication circuit 104. Also good. Alternatively, data indicating a displacement difference and data indicating the position may be transmitted to the management device 50 for each of a plurality of positions on the travel route of the moving body.

管理装置50は、移動体10によって送信された変位差を示すデータおよび位置を示すデータを受信する通信回路と、受信したデータに基づく処理を行う処理回路とを備え得る。管理装置50の処理回路は、移動体10から受信した変位差を示すデータおよび位置を示すデータに基づいて、駆動輪の滑り易さの分布を示すデータを生成してもよい。システム内に複数の移動体10が含まれる場合は、管理装置50は、各移動体10から同様のデータを収集することができる。その場合、複数の移動体10から収集したデータに基づいて、駆動輪の滑り易さの分布を示すデータを生成することができる。   The management device 50 may include a communication circuit that receives data indicating a displacement difference and data indicating a position transmitted by the moving body 10 and a processing circuit that performs processing based on the received data. The processing circuit of the management device 50 may generate data indicating the slipperiness distribution of the drive wheels based on the data indicating the displacement difference received from the moving body 10 and the data indicating the position. When a plurality of moving bodies 10 are included in the system, the management apparatus 50 can collect similar data from each moving body 10. In that case, based on the data collected from the plurality of moving bodies 10, data indicating the slipperiness distribution of the drive wheels can be generated.

管理装置50の処理回路は、生成した滑り易さの分布を示すデータを、他の移動体に送信してもよい。他の移動体は、そのデータに基づいて、滑りやすい箇所を把握することができる。これにより、他の移動体は、滑りやすい箇所では、指示された移動速度よりも減速するなどの制御を行うことができる。当該処理回路は、生成した滑り易さの分布を示すデータに基づいて、他の移動体の移動経路および/または移動速度を決定し、他の移動体に移動を指示してもよい。たとえば、当初計画された経路上に滑りやすい場所が含まれる場合には、その場所を避けた経路に変更した上で他の移動体に移動を指示してもよい。あるいは、計画された経路上に滑りやすい場所が含まれる場合には、その場所を通過するときに所定の減速率で減速するように他の移動体に指示してもよい。   The processing circuit of the management device 50 may transmit the data indicating the generated slipperiness distribution to another moving body. Other mobile objects can grasp the slippery location based on the data. Thereby, the other moving body can perform control such as decelerating from the instructed moving speed at a slippery portion. The processing circuit may determine a movement route and / or a movement speed of another moving body based on the generated data indicating the slipperiness distribution, and instruct the other moving body to move. For example, when a slippery place is included on the originally planned route, the route may be changed to a route that avoids the place, and another mobile may be instructed to move. Alternatively, when a slippery place is included on the planned route, another mobile unit may be instructed to decelerate at a predetermined deceleration rate when passing through the place.

システム内に、床を拭く動作を行う清掃ロボットが含まれる場合、管理装置50は、清掃ロボットに、滑り易い場所を拭くように指示してもよい。この場合、清掃ロボットは、管理装置50からの指示に従い、指定された場所に移動して床を拭く動作を行う。   When the system includes a cleaning robot that performs the operation of wiping the floor, the management apparatus 50 may instruct the cleaning robot to wipe a slippery place. In this case, the cleaning robot moves to a designated place and wipes the floor in accordance with an instruction from the management device 50.

移動体10は、直進しているとき、曲線的に移動しているとき、および旋回しているときのいずれにおいても、空転の検出を行うことができる。このうち、複数の駆動輪111の回転速度が同じである場合、移動体10の姿勢の変化が殆ど生じない。このため、姿勢(θ)の情報を用いることなく、容易に空転を検出することができる。旋回している状態は、左右の駆動輪111の回転数がほぼ等しく、回転方向が互いに逆の状態である。旋回中は移動体10の位置が殆ど変化しないため、姿勢(θ)の変化量が利用される。空転の検出は、移動体10が加速または減速を行っているとき、右折中、左折中などのタイミングで行うことも可能である。   The mobile body 10 can detect idling when the vehicle is traveling straight, moving in a curved line, or turning. Among these, when the rotational speeds of the plurality of drive wheels 111 are the same, the posture of the moving body 10 hardly changes. For this reason, idling can be easily detected without using information on the posture (θ). The turning state is a state in which the rotation speeds of the left and right drive wheels 111 are substantially equal and the rotation directions are opposite to each other. Since the position of the moving body 10 hardly changes during the turning, the change amount of the posture (θ) is used. The idling can be detected at a timing such as turning right or turning left when the moving body 10 is accelerating or decelerating.

第1位置推定装置103が第1位置情報の信頼度を示すデータを出力する場合、演算回路105は、信頼度が閾値を超えているときのみ、上記の空転検出および速度制御を行ってもよい。本実施形態における空転検出は、第1位置情報の信頼度が高いことを前提としている。このため、第1位置情報の信頼度が一定値以上の場合にのみ、空転検出を行ってもよい。信頼度は、たとえば地図データとセンサデータとの間でICP(Iterative Closest Point)マッチングを行ったときの、マッチングできたセンサデータのセンサデータ全体に対する割合であり得る。   When the first position estimation device 103 outputs data indicating the reliability of the first position information, the arithmetic circuit 105 may perform the idling detection and the speed control only when the reliability exceeds the threshold value. . The idling detection in this embodiment is based on the premise that the reliability of the first position information is high. For this reason, the idling detection may be performed only when the reliability of the first position information is a certain value or more. The reliability may be, for example, a ratio of sensor data that can be matched to the entire sensor data when ICP (Iterative Closest Point) matching is performed between map data and sensor data.

以下、図2から図4を参照しながら、空転検出処理の例を説明する。図2から図4の例において、移動体10は4つの車輪を有しているが、そのうちの2つ(後輪)が駆動輪111である。   Hereinafter, an example of the idling detection process will be described with reference to FIGS. In the example of FIGS. 2 to 4, the moving body 10 has four wheels, two of which (rear wheels) are drive wheels 111.

図2は、空転検出処理の第1の例を模式的に示す図である。この例では、移動体10が左にカーブを描きながら移動している。この状態は、左側の駆動輪111よりも右側の駆動輪111の方が高い回転速度で回転している状態である。   FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a first example of the idling detection process. In this example, the moving body 10 moves while drawing a curve to the left. This state is a state in which the right driving wheel 111 rotates at a higher rotational speed than the left driving wheel 111.

ここで、時刻tにおける移動体10の位置および姿勢(以下、「基準位置」と称する)を(x(t),y(t),θ(t))とする。基準位置は、たとえば時刻tにおけるセンサデータから推定される第1位置情報であり得る。第1位置推定装置103および第2位置推定装置109の各々は、時刻tから時間Δtが経過した後の基準位置からの変位を推定する。時間Δtは、外界センサ101がセンサデータを出力する周期(たとえば数十ミリ秒から数百ミリ秒程度)と同じか、それよりも長い時間である。時刻t+Δtにおける第1位置情報を(x1(t+Δt),y1(t+Δt),θ1(t+Δt))とする。時刻t+Δtにおける第2位置情報を(x2(t+Δt),y2(t+Δt),θ2(t+Δt))とする。   Here, the position and posture of the moving body 10 at time t (hereinafter referred to as “reference position”) are (x (t), y (t), θ (t)). The reference position may be first position information estimated from sensor data at time t, for example. Each of first position estimation device 103 and second position estimation device 109 estimates a displacement from a reference position after time Δt has elapsed from time t. The time Δt is equal to or longer than the cycle (for example, about several tens of milliseconds to several hundreds of milliseconds) in which the external sensor 101 outputs sensor data. The first position information at time t + Δt is (x1 (t + Δt), y1 (t + Δt), θ1 (t + Δt)). The second position information at time t + Δt is (x2 (t + Δt), y2 (t + Δt), θ2 (t + Δt)).

第1位置情報に基づいて計算される移動体10の変位は、(x1(t+Δt)−x(t),y1(t+Δt)−y(t),θ1(t+Δt)−θ(t))で表される。第2位置情報に基づいて計算される移動体10の変位は、(x2(t+Δt)−x(t),y2(t+Δt)−y(t),θ2(t+Δt)−θ(t))で表される。よって、これらの変位の差は、(Δx,Δy,Δθ)=(x1(t+Δt)−x2(t+Δt),y1(t+Δt)−y2(t+Δt),θ1(t+Δt)−θ2(t+Δt))と表される。   The displacement of the moving body 10 calculated based on the first position information is represented by (x1 (t + Δt) −x (t), y1 (t + Δt) −y (t), θ1 (t + Δt) −θ (t)). Is done. The displacement of the moving body 10 calculated based on the second position information is represented by (x2 (t + Δt) −x (t), y2 (t + Δt) −y (t), θ2 (t + Δt) −θ (t)). Is done. Therefore, the difference between these displacements is (Δx, Δy, Δθ) = (x1 (t + Δt) −x2 (t + Δt), y1 (t + Δt) −y2 (t + Δt), θ1 (t + Δt) −θ2 (t + Δt)). Is done.

ここで、第1位置情報がほぼ正確であると仮定する。第1位置情報による変位と第2位置情報による変位との差(Δx,Δy,Δθ)は、第2位置情報の誤差を表すといえる。この誤差は、駆動輪111が大きく滑るほど大きくなる。   Here, it is assumed that the first position information is almost accurate. It can be said that the difference (Δx, Δy, Δθ) between the displacement based on the first position information and the displacement based on the second position information represents an error in the second position information. This error increases as the drive wheel 111 slides greatly.

そこで、演算回路105は、この変位差ベクトル(Δx,Δy,Δθ)を計算し、その値に基づいて空転の程度を推定する。たとえば、変位差ベクトルの二乗和(Δx)+(Δy)+(Δθ)またはその平方根の値の範囲と、空転の程度との対応を規定するテーブルが予め用意され得る。演算回路105は、そのテーブルを参照して、変位差ベクトルの二乗和またはその平方根の値から、空転の程度を決定することができる。演算回路105は、空転の程度を2段階(有り/無し)で評価してもよいし、3段階以上(無し/小/大など)で評価してもよい。2段階で評価する場合、演算回路105は、変位差ベクトルの二乗和またはその平方根の値が、閾値以上である場合には空転が生じていると判断し、当該値が閾値未満である場合には空転が生じていないと判断する。3段階で評価する場合、計算した変位差を表す値が、第1の閾値未満である場合には「空転:無し」と判断し、当該値が第1の閾値以上かつ第2の閾値未満である場合には「空転:小」と判断し、当該値が第2の閾値以上かつ第3の閾値未満である場合には「空転:大」と判断する。この例ではΔθも考慮するが、Δθを考慮せず、(Δx)+(Δy)の値に基づいて空転の程度を決定してもよい。 Therefore, the arithmetic circuit 105 calculates the displacement difference vector (Δx, Δy, Δθ) and estimates the degree of idling based on the calculated value. For example, a table that prescribes the correspondence between the square sum (Δx) 2 + (Δy) 2 + (Δθ) 2 of the displacement difference vector or the value of the square root thereof and the degree of idling may be prepared in advance. The arithmetic circuit 105 can determine the degree of idling from the sum of squares of the displacement difference vector or the square root value with reference to the table. The arithmetic circuit 105 may evaluate the degree of idling in two stages (present / absent) or may be evaluated in three or more stages (such as none / small / large). When the evaluation is performed in two stages, the arithmetic circuit 105 determines that idling has occurred when the value of the sum of squares of the displacement difference vectors or the square root thereof is equal to or greater than the threshold, and when the value is less than the threshold. Judges that there is no idle rotation. When evaluating in three stages, if the value representing the calculated displacement difference is less than the first threshold value, it is determined that “idle: none”, and the value is greater than or equal to the first threshold value and less than the second threshold value. In some cases, it is determined that “idle: small”, and in the case where the value is greater than or equal to the second threshold and less than the third threshold, it is determined that “idle: large”. In this example, Δθ is also considered, but Δθ may not be taken into account, and the degree of idling may be determined based on the value of (Δx) 2 + (Δy) 2 .

変位差に代えて、変位の比(x2(t+Δt)/x1(t+Δt),y2(t+Δt)/y1(t+Δt),θ2(t+Δt)/θ1(t+Δt))を用いて同様の空転検出を行ってもよい。以下の他の例についても同様である。   Instead of the displacement difference, similar idling detection is performed using displacement ratios (x2 (t + Δt) / x1 (t + Δt), y2 (t + Δt) / y1 (t + Δt), θ2 (t + Δt) / θ1 (t + Δt)). Also good. The same applies to the following other examples.

図3は、空転検出処理の第2の例を模式的に示す図である。この例では、移動体10が直進しているときに空転検出が行われる。この状態は、左側の駆動輪111および右側の駆動輪111が同じ回転速度で回転している状態である。なお、左右の駆動輪111の摩耗量が異なる場合、同じ回転速度で回転していても直進しないが、その影響は軽微であると仮定して無視する。   FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a second example of the idling detection process. In this example, idling detection is performed when the moving body 10 is traveling straight. In this state, the left driving wheel 111 and the right driving wheel 111 are rotating at the same rotational speed. If the wear amounts of the left and right drive wheels 111 are different, they do not go straight even if they rotate at the same rotational speed, but the effect is negligible and ignored.

この例では、時刻t+Δtでの第1位置情報における姿勢θ1(t+Δt)と、時刻t+Δtでの第2位置情報における姿勢θ2(t+Δt)とが、ともに時刻tでの姿勢θ(t)に実質的に等しい。このため、姿勢の変化は無視することができる。そこで、演算回路105は、座標の変位差を示すベクトル(Δx,Δy)を計算し、その値に基づいて空転の程度を推定する。たとえば、変位差ベクトルの二乗和(Δx)+(Δy)またはその平方根の値の範囲と、空転の程度との対応を規定するテーブルが予め用意され得る。演算回路105は、そのテーブルを参照して、変位差ベクトルの二乗和またはその平方根の値から、空転の程度を決定することができる。 In this example, the posture θ1 (t + Δt) in the first position information at time t + Δt and the posture θ2 (t + Δt) in the second position information at time t + Δt are both substantially the posture θ (t) at time t. be equivalent to. For this reason, the change in posture can be ignored. Therefore, the arithmetic circuit 105 calculates a vector (Δx, Δy) indicating a coordinate displacement difference, and estimates the degree of idling based on the calculated value. For example, a table that prescribes correspondence between the square sum (Δx) 2 + (Δy) 2 of the displacement difference vector or the value of the square root thereof and the degree of idling may be prepared in advance. The arithmetic circuit 105 can determine the degree of idling from the sum of squares of the displacement difference vector or the square root value with reference to the table.

図4は、空転検出処理の第3の例を模式的に示す図である。この例では、移動体10が旋回しているときに空転検出が行われる。ここでは移動体10が右に旋回している場合の例を説明する。この状態は、左右の駆動輪111の回転方向が互いに逆であり、単位時間あたりの回転数が等しい状態である。この場合、座標(x,y)の変化量は無視できる。つまり、x1(t+Δt)≒x2(t+Δt)≒x(t)かつy1(t+Δt)≒y2(t+Δt)≒y(t)と仮定できる。このため、演算回路105は、姿勢の変位差Δθ=θ1(t+Δ)−θ2(t+Δt)のみに基づいて駆動輪111の空転検出を行ってもよい。   FIG. 4 is a diagram schematically illustrating a third example of the idling detection process. In this example, idling detection is performed when the mobile body 10 is turning. Here, an example in which the moving body 10 is turning right will be described. In this state, the rotation directions of the left and right drive wheels 111 are opposite to each other, and the rotation speed per unit time is equal. In this case, the change amount of the coordinates (x, y) can be ignored. That is, it can be assumed that x1 (t + Δt) ≈x2 (t + Δt) ≈x (t) and y1 (t + Δt) ≈y2 (t + Δt) ≈y (t). Therefore, the arithmetic circuit 105 may detect the idling of the driving wheel 111 based only on the displacement difference Δθ = θ1 (t + Δ) −θ2 (t + Δt) of the posture.

本実施形態では、記憶装置113は環境地図を記憶している。環境地図は、移動体10が移動する環境のレイアウトを示すデータである。環境地図は、たとえばレーザレンジファインダによって取得される点群データの集合であり得る。環境地図は、線分データの集合であってもよい。演算回路105は、環境地図における複数のエリアごとに上記の変位差を示すデータを生成し、当該データを複数のエリアと関連付けて記憶装置113に記憶させてもよい。   In the present embodiment, the storage device 113 stores an environment map. The environment map is data indicating the layout of the environment in which the mobile object 10 moves. The environment map may be a set of point cloud data acquired by a laser range finder, for example. The environment map may be a collection of line segment data. The arithmetic circuit 105 may generate data indicating the displacement difference for each of a plurality of areas in the environment map and store the data in the storage device 113 in association with the plurality of areas.

図5は、環境地図の一例を示す図である。図6は、環境地図を複数のエリアに分けた例を示す図である。図6に示すように、環境地図は、たとえば一定の大きさを有する複数の矩形のエリアに分割して管理されていてもよい。各エリアの一辺の長さは、たとえば数百ミリメートルから数メートル程度であり得る。演算回路105は、図示されるような複数のエリアごとに、第1位置情報に基づいて計算される移動体10の変位と、第2位置情報に基づいて計算される移動体10の変位(補正後の変位)との差を計算し、当該差を示すデータを、エリアを示す識別子とともに記憶装置113に記憶させてもよい。なお、補正後の変位差を計算する方法は、前述のいずれの方法でもよく、いずれのエリアについても同じ方法で計算される。各エリアにおける変位差は、複数回の計算値の平均値であってもよい。図6においては、計算された変位差の大きさに応じて異なる濃さでエリアが表現されている。濃く表現されたエリアほど、変位差が大きく、駆動輪111の滑りまたは空転が生じやすいといえる。このようなマップデータを予め生成しておくことにより、演算回路105は、駆動輪111の滑りまたは空転が生じやすいエリアを把握しておくことができる。演算回路105は、このようなマップデータを利用して、次回以降、滑り易いエリアを通過するときには、予め滑り易さの程度に応じた減速率で減速した速度で通過することができる。これにより、車輪の空転を抑えた移動が可能となる。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an environment map. FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which the environment map is divided into a plurality of areas. As shown in FIG. 6, the environmental map may be managed by being divided into a plurality of rectangular areas having a certain size, for example. The length of one side of each area can be, for example, about several hundred millimeters to several meters. The arithmetic circuit 105 calculates the displacement of the moving body 10 calculated based on the first position information and the displacement (correction) of the moving body 10 calculated based on the second position information for each of a plurality of areas as shown in the figure. A difference from the later displacement may be calculated, and data indicating the difference may be stored in the storage device 113 together with an identifier indicating the area. Note that the method of calculating the corrected displacement difference may be any of the above-described methods, and the same method is used for any area. The displacement difference in each area may be an average value of a plurality of calculated values. In FIG. 6, the areas are expressed with different densities depending on the magnitude of the calculated displacement difference. It can be said that the darker the area, the greater the displacement difference, and the easier or slipping of the drive wheels 111 occurs. By generating such map data in advance, the arithmetic circuit 105 can grasp an area where the driving wheel 111 is likely to slip or slip. By using such map data, the arithmetic circuit 105 can pass at a speed that has been decelerated in advance at a deceleration rate corresponding to the degree of slipperiness when it passes through the slippery area after the next time. Thereby, the movement which suppressed idling of a wheel is attained.

図6に示すようなマップデータは、管理装置50が管理してよい。その場合、管理装置50は、マップデータをシステム内の複数の移動体の各々に配信してもよい。管理装置50は、マップデータに基づいて、滑り易いエリアを避けて各移動体の経路を設定したり、各移動体に、滑り易いエリアを通過するときには、滑り易さに応じた減速率で減速するように指示することができる。   Map data as shown in FIG. 6 may be managed by the management device 50. In that case, the management device 50 may distribute the map data to each of a plurality of moving objects in the system. Based on the map data, the management device 50 sets the path of each moving body avoiding the slippery area, or decelerates at a deceleration rate corresponding to the slipperiness when passing through the slippery area for each moving body. Can be instructed to do.

図7は、本実施形態の動作の概略を示すフローチャートである。この例では、まず第1位置推定装置103は、外界センサ101からセンサデータを周期的に取得する(ステップS101)。第1位置推定装置103は、このセンサデータに基づき、前述の方法で、移動体の位置を推定し、第1位置情報を生成する(ステップS102)。他方、第2位置推定装置109は、駆動輪の回転速度の計測値または推定値に基づき、移動体10の位置を推定し、第2位置情報を生成する(ステップS103)。なお、ステップS103はステップS102の前に行われてもよい。次に、演算回路105は、第1位置情報に基づいて計算される変位と、第2位置情報に基づいて計算される変位との差を計算する(ステップS104)。計算方法は、たとえば前述のいずれかの方法が用いられ得る。演算回路105は、計算した変位差が閾値以上であるかを判定する(ステップS105)。判定がNoの場合、空転が生じていないと判断される。よって、速度を低下させることなく、ステップS101に戻り、移動を継続する。ステップS105の判定がYesの場合、空転が生じていると判断される。このため、演算回路105は、駆動輪の回転速度を低下させる(ステップS106)。このとき、第2位置情報に基づくオドメトリ情報は比較的大きい誤差を含むことになる。このため、演算回路105は、第1位置情報の値でオドメトリ情報を更新し、ステップS101に戻る。以後の第2位置情報は、更新されたオドメトリ情報に基づいて計算される。   FIG. 7 is a flowchart showing an outline of the operation of the present embodiment. In this example, first, the first position estimation device 103 periodically acquires sensor data from the external sensor 101 (step S101). The first position estimation device 103 estimates the position of the moving body based on the sensor data by the method described above, and generates first position information (step S102). On the other hand, the second position estimating device 109 estimates the position of the moving body 10 based on the measured value or estimated value of the rotational speed of the driving wheel, and generates second position information (step S103). Note that step S103 may be performed before step S102. Next, the arithmetic circuit 105 calculates a difference between the displacement calculated based on the first position information and the displacement calculated based on the second position information (step S104). As the calculation method, for example, any of the methods described above can be used. The arithmetic circuit 105 determines whether the calculated displacement difference is greater than or equal to a threshold value (step S105). If the determination is No, it is determined that no idling has occurred. Therefore, the process returns to step S101 and the movement is continued without reducing the speed. If the determination in step S105 is Yes, it is determined that idling has occurred. For this reason, the arithmetic circuit 105 reduces the rotational speed of the driving wheel (step S106). At this time, the odometry information based on the second position information includes a relatively large error. Therefore, the arithmetic circuit 105 updates the odometry information with the value of the first position information, and returns to step S101. The subsequent second position information is calculated based on the updated odometry information.

ステップS106の後、移動体10が所定範囲内に位置する間は、次回のステップS105でNoと判定された場合でも、低速移動が継続される。滑り易い位置は、ある程度の面積にわたって拡がっていることが多い。このため、低速動作を続けてから所定距離移動し、かつ変位差が上記の閾値以下の他の閾値を下回ったときに本来の速度に復帰させてもよい。   After step S106, while the moving body 10 is located within the predetermined range, the low-speed movement is continued even if it is determined No in the next step S105. The slippery position often extends over a certain area. For this reason, it may be returned to the original speed when it moves a predetermined distance after continuing the low speed operation and the displacement difference falls below another threshold value not more than the above threshold value.

以上のような動作により、車輪の空転が生じやすいエリアでは減速して空転を回避することができる。   By the operation as described above, it is possible to avoid the idling by decelerating in an area where the idling of the wheel is likely to occur.

以下、移動体および移動体システムのより具体的な例を説明する。以下の説明では、移動体が無人搬送車であるものとし、無人搬送車を「AGV」と記述する。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、たとえば複数の駆動輪を有するロボット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。   Hereinafter, more specific examples of the moving body and the moving body system will be described. In the following description, it is assumed that the moving body is an automatic guided vehicle, and the automatic guided vehicle is described as “AGV”. AGV is also denoted by “AGV10” with reference numeral “10”. The following description can be similarly applied to a moving body other than AGV, for example, a robot having a plurality of driving wheels or a manned vehicle, as long as there is no contradiction.

(1)システムの基本構成
図8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8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。
(1) Basic Configuration of System FIG. 8 shows a basic configuration example of an exemplary mobile management system 100 according to the present disclosure. The mobile management system 100 includes at least one AGV 10 and an operation management device 50 that manages the operation of the AGV 10. FIG. 8 also shows a terminal device 20 operated by the user 1.

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。   The AGV 10 is an automatic guided vehicle capable of “guideless type” traveling that does not require a derivative such as a magnetic tape for traveling. The AGV 10 can perform self-position estimation and transmit the estimation result to the terminal device 20 and the operation management device 50. The AGV 10 can automatically travel in the moving space S in accordance with a command from the operation management device 50.

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。   The operation management device 50 is a computer system that tracks the position of each AGV 10 and manages the running of each AGV 10. The operation management device 50 may be a desktop PC, a notebook PC, and / or a server computer. The operation management device 50 communicates with each AGV 10 via the plurality of access points 2. For example, the operation management apparatus 50 transmits the data of the coordinates of the position where each AGV 10 should go next to each AGV 10. Each AGV 10 transmits data indicating its own position and orientation to the operation management device 50 periodically, for example, every 100 milliseconds. When the AGV 10 arrives at the instructed position, the operation management device 50 transmits data on the coordinates of the position to be further headed. The AGV 10 can travel in the moving space S according to the operation of the user 1 input to the terminal device 20. An example of the terminal device 20 is a tablet computer. Typically, the travel of the AGV 10 using the terminal device 20 is performed at the time of map creation, and the travel of the AGV 10 using the operation management device 50 is performed after the map creation.

図9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9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。   FIG. 9 shows an example of a moving space S in which three AGVs 10a, 10b, and 10c exist. Assume that all AGVs are traveling in the depth direction in the figure. The AGVs 10a and 10b are transporting loads placed on the top board. The AGV 10c travels following the front AGV 10b. For convenience of explanation, reference numerals 10a, 10b, and 10c are assigned in FIG. 9, but hereinafter, they are described as “AGV10”.

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10A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10B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。   In addition to the method of transporting a load placed on the top board, the AGV 10 can also transport the load using a tow cart connected to itself. FIG. 10A shows the AGV 10 and the towing cart 5 before being connected. A caster is provided on each foot of the traction cart 5. The AGV 10 is mechanically connected to the traction cart 5. FIG. 10B shows the AGV 10 and the traction cart 5 connected. When the AGV 10 travels, the tow cart 5 is pulled by the AGV 10. By pulling the tow cart 5, the AGV 10 can transport the load placed on the tow cart 5.

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。   The connection method between the AGV 10 and the traction cart 5 is arbitrary. Here, an example will be described. A plate 6 is fixed to the top plate of the AGV 10. The pulling cart 5 is provided with a guide 7 having a slit. The AGV 10 approaches the tow truck 5 and inserts the plate 6 into the slit of the guide 7. When the insertion is completed, the AGV 10 passes an electromagnetic lock pin (not shown) through the plate 6 and the guide 7 and applies an electromagnetic lock. Thereby, AGV10 and tow cart 5 are physically connected.

再び図8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8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。   Refer to FIG. 8 again. Each AGV 10 and the terminal device 20 can be connected, for example, on a one-to-one basis, and can perform communication based on the Bluetooth (registered trademark) standard. Each AGV 10 and the terminal device 20 can also perform communication based on Wi-Fi (registered trademark) using one or a plurality of access points 2. The plurality of access points 2 are connected to each other via, for example, the switching hub 3. FIG. 8 shows two access points 2a and 2b. The AGV 10 is wirelessly connected to the access point 2a. The terminal device 20 is wirelessly connected to the access point 2b. The data transmitted by the AGV 10 is received by the access point 2a, transferred to the access point 2b via the switching hub 3, and transmitted from the access point 2b to the terminal device 20. The data transmitted by the terminal device 20 is received by the access point 2b, transferred to the access point 2a via the switching hub 3, and transmitted from the access point 2a to the AGV 10. Thereby, bidirectional communication between the AGV 10 and the terminal device 20 is realized. The plurality of access points 2 are also connected to the operation management device 50 via the switching hub 3. Thereby, bidirectional communication is also realized between the operation management device 50 and each AGV 10.

(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。
(2) Creation of environmental map A map in the moving space S is created so that the AGV 10 can travel while estimating its own position. The AGV 10 is equipped with a position estimation device and a laser range finder, and a map can be created using the output of the laser range finder.

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。   The AGV 10 transitions to a data acquisition mode by a user operation. In the data acquisition mode, the AGV 10 starts acquiring sensor data using the laser range finder. The laser range finder periodically scans the surrounding space S by periodically emitting, for example, an infrared or visible laser beam. The laser beam is reflected by the surface of a structure such as a wall or a pillar or an object placed on the floor. The laser range finder receives the reflected light of the laser beam, calculates the distance to each reflection point, and outputs measurement result data indicating the position of each reflection point. The direction and distance of the reflected light are reflected at the position of each reflection point. The measurement result data may be referred to as “measurement data” or “sensor data”.

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。   The position estimation device accumulates sensor data in a storage device. When the acquisition of the sensor data in the moving space S is completed, the sensor data accumulated in the storage device is transmitted to the external device. The external device is, for example, a computer having a signal processor and having a mapping program installed therein.

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。   The signal processor of the external device superimposes the sensor data obtained for each scan. A map of the space S can be created by repeatedly performing the process of overlapping by the signal processor. The external device transmits the created map data to the AGV 10. The AGV 10 stores the created map data in an internal storage device. The external device may be the operation management device 50 or another device.

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。   The AGV 10 may create the map instead of the external device. A circuit such as a microcontroller unit (microcomputer) of the AGV 10 may perform the processing performed by the signal processor of the external device described above. When a map is created in the AGV 10, there is no need to transmit the accumulated sensor data to an external device. The data capacity of sensor data is generally considered large. Since it is not necessary to transmit sensor data to an external device, occupation of the communication line can be avoided.

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。   The movement in the movement space S for acquiring the sensor data can be realized by the AGV 10 traveling according to the user's operation. For example, the AGV 10 receives a travel command instructing movement in the front, rear, left, and right directions from the user via the terminal device 20 wirelessly. The AGV 10 travels forward, backward, left and right in the moving space S according to the travel command, and creates a map. When the AGV 10 is connected to a steering device such as a joystick by wire, a map may be created by traveling forward and backward and left and right in the moving space S according to a control signal from the steering device. Sensor data may be acquired by a person walking around a measurement carriage equipped with a laser range finder.

なお、図8および図9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。   Although FIG. 8 and FIG. 9 show a plurality of AGVs 10, one AGV may be used. When there are a plurality of AGVs 10, the user 1 can use the terminal device 20 to select one AGV 10 from the plurality of registered AGVs and create a map of the moving space S.

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。   After the map is created, each AGV 10 can automatically travel while estimating its own position using the map. A description of the process of estimating the self position will be given later.

(3)AGVの構成
図11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14には示されていない。また、図14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。
(3) Configuration of AGV FIG. 11 is an external view of an exemplary AGV 10 according to the present embodiment.
The AGV 10 includes two drive wheels 11 a and 11 b, four casters 11 c, 11 d, 11 e and 11 f, a frame 12, a transport table 13, a travel control device 14, and a laser range finder 15. The two drive wheels 11a and 11b are provided on the right side and the left side of the AGV 10, respectively. The four casters 11c, 11d, 11e, and 11f are arranged at the four corners of the AGV 10. The AGV 10 also has a plurality of motors connected to the two drive wheels 11a and 11b, but the plurality of motors are not shown in FIG. Further, FIG. 14 shows one drive wheel 11a and two casters 11c and 11e located on the right side of the AGV 10, and a caster 11f located on the left rear portion, but the left drive wheel 11b and the left front portion. The caster 11d is not clearly shown because it is hidden behind the frame 12. The four casters 11c, 11d, 11e, and 11f can freely turn. In the following description, the drive wheels 11a and the drive wheels 11b are also referred to as wheels 11a and wheels 11b, respectively.

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11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11の例とは異なっていてもよい。障害物センサ19は、たとえば、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、たと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ってもよい。   The AGV 10 further includes at least one obstacle sensor 19 for detecting an obstacle. In the example of FIG. 11, four obstacle sensors 19 are provided at the four corners of the frame 12. The number and arrangement of the obstacle sensors 19 may be different from the example of FIG. The obstacle sensor 19 may be a device capable of measuring a distance, such as an infrared sensor, an ultrasonic sensor, or a stereo camera. When the obstacle sensor 19 is an infrared sensor, for example, an obstacle that exists within a certain distance is detected by emitting an infrared ray every predetermined time and measuring a time until the reflected infrared ray returns. Can do. When the AGV 10 detects an obstacle on the route based on a signal output from the at least one obstacle sensor 19, the AGV 10 may perform an operation to avoid the obstacle.

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。   The travel control device 14 is a device that controls the operation of the AGV 10, and mainly includes an integrated circuit including a microcomputer (described later), electronic components, and a board on which they are mounted. The traveling control device 14 performs transmission / reception of data with the terminal device 20 and the preprocessing calculation described above.

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。   The laser range finder 15 is an optical device that measures the distance to a reflection point by, for example, emitting an infrared or visible laser beam 15a and detecting the reflected light of the laser beam 15a. In the present embodiment, the laser range finder 15 of the AGV 10 is a pulsed laser beam that changes its direction every 0.25 degrees in a space in the range of 135 degrees left and right (total 270 degrees) with respect to the front of the AGV 10, for example. The reflected light of each laser beam 15a is detected. Thereby, data of the distance to the reflection point in the direction determined by the angle corresponding to the total of 1081 steps every 0.25 degrees can be obtained. In the present embodiment, the scan of the surrounding space performed by the laser range finder 15 is substantially parallel to the floor surface and is planar (two-dimensional). However, the laser range finder 15 may perform scanning in the height direction.

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。   The AGV 10 can create a map of the space S based on the position and orientation (orientation) of the AGV 10 and the scan result of the laser range finder 15. The map may reflect the arrangement of walls, pillars and other structures around the AGV, and objects placed on the floor. The map data is stored in a storage device provided in the AGV 10.

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。   In general, the position and posture of a moving object are called poses. The position and orientation of the moving body in the two-dimensional plane are expressed by position coordinates (x, y) in the XY orthogonal coordinate system and an angle θ with respect to the X axis. The position and posture of the AGV 10, that is, the pose (x, y, θ) may be simply referred to as “position” hereinafter.

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。   The position of the reflection point seen from the radiation position of the laser beam 15a can be expressed using polar coordinates determined by the angle and the distance. In the present embodiment, the laser range finder 15 outputs sensor data expressed in polar coordinates. However, the laser range finder 15 may convert the position expressed in polar coordinates into orthogonal coordinates and output the result.

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。   Since the structure and operating principle of the laser range finder are known, further detailed description is omitted in this specification. Examples of objects that can be detected by the laser range finder 15 are people, luggage, shelves, and walls.

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。   The laser range finder 15 is an example of an external sensor for sensing the surrounding space and acquiring sensor data. Other examples of such an external sensor include an image sensor and an ultrasonic sensor.

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。   The traveling control device 14 can estimate the current position of the traveling control device 14 by comparing the measurement result of the laser range finder 15 with the map data held by the traveling control device 14. The stored map data may be map data created by another AGV 10.

図12Aは、AGV10の第1のハードウェア構成例を示している。また図12Aは、走行制御装置14の具体的な構成も示している。   FIG. 12A shows a first hardware configuration example of the AGV 10. FIG. 12A also shows a specific configuration of the travel control device 14.

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。   The AGV 10 includes a travel control device 14, a laser range finder 15, two motors 16a and 16b, a drive device 17, wheels 11a and 11b, and two rotary encoders 18a and 18b.

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、図1に示す演算回路105および第2位置推定装置109としての機能を有する。   The travel control device 14 includes a microcomputer 14a, a memory 14b, a storage device 14c, a communication circuit 14d, and a position estimation device 14e. The microcomputer 14a, the memory 14b, the storage device 14c, the communication circuit 14d, and the position estimation device 14e are connected by a communication bus 14f and can exchange data with each other. The laser range finder 15 is also connected to the communication bus 14f via a communication interface (not shown), and transmits measurement data as a measurement result to the microcomputer 14a, the position estimation device 14e, and / or the memory 14b. The microcomputer 14a functions as the arithmetic circuit 105 and the second position estimation device 109 shown in FIG.

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。   The microcomputer 14 a is a processor or a control circuit (computer) that performs an operation for controlling the entire AGV 10 including the travel control device 14. Typically, the microcomputer 14a is a semiconductor integrated circuit. The microcomputer 14a transmits a PWM (Pulse Width Modulation) signal, which is a control signal, to the driving device 17 to control the driving device 17 and adjust the voltage applied to the motor. As a result, each of the motors 16a and 16b rotates at a desired rotation speed.

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。その場合、モータ駆動装置17における2つのマイコンが「第2位置推定装置」として機能する。   One or more control circuits (for example, a microcomputer) for controlling the driving of the left and right motors 16a and 16b may be provided independently of the microcomputer 14a. For example, the motor driving device 17 may include two microcomputers that control the driving of the motors 16a and 16b, respectively. These two microcomputers may perform coordinate calculations using the encoder information output from the encoders 18a and 18b, respectively, and estimate the moving distance of the AGV 10 from a given initial position. The two microcomputers may control the motor drive circuits 17a and 17b using encoder information. In that case, the two microcomputers in the motor drive device 17 function as “second position estimation devices”.

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。   The memory 14b is a volatile storage device that stores a computer program executed by the microcomputer 14a. The memory 14b can also be used as a work memory when the microcomputer 14a and the position estimation device 14e perform calculations.

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。   The storage device 14c is a nonvolatile semiconductor memory device. However, the storage device 14c may be a magnetic recording medium typified by a hard disk or an optical recording medium typified by an optical disk. Furthermore, the storage device 14c may include a head device for writing and / or reading data on any recording medium and a control device for the head device.

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。   The storage device 14c stores map data M of the traveling space S and data (travel route data) R of one or more travel routes. The map data M is created by the AGV 10 operating in the map creation mode and stored in the storage device 14c. The travel route data R is transmitted from the outside after the map data M is created. In the present embodiment, the map data M and the travel route data R are stored in the same storage device 14c, but may be stored in different storage devices.

走行経路データRの例を説明する。   An example of the travel route data R will be described.

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。   When the terminal device 20 is a tablet computer, the AGV 10 receives travel route data R indicating a travel route from the tablet computer. The travel route data R at this time includes marker data indicating the positions of a plurality of markers. “Marker” indicates the passing position (route point) of the traveling AGV 10. The travel route data R includes at least position information of a start marker indicating a travel start position and an end marker indicating a travel end position. The travel route data R may further include position information of one or more intermediate waypoint markers. When the travel route includes one or more intermediate waypoints, a route from the start marker to the end marker via the travel route point in order is defined as the travel route. The data of each marker may include data on the direction (angle) and traveling speed of the AGV 10 until moving to the next marker, in addition to the coordinate data of the marker. When the AGV 10 temporarily stops at the position of each marker and performs self-position estimation and notification to the terminal device 20, the data of each marker includes acceleration time required for acceleration to reach the travel speed, and / or Further, it may include data of deceleration time required for deceleration from the traveling speed until the vehicle stops at the position of the next marker.

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。   The operation management device 50 (for example, a PC and / or a server computer) instead of the terminal device 20 may control the movement of the AGV 10. In that case, the operation management device 50 may instruct the AGV 10 to move to the next marker every time the AGV 10 reaches the marker. For example, the AGV 10 receives, from the operation management device 50, the coordinate data of the target position to be next, or the data of the distance to the target position and the angle to travel as the travel route data R indicating the travel route.

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。   The AGV 10 can travel along the stored travel route while estimating its own position using the created map and the sensor data output from the laser range finder 15 acquired during travel.

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。   The communication circuit 14d is a wireless communication circuit that performs wireless communication based on, for example, Bluetooth (registered trademark) and / or Wi-Fi (registered trademark) standards. Each standard includes a wireless communication standard using a frequency of 2.4 GHz band. For example, in a mode in which the AGV 10 is run to create a map, the communication circuit 14d performs wireless communication based on the Bluetooth (registered trademark) standard and communicates with the terminal device 20 one-on-one.

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。   The position estimation device 14e performs map creation processing and self-position estimation processing during traveling. The position estimation device 14e creates a map of the moving space S based on the position and orientation of the AGV 10 and the scan result of the laser range finder. During traveling, the position estimation device 14e receives sensor data from the laser range finder 15 and reads map data M stored in the storage device 14c. By matching the local map data (sensor data) created from the scan results of the laser range finder 15 with a wider range of map data M, the self position (x, y, θ) on the map data M can be obtained. Identify. The position estimation device 14e generates “reliability” data representing the degree to which the local map data matches the map data M. Each data of the self position (x, y, θ) and the reliability can be transmitted from the AGV 10 to the terminal device 20 or the operation management device 50. The terminal device 20 or the operation management device 50 can receive each data of its own position (x, y, θ) and reliability and display it on a built-in or connected display device.

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15A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。   In the present embodiment, the microcomputer 14a and the position estimation device 14e are separate components, but this is an example. It may be a single chip circuit or a semiconductor integrated circuit capable of independently performing the operations of the microcomputer 14a and the position estimation device 14e. FIG. 15A shows a chip circuit 14g including the microcomputer 14a and the position estimation device 14e. Below, the example in which the microcomputer 14a and the position estimation apparatus 14e are provided independently is demonstrated.

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。本実施形態では、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。   The two motors 16a and 16b are attached to the two wheels 11a and 11b, respectively, and rotate each wheel. That is, the two wheels 11a and 11b are drive wheels, respectively. In the present embodiment, the motor 16a and the motor 16b drive the right wheel and the left wheel of the AGV 10, respectively.

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。   The moving body 10 further includes an encoder unit 18 that measures the rotational positions or rotational speeds of the wheels 11a and 11b. The encoder unit 18 includes a first rotary encoder 18a and a second rotary encoder 18b. The first rotary encoder 18a measures the rotation at any position of the power transmission mechanism from the motor 16a to the wheel 11a. The second rotary encoder 18b measures the rotation at any position of the power transmission mechanism from the motor 16b to the wheel 11b. The encoder unit 18 transmits the signals acquired by the rotary encoders 18a and 18b to the microcomputer 14a. The microcomputer 14a may control the movement of the moving body 10 using the signal received from the encoder unit 18 as well as the signal received from the position estimation device 14e.

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。   The drive device 17 has motor drive circuits 17a and 17b for adjusting the voltage applied to each of the two motors 16a and 16b. Each of motor drive circuits 17a and 17b includes a so-called inverter circuit. The motor drive circuits 17a and 17b turn on or off the current flowing through each motor by a PWM signal transmitted from the microcomputer 14a or the microcomputer in the motor drive circuit 17a, thereby adjusting the voltage applied to the motor.

図12B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12A)と相違する。   FIG. 12B shows a second hardware configuration example of the AGV 10. The second hardware configuration example is different from the first hardware configuration example (FIG. 12A) in that it has a laser positioning system 14 h and the microcomputer 14 a is connected to each component in a one-to-one relationship. To do.

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。   The laser positioning system 14 h includes a position estimation device 14 e and a laser range finder 15. The position estimation device 14e and the laser range finder 15 are connected by, for example, an Ethernet (registered trademark) cable. Each operation of the position estimation device 14e and the laser range finder 15 is as described above. The laser positioning system 14h outputs information indicating the pause (x, y, θ) of the AGV 10 to the microcomputer 14a.

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。   The microcomputer 14a has various general purpose I / O interfaces or general purpose input / output ports (not shown). The microcomputer 14a is directly connected to other components in the travel control device 14 such as the communication circuit 14d and the laser positioning system 14h via the general-purpose input / output port.

図12Bに関して上述した構成以外は、図12A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。   The configuration other than the configuration described above with reference to FIG. 12B is the same as the configuration in FIG. 12A. Therefore, description of a common structure is abbreviate | omitted.

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、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、オドメトリデータまたはオドメトリ情報と呼ばれ、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。オドメトリデータは、位置推定装置14eによって得られる位置および姿勢の推定値の信頼性が低い場合、または地図の切り替え動作を行うときなどに使用される。   AGV10 in embodiment of this indication may be provided with safety sensors, such as a bumper switch which is not illustrated. The AGV 10 may include an inertial measurement device such as a gyro sensor. By using measurement data obtained by an internal sensor such as the rotary encoders 18a and 18b or an inertial measurement device, it is possible to estimate the movement distance and the change amount (angle) of the AGV 10. These estimated values of distance and angle are called odometry data or odometry information, and can exhibit a function of assisting position and orientation information obtained by the position estimation device 14e. The odometry data is used when the reliability of the estimated position and orientation values obtained by the position estimation device 14e is low, or when a map switching operation is performed.

(4)地図データ
図13A〜図13F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12Aおよび6B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。
(4) Map Data FIGS. 13A to 13F schematically show the AGV 10 that moves while acquiring sensor data. The user 1 may move the AGV 10 manually while operating the terminal device 20. Alternatively, the sensor data may be acquired by placing the unit including the travel control device 14 shown in FIGS. 12A and 6B, or the AGV 10 itself on a cart, and the user 1 manually pushing or driving the cart.

図13A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。   FIG. 13A shows an AGV 10 that scans the surrounding space using the laser range finder 15. A laser beam is emitted at every predetermined step angle, and scanning is performed. The illustrated scan range is an example schematically shown, and is different from the above-described scan range of 270 degrees in total.

図13A〜図13F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13Bから図13E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。   In each of FIGS. 13A to 13F, the position of the reflection point of the laser beam is schematically shown using a plurality of black spots 4 represented by the symbol “·”. The laser beam scan is executed in a short cycle while the position and posture of the laser range finder 15 change. For this reason, the actual number of reflection points is much larger than the number of reflection points 4 shown in the figure. The position estimation device 14e accumulates the position of the black spot 4 obtained as the vehicle travels, for example, in the memory 14b. By continuously performing scanning while the AGV 10 is traveling, the map data is gradually completed. In FIG. 13B to FIG. 13E, only the scan range is shown for simplicity. The scan range is an example, and is different from the above-described example of 270 degrees in total.

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。   The map may be created using the microcomputer 14a in the AGV 10 or an external computer based on the sensor data after obtaining the amount of sensor data necessary for creating the map. Or you may create a map in real time based on the sensor data which AGV10 which is moving moves.

図13Fは、完成した地図80の一部を模式的に示す。図13F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。   FIG. 13F schematically shows a part of the completed map 80. In the map shown in FIG. 13F, a free space is partitioned by a point cloud corresponding to a collection of laser beam reflection points. Another example of the map is an occupied grid map that distinguishes between a space occupied by an object and a free space in units of grids. The position estimation device 14e accumulates map data (map data M) in the memory 14b or the storage device 14c. The number or density of black spots shown in the figure is an example.

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。   The map data obtained in this way can be shared by a plurality of AGVs 10.

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。   A typical example of an algorithm in which the AGV 10 estimates its own position based on map data is ICP (Iterative Closest Point) matching. As described above, by matching the local map data (sensor data) created from the scan result of the laser range finder 15 with a wider range of map data M, the self-position (x, y, θ) can be estimated.

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。   When the area where the AGV 10 travels is wide, the data amount of the map data M increases. For this reason, there is a possibility that inconveniences such as an increase in map creation time or a long time for self-position estimation may occur. If such inconvenience occurs, the map data M may be created and recorded separately for a plurality of partial map data.

図14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。   FIG. 14 shows an example in which the entire area of one floor of one factory is covered by a combination of four partial map data M1, M2, M3, and M4. In this example, one partial map data covers an area of 50 m × 50 m. A rectangular overlapping region having a width of 5 m is provided at the boundary between two adjacent maps in each of the X direction and the Y direction. This overlapping area is called a “map switching area”. When the AGV 10 traveling while referring to one partial map reaches the map switching area, the traveling is switched to refer to another adjacent partial map. The number of partial maps is not limited to four, and may be appropriately set according to the area of the floor on which the AGV 10 travels, the performance of the computer that executes map creation and self-location estimation. The size of the partial map data and the width of the overlapping area are not limited to the above example, and may be arbitrarily set.

(5)運行管理装置の構成例
図15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。
(5) Configuration Example of Operation Management Device FIG. 15 shows a hardware configuration example of the operation management device 50. The operation management device 50 includes a CPU 51, a memory 52, a position database (position DB) 53, a communication circuit 54, a map database (map DB) 55, and an image processing circuit 56.

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。   The CPU 51, the memory 52, the position DB 53, the communication circuit 54, the map DB 55, and the image processing circuit 56 are connected by a communication bus 57, and can exchange data with each other.

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。CPU51は、図1に示す第1制御回路51として機能する。   The CPU 51 is a signal processing circuit (computer) that controls the operation of the operation management device 50. Typically, the CPU 51 is a semiconductor integrated circuit. The CPU 51 functions as the first control circuit 51 shown in FIG.

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。   The memory 52 is a volatile storage device that stores a computer program executed by the CPU 51. The memory 52 can also be used as a work memory when the CPU 51 performs calculations.

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。   The position DB 53 stores position data indicating each position that can be a destination of each AGV 10. The position data can be represented by coordinates virtually set in the factory by an administrator, for example. The location data is determined by the administrator.

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1)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。   The communication circuit 54 performs wired communication based on, for example, the Ethernet (registered trademark) standard. The communication circuit 54 is connected to the access point 2 (FIG. 1) by wire and can communicate with the AGV 10 via the access point 2. The communication circuit 54 receives data to be transmitted to the AGV 10 from the CPU 51 via the bus 57. The communication circuit 54 transmits the data (notification) received from the AGV 10 to the CPU 51 and / or the memory 52 via the bus 57.

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80(図13F)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。   The map DB 55 stores internal map data of a factory or the like where the AGV 10 travels. The map may be the same as or different from the map 80 (FIG. 13F). As long as the map has a one-to-one correspondence with the position of each AGV 10, the format of the data is not limited. For example, the map stored in the map DB 55 may be a map created by CAD.

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。   The position DB 53 and the map DB 55 may be constructed on a nonvolatile semiconductor memory, or may be constructed on a magnetic recording medium represented by a hard disk or an optical recording medium represented by an optical disk.

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。   The image processing circuit 56 is a circuit that generates video data to be displayed on the monitor 58. The image processing circuit 56 operates exclusively when the administrator operates the operation management device 50. In the present embodiment, further detailed explanation is omitted. The monitor 59 may be integrated with the operation management device 50. Further, the CPU 51 may perform the processing of the image processing circuit 56.

(6)運行管理装置の動作
図16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16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。
(6) Operation of Operation Management Device An outline of the operation of the operation management device 50 will be described with reference to FIG. FIG. 16 is a diagram schematically illustrating an example of the movement route of the AGV 10 determined by the operation management device 50.

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、地点(マーカ)Mにおり、幾つかの位置を通過して、最終的な目的地であるマーカMn+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にはマーカMの次に通過すべきマーカM、マーカMの次に通過すべきマーカM等の各位置を示す座標データが記録されている。 An outline of operations of the AGV 10 and the operation management device 50 is as follows. Hereinafter, an example in which an AGV 10 is currently at a point (marker) M 1 and passes through several positions and travels to a marker M n + 1 (n: a positive integer of 1 or more) which is a final destination. Will be explained. The position DB53 marker M 2 should pass through the next marker M 1 is, the coordinate data indicating the respective positions of the marker M 3, etc. should be passed on to the next marker M 2 is recorded.

運行管理装置50のCPU51は、位置DB53を参照してマーカMの座標データを読み出し、マーカM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 of traffic control device 50 reads out the coordinate data of the marker M 2 with reference to the position DB 53, and generates a travel command to direct the marker M 2. The communication circuit 54 transmits a travel command to the AGV 10 via the access point 2.

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の現在位置がマーカMに一致したと判定すると、マーカMの座標データを読み出し、マーカM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は最終的な目的地であるマーカMn+1に到達することができる。 The CPU 51 periodically receives data indicating the current position and orientation from the AGV 10 via the access point 2. Thus, the operation management device 50 can track the position of each AGV 10. CPU51 determines that the current position of the AGV10 matches the marker M 2, reads the coordinate data of the marker M 3, and transmits the AGV10 generates a travel command to direct the marker M 3. In other words, when the operation management device 50 determines that the AGV 10 has reached a certain position, the operation management apparatus 50 transmits a travel command for directing to the position to be passed next. As a result, the AGV 10 can reach the marker M n + 1 that is the final destination.

上記の包括的または具体的な態様は、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の組み合わせによって実現されてもよい。   The comprehensive or specific aspect described above may be realized by a system, a method, an integrated circuit, a computer program, or a recording medium. Alternatively, the present invention may be realized by any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, and a recording medium.

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。   The mobile body and mobile body management system of the present disclosure can be suitably used for moving and transporting goods such as luggage, parts, and finished products in factories, warehouses, construction sites, logistics, hospitals, and the like.

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
14b メモリ
14c 記憶装置
14d 通信回路
14e 位置推定装置
16a、16b、16c、16d モータ
15 レーザレンジファインダ
17 駆動装置
17a、17b、17c、17d モータ駆動回路
18 エンコーダユニット
18a、18b、18c、18d ロータリエンコーダ
20 端末装置
50 運行管理装置
51 CPU(第1制御回路)
52 メモリ
53 位置データベース(位置DB)
54 通信回路(第1通信回路)
55 地図データベース(地図DB)
56 画像処理回路
58 モニタ
101 外界センサ
103 第1位置推定装置
104 通信回路
105 演算回路
106 モータ
107 駆動装置
108 ロータリエンコーダ
109 第2位置推定装置
111 駆動輪
113 記憶装置
1 User 2a, 2b Access point 10 AGV (mobile)
14 travel control device 14a microcomputer 14b memory 14c storage device 14d communication circuit 14e position estimation device 16a, 16b, 16c, 16d motor 15 laser range finder 17 drive device 17a, 17b, 17c, 17d motor drive circuit 18 encoder unit 18a, 18b, 18c, 18d Rotary encoder 20 Terminal device 50 Operation management device 51 CPU (first control circuit)
52 memory 53 position database (position DB)
54 Communication circuit (first communication circuit)
55 Map database (Map DB)
56 Image Processing Circuit 58 Monitor 101 External Sensor 103 First Position Estimation Device 104 Communication Circuit 105 Arithmetic Circuit 106 Motor 107 Drive Device 108 Rotary Encoder 109 Second Position Estimation Device 111 Drive Wheel 113 Storage Device

Claims (13)

移動体であって、
複数の駆動輪と、
前記複数の駆動輪にそれぞれ接続された複数のモータと、
環境を繰り返しスキャンしてスキャンごとにセンサデータを出力する外界センサと、
前記センサデータに基づき、前記移動体の位置および姿勢の推定値を示す第1位置情報を順次生成して出力する第1位置推定装置と、
前記複数の駆動輪の各々の回転速度の計測値または推定値を取得し、前記計測値または前記推定値に基づき、前記移動体の位置および姿勢の推定値を示す第2位置情報を順次生成して出力する第2位置推定装置と、
前記第1位置情報に基づいて計算される前記移動体の変位と、前記第2位置情報に基づいて計算される前記移動体の変位との差である変位差が所定の閾値以上になったとき、前記第1位置情報が示す位置から所定範囲内では、前記複数のモータの回転速度を低下させる演算回路と、
を備える移動体。
A moving object,
A plurality of drive wheels;
A plurality of motors respectively connected to the plurality of drive wheels;
An external sensor that repeatedly scans the environment and outputs sensor data for each scan;
A first position estimation device that sequentially generates and outputs first position information indicating estimated values of the position and orientation of the moving body based on the sensor data;
A measured value or an estimated value of the rotational speed of each of the plurality of drive wheels is acquired, and second position information indicating an estimated value of the position and orientation of the moving body is sequentially generated based on the measured value or the estimated value. A second position estimation device that outputs
When a displacement difference that is a difference between the displacement of the moving body calculated based on the first position information and the displacement of the moving body calculated based on the second position information is equal to or greater than a predetermined threshold. An arithmetic circuit that reduces the rotational speed of the plurality of motors within a predetermined range from the position indicated by the first position information;
A moving object comprising:
前記演算回路は、前記複数のモータの回転速度の低下率を、前記変位差が大きいほど大きくする、請求項1に記載の移動体。   The moving body according to claim 1, wherein the arithmetic circuit increases a rate of decrease in rotational speed of the plurality of motors as the displacement difference increases. 前記演算回路は、前記所定範囲の広さを、前記変位差が大きいほど大きくする、請求項1または2に記載の移動体。   The moving body according to claim 1, wherein the arithmetic circuit increases the width of the predetermined range as the displacement difference increases. 前記演算回路は、前記回転速度を低下させた状態で前記変位差が前記閾値未満にならないときは、前記複数のモータの回転速度をさらに低下させる、請求項1から3のいずれかに記載の移動体。   The movement according to any one of claims 1 to 3, wherein the arithmetic circuit further reduces the rotation speeds of the plurality of motors when the displacement difference does not become less than the threshold value in a state where the rotation speed is reduced. body. 前記演算回路は、前記移動体の走行経路上の複数の位置ごとに、前記変位差を計算し、前記変位差を示すデータを、前記第1位置情報が示す位置と関連付けて記憶装置に記録する、請求項1から4のいずれかに記載の移動体。   The arithmetic circuit calculates the displacement difference for each of a plurality of positions on the travel route of the moving body, and records data indicating the displacement difference in a storage device in association with the position indicated by the first position information. The moving body according to any one of claims 1 to 4. 前記記憶装置をさらに備え、
前記記憶装置は、環境地図を記憶し、
前記演算回路は、
前記環境地図における複数のエリアごとに前記変位差を示すデータを生成し、前記データを前記複数のエリアと関連付けて前記記憶装置に記録する、
請求項5に記載の移動体。
Further comprising the storage device;
The storage device stores an environmental map,
The arithmetic circuit is:
Generating data indicating the displacement difference for each of a plurality of areas in the environmental map, and associating the data with the plurality of areas and recording the data in the storage device;
The moving body according to claim 5.
前記複数の駆動輪の回転速度をそれぞれ計測する複数のロータリエンコーダをさらに備え、
前記第2位置推定装置は、前記複数のロータリエンコーダから出力されたデータに基づき、前記第2位置情報を生成する、
請求項1から6のいずれかに記載の移動体。
A plurality of rotary encoders for measuring rotational speeds of the plurality of drive wheels, respectively;
The second position estimating device generates the second position information based on data output from the plurality of rotary encoders;
The moving body according to claim 1.
前記外界センサはレーザレンジファインダであり、
前記第1位置推定装置は、前記センサデータと環境地図とのマッチングを行うことにより、前記第1位置情報を生成する、
請求項1から7のいずれかに記載の移動体。
The external sensor is a laser range finder,
The first position estimation device generates the first position information by performing matching between the sensor data and an environmental map.
The moving body according to claim 1.
前記演算回路に接続された通信回路をさらに備え、
前記演算回路は、前記変位差が前記閾値以上になったとき、前記通信回路を介して外部の管理装置に、前記変位差を示すデータと、前記第1位置情報が示す位置を示すデータとを送信する、請求項1から8のいずれかに記載の移動体。
A communication circuit connected to the arithmetic circuit;
When the displacement difference is equal to or greater than the threshold, the arithmetic circuit sends data indicating the displacement difference and data indicating the position indicated by the first position information to an external management device via the communication circuit. The mobile body according to claim 1, which transmits.
前記演算回路は、前記移動体の走行経路上の複数の位置ごとに、前記通信回路を介して前記管理装置に、前記変位差を示すデータと、前記位置を示すデータとを送信する、請求項9に記載の移動体。   The arithmetic circuit transmits data indicating the displacement difference and data indicating the position to the management device via the communication circuit for each of a plurality of positions on a travel route of the moving body. The moving body according to 9. 請求項9または10に記載の移動体によって送信された前記変位差を示すデータおよび前記位置を示すデータを受信し、前記変位差を示すデータおよび前記位置を示すデータに基づいて、駆動輪の滑り易さの分布を示すデータを生成する処理回路を備える管理装置。   The data indicating the displacement difference and the data indicating the position transmitted by the moving body according to claim 9 or 10 are received, and the slip of the drive wheel is determined based on the data indicating the displacement difference and the data indicating the position. A management apparatus including a processing circuit that generates data indicating the distribution of ease. 前記処理回路は、前記滑り易さの分布を示すデータを、他の移動体に送信する、請求項11に記載の管理装置。   The management apparatus according to claim 11, wherein the processing circuit transmits data indicating the slipperiness distribution to another mobile body. 前記処理回路は、前記滑り易さの分布を示すデータに基づいて、他の移動体の移動経路および/または移動速度を決定し、前記他の移動体に前記移動経路および/または前記移動速度による移動を指示する、請求項11または12に記載の管理装置。   The processing circuit determines a moving path and / or moving speed of another moving body based on the data indicating the slipperiness distribution, and determines the moving path and / or the moving speed for the other moving body. The management apparatus according to claim 11 or 12, which instructs movement.
JP2018062623A 2018-03-28 2018-03-28 Mobile body and management device Pending JP2019175138A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018062623A JP2019175138A (en) 2018-03-28 2018-03-28 Mobile body and management device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018062623A JP2019175138A (en) 2018-03-28 2018-03-28 Mobile body and management device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2019175138A true JP2019175138A (en) 2019-10-10

Family

ID=68167737

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018062623A Pending JP2019175138A (en) 2018-03-28 2018-03-28 Mobile body and management device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2019175138A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2025157460A1 (en) * 2024-01-22 2025-07-31 Sew-Eurodrive Gmbh & Co Kg Method for operating a technical installation, and technical installation

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2025157460A1 (en) * 2024-01-22 2025-07-31 Sew-Eurodrive Gmbh & Co Kg Method for operating a technical installation, and technical installation

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7081881B2 (en) Mobiles and mobile systems
JP6825712B2 (en) Mobiles, position estimators, and computer programs
JP2019168942A (en) Moving body, management device, and moving body system
JP7168211B2 (en) Mobile object that avoids obstacles and its computer program
JP6816830B2 (en) A position estimation system and a mobile body equipped with the position estimation system.
JP7136426B2 (en) Management device and mobile system
JPWO2019026761A1 (en) Mobile and computer programs
JP7111424B2 (en) Mobile object, position estimation device, and computer program
JP2019148881A (en) Moving object, and method and computer program controlling moving object
JP2019053391A (en) Mobile body
WO2019187816A1 (en) Mobile body and mobile body system
JP2019175137A (en) Mobile body and mobile body system
JP2020166702A (en) Mobile body system, map creation system, route creation program and map creation program
JP2019148870A (en) Moving object management system
JPWO2019054209A1 (en) Map making system and map making device
JP7164085B2 (en) Work transport method using moving body, computer program, and moving body
WO2019194079A1 (en) Position estimation system, moving body comprising said position estimation system, and computer program
JP2019079171A (en) Movable body
JP7243014B2 (en) moving body
JP2019148871A (en) Movable body and movable body system
WO2020213645A1 (en) Map creation system, signal processing circuit, moving body, and map creation method
JP2019179497A (en) Moving body and moving body system
JP2019165374A (en) Mobile body and mobile system
JP2021056764A (en) Movable body
JP2019175138A (en) Mobile body and management device