JP2019175137A - Mobile body and mobile body system - Google Patents

Mobile body and mobile body system Download PDF

Info

Publication number
JP2019175137A
JP2019175137A JP2018062622A JP2018062622A JP2019175137A JP 2019175137 A JP2019175137 A JP 2019175137A JP 2018062622 A JP2018062622 A JP 2018062622A JP 2018062622 A JP2018062622 A JP 2018062622A JP 2019175137 A JP2019175137 A JP 2019175137A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
map data
map
agv
moving
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
JP2018062622A
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 JP2018062622A priority Critical patent/JP2019175137A/en
Publication of JP2019175137A publication Critical patent/JP2019175137A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

To provide a technique for updating a map of a space in which a mobile body moves.SOLUTION: A mobile body (101) that can move autonomously, comprises: a drive device (109) that moves the mobile body; an external field sensor (103) that repeatedly scans a surrounding space and outputs sensor data for each scanning; a position estimation device (105) that verifies sensor data with map data prepared in advance and sequentially outputs position information indicating a position and orientation of the mobile body based on a verification result; and a controller (107) that controls the drive device while referring to the position information output from the position estimation device so as to move the mobile body. The position estimation device outputs reliability indicating a degree of coincidence between the sensor data and the map data. When the reliability falls below a predetermined threshold during traveling, the controller generates partial map data of a moving space using the sensor data, and updates a part of the map data with the partial map data.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本開示は移動体および移動体システムに関する。   The present disclosure relates to a moving body and a moving body system.

所定の経路に沿って自律的に空間を移動する自律移動ロボットが開発されている。自律移動ロボットは、レーザ距離センサ等の外界センサを用いて周囲の空間をセンシングし、センシング結果と、予め用意された地図とのマッチングを行い、自身の現在の位置および姿勢を推定(同定)する。自律移動ロボットは、自身の現在の位置および姿勢を制御しながら、当該経路に沿って移動することができる。   An autonomous mobile robot that autonomously moves in space along a predetermined route has been developed. The autonomous mobile robot senses the surrounding space using an external sensor such as a laser distance sensor, matches the sensing result with a map prepared in advance, and estimates (identifies) its current position and posture. . The autonomous mobile robot can move along the route while controlling its current position and posture.

特開2014−203145号公報は、地図の更新に関する技術を開示する。本文献では、自己の位置の信頼度に関するパラメータが小さい場合には地図を更新せず、高い場合にのみ地図情報を更新する。また本文献では、更新を許可するエリア内のマッチング度が所定値よりも低い場合、移動障害物が存在する可能性が高いため、地図上のデータを削除する。   Japanese Patent Laying-Open No. 2014-203145 discloses a technique related to updating a map. In this document, the map is not updated when the parameter related to the reliability of its own position is small, and the map information is updated only when the parameter is high. Further, in this document, when the degree of matching in the area where the update is permitted is lower than a predetermined value, data on the map is deleted because there is a high possibility that a moving obstacle exists.

また特開2004−110802号公報は、床面上に障害物があるか否かの確率を保持する障害物グリッドを更新する技術を開示する。本技術では、新たなランドマークが観測されると障害物グリッドが更新される。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-110802 discloses a technique for updating an obstacle grid that retains the probability of whether there is an obstacle on the floor. In this technology, the obstacle grid is updated when a new landmark is observed.

特開2014−203145号公報JP 2014-203145 A 特開2004−110802号公報JP 2004-110802 A

本願の、限定的ではない例示的なある実施形態は、移動体が移動する空間の地図を更新する技術を提供する。   One non-limiting exemplary embodiment of the present application provides a technique for updating a map of a space in which a moving object moves.

本開示の例示的な実施形態における移動体は、自律的に移動することが可能な移動体であって、前記移動体を移動させる駆動装置と、周囲の空間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、前記センサデータと予め用意された地図データとを照合して、照合結果に基づき前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報を順次出力する位置推定装置と、前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラとを備え、前記位置推定装置は、前記センサデータと前記地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力し、走行中に前記信頼度が予め定められた閾値未満になると、前記コントローラは、前記センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、前記地図データの一部を前記部分地図データで更新する。   The mobile body in the exemplary embodiment of the present disclosure is a mobile body that can move autonomously, and a driving device that moves the mobile body and a sensor that scans the surrounding space repeatedly and scans each sensor. An external sensor that outputs data, a position estimation device that collates the sensor data with map data prepared in advance, and sequentially outputs position information indicating the position and orientation of the moving body based on the collation result; and the position A controller that controls the driving device while moving the moving body with reference to the position information output from the estimation device, and the position estimation device has a degree of coincidence between the sensor data and the map data. When the reliability falls below a predetermined threshold during traveling, the controller is moving using the sensor data. It generates partial map data space, to update some of the map data in the partial map data.

本開示の実施形態によれば、地図を更新することにより、移動体が移動する際の、センサデータ(または局所地図)が地図に一致した程度を表す信頼度を一定以上に維持できる。   According to the embodiment of the present disclosure, by updating the map, it is possible to maintain the reliability representing the degree to which the sensor data (or the local map) matches the map when the moving body moves to a certain level or more.

図1は、本開示の例示的な実施形態における移動体の概略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 according to an exemplary embodiment of the present disclosure. 図2は、移動体の動作の概要を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing an outline of the operation of the moving object. 図3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. 3 is a diagram illustrating an overview of a control system that controls traveling of each AGV according to the present disclosure. 図4は、AGVが存在する移動空間Sの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the moving space S where the AGV exists. 図5Aは、接続される前のAGVおよび牽引台車を示す図である。FIG. 5A is a diagram showing an AGV and a towing cart before being connected. 図5Bは、接続されたAGVおよび牽引台車を示す図である。FIG. 5B is a diagram showing connected AGVs and tow trucks. 図6は、本実施形態にかかる例示的なAGVの外観図である。FIG. 6 is an external view of an exemplary AGV according to the present embodiment. 図7Aは、AGVの第1のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 7A is a diagram illustrating a first hardware configuration example of AGV. 図7Bは、AGVの第2のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 7B is a diagram illustrating a second hardware configuration example of AGV. 図8Aは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 8A is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図8Bは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 8B is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図8Cは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 8C is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図8Dは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 8D is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図8Eは、移動しながら地図を生成するAGVを示す図である。FIG. 8E is a diagram illustrating an AGV that generates a map while moving. 図8Fは、完成した地図の一部を模式的に示す図である。FIG. 8F is a diagram schematically showing a part of the completed map. 図9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. 9 is a diagram illustrating an example in which a map of one floor is configured by a plurality of partial maps. 図10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. 10 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the operation management apparatus. 図11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. 11 is a diagram schematically illustrating an example of the movement route of the AGV determined by the operation management device. 図12Aは、地図作成直後のマッチング結果を示す例を示す図である。FIG. 12A is a diagram illustrating an example of a matching result immediately after creating a map. 図12Bは、図12Aに示す設置物90が、時間の経過に伴って設置物92に変化した例を示す図である。FIG. 12B is a diagram illustrating an example in which the installation object 90 illustrated in FIG. 12A is changed to an installation object 92 over time. 図12Cは、設置物90から設置物92へ変化した後の、マッチング結果を例示的に示す図である。FIG. 12C is a diagram exemplarily showing a matching result after the installation object 90 is changed to the installation object 92. 図13Aは、走行中のAGV10を示す図である。FIG. 13A is a diagram showing the traveling AGV 10. 図13Bは、信頼度が閾値未満の58%にまで低下した例を示す図である。FIG. 13B is a diagram illustrating an example in which the reliability is lowered to 58% which is less than the threshold value. 図14は、地図40の更新のためのセンサデータを取得しながら走行するAGV10を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating the AGV 10 that travels while acquiring sensor data for updating the map 40. 図15は、設置物92を反映する更新が行われた地図40を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating the map 40 that has been updated to reflect the installation 92.

<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、二足または多足歩行装置、プロペラなどの駆動装置を備える。本開示における「移動体」の用語は、狭義の無人搬送車のみならず、モバイルロボット、サービスロボット、およびドローンを含む。   The “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, and a propeller that generate a driving 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”, and means that self-location estimation and environmental map creation are performed simultaneously.

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

本開示において説明する移動体は、地図データを利用して自律的に移動することが可能であり、かつ、当該地図データを更新することが可能である。そのような移動体の例は、無人搬送車(例えば後述の図6)である。   The mobile body described in the present disclosure can move autonomously using map data and can update the map data. An example of such a moving body is an automatic guided vehicle (for example, FIG. 6 described later).

図1は、本開示の例示的な実施形態における移動体の概略構成を示すブロック図である。移動体101は、外界センサ103と、位置推定装置105と、コントローラ107と、駆動装置109とを備えている。なお、ある実施形態では位置推定装置105およびコントローラ107は、それぞれ別個の半導体集積回路チップであるが、他の実施形態では、位置推定装置105およびコントローラ107は1つの半導体集積回路チップであり得る。   FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a moving object according to an exemplary embodiment of the present disclosure. The moving body 101 includes an external sensor 103, a position estimation device 105, a controller 107, and a drive device 109. In some embodiments, the position estimation device 105 and the controller 107 are separate semiconductor integrated circuit chips. However, in other embodiments, the position estimation device 105 and the controller 107 can be a single semiconductor integrated circuit chip.

駆動装置109は、移動体101を移動させる機構を備えている。駆動装置109は、例えば少なくとも1台の駆動用電気モータ(以下、単に「モータ」と称する)、および、当該モータを制御するモータ制御回路を備え得る。   The driving device 109 includes a mechanism that moves the moving body 101. The drive device 109 may include, for example, at least one drive electric motor (hereinafter simply referred to as “motor”) and a motor control circuit that controls the motor.

外界センサ103は、例えばレーザレンジファインダ、カメラ、レーダ、またはLIDARなどの、外部環境をセンシングするセンサである。外界センサ103は、所定の角度範囲で周囲の空間を繰り返しスキャンしてセンサデータを出力する。   The external sensor 103 is a sensor that senses the external environment, such as a laser range finder, a camera, a radar, or a LIDAR. The external sensor 103 repeatedly scans the surrounding space within a predetermined angle range and outputs sensor data.

位置推定装置105は、不図示の記憶装置に地図データを格納している。地図データは、例えば、移動体101の動作開始前に取得されたセンサデータを用いて生成されている。センサデータは、実際に移動体101が空間を移動しながら取得され得る。   The position estimation device 105 stores map data in a storage device (not shown). The map data is generated using, for example, sensor data acquired before the moving body 101 starts operating. The sensor data can be acquired while the moving body 101 actually moves in the space.

位置推定装置105は、外界センサ103から出力されたセンサデータと当該地図データとを照合して、照合結果に基づき移動体の位置および姿勢を推定する。位置推定装置105は、推定した移動体の位置および姿勢(orientation)を示す情報(本明細書において「位置情報」と称する)を順次出力する。   The position estimation device 105 collates the sensor data output from the external sensor 103 and the map data, and estimates the position and orientation of the moving object based on the collation result. The position estimation device 105 sequentially outputs information (referred to as “position information” in this specification) indicating the estimated position and orientation of the moving body.

コントローラ107は、例えば、半導体集積回路であるマイクロコントローラユニット(マイコン)である。コントローラ107は、位置推定装置105から出力された位置情報を参照しながら駆動装置109を制御して、移動体101を移動させる。   The controller 107 is, for example, a microcontroller unit (microcomputer) that is a semiconductor integrated circuit. The controller 107 controls the driving device 109 while referring to the position information output from the position estimation device 105 to move the moving body 101.

本実施形態では、位置推定装置105は、センサデータと地図データとを照合した際、両者が一致した程度を示す信頼度を出力する。コントローラ107は、走行中に当該信頼度が予め定められた閾値未満になると、センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、地図データの一部を部分地図データで更新する。信頼度が低下した位置周辺の地図(部分地図)のデータを更新することにより、走行する空間全体に亘って信頼度を比較的高い状態に維持することができる。その結果、位置同定精度を向上または改善させることができる。   In the present embodiment, when the position estimation device 105 collates the sensor data with the map data, the position estimation device 105 outputs a reliability indicating the degree to which the two match. When the reliability falls below a predetermined threshold during traveling, the controller 107 generates partial map data of the moving space using the sensor data, and updates a part of the map data with the partial map data. To do. By updating the data of the map (partial map) around the position where the reliability is lowered, the reliability can be maintained in a relatively high state over the entire traveling space. As a result, the position identification accuracy can be improved or improved.

図2は、本開示の例示的な移動体101の動作の概要を示すフローチャートである。フローチャートによる処理は、本来、ある1つのCPU、MPUまたはマイクロコントローラによって実行される処理の手順を示している。しかしながら図2は理解の便宜のため、位置推定装置105およびコントローラ107の処理を混在させて説明している。位置推定装置105およびコントローラ107は互いにデータの授受を行いながら、各々の処理を実行する。ステップS1〜S3は位置推定装置105の処理である。   FIG. 2 is a flowchart illustrating an outline of the operation of the exemplary moving object 101 of the present disclosure. The process according to the flowchart shows the procedure of the process originally executed by a certain CPU, MPU, or microcontroller. However, FIG. 2 explains the processing of the position estimation device 105 and the controller 107 together for convenience of understanding. The position estimation device 105 and the controller 107 execute each process while exchanging data with each other. Steps S <b> 1 to S <b> 3 are processing of the position estimation device 105.

ステップS1において、位置推定装置105は、外界センサ103が周囲の空間を繰り返しスキャンしてスキャンごとに出力したセンサデータを受け取る。位置推定装置105は、ステップS2において、センサデータと地図データとを照合し、ステップS3において、照合結果から位置情報を生成して出力し、さらに一致の程度を示す信頼度のデータを出力する。   In step S <b> 1, the position estimation apparatus 105 receives sensor data output by the external sensor 103 repeatedly scanning the surrounding space and outputting each scan. The position estimation apparatus 105 collates the sensor data with the map data in step S2, generates and outputs position information from the collation result in step S3, and outputs reliability data indicating the degree of matching.

ステップS4において、コントローラ107は、位置推定装置105から出力された位置情報にしたがって駆動装置109を駆動させて移動体101を移動させる。なお、ステップS4は、理解の便宜のために含めた処理であり、地図の更新処理にあたって必須ではない。そのため、図2ではステップS4を破線で示している。   In step S <b> 4, the controller 107 drives the driving device 109 according to the position information output from the position estimation device 105 to move the moving body 101. Step S4 is a process included for convenience of understanding, and is not essential for the map update process. Therefore, in FIG. 2, step S4 is indicated by a broken line.

ステップS5およびS6はコントローラ107の処理である。   Steps S5 and S6 are processing of the controller 107.

ステップS5において、コントローラ107は、信頼度が予め定められた閾値未満であるか否かを判定する。判定結果がNoのときは、処理はステップS1に戻り、位置推定装置105はセンサデータの取得および移動を継続する。一方、判定結果がNoのときは、処理はステップS6に移行する。   In step S5, the controller 107 determines whether or not the reliability is less than a predetermined threshold value. If the determination result is No, the process returns to step S1, and the position estimation device 105 continues to acquire and move sensor data. On the other hand, when the determination result is No, the process proceeds to step S6.

ステップS6において、コントローラ107は、センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、当該部分地図データでこれまでの地図データの一部を更新する。   In step S6, the controller 107 generates partial map data of the moving space using the sensor data, and updates a part of the map data so far with the partial map data.

信頼度が閾値未満である場合に、現在移動中の周囲の環境に対応する部分地図を更新するため、その位置周辺の位置同定精度を比較的高い状態に維持することができる。移動する空間全体に亘って同じ基準で部分地図の更新を行うと、全体で位置同定精度を向上または改善させることができる。   When the reliability is less than the threshold value, the partial map corresponding to the surrounding environment that is currently moving is updated, so that the position identification accuracy around the position can be maintained in a relatively high state. If the partial map is updated based on the same reference throughout the moving space, the position identification accuracy can be improved or improved as a whole.

さらに、移動体101に通信回路を設けて、移動体101に通信機能を持たせることも有効である。通信回路は、少なくとも更新された部分地図を他の移動体に送信する。これにより、他の移動体が実際に該当する箇所を移動していなくても、最新の地図データに更新することが可能になる。   Furthermore, it is also effective to provide a communication function in the mobile body 101 by providing the mobile body 101 with a communication circuit. The communication circuit transmits at least the updated partial map to another mobile unit. This makes it possible to update to the latest map data even if other moving objects are not actually moving in the corresponding locations.

以下、移動体が無人搬送車である場合のより具体的な例を説明する。本明細書では、略語を用いて、無人搬送車を「AGV」と記述することがある。なお、以下の説明は、矛盾がない限り、AGV以外の移動体、例えば移動ロボット、ドローン、または有人の車両などにも同様に適用することができる。   Hereinafter, a more specific example when the moving body is an automatic guided vehicle will be described. In this specification, the automatic guided vehicle may be described as “AGV” using an abbreviation. Note that the following description can be similarly applied to a mobile body other than the AGV, such as a mobile robot, a drone, or a manned vehicle, as long as there is no contradiction.

なお、図1および図2を参照しながら説明した開示に関連する内容は、後述の「(7)AGVの動作例」においてより詳細に説明される。   The content related to the disclosure described with reference to FIGS. 1 and 2 will be described in more detail in “(7) Example of operation of AGV” described later.

(1)システムの基本構成
図3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3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. 3 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. 3 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。AGV10は、さらに、人または他の移動体に追従して移動する「追尾モード」で動作することが可能である。   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. The AGV 10 is further capable of operating in a “tracking mode” in which it moves following a person or other moving body.

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4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4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. 4 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. 4, but are hereinafter referred to 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5A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5B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. 5A 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. 5B 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3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3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. 3 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. 3 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3および図4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。   3 and 4 show a plurality of AGVs 10, one AGV may be provided. 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6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6には示されていない。また、図6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. 6 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. FIG. 6 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 part. 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6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6の例とは異なっていてもよい。障害物センサ19は、例えば、赤外線センサ、超音波センサ、またはステレオカメラなどの、距離計測が可能な装置であり得る。障害物センサ19が赤外線センサである場合、例えば一定時間ごとに赤外線を出射し、反射された赤外線が戻ってくるまでの時間を計測することにより、一定距離以内に存在する障害物を検知することができる。AGV10は、少なくとも1つの障害物センサ19から出力された信号に基づいて経路上の障害物を検知したとき、その障害物を回避する動作を行う。   The AGV 10 further includes at least one obstacle sensor 19 for detecting an obstacle. In the example of FIG. 6, 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 infrared rays at regular intervals and measuring the time until the reflected infrared rays return. Can do. When the AGV 10 detects an obstacle on the path based on the signal output from the at least one obstacle sensor 19, the AGV 10 performs 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 the above-described data transmission / reception with the terminal device 20 and the preprocessing calculation.

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7Aは、AGV10の第1のハードウェア構成例を示している。また図7Aは、走行制御装置14の具体的な構成も示している。   FIG. 7A shows a first hardware configuration example of the AGV 10. FIG. 7A 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。   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.

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。   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.

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7A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. 7A 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。本明細書では、モータ16aおよびモータ16bは、それぞれAGV10の右輪および左輪を駆動するモータであるとして説明する。   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 specification, the motor 16a and the motor 16b are described as being motors that 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7B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7A)と相違する。   FIG. 7B shows a second hardware configuration example of the AGV 10. The second hardware configuration example is different from the first hardware configuration example (FIG. 7A) in that it has a laser positioning system 14h and that the microcomputer 14a 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7Bに関して上述した構成以外は、図7A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. 7B is the same as the configuration in FIG. 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および18bまたは慣性計測装置などの内界センサによる測定データを利用すれば、AGV10の移動距離および姿勢の変化量(角度)を推定することができる。これらの距離および角度の推定値は、オドメトリデータと呼ばれ、位置推定装置14eによって得られる位置および姿勢の情報を補助する機能を発揮し得る。   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 the measurement data obtained by the internal sensors such as the rotary encoders 18a and 18b or the inertial measurement device, the movement distance and the change amount (angle) of the posture of the AGV 10 can be estimated. These estimated values of distance and angle are called odometry data, and can exhibit a function of assisting position and orientation information obtained by the position estimation device 14e.

(4)地図データ
図8A〜図8F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7Aおよび図7B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. 8A to 8F 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 traveling control device 14 shown in FIGS. 7A and 7B, or the AGV 10 itself on the carriage and pushing or checking the carriage by the user 1 by hand. .

図8A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. 8A 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8A〜図8F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の個数よりも遥かに多い。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8Bから図8E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. 8A to 8F, 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. 8B to 8E, only the scan range is shown for the sake of 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8Fは、完成した地図40の一部を模式的に示す。図8F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. 8F schematically shows a part of the completed map 40. In the map shown in FIG. 8F, the 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9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. 9 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10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. 10 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。   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.

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3)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. 3) 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40(図8F)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 40 (FIG. 8F). 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11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11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. 11 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、位置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位置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には位置Mの次に通過すべき位置M、位置Mの次に通過すべき位置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. In the following, an example will be described in which an AGV 10 is currently at a position M 1 , passes through several positions, and travels to a final destination position M n + 1 (n: a positive integer greater than or equal to 1). . In the position DB 53, coordinate data indicating positions such as a position M 2 to be passed next to the position M 1 and a position M 3 to be passed next to the position M 2 are recorded.

運行管理装置50のCPU51は、位置DB53を参照して位置Mの座標データを読み出し、位置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 position M 2 with reference to the position DB 53, and generates a travel command to direct the position 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の現在位置が位置Mに一致したと判定すると、位置Mの座標データを読み出し、位置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は最終的な目的位置Mn+1に到達することができる。上述した、AGV10の通過位置および目的位置は「マーカ」と呼ばれることがある。 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 position M 2, reads the coordinate data of the position M 3, and transmits the AGV10 generates a travel command to direct the position 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 final target position M n + 1 . The above-described passing position and target position of the AGV 10 may be referred to as “markers”.

(7)AGVの動作例
次に、AGV10の動作のより具体的な例を説明する。
(7) Example of AGV Operation Next, a more specific example of the operation of the AGV 10 will be described.

図8A〜図8Fに示す手順で地図が新規に作成された直後は、地図は現実の環境を正しく反映している。したがって、位置推定装置14eが、当該地図のデータとレーザレンジファインダ15から出力されたセンサデータとのマッチングを行うと、両者はよく一致する。このとき、位置推定装置14eは相対的に高い信頼度のデータを出力する。   Immediately after a new map is created by the procedure shown in FIGS. 8A to 8F, the map correctly reflects the actual environment. Therefore, when the position estimation device 14e performs matching between the map data and the sensor data output from the laser range finder 15, the two match well. At this time, the position estimation device 14e outputs data with relatively high reliability.

図12Aは、地図作成直後のマッチング結果を示す例である。AGV10は、図面下方から白矢印に示す向き(上方)に移動を行っているとする。図面には、約270度の、レーザレンジファインダ15のスキャン範囲が示されている。   FIG. 12A is an example showing a matching result immediately after creating a map. It is assumed that the AGV 10 moves in the direction (upward) indicated by the white arrow from the lower side of the drawing. The drawing shows the scan range of the laser range finder 15 at about 270 degrees.

位置推定装置14eは、地図40のデータとレーザレンジファインダ15から出力されたセンサデータのマッチングを行う。太線80は、両者が一致すると判断された箇所を模式的に示している。太線80の位置から理解されるように、マッチングの結果、図面左側および下側の壁面の一部、および、設置物90の表面の一部が位置推定装置14eによって一致したと判定されている。このときの信頼度は、比較的高く、例えば90〜95%であるとする。   The position estimation device 14 e performs matching between the data of the map 40 and the sensor data output from the laser range finder 15. A thick line 80 schematically shows a location where both are determined to match. As understood from the position of the thick line 80, as a result of matching, it is determined by the position estimation device 14e that a part of the wall surface on the left side and the lower side of the drawing and a part of the surface of the installation object 90 match. The reliability at this time is relatively high, for example, 90 to 95%.

地図40が作成されてから時間が経過すると、環境が変化し、それにより現実の環境と地図40との相違が発生し得る。図12Bは、図12Aに示す設置物90が、時間の経過に伴って設置物92に変化した例を示している。設置物90が、例えば複数荷物の集合体である場合、一部の荷物が搬出されることにより、設置物90全体の大きさまたは形状が設置物92に変化することがある。このような環境の変化により、地図40のデータとスキャンデータとの一致の程度がこれまでと比較して低下し得る。   When time elapses after the map 40 is created, the environment changes, which may cause a difference between the actual environment and the map 40. FIG. 12B shows an example in which the installation object 90 shown in FIG. 12A has changed to an installation object 92 over time. When the installation object 90 is, for example, an assembly of a plurality of luggage, the size or shape of the entire installation object 90 may be changed to the installation object 92 when a part of the luggage is carried out. Due to such a change in the environment, the degree of coincidence between the data of the map 40 and the scan data may be reduced as compared with the past.

図12Cは、設置物90から設置物92へ変化した後の、マッチング結果を示す例である。先の例と同様、太線80は両者が一致すると判断された箇所を模式的に示している。一方、太破線82は、図12Aの例では一致していたが設置物92への変化によって相違することとなった箇所を模式的に示している。太破線82の箇所では、地図40のデータとスキャンデータとが相違する。そのため、信頼度は35%程度にまで低下する。図12Aの例と比較して、図12Cの例では信頼度は約55〜60%程度悪化している。地図40と環境とが相違する状況を放置すると、マッチング精度の低下、すなわち、位置同定精度の低下が発生し得る。   FIG. 12C is an example showing the matching result after the installation object 90 is changed to the installation object 92. As in the previous example, the thick line 80 schematically shows a location where both are determined to match. On the other hand, the thick broken line 82 schematically shows a portion that is the same in the example of FIG. 12A but is different due to the change to the installation object 92. At the location of the thick broken line 82, the map 40 data and the scan data are different. Therefore, the reliability decreases to about 35%. Compared with the example of FIG. 12A, the reliability of the example of FIG. 12C is deteriorated by about 55 to 60%. If the situation in which the map 40 and the environment are different is left unattended, the matching accuracy, that is, the position identification accuracy may be lowered.

そこで本発明者は、環境が変化した場合に地図40を更新することを検討した。本発明者は、環境が変化したかどうかは、位置推定装置14eが出力する信頼度のデータを指標にすればよいと考えた。以下、詳細に説明する。   Therefore, the present inventor has considered updating the map 40 when the environment changes. The present inventor considered that whether or not the environment has changed may be determined by using reliability data output from the position estimation device 14e as an index. Details will be described below.

位置推定装置14eから出力される信頼度が大幅に低下した場合の地図40の更新方法として、地図40全体を作成し直すことが考えられる。しかしながら、地図40全体の再作成は時間および労力を要する。そこで、信頼度が大きく低下した位置およびその周辺領域について、地図40を部分的に更新すればよい。具体的には、信頼度に閾値を設定し、信頼度が当該閾値未満になると地図40を部分的に更新すればよい。閾値は、例えばマイコン14aの不図示のレジスタに保持されており、マイコン14aが信頼度と閾値とを比較することにより、地図40の更新を行うか否かを決定する。   As a method of updating the map 40 when the reliability output from the position estimation device 14e is significantly reduced, it is conceivable to recreate the entire map 40. However, re-creation of the entire map 40 requires time and effort. Therefore, the map 40 may be partially updated with respect to the position where the reliability is greatly reduced and the surrounding area. Specifically, a threshold may be set for the reliability, and the map 40 may be partially updated when the reliability is less than the threshold. The threshold is held in a register (not shown) of the microcomputer 14a, for example, and the microcomputer 14a determines whether or not to update the map 40 by comparing the reliability with the threshold.

閾値は、地図40を更新するか否かを決定する基準となる値である。そこで、例えば位置同定を正しく行うことが可能であると判断される設計上の最小値を閾値として設定することが考えられる。本明細書ではこの最小値を「最小限度値」と呼ぶ。最小限度値は、例えば30%である。信頼度が最小限度値未満であれば、もはや位置同定を正しくできないと考えられる。   The threshold value is a value serving as a reference for determining whether to update the map 40. Therefore, for example, it is conceivable to set a design minimum value that is determined to be able to correctly perform position identification as a threshold value. In this specification, this minimum value is referred to as a “minimum limit value”. The minimum value is, for example, 30%. If the reliability is less than the minimum value, it is considered that position identification can no longer be performed correctly.

閾値として、本発明者はさらに他の決定方法を検討した。信頼度が最小限度値に近い状況では、位置同定精度は相対的には低く、場合によっては信頼度が最小限度値未満になり位置同定の精度が確保できなくなる可能性が生じるからである。   As a threshold value, the present inventor further considered another determination method. This is because in the situation where the reliability is close to the minimum value, the position identification accuracy is relatively low, and in some cases, the reliability is less than the minimum value, and there is a possibility that the accuracy of position identification cannot be ensured.

本発明者は、閾値として最小限度値を設定するのではなく、最小限度値よりも高い値を設定することを考えた。具体的には、信頼度が60%を下回ると地図40を部分的に更新すればよい。すなわち、閾値として最小限度値の2倍大きい60%を設定することが考えられる。図13Aおよび図13Bを参照しながら、閾値を60%に設定した場合の例を説明する。図13Aおよび図13Bでは、太線の意味はこれまでと同様である。   The present inventor considered not setting a minimum limit value as a threshold value but setting a value higher than the minimum limit value. Specifically, the map 40 may be partially updated when the reliability falls below 60%. That is, it is conceivable to set 60%, which is twice as large as the minimum value, as the threshold value. An example when the threshold is set to 60% will be described with reference to FIGS. 13A and 13B. In FIG. 13A and FIG. 13B, the meaning of the bold line is the same as before.

図13Aは、走行中のAGV10を示している。当初の地図40に反映されていた設置物90(図12A)は、既に設置物92に変わっている。しかしながら、設置物90と設置物92との相違点に相当する箇所はAGV10のレーザレンジファインダ15のスキャン範囲にはまだ含まれていない。そのため、図13Aに示す状態では、信頼度は80%である。つまり、現在の信頼度は閾値よりも大きいため、地図40の更新はまだ行われない。   FIG. 13A shows the traveling AGV 10. The installation object 90 (FIG. 12A) reflected in the original map 40 has already been changed to the installation object 92. However, the part corresponding to the difference between the installation object 90 and the installation object 92 is not yet included in the scan range of the laser range finder 15 of the AGV 10. Therefore, in the state shown in FIG. 13A, the reliability is 80%. That is, since the current reliability is larger than the threshold value, the map 40 is not updated yet.

次に、図13Bは、信頼度が58%にまで低下した例を示している。図中の記号「x」は、設置物90と設置物92との相違点に相当する位置を示している。当該位置ではセンサデータと地図40とが一致しないため、信頼度が低下している。現在の信頼度は閾値未満であるため、AGV10のマイコン14aは地図40の更新を開始する。マイコン14aは、記憶装置14cにセンサデータの蓄積を開始する。   Next, FIG. 13B shows an example in which the reliability is reduced to 58%. A symbol “x” in the drawing indicates a position corresponding to a difference between the installation object 90 and the installation object 92. Since the sensor data and the map 40 do not match at the position, the reliability is lowered. Since the current reliability is less than the threshold, the microcomputer 14a of the AGV 10 starts updating the map 40. The microcomputer 14a starts accumulating sensor data in the storage device 14c.

マイコン14aは、例えば図8Aから図8Fの手順で示した処理と同じ処理を局所的に実行することにより、地図40の一部を更新することができる。   For example, the microcomputer 14a can update a part of the map 40 by locally executing the same processing as the processing shown in the procedure of FIGS. 8A to 8F.

閾値として、上述した最小限度値よりも十分大きい値を設定しているため、図13Bの状況であっても位置同定精度は依然として十分高い。つまり、レーザレンジファインダ15が取得することが可能なセンサデータの数は十分であり、マイコン14aは、これまでの地図40との一致点および相違点を判別することが可能である。相違が生じている箇所のセンサデータを、地図40の更新に利用することができる。   Since a value sufficiently larger than the above-described minimum value is set as the threshold value, the position identification accuracy is still sufficiently high even in the situation of FIG. 13B. That is, the number of sensor data that can be acquired by the laser range finder 15 is sufficient, and the microcomputer 14a can determine the coincidence and difference with the map 40 so far. Sensor data at a location where the difference occurs can be used for updating the map 40.

図14は、地図40の更新のためのセンサデータを取得しながら走行するAGV10を示している。センサデータには、設置物90の境界とは異なる位置に存在する設置物92の境界が反映される。記憶装置14cに蓄積されたセンサデータを利用して、マイコン14aはAGV10が移動した空間の部分更新地図データを生成する。マイコン14aは、地図40を部分更新地図データで更新する。   FIG. 14 shows the AGV 10 that travels while acquiring sensor data for updating the map 40. The sensor data reflects the boundary of the installation object 92 present at a position different from the boundary of the installation object 90. Using the sensor data stored in the storage device 14c, the microcomputer 14a generates partially updated map data of the space where the AGV 10 has moved. The microcomputer 14a updates the map 40 with the partially updated map data.

図15は、設置物92を反映する更新が行われた地図40を示している。更新された部分領域のおおよその位置を破線の丸で示している。地図40の更新により、設置物90の境界の一部90aが、設置物92の境界の一部92aに変更されていることが理解される。地図40の更新を終了する基準は、例えば更新後の地図を利用したときの信頼度が60%を超えた場合である。信頼度が、60%よりも高い値、例えば80%を超えるまで更新を行ってもよい。   FIG. 15 shows the map 40 that has been updated to reflect the installation 92. The approximate position of the updated partial area is indicated by a broken-line circle. It is understood that the part 90a of the boundary of the installation object 90 is changed to the part 92a of the boundary of the installation object 92 by updating the map 40. The standard for ending the update of the map 40 is, for example, when the reliability when using the updated map exceeds 60%. The update may be performed until the reliability exceeds a value higher than 60%, for example, 80%.

なお、上述したマイコン14aの処理は、図2に示すフローチャートによって表されている。よって再度の説明は省略する。   Note that the processing of the microcomputer 14a described above is represented by the flowchart shown in FIG. Therefore, the re-explanation is omitted.

以上、最小限度値よりも大きい閾値を設定して地図40の一部を更新する処理を説明した。地図40の更新は、AGV10の走行とともに行われてもよいし、AGV10が一通り走行してセンサデータを蓄積した後に行われてもよい。更新に利用されるセンサデータは、レーザレンジファインダ15による1回のスキャンごとに得られたセンサデータであってもよいし、複数回のスキャンで得られたセンサデータであってもよい。   The processing for updating a part of the map 40 by setting a threshold value larger than the minimum limit value has been described above. The update of the map 40 may be performed along with the travel of the AGV 10, or may be performed after the AGV 10 travels through and accumulates sensor data. The sensor data used for the update may be sensor data obtained for each scan by the laser range finder 15 or may be sensor data obtained by a plurality of scans.

上述の説明では、「信頼度」は、局所的地図データとして考えられるセンサデータが地図データに一致した程度を表す数値であると説明した。しかしながら、他の定義も考えられる。例えば、レーザレンジファインダ15が取得したセンサデータのうち、使用するセンサデータの数に対する、一致した地図40上のデータ数との割合(比)としてもよい。位置推定装置14eは、得られたセンサデータの全てを常に使用するのではなく、反射点の強度が一定値未満の弱いセンサデータを間引くことがある。実際のマッチングに使用するデータを基準にして信頼度を算出してもよい。   In the above description, the “reliability” has been described as a numerical value representing the degree to which sensor data considered as local map data matches the map data. However, other definitions are possible. For example, it is good also as a ratio (ratio) with the number of data on the map 40 matched with respect to the number of sensor data to be used among the sensor data which the laser range finder 15 acquired. The position estimation device 14e does not always use all of the obtained sensor data, but may thin out weak sensor data whose reflection point intensity is less than a certain value. The reliability may be calculated based on data used for actual matching.

AGV10のマイコン14aは、少なくとも更新された部分のみの地図(便宜上「部分更新地図」と呼ぶ。)のデータを、通信回路14dを介して外部に送信することができる。送信対象は、更新後の地図40の全データであってもよい。   The microcomputer 14a of the AGV 10 can transmit data of at least an updated part map (referred to as “partial update map” for convenience) to the outside via the communication circuit 14d. The transmission target may be all data of the updated map 40.

送信された部分更新地図は、運行管理装置50および/または同じ空間内に存在する他のAGVによって受信され得る。運行管理装置50は受信した部分更新地図で地図DB55(図10)に格納されている現在の地図を更新し、その後、他のAGVにブロードキャストしてもよい。他のAGVのマイコンは、部分更新地図のデータを受信して、記憶している地図データの一部を、受信した部分更新地図データで更新する。いずれの処理によっても、各AGV10が最新の地図データを用いてマッチングを行い、走行することが可能になる。   The transmitted partial update map may be received by the operation management device 50 and / or another AGV existing in the same space. The operation management device 50 may update the current map stored in the map DB 55 (FIG. 10) with the received partial update map, and then broadcast it to other AGVs. Other AGV microcomputers receive the partially updated map data, and update a part of the stored map data with the received partially updated map data. Either process enables each AGV 10 to perform matching by using the latest map data.

上述の説明では、信頼度が閾値未満であるか否かに応じて、地図を更新するか否かの処理を切り替えた。ここで「未満」であるか「以下」であるかの相違は本質的ではない。当業者は閾値を含めるか否かを任意に決定できる。   In the above description, the process of whether to update the map is switched depending on whether the reliability is less than the threshold. Here, the difference between “less than” and “less than” is not essential. One skilled in the art can arbitrarily determine whether to include a threshold.

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な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.

本開示の例示的な移動体および移動体システムは、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 exemplary mobile body and mobile 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.

100 移動体管理システム、 101 移動体、 103 外界センサ、 105 位置推定装置、 107 コントローラ、 109 駆動装置   DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Mobile body management system, 101 Mobile body, 103 External sensor, 105 Position estimation apparatus, 107 Controller, 109 Drive apparatus

Claims (8)

自律的に移動することが可能な移動体であって、
前記移動体を移動させる駆動装置と、
周囲の空間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、
前記センサデータと予め用意された地図データとを照合して、照合結果に基づき前記移動体の位置および姿勢を示す位置情報を順次出力する位置推定装置と、
前記位置推定装置から出力された前記位置情報を参照しながら前記駆動装置を制御して、前記移動体を移動させるコントローラと
を備え、
前記位置推定装置は、前記センサデータと前記地図データとが一致した程度を示す信頼度を出力し、
走行中に前記信頼度が予め定められた閾値未満になると、前記コントローラは、前記センサデータを利用して移動している空間の部分地図データを生成し、前記地図データの一部を前記部分地図データで更新する、移動体。
A mobile object that can move autonomously,
A driving device for moving the movable body;
An external sensor that repeatedly scans the surrounding space and outputs sensor data for each scan;
A position estimation device that collates the sensor data with map data prepared in advance, and sequentially outputs position information indicating the position and orientation of the moving body based on the collation result;
A controller for controlling the drive device while referring to the position information output from the position estimation device and moving the movable body;
The position estimation device outputs a reliability indicating the degree of coincidence between the sensor data and the map data,
When the reliability falls below a predetermined threshold during traveling, the controller generates partial map data of a moving space using the sensor data, and a part of the map data is converted to the partial map. A moving object that is updated with data.
記憶装置をさらに備え、
走行中に前記信頼度が予め定められた閾値未満になると、
前記コントローラは、
前記記憶装置に前記センサデータの蓄積を開始し、
蓄積した前記センサデータを利用して移動している空間の部分更新地図データを生成する、請求項1に記載の移動体。
A storage device;
When the reliability falls below a predetermined threshold during traveling,
The controller is
Start storing the sensor data in the storage device;
The moving body according to claim 1, wherein partial update map data of a moving space is generated using the accumulated sensor data.
通信回路をさらに備え、
前記コントローラは、前記通信回路を介して前記部分更新地図データを外部に送信する、請求項1または2に記載の移動体。
A communication circuit,
The mobile unit according to claim 1, wherein the controller transmits the partial update map data to the outside via the communication circuit.
前記信頼度には、前記位置推定装置が設計上求められる精度の位置情報を出力可能な最小限度値が設定されており、
前記閾値は前記最小限度値よりも大きい、請求項1から3のいずれかに記載の移動体。
The reliability is set to a minimum value at which the position estimation device can output position information with accuracy required by design,
The mobile object according to claim 1, wherein the threshold value is larger than the minimum value.
前記通信回路は、少なくとも前記部分更新地図データを、前記空間に存在する他の移動体に送信する、請求項4に記載の移動体。   The mobile unit according to claim 4, wherein the communication circuit transmits at least the partial update map data to another mobile unit existing in the space. 予め用意された前記地図データは外部の管理装置から受信したデータであり、
前記通信回路は、前記部分更新地図データを前記運行管理装置に送信し、予め用意された前記地図データの一部を前記部分更新地図データに更新させる、請求項4に記載の移動体。
The map data prepared in advance is data received from an external management device,
The mobile unit according to claim 4, wherein the communication circuit transmits the partial update map data to the operation management device and updates a part of the map data prepared in advance to the partial update map data.
複数の移動体を備えた移動体システムであって、
各移動体は、請求項1から6のいずれかに記載の移動体であり、
前記複数の移動体の一つが前記部分更新地図データを送信すると、
他の移動体のコントローラは、前記部分更新地図データを受信して、記憶している地図データの一部を、受信した前記部分更新地図データで更新する、移動体システム。
A mobile body system comprising a plurality of mobile bodies,
Each moving body is the moving body according to any one of claims 1 to 6,
When one of the plurality of moving bodies transmits the partial update map data,
The controller of another mobile body receives the partial update map data, and updates a part of the stored map data with the received partial update map data.
少なくとも1つの移動体と、
予め用意された地図データを前記少なくとも1つの移動体に配布する運行管理装置と、
を備え、
前記少なくとも1つの移動体は、請求項1から6のいずれかに記載の移動体であり、
前記運行管理装置は、予め用意された前記地図データの一部を、前記少なくとも1つの移動体から受信した前記部分更新地図データで更新する、移動体システム。
At least one moving object;
An operation management device for distributing map data prepared in advance to the at least one moving body;
With
The at least one moving body is the moving body according to any one of claims 1 to 6,
The said operation management apparatus is a mobile body system which updates a part of said map data prepared beforehand with the said partial update map data received from the said at least 1 mobile body.
JP2018062622A 2018-03-28 2018-03-28 Mobile body and mobile body system Pending JP2019175137A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018062622A JP2019175137A (en) 2018-03-28 2018-03-28 Mobile body and mobile body system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018062622A JP2019175137A (en) 2018-03-28 2018-03-28 Mobile body and mobile body system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2019175137A true JP2019175137A (en) 2019-10-10

Family

ID=68170491

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018062622A Pending JP2019175137A (en) 2018-03-28 2018-03-28 Mobile body and mobile body system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2019175137A (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210035551A (en) 2019-09-24 2021-04-01 고려대학교 산학협력단 Apparatus for calibration and system for medical image using the same
JP2021077054A (en) * 2019-11-08 2021-05-20 Dmg森精機株式会社 Production system
DE102020113811A1 (en) 2020-05-22 2021-11-25 Liebherr-Werk Biberach Gmbh Logistics transporter and body for a construction site logistics system
CN114035580A (en) * 2021-11-15 2022-02-11 珠海格力智能装备有限公司 AGV control method and device, storage medium, processor and AGV equipment
JP2022080612A (en) * 2020-11-18 2022-05-30 株式会社豊田自動織機 Travel route generation method and device
JP2024510605A (en) * 2021-03-15 2024-03-08 オムロン株式会社 Method and device for updating an environment map used for self-position estimation of a robot
WO2025079265A1 (en) * 2023-10-13 2025-04-17 株式会社Fuji Component mounting system, management device, and computer program
US12369510B2 (en) * 2023-02-16 2025-07-29 Yanmar Holdings Co., Ltd. Autonomous steering method, autonomous steering system, and autonomous steering program

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210035551A (en) 2019-09-24 2021-04-01 고려대학교 산학협력단 Apparatus for calibration and system for medical image using the same
JP2021077054A (en) * 2019-11-08 2021-05-20 Dmg森精機株式会社 Production system
DE102020113811A1 (en) 2020-05-22 2021-11-25 Liebherr-Werk Biberach Gmbh Logistics transporter and body for a construction site logistics system
JP2022080612A (en) * 2020-11-18 2022-05-30 株式会社豊田自動織機 Travel route generation method and device
JP7524725B2 (en) 2020-11-18 2024-07-30 株式会社豊田自動織機 Travel route generation method and device
JP2024510605A (en) * 2021-03-15 2024-03-08 オムロン株式会社 Method and device for updating an environment map used for self-position estimation of a robot
US12092476B2 (en) 2021-03-15 2024-09-17 Omron Corporation Method and apparatus for updating an environment map used by robots for self-localization
JP7582504B2 (en) 2021-03-15 2024-11-13 オムロン株式会社 Method and device for updating an environmental map used for robot self-position estimation
CN114035580A (en) * 2021-11-15 2022-02-11 珠海格力智能装备有限公司 AGV control method and device, storage medium, processor and AGV equipment
CN114035580B (en) * 2021-11-15 2024-04-19 珠海格力智能装备有限公司 AGV control method, AGV control device, storage medium, processor and AGV equipment
US12369510B2 (en) * 2023-02-16 2025-07-29 Yanmar Holdings Co., Ltd. Autonomous steering method, autonomous steering system, and autonomous steering program
WO2025079265A1 (en) * 2023-10-13 2025-04-17 株式会社Fuji Component mounting system, management device, and computer program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7081881B2 (en) Mobiles and mobile systems
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
US11537140B2 (en) Mobile body, location estimation device, and computer program
US20200110410A1 (en) Device and method for processing map data used for self-position estimation, mobile body, and control system for mobile body
JP2019175137A (en) Mobile body and mobile body system
JPWO2019026761A1 (en) Mobile and computer programs
CN111033425A (en) Moving object, position estimation device, and computer program
JP2019148881A (en) Moving object, and method and computer program controlling moving object
WO2019187816A1 (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
JP2019053391A (en) Mobile body
WO2019054209A1 (en) Map creation system and map creation device
JP2019148871A (en) Movable body and movable body system
WO2019194079A1 (en) Position estimation system, moving body comprising said position estimation system, and computer program
JP2019163138A (en) Conveying method of work-piece using moving body, computer program, and moving body
JP2019079171A (en) Movable body
JP7243014B2 (en) moving body
JP2019179497A (en) Moving body and moving body system
JP2019165374A (en) Mobile body and mobile system
JP2021056764A (en) Movable body
JP2019067001A (en) Moving body