JPH02278312A - 無人車の位置検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 Ａ、産業上の利用分野 本発明は、無人車の位置検出装置に係り、特に無人車の
走行直置および走行速度を検出する無人車の位置検出装
置に関する。

Ｂ　発明の概要 本発明は、検出器の検出信号をもとに種々の走行状態を
検出する無人車の位置検出装置において、前記検出器の
一部として、２組の空間的に異なった周期の直交する複
数の正弦波パターンによる空間フィルタを用い、該検出
器の検出信号を１次元のフィルタ手段で処理し、その出
力のうち大きいものを選択して車体の２次元の位置、速
度、進行方向を検出することにより、 検出精度の高い無人車の位置検出装置を得るものである
。

Ｃ１従来の技術 従来、無人搬送車などの無人走行車の自動運転にあたっ
て、走行路上に電磁誘導線や光学式反射テープを布設し
て走行ガイドを形成する方式や、上軸、計測輪にエンコ
ーダやタコジェネレータを取り付けて、車輪の回転に応
じたパルス又はアナログ電圧から無人車の速度、移動距
離を計測する方式がある。

従来の種々な位置検出装置においては、路面に誘導線や
反射テープ等を布設する走行路面の加工を必要とし、そ
の加工作業が面倒であると共に、路面の凹凸、外力等に
よる車輪のスリップや車輪の摩耗により精度良い計測が
出来なかった。

そこで、路面のパターンを光学系を介して検出器（ＣＯ
Ｄラインセンサ）によって検出し、その出力をＡ／Ｄ変
換器を通してマイクロコンピュータ等の演算処理部に人
力し、その人力値と、設定値たとえば予め計算しメモリ
等に記憶して置いた空間フィルタのパターンとの積和演
算を行うと共に、その出力から移動距離を検出し、微分
して速度を求めるようにした無人車の位置検出装置は、
種々の提案１を見るところである。

Ｄ、ｌ明が解決しようとする課題 上述の空間フィルタを用いた位置検出装置においては、
空間フィルタのパターンとしては第６図の曲線Ｑ　Ｉａ
、　Ｑｌｂに示すような２つの直交する正弦波パターン
のみとしていたため、路面のパターンが不規則な所、急
変している所等では注目している空間フィルタの周波数
成分が減少し精度良い計測が出来ない場合があった。

本発明は上述の問題点に鑑みてなされたもので、その目
的は、２組の空間的に異なった周期の直交する複数の正
弦波パターンによる空間フィルタを用い、その出力の大
きいものを選択して演算処理することにより、高精度の
測定が可能な無人車の位置検出装置を提供することであ
る。

６１課題を解決するための手段と作用 車体に配設され走行路面のパターンを撮取する光学系と
、該光学系により撮取した映像パターンを所定の周期で
サンプリングして映像パターン信号を得る映像検出部と
、該映像検出部の映像パターン信号と予め設定された空
間的に異なった周期の直交する三角関数設定信号を乗算
し、該乗算信号を積分演算して三角関数パターン信号を
得る複数のフィルタ手段と、該フィルタ手段の三角関数
パターン信号をもとに演算処理し前記複数のフィルタ手
段の出力のうち大きいものを選択して前記車体の移動距
離信号を算出する。

Ｆ　実施例 以下に本発明の実施例を第１図〜第５図によって説明す
る。

第２図は本発明の実施例に係る無人車の位置検出装置の
ブロック図であって、１０は無人車の車体、１２は走行
車輪、２ＯＡは車体１０の底面部１１において無人車の
進行軸心（Ｘ軸）に関して定面部１１の一方の側端部に
配設された第１の光学系、２０Ｂは第１の光学系２ＯＡ
から所定距離Ｄを置いて底面部ＩＩの他方の側端部（Ｙ
軸上）に配設された第２の光学系である。３０Ａは第１
の光学系２ＯＡの映像信号を人力とする第１の映像検出
部、４０Ａは第１の映像検出部３０Ａの映像検出信号を
入力とする第１の空間フィルタである。これらの第１の
光学系２０Ａ、第１の映像検出部３０Ａ、第１の空間フ
ィルタ４０Ａによって第１の検出部６０Ａが構成される
。同じく、２０Ｂは第２の光学系、３０Ｂは第２の映像
検出部、４０Ｂは第２の空間フィルタである。これらに
より第２の検出部６０Ｂが構成される。５０は第１の空
間フィルタ４０Ａと第２の空間フィルタ４０Ｂのフィル
タ出力信号をもとに演算処理して無人車の移動距離と速
度を算出する。

第１の検出部６０Ａと第２の検出部６０Ｂは、第１図に
示すようにほぼ同じ構成要素によって構成されている。

すなわち、第１薗に示すように、第１．第２の映像検出
部３０Ａ、３０Ｂはライセンサ３１．読出回路３２およ
びアナログ／ディジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）３３に
よって構成されている。第１．第２の空間フィルタ４０
Ａ、４０Ｂは掛算部４１ａ、４１ｂ、パターン設定部４
２ａ、４２ｂ、積分演算部４３ａ、４３ｂによって構成
されている。演算処理部５０としてはマイクロコンピュ
ータ（以下マイコンと略称する）５１を用いる。

空間フィルタのパターンとしては、第３図の曲線Ｑ　ｌ
ａＩ　Ｑ＋ｂおよびＱ２ａ、　Ｑ２ｂに示すように、２
組の正弦波パターンと余弦波パターンの組合わせを用い
る。各組は直交する２つの直交するパターンであり、２
組のパターンの周期は異なるようにする。

すなわち、第１の空間フィルタ４０Ａにおけるパターン
設定部４２ｉｌＬの設定パターンはｓｉｎパターン１　
（Ｑ、、）であり、第１の空間フィルタ４０Ａのパター
ン設定部４２ｂの設定パターンはＣＯＳパターン１（Ｑ
ｌ！、）である。また、第２の空間フィルタ４０Ｂのパ
ターン設定部４２ａの設定パターンはｓｉｎパターン２
（Ｌ、）、パターン設定部４２ｂの設定パターンはｅＯ
ｓパターン２　（Ｃ，ｂ）である。

次に、上記構成の位置検出装置の動作について説明する
。

光学系２０Ａ、２０Ｂの映像信号はそれぞれ第１、第２
の映像検出部３０Ａ、３０Ｂで検出され、第１．第２の
空間フィルタ４０Ａ、４０Ｂに入力される。空間フィル
タ４０Ａ、４０Ｂは路面の光学的にランダムなパターン
から特定の空間的な周波数成分を検出し、その時間的な
挙動を調べる。

概略的には、第１図に示すように、路面８０のパターン
を光学系２ＯＡ（２０Ｂ）を介して映像検出部３０Ａ（
３０Ｂ）によって検出し、その出力を空間フィルタ４０
Ａ　（４０Ｂ）に入力する。

空間フィルタにおいては人力値と、予め計算し、予め設
定して置いた設定パターンを用いて積和演算を行う。こ
こでは、正弦波パターンを余弦波パターンを用いている
。設定パターンは、映像検出部３０Ａ（３０Ｂ）のライ
センサ３１の素子数とピッチで決まる周期分のデータを
持っている。空間フィルタの出力を演算処理部５０で演
算処理して車の移動距離を算出し、この移動距離を時間
で微分して速度を求める。

さらに詳しくは、第１図に示すように、路面８０の映像
信号を光学系２　ＯＡ　（２０Ｂ）を介して映像検出部
３０Ａ（３０Ｂ）に入力する。映像検出部３０Ａ（３０
Ｂ）においてはライセンサ３１がその映像を検出し、そ
の映像検出信号を続出回路３２が読み出し、その映像検
出信号をＡ／Ｄ変換して空間フィルタ４０Ａ（４，ＯＢ
）に入力する。

空間フィルタ４・ＯＡ　（４０Ｂ）においては、掛算部
４１ａで映像検出部３０Ａ　（３０Ｂ）からの映像検出
信号とパターン設定部４２ａの正弦波パターン設定信号
を掛は合わせると共に、掛算部４１ｂで映像検出信号と
パターン設定部４２ｂの余弦波パターン設定信号を掛は
合わせる。さらに第１の掛算部４１ａの掛算信号を積分
演算部４３ａで積分しその積分信号５２ａ（Ｓ２ａ）を
出力すると共に、掛算部４１ｂの掛算信号を第２の積分
演算部４３ｂで積分し、その積分信号５ｌｂ（Ｓ２ｂ）
を出力する。マイコン５１は第１の空間フィルタ４０Ａ
の出力Ｓｌａ、Ｓｌｂと第２の空間フィルタ４０Ｂの出
力Ｓ２ａ、Ｓ２ｂを入力として所定の演算処理を行い、
無人車の移動距離すなわち位置と速度を算出する。

すなわち、第１．第２の空間フィルタ４０Ａ。

４０Ｂは以下のように前回のサンプリング時からの移動
距離に相当する△φを各組について演算する。

ここで、Ｓａｎは空間フィルタ演算結果（ｓｉｎパター
ン）。

Ｓｂｏは空間フィルタ演算結果（ｃｏｓパターン）。

５ａｎ−＋＋　５ｂｎ−＋はＳａｎ、　Ｓｂｎの前回値
。

空間フィルタ４０Ａ　（４０Ｂ）は（１）式を各組につ
いて演算し、△φ１△φ２を求める。また１マイコン５
１は空間フィルタ４０Ａ、４０Ｂの演算結果の大きさＡ
　１．　Ａ　２を次式により各組について計算する。

Ａ　＝Ｊ　Ｓａｎ’＋Ｓｂｎ’　　　　−＝＝−（２）
次に、Ａ　１．　Ａ　ｔを比較して大きい方の△φを求
めて改めて△φとする。

この△φを積分することにより、移動距離φｎを求める
。

φ０−φ。−２＋△φ　・・・・・・（４）但し、φ、
−１は前回のφ１である。

第４図、第５図は上述の動作フローを示すもので、第４
図は空間フィルタ４０Ａ　（４０Ｂ）の演算フローであ
る。

第４図に示すように、ブロックＢｌａでライセンサ（Ｃ
ＯＤ）の出力をＡ／Ｄ変換して空間フィルタ４０Ａに入
力する。空間フィルタ４ＯＡにおいては、ブロックＢ２
ａに示す如く、窓関数データｌとして正弦ｍ（ｓｉｎ）
パターンｌを読み込み、この正弦波パターンｌとＣＯＤ
出力の積和演算を実行して信号Ｓｌａを得る（ブロック
Ｂ３　ａ）。

次に、ブロックＢ４ａに示すように、窓関数データ２と
して余弦波（ＣＯＳ）パターンｌを読み込み、この余弦
波パターンｌとＣＯＤ出力の積和演算を行い信号Ｓｌｂ
を得る（ブロックＢ４　ａ）。

また第２の演算フィルタ４０Ｂにおいては、ブロックＢ
２ｂに示す如く、窓関数データ３として正弦波（ｓｉｎ
）パターン２を読み込み、この正弦波パターン２とＳｌ
ｂの積和演算を実行する（ブロックＢ３　ｂ）。次に、
ブロックＢ４ｂに示すように、窓関数データ２として余
弦波（ＣＯＳ　）パターン２を読み込み、この余弦波パ
ターン２とＣＯＤ出力の積和演算を行う（ブロックＢ５
ｂ）。そして、ブロックＢ６ｂに示すように、ブロック
Ｂ１ａ＝Ｂ５ｂの動作をＣＯＤの数例えば２０４８回繰
り返す。

第５図に示すように、マイコン５１においては、前述の
（１）式に基づいて△φ１を計算する（ブロックＢ７）
。また、ブロックＢ８で同じく（１）式に基づいて△φ
、を計算する。次に（２）式に基づいてＡ１を演算する
（ブロックＢ９）と共に、ブロックＢｌｌでＡ、を演算
する。さらに、ブロックＢｌｌでＡ１とＡ、の大きさの
比較を行い、Ａ１≧Ａ２であれば△φ１を選択しくブロ
ックＢ１２）、Ａ　Ｉ＜　Ａ　ｔであれば△φ、を選択
する。しかる後に、ブロックＢＩ４で（３）式に基づい
て移動距離φを計算する。

Ｇ１発明の効果 本発明は２組の空間的に異なった周期の直交する複数の
正弦波パターンによる空間フィルタを用い、その時点で
の出力の大きい方を選択して移動距離を演算するように
したから、路面のパターンの影響による測定誤差が低威
し、高精度な位置検出が可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による位置検出装置のブロック線図、第
２図は本発明の実施例による検出処理部を無人車に適用
した場合を示すブロック図、第３図は本実施例による位
置検出装置の空間フィルタの三角関数パターン図、第４
図は空間フィルタの演算フロー図、第５図は演算処理部
の演算フロー図、第６図は従来の位置検出装置の空間フ
ィルタの三角関数パターン図である。 １０・・車体、１１・・車体の底面部、２ＯＡ・・第１
の光学系、２０Ｂ・・・第２の光学系、３０Ａ・第１の
映像検出部、３０Ｂ・・・第２の映像検出部、４０Ａ・
・第１の空間フィルタ、４０Ｂ・・第２の空間フィルタ
、５０・・・演算処理部、５１・・・マイクロコンピュ
ータ、６０Ａ・・第１の検出部、６０Ｂ・・・第２の検
出部。 第１図 実施例の位置検出装置 第５図 φ（移動距離）演算アルゴリズム

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）車体に配設され走行路面のパターンを撮取する光
   学系と、該光学系により撮取した映像パターンを所定の
   周期でサンプリングして映像パターン信号を得る映像検
   出部と、該映像検出部の映像パターン信号と予め設定さ
   れた空間的に異なった周期の直交する三角関数設定信号
   を乗算し、該乗算信号を積分演算して三角関数パターン
   信号を得る複数のフィルタ手段と、該フィルタ手段の三
   角関数パターン信号をもとに演算処理し前記複数のフィ
   ルタ手段の出力のうち大きいものを選択して前記車体の
   移動距離信号を算出する演算処理部によって構成したこ
   とを特徴とする無人車の位置検出装置。