JPH06331400A

JPH06331400A - センサフュージョン手法

Info

Publication number: JPH06331400A
Application number: JP12112893A
Authority: JP
Inventors: Yoshinari Yamagami; 嘉也山上; Yutaka Yamauchi; 豊山内
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 1993-05-24
Filing date: 1993-05-24
Publication date: 1994-12-02

Abstract

(57)【要約】【目的】複数のセンサが夫々有している各種特性をセ
ンサフュージョンに活かして、従来よりも精度の高い補
正を行なうことが出来るセンサフュージョン手法を明ら
かにする。【構成】各センサの各種特性を１或いは複数の評価要
素によって評価することにより、各評価要素を変数とし
てセンサ出力の確信度を表わす確信度関数を定義する。
そして、各センサについて、前記確信度関数に評価要素
の現在値を入力して、各評価要素についての確信度を算
出した後、これらの確信度を重み付けによって合成し、
各センサーの合成確信度Ｂ１、Ｂ２を算出する(ステッ
プＳ１〜Ｓ４)。その後、各センサの出力データに前記
合成確信度に基づく重み付けを施して、前記計測データ
に対する補正量を算出し、該補正量によって計測データ
を補正する(ステップＳ５、Ｓ６)。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数のセンサから得ら
れる情報を融合或いは統合して新たな認識情報を得るた
めのセンサフュージョン手法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】センサフュージョン手法によれば、同種
又は異種の複数のセンサから得られる情報に基づいて更
に精度の高いデータが得られるため、種々の分野で応用
が検討されている(電気学会誌113巻、1993年2月号131〜1
38頁参照)。

【０００３】例えば床面移動ロボットの走行制御におい
ては、床面に接触して回転する計測輪の回転角度を検出
すると同時に、ロボット本体に設けた超音波センサや光
センサを用いて壁面までの距離を測定して、前記計測輪
の回転角度から算出されるロボットの現在位置を前記距
離センサの出力によって補正し、ロボットの移動経路を
高精度に制御することが行なわれる。

【０００４】この様に基礎となる計測データ(ロボット
の現在位置)に対して複数のセンサ出力に基づく補正を
施す場合、従来のセンサフュージョン手法においては、
複数のルールが規定される。例えば、ロボットが保有す
る地図等に基づいてロボットの現在位置を予測し、該予
測データと距離センサの出力とを比較して、その差が一
定範囲内であれば、距離センサの出力を信頼する。この
様なルールが必要数だけ規定され、これらのルールを全
て満足したとき、計測データの替りに距離センサの出力
を用いて、ロボットの移動制御が行なわれる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところが、従来のセン
サフュージョン手法においては、場合によって膨大な数
のルールが必要となって、処理時間が長くなる問題があ
る。又、各センサについては、そのセンサ出力を用いて
補正を行なうか否か、即ち“１”か“０”かの判断が行
なわれるに過ぎないから、各センサが有している特徴や
性能等の特性が充分にセンサフュージョンに活かされて
おらず、センサフュージョンによる補正が必ずしも精度
の高いものとは言えない。

【０００６】本発明の目的は、センサが有している各種
特性をセンサフュージョンに活かすことが出来、これに
よって従来よりも精度の高い補正を行なうことが出来る
センサフュージョン手法を明らかにすることである。

【０００７】

【課題を解決する為の手段】本発明に係るセンサフュー
ジョン手法は、第１ステップにて、各センサについて、
センサの特徴や性能等の特性を１或いは複数の評価要素
によって評価することにより、各評価要素を変数として
センサ出力の確信度(信頼度)を表わす確信度関数を定義
する。第２ステップでは、各センサについて、前記第１
ステップにて定義された複数の確信度関数に、計測デー
タに対応する評価要素の現在値を入力して、各評価要素
についての確信度を算出する。第３ステップでは、各セ
ンサについて、前記第２ステップにて算出された複数の
確信度を重み付けによって合成し、各センサの合成確信
度を算出する。第４ステップでは、各センサの出力デー
タに前記合成確信度に基づく重み付けを施して、前記計
測データに対する補正量を算出し、該補正量によって計
測データを補正する。

【０００８】

【作用】第１ステップでは、各センサの特徴や性能等の
特性が、横軸を評価要素、縦軸を確信度とする確信度関
数に表わされる。例えば、超音波センサについては、評
価要素として測定対象面の傾斜角度、測定距離等が採用
され、傾斜角度が大きくなるにつれて、或いは測定距離
が大きくなるにつれて、確信度は低下する。第２ステッ
プでは、各確信度関数に、計測データに対応する評価要
素の現在値、例えば超音波センサについては測定距離等
の測定データが入力されて、その測定データの確信度が
算出される。第３ステップでは、各センサについての確
信度が重み付けによって合成される。この際の重み付け
係数は、そのセンサについての評価要素の重要性に応じ
て予め規定されている。該ステップにて得られる各セン
サについての合成確信度は、そのセンサが他のセンサに
対してどの程度の比率で計測データの補正に寄与すべき
かを表わすことになる。第４ステップでは、例えば合成
確信度をＢｓとすると、センサ出力Ｘ′nowから計測デ
ータＸnowを差し引いた値に合成確信度Ｂｓを乗算する
ことによって、補正量(＝Ｂｓ×(Ｘ′now−Ｘnow))が得
られ、この補正量を計測データＸnowに加算することに
よって、計測データが補正される。

【０００９】従って、センサ出力Ｘ′nowと計測データ
Ｘnowが一致している場合や合成確信度Ｂｓが零の場合
は、計測データＸnowが補正されることなく、そのまま
制御に用いられ、合成確信度Ｂｓが１の場合は、計測デ
ータＸnowに替えてセンサ出力Ｘ′nowが制御に用いられ
る。又、合成確信度Ｂｓが０＜Ｂｓ＜１の場合は、合成
確信度Ｂｓの値に応じてセンサ出力Ｘ′nowと計測デー
タＸnowが統合(センサフュージョン)され、精度の高い
補正データが得られることになる。

【００１０】

【発明の効果】本発明に係るセンサフュージョン手法に
よれば、各センサ固有の特性が確信度関数としてセンサ
フュージョンに反映されるから、従来よりも精度の高い
補正を行なうことが出来る。

【００１１】

【実施例】以下、本発明を床面洗浄ロボットの走行制御
に応用した一実施例につき、図面に沿って詳述する。先
ず、図３乃至図５に基づいて床面洗浄ロボットの構成に
ついて説明する。図３及び図４に示す如く、自走台車
(１)の前進方向(図３の右方)の端部に一対の動輪(17)(1
8)、後退方向の端部にキャスター式の補助輪(19)を具
え、各動輪(17)(18)には夫々ＤＣサーボモータ(２)(21)
が連結されている。又、動輪(17)(18)の側部には、台車
(１)の移動距離を実測するための計測車輪エンコーダ(2
2)(23)が配備されている。

【００１２】台車(１)上には、頭部ハウジング(12)が設
けられると共に、台車(１)と頭部ハウジング(12)の間に
は、回転ハウジング(11)が水平面内で回転自在に配備さ
れている。又、頭部ハウジング(12)内には洗浄液タンク
(15)の他、電源回路、制御回路等の各種電子回路(図示
省略)が収容され、台車(１)内には汚水回収タンク(16)
が収容されている。

【００１３】回転ハウジング(11)の後壁に開設した窓(1
1a)から引き出された電源コード(10)をＡＣ電源へ接続
することによって、洗浄ロボットに電力が供給される。

【００１４】台車(１)には、その前方に、下方が開口し
た左右一対の洗浄部ハウジング(13)(13)が配備されてお
り、各洗浄部ハウジング(13)内には、モータ(図示省略)
によって回転駆動される夫々２つの回転ブラシ(14)(14)
を含む洗浄機構(20)が収容され、洗浄部ハウジング(13)
の下方からブラシ下端部を僅かに臨出している。

【００１５】洗浄液タンク(15)はゴムホース(図示省略)
を介して洗浄部ハウジング(13)(13)内へ導かれ、１列に
並んだ４つの回転ブラシ(14)に対し洗浄液を供給する。
又、回転ブラシ(14)の後方に配置されたスクイージ(図
示省略)の吸込口はフレキシブルチューブ及びポンプ(何
れも図示省略)を介して汚水回収タンク(16)へ接続され
る。

【００１６】台車(１)の移動中に、４つの回転ブラシ(1
4)が回転駆動されると同時に、洗浄液タンク(15)からは
洗浄液が回転ブラシ(14)へ供給され、これによって床面
が洗浄される。又、これによって生じた汚水は、自走台
車(１)の前進に伴って前記スクイージ内に吸込まれ、汚
水回収タンク(16)へ回収されるのである。

【００１７】頭部ハウジング(12)には、前方へ向けて４
つの遠距離超音波センサ(31)(32)(33)(34)、両側方へ向
けて夫々２つの遠距離超音波センサ(51)(52)及び(61)(6
2)、後方へ向けて２つの遠距離超音波センサー(41)(42)
が配設されている。又、洗浄部ハウジング(13)(13)には
夫々前方へ向けて近接超音波センサ(35)(35)が配設され
ている。更に、台車(１)には、両側方へ向けて夫々２つ
の近接光センサ(53)(54)及び(63)(64)が配設されてい
る。

【００１８】斯くして、図３及び図４の如く前方へ向い
た４つの遠距離超音波センサー(31)(32)(33)(34)及び２
つの近接超音波センサー(35)(36)によって前方距離検出
器(３)が構成され、後方へ向いた２つの遠距離超音波セ
ンサー(41)(42)によって後方距離検出器(４)が構成され
る。又、進行方向に向かって右側を向いた２つの遠距離
超音波センサー(51)(52)及び２つの近接光センサー(53)
(54)によって右側方距離検出器(５)が構成され、左側を
向いた２つの遠距離超音波センサー(61)(62)及び近接光
センサー(63)(64)によって左側方距離検出器(６)が構成
される。

【００１９】尚、上記センサーの測定レンジは、遠距離
超音波センサーが300ｍｍ乃至9000ｍｍ、近接超音波セ
ンサーが100乃至1000ｍｍ、近接光センサーが100乃至50
0ｍｍに設定されている。

【００２０】図５はロボット制御系を示しており、マイ
クロコンピュータからなる主制御回路(７)の入力ポート
には、前方距離検出器(３)、後方距離検出器(４)、右側
方距離検出器(５)及び左側方距離検出器(６)が接続され
ると共に、右計測車輪エンコーダ(22)及び左計測車輪エ
ンコーダ(23)が接続されている。両エンコーダの出力値
は、ロボットの実際の移動軌跡としてデータが保存され
る。

【００２１】又、主制御回路(７)の入力ポートには、移
動空間の地図が格納された地図格納部(71)と、所定の走
行経路が前記地図上のＸ−Ｙ座標で表わされた走行経路
格納部(72)とが接続されている。

【００２２】一方、主制御回路(７)の出力ポートには、
洗浄機構(20)、右動輪モータ(２)及び左動輪モータ(21)
が接続され、洗浄動作の開始及び停止が制御されると共
に、両動輪の正逆回転による台車走行制御が行なわれ
る。

【００２３】台車走行制御においては、台車走行中に前
記計測車輪エンコーダ（以下、単に計測輪という）から
得られる計測データに対して超音波センサや光センサの
出力に基づく補正(センサフュージョン)が施されて、ロ
ボットの現在位置が認識される。

【００２４】先ず、超音波センサのみによるセンサフュ
ージョンについて説明する。超音波センサについては、
超音波を照射すべき側壁に対してロボットの進行方向が
並行な場合、即ち姿勢データθが０°のとき、側壁に対
する超音波の入射角度が９０°となって最も高い精度が
得られ、姿勢データθが大きくなるにつれて確信度が低
下するから、姿勢データθを評価要素として図２(ａ)に
示す如き確信度関数ｆ１(θ)を定義することが出来る。
ここでは、姿勢データθが０のとき確信度を１、姿勢デ
ータθが±１０°のとき確信度を０.５として、その間
を直線で繋ぐと共に、姿勢データθが±１０°を越える
ときは確信度を０に設定している。

【００２５】更に、超音波センサにおいては、前述の如
く測定レンジが300ｍｍ乃至9000ｍｍとなっており、測
定距離の約１％の誤差が発生するから、評価要素を距離
データｘとして図２(ｂ)に示す如き分布の確信度関数ｆ
２(ｘ)を定義することが出来る。

【００２６】又、上記床面洗浄ロボットにおいては、走
行経路格納部(72)に格納されている走行経路等に基づい
て、ロボットの現在位置を予測することが可能であり、
超音波センサによる現在位置の測定データがその予測値
から大きくずれている場合は、超音波センサの出力に大
きなノイズが含まれていること等が考えられ、その測定
データは信頼できない。従って、距離データｘと予測デ
ータＸrefとの位置ずれ(ｘ−Ｘref)の絶対値を評価要素
として、図２(ｃ)に示す如き確信度関数ｆ３(ａｂｓ(ｘ
−Ｘref))を定義することが出来る。ここで、位置ずれ
が３００ｍｍ以下であれば確信度を１、位置ずれが５０
０ｍｍを越えると確信度を０として、その間を直線で繋
いでいる。

【００２７】図２(ａ)(ｂ)(ｃ)の如く定義された３つの
確信度関数に夫々、計測データに対応する評価要素(姿
勢データ、距離データ、位置ずれ)の現在値(θnow、
ｘ、ａｂｓ(ｘ−Ｘref))を入力して、各評価要素につい
ての確信度を算出し、更に下記数１によって合成確信度
ｆ(ｘ，θ)を算出する。尚、姿勢データの現在値θnow
は計測輪の出力データから得られるが、２つの超音波セ
ンサからの出力に基づいて算出することも可能である。

【００２８】

【数１】

【００２９】ここで、ｃ₁、ｃ₂及びｃ₃は重み付け係数
であって、３つの評価要素の重要性に応じて予め規定さ
れる。数１によって、３つの評価要素についての確信度
を合成した合成確信度が得られることになる。

【００３０】その後、計測輪から得られる計測データに
対して、超音波センサの出力に基づくセンサフュージョ
ンを施す。ここで、数１によって算出された超音波セン
サについての合成確信度をＢｓ、超音波センサの出力に
基づいて計算されるロボットの現在位置をＸ′now、計
測輪から得られるロボットの現在位置をＸnowとする
と、Ｘnowの補正式は下記数２の如く表わされる。

【００３１】

【数２】

【００３２】数２によって、計測輪の出力データに対
し、超音波センサの出力データによる補正(センサフュ
ージョン)が施されることになる。

【００３３】次に、超音波センサ及び光センサに基づく
センサフュージョンについて説明する。光センサについ
ても、超音波センサと同様に３つの確信度関数を定義す
ることが出来る。ここで、超音波センサについての合成
確信度をＢ１、光センサについての合成確信度をＢ２、
超音波センサの出力に基づいて計算されるロボットの現
在位置をＸnow１、光センサの出力に基づいて計算され
るロボットの現在位置をＸnow２、計測輪から得られる
ロボットの現在位置をＸnowとすると、超音波センサと
光センサの間のセンサフュージョンは下記数３によって
行なわれる。

【００３４】

【数３】

【００３５】そして、Ｘnowの補正式は下記数４によっ
て表わされる。

【００３６】

【数４】

【００３７】数３及び数４によって、計測輪の出力デー
タに対し、超音波センサ及び光センサの出力データによ
る補正(センサフュージョン)が施されることになる。

【００３８】図１は、超音波センサと光センサによるセ
ンサフュージョンの手続きを表わしている。ステップＳ
１では、計測輪の出力データに基づいて、ロボットの現
在位置、即ちＸ軸方向の位置Ｘnow、Ｙ軸方向の位置Ｙn
ow、及びロボットの傾斜角度である姿勢θnowが計算さ
れる。

【００３９】次にステップＳ２では、超音波センサから
のデータが入力されると共に、光センサからデータが入
力され、ステップＳ３にて、超音波センサについての合
成確信度Ｂ１が計算される共に、超音波センサの出力に
基づいてロボットの現在位置Ｘnow１が計算される。更
にステップＳ４では、光センサについての合成確信度Ｂ
２が計算されると共に、光センサの出力に基づいてロボ
ットの現在位置Ｘnow２が計算される。

【００４０】そして、ステップＳ５にて、上記数３によ
って超音波センサと光センサの間のセンサフュージョン
が行なわれ、ステップＳ６にて、上記数４によって現在
位置Ｘnowに対するＸ′nowによる補正(センサフュージ
ョン)が行なわれる。

【００４１】これによって精度の高い現在位置Ｘnowが
得られ、これに基づいてロボットの走行制御が行なわれ
る。更に、３以上のセンサに基づくセンサフュージョン
についても上記同様に行なうことが出来る。

【００４２】上述した本発明のセンサフュージョン手法
によれば、各センサーの固有の特性が確信度関数によっ
て定量的に評価され、その評価の結果が補正に反映され
るので、従来よりも精度の高い計測データを得ることが
出来る。

【００４３】上記実施例の説明は、本発明を説明するた
めのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定
し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。又、本
発明の各部構成は上記実施例に限らず、特許請求の範囲
に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能であることは
勿論である。例えば時間の経過につれて確信度が変化す
るセンサを用いた場合、評価要素の一つとして時間を規
定することになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るセンサフュージョン手法の手続き
を表わすフローチャートである。

【図２】３つの確信度関数を表わすグラフである。

【図３】床面洗浄ロボットを前方から見た斜視図であ
る。

【図４】同上の後方から見た斜視図である。

【図５】床面洗浄ロボットの制御系を表わすブロック図
である。

【符号の説明】

(１) 自走台車 (17) 右動輪 (18) 左動輪 (19) 補助輪 (22) 右計測車輪エンコーダ (23) 左計測車輪エンコーダ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】基礎となる計測データに、１或いは複数
のセンサ出力に基づく補正を施す際のセンサフュージョ
ン手法であって、各センサについて、センサの特徴や性能等の特性を１或
いは複数の評価要素によって評価することにより、各評
価要素を変数としてセンサ出力の確信度を表わす確信度
関数を定義する第１ステップと、各センサについて、前記第１ステップにて定義された複
数の確信度関数に、計測データに対応する評価要素の現
在値を入力して、各評価要素についての確信度を算出す
る第２ステップと、各センサについて、前記第２ステップにて算出された複
数の確信度を重み付けによって合成し、各センサの合成
確信度を算出する第３ステップと、各センサの出力データに前記合成確信度に基づく重み付
けを施して、前記計測データに対する補正量を算出し、
該補正量によって計測データを補正する第４ステップと
を有することを特徴とするセンサフュージョン手法。