JP2019139304A - Travel device, obstacle determination method of travel device and obstacle determination program of travel device - Google Patents
Travel device, obstacle determination method of travel device and obstacle determination program of travel device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019139304A JP2019139304A JP2018019306A JP2018019306A JP2019139304A JP 2019139304 A JP2019139304 A JP 2019139304A JP 2018019306 A JP2018019306 A JP 2018019306A JP 2018019306 A JP2018019306 A JP 2018019306A JP 2019139304 A JP2019139304 A JP 2019139304A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- distance
- obstacle
- predetermined
- size
- measurement
- 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
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
本願発明は、走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムに関し、詳しくは、LIDAR等の測距センサにより周囲の障害物を検知する障害物検知機能を有する走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムに関する。 The present invention relates to a traveling apparatus, an obstacle determination method for the traveling apparatus, and an obstacle determination program for the traveling apparatus, and more specifically, a traveling apparatus having an obstacle detection function for detecting surrounding obstacles by a distance measuring sensor such as LIDAR, The present invention relates to an obstacle determination method for a traveling device and an obstacle determination program for a traveling device.
今日、走行装置として、荷物を搬送する搬送用ロボットや、建物内および建物周辺や所定の敷地内の状況を監視する有人または無人の走行装置が利用されている。また、地震、津波、土砂崩れ等の被災地での被災者の探索、あるいは事故が発生した工場、発電所などの内部の情報収集といった危険地域における活動にも、カメラや各種センサ等が搭載された走行車両が利用される場合がある(例えば、特許文献1参照)。 2. Description of the Related Art Today, as a traveling device, a transportation robot that transports a load, and a manned or unmanned traveling device that monitors the situation in a building, around the building, or in a predetermined site are used. In addition, cameras and various sensors were installed in activities in hazardous areas such as searching for victims in disaster-stricken areas such as earthquakes, tsunamis, landslides, or collecting information inside factories and power plants where accidents occurred. A traveling vehicle may be utilized (for example, refer patent document 1).
このような走行車両において、LIDAR等の測距センサにより障害物を検知する障害物検知機能を有するものがあるが、雨や霧、雪などの天候の影響によって測距センサが正しく動作しないことがある。 Some of these traveling vehicles have an obstacle detection function that detects an obstacle using a distance sensor such as LIDAR, but the distance sensor may not operate correctly due to the influence of weather such as rain, fog, and snow. is there.
また、雨が降り、走行路面が濡れるとレーザーセンサによる正しい距離値が得にくくなる問題を解決すべく、1回の走査で路面から所定値以上の高さを示す検出データが得られた場合に障害物有りの判定を行う第1の判定手段と、複数回の走査で得られた複数のデータのうち、所定回以上のデータが同一の場所で得られた場合に障害物有りの判定を行う第2の判定手段とを相補的に使用することで、大雨による濡れがあっても障害物の検出精度が落ちず、路面の状況に影響されずに常に障害物を高い精度で検出できる移動ロボットの発明が開示されている(例えば、特許文献2参照)。 In addition, when it is raining and the road surface gets wet, it is difficult to obtain the correct distance value by the laser sensor when detection data indicating a height above a predetermined value is obtained from the road surface in one scan. The first determination means for determining the presence of an obstacle and the determination of the presence of an obstacle when data of a predetermined number of times or more are obtained at the same place among a plurality of data obtained by a plurality of scans. By using the second determination means in a complementary manner, the mobile robot can detect obstacles with high accuracy at all times without being affected by the road surface condition even if it gets wet due to heavy rain. Is disclosed (for example, see Patent Document 2).
一方、LIDAR等の測距センサによる測定の場合、障害物にレーザー光が当たる前に、雨や霧、雪等によってレーザー光が反射されてしまうことがあるため、結果として、障害物の検知精度が下がってしまうことがある。 On the other hand, in the case of measurement by a distance sensor such as LIDAR, the laser beam may be reflected by rain, fog, snow, etc. before the laser beam hits the obstacle, resulting in obstacle detection accuracy. May go down.
本願発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における障害物の検知精度が従来よりも高い走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a problem, and by reducing the influence of noise caused by rain, fog, snow, etc., the traveling device has higher obstacle detection accuracy in bad weather than before. An object of the present invention is to provide an obstacle determination method for a traveling device and an obstacle determination program for the traveling device.
この発明の走行装置は、筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置は、筐体と、前記筐体を走行させる走行駆動部と、前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、前記記憶部は、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定部は、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定方法は、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定方法は、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の障害物判定方法であって、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定プログラムは、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、前記走行制御システムのプロセッサに、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする。
また、この発明の走行装置の障害物判定プログラムは、周囲を走査する測距センサを備えた走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラムであって、前記走行制御システムのプロセッサに、前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする。
The travel device of the present invention includes a housing, a travel drive unit that travels the housing, a measurement refusal sensor that scans the periphery of the housing, and a measurement point that indicates a position of a target detected by the measurement refusal sensor. And when the plurality of measuring points are detected within a predetermined distance range from the distance measuring sensor, the plurality of the distance differences are smaller than a predetermined threshold value. An obstacle determination unit that estimates the point set as one obstacle when the size of the point set consisting of the following points is estimated, and the size is equal to or larger than a predetermined reference value, and the threshold is It is characterized in that it differs depending on the distance of the measuring point.
Further, the travel device of the present invention shows a housing, a travel drive unit that travels the housing, a measurement refusal sensor that scans around the housing, and a position of an object detected by the measurement refusal sensor. When a plurality of the measuring points are detected within a predetermined distance range from the distance measuring sensor and a storage unit that stores the distance to the measuring point, the difference between the distances is smaller than a predetermined threshold value. Estimating the size of a station set consisting of the plurality of stations, and when the size is equal to or larger than a predetermined reference value, an obstacle determination unit that determines the station set as one obstacle, The storage unit stores position information of obstacles detected in the past, and the obstacle determination unit is not less than a predetermined lower limit value even if the size is less than the reference value. In a past scan at a predetermined point, If the object has been detected, and judging the obstacle the measurement point set.
The obstacle determination method for a traveling device according to the present invention is an obstacle determination method for a traveling device that includes a distance measuring sensor that scans the surroundings, and includes a measurement point that indicates a position of an object detected by the refusal sensor. A storage step for storing the distance to the distance, and when the plurality of measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, the plurality of the distance differences are smaller than a predetermined threshold value. An obstacle determination step for estimating the size of the set of stations and determining that the set of stations is one obstacle when the size is equal to or larger than a predetermined reference value. In the object determining step, the threshold value is different depending on a distance of the measurement points.
The obstacle determination method for a traveling device according to the present invention is an obstacle determination method for a traveling device that includes a distance measuring sensor that scans the surroundings, and includes a measurement point that indicates a position of an object detected by the refusal sensor. A storage step for storing the distance to the distance, and when the plurality of measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, the plurality of the distance differences are smaller than a predetermined threshold value. An obstacle determination step for estimating a size of a set of stations and determining that the set of stations is one obstacle when the size is equal to or larger than a predetermined reference value, In the step, position information of obstacles detected in the past is stored, and in the obstacle determination step, even if the size is less than the reference value, the size is not less than a predetermined lower limit, Preparatory When an obstacle in substantially the same position in the scan at which a defined has been detected, and judging the obstacle the measurement point set.
The obstacle determination program for a traveling device of the present invention is an obstacle determination program executed by a traveling control system for a traveling device having a distance measuring sensor that scans the surroundings. A storage step of storing a distance to a measurement point indicating the position of the target detected by the refusal sensor, and when a plurality of the measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, Estimating the size of the station set consisting of the plurality of stations where the difference in distance is smaller than a predetermined threshold, and if the size is greater than or equal to a predetermined reference value, An obstacle determination step for determining an object is executed, and in the obstacle determination step, the threshold value is different depending on a distance of the measurement point.
The obstacle determination program for a traveling device of the present invention is an obstacle determination program executed by a traveling control system for a traveling device having a distance measuring sensor that scans the surroundings. A storage step of storing a distance to a measurement point indicating the position of the target detected by the refusal sensor, and when a plurality of the measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, Estimating the size of the station set consisting of the plurality of stations where the difference in distance is smaller than a predetermined threshold, and if the size is greater than or equal to a predetermined reference value, An obstacle determination step for determining an obstacle, and in the storage step, position information of an obstacle detected in the past is stored, and in the obstacle determination step, Even if the noise is less than the reference value, if the size is equal to or larger than a predetermined lower limit value and an obstacle is detected at substantially the same position by scanning at a predetermined time in the past, the measurement point The set is determined as an obstacle.
「測点」は、レーザー光を走査した際に、対象から反射されたレーザー光を受光することによって検知された点である。
「過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合」は、任意の1回(例えば、前回)の走査時に検知された障害物の位置だけでなく、任意の複数回の走査時に検知された障害物の位置であってもよい。
また、過去の走査で検知された障害物の位置は、厳密に同一位置である必要はなく、走査時間の間隔や筐体の走行速度に応じて適宜修正してもよい。
「走行装置の走行制御システムによって実行される障害物判定プログラム」は、通信を介して走行装置の走行を制御する管理サーバーによって実行されるプログラムである。
また、走行装置に設けられた制御部によって実行されるプログラムであってもよい。
The “measurement point” is a point detected by receiving the laser beam reflected from the object when the laser beam is scanned.
“When an obstacle has been detected at substantially the same position in a scan at a predetermined time in the past” is not only the position of the obstacle detected at the time of any one scan (for example, the previous scan), but also any It may be the position of an obstacle detected during a plurality of scans.
Further, the position of the obstacle detected in the past scanning does not need to be exactly the same position, and may be appropriately corrected according to the scanning time interval and the traveling speed of the housing.
The “obstacle determination program executed by the travel control system of the travel device” is a program executed by the management server that controls the travel of the travel device via communication.
Moreover, the program run by the control part provided in the traveling apparatus may be sufficient.
本願発明の「走行駆動部」は、電動モータ41R,41L、モータ軸42R,42Lおよびギアボックス43R,43Lおよび制御ユニット100の協働によって実現され、また、本願発明の「測拒センサ」は、距離検出部12によって実現され、また、本願発明の「障害物判定部」は、制御ユニット100によって実現される。 The “travel drive unit” of the present invention is realized by the cooperation of the electric motors 41R and 41L, the motor shafts 42R and 42L, the gear boxes 43R and 43L, and the control unit 100, and the “measurement rejection sensor” of the present invention is The distance detection unit 12 and the “obstacle determination unit” of the present invention are realized by the control unit 100.
本願発明によれば、測点の距離に応じて異なる閾値を採用することによって、雨や霧、雪等が障害物として誤検知される可能性を低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置、走行装置の障害物判定方法および走行装置の障害物判定プログラムが提供される。 According to the present invention, by adopting different thresholds depending on the distance of the measuring point, the possibility of erroneous detection of rain, fog, snow, etc. as an obstacle is reduced, and the detection accuracy of an object in bad weather has been conventionally Higher traveling device, traveling device obstacle determination method, and traveling device obstacle determination program are provided.
また、本願発明の走行装置は、次のように構成されてもよく、それらが適宜組み合わされてもよい。 Moreover, the traveling apparatus of this invention may be comprised as follows, and may be combined suitably.
このようにすれば、過去に検知された障害物の位置情報を参照することによって、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。 In this way, by referring to the position information of obstacles detected in the past, the influence of noise caused by rain, fog, snow, etc. can be reduced with higher accuracy than before, and detection of objects in bad weather A traveling device with higher accuracy than before is provided.
前記障害物判定部は、前記筐体および前記障害物の移動による前記障害物の位置の変化を考慮して、前記略同一位置の範囲を予め定められた範囲広くとるものであってもよい。 The obstacle determination unit may take a range of the substantially same position as a predetermined range in consideration of a change in the position of the obstacle due to movement of the housing and the obstacle.
このようにすれば、障害物判定部は、筐体および障害物の移動による障害物の位置の変化を考慮して、過去に検知された障害物の位置情報を参照することによって、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。 In this way, the obstacle determination unit refers to the position information of the obstacle detected in the past in consideration of the change in the position of the obstacle due to the movement of the casing and the obstacle. Thus, a traveling device is provided in which the influence of noise caused by snow or the like is reduced with higher accuracy than before, and object detection accuracy during bad weather is higher than before.
前記障害物が前記筐体から予め定められた距離内に入った場合、前記走行駆動部は、前記筐体を減速または停止させるものであってもよい。 When the obstacle enters within a predetermined distance from the casing, the traveling drive unit may decelerate or stop the casing.
このようにすれば、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を低減することによって、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高く、筐体を安全に走行させることができる走行装置が提供される。 In this way, by reducing the influence of noise caused by rain, fog, snow, etc., the traveling device that can detect the object in bad weather and can travel the housing safely is better than before. Provided.
前記記憶部は、前記測点の距離および閾値の関係を示す閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記閾値テーブルを参照して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定するものであってもよい。 The storage unit stores a threshold value table indicating a relationship between the distance between the measurement points and the threshold value, and the obstacle determination unit refers to the threshold value table to determine whether or not the measurement point set is an obstacle. It may be determined.
このようにすれば、測点の距離および閾値の関係を示す閾値テーブルを参照することによって、雨や霧、雪等が障害物として誤検知される可能性を効率よく低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。 In this way, it is possible to efficiently reduce the possibility of erroneous detection of rain, fog, snow, etc. as an obstacle by referring to the threshold value table indicating the relationship between the distance between the measuring points and the threshold value. A traveling device having a higher detection accuracy than conventional is provided.
前記筐体の周囲の走行領域の天候情報を取得する天候情報取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記天候情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記天候情報に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。 It further includes a weather information acquisition unit that acquires weather information of a travel region around the housing, the storage unit stores a plurality of threshold tables according to the weather information, and the obstacle determination unit The threshold value table may be switched according to information.
このようにすれば、前記筐体の周囲の走行領域の天候情報に応じて閾値テーブルを切り替えるため、雨や霧、雪等に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。 In this way, since the threshold value table is switched according to the weather information of the travel region around the housing, the influence of noise caused by rain, fog, snow, etc. is reduced with higher accuracy than before, and in bad weather A traveling device with higher object detection accuracy than conventional is provided.
前記筐体の周囲の走行領域の降水状態を検知する検知センサをさらに備え、前記記憶部は、前記降水状態に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記降水状態に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。 The apparatus further includes a detection sensor that detects a precipitation state in a traveling region around the housing, the storage unit stores a plurality of threshold tables according to the precipitation state, and the obstacle determination unit is configured to store the precipitation state in the precipitation state. The threshold value table may be switched accordingly.
「前記筐体の周囲の降水状態を検知する検知センサ」とは、筐体周囲の雨、雪、霰、雹、霧雨などの降水状態を検知するカメラ等の検知センサである。 The “detection sensor for detecting a precipitation state around the casing” is a detection sensor such as a camera for detecting a precipitation state such as rain, snow, hail, hail, drizzle around the casing.
このようにすれば、検知センサによって検知された降水状態に応じて閾値テーブルを切り替えるため、雨や雪などの降水状態に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、悪天候時における物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。 In this way, since the threshold value table is switched according to the precipitation state detected by the detection sensor, the influence of noise due to the precipitation state such as rain or snow is reduced with higher accuracy than before, and the object in bad weather A traveling device having a higher detection accuracy than conventional is provided.
前記筐体の周囲の走行領域の地域情報を取得する地域情報取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記地域情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、前記障害物判定部は、前記地域情報に応じて前記閾値テーブルを切り替えるものであってもよい。 The image processing apparatus further includes a region information acquisition unit that acquires region information about a travel region around the housing, the storage unit stores a plurality of threshold tables according to the region information, and the obstacle determination unit includes the region The threshold value table may be switched according to information.
このようにすれば、前記筐体の周囲の走行領域の地域情報に応じて閾値テーブルを切り替えるため、草や沼の多い地域など、地域の特性に起因するノイズの影響を従来よりも高い精度で低減し、物体の検知精度が従来よりも高い走行装置が提供される。 In this way, since the threshold value table is switched according to the area information of the running area around the housing, the influence of noise caused by the characteristics of the area, such as areas with a lot of grass and swamps, can be made with higher accuracy than before. A traveling device with reduced object detection accuracy is provided.
前記筐体の速度および方向に基づき進路予測を行う進路予測部をさらに備え、前記障害物判定部は、前記進路予測に基づき予測される前記複数の測点の位置の変化を考慮して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定するものであってもよい。 A route prediction unit that performs a route prediction based on the speed and direction of the housing is further provided, and the obstacle determination unit takes into account changes in the positions of the plurality of measurement points predicted based on the route prediction, It may be determined whether or not the station set is an obstacle.
このようにすれば、自律走行型車両が走行する場合であっても、その速度および方向を考慮して障害物の判定が行われるため、適切な障害物検知処理が可能となる走行装置が提供される。 In this way, even when an autonomous traveling vehicle travels, obstacles are determined in consideration of their speed and direction, so that a traveling device capable of appropriate obstacle detection processing is provided. Is done.
以下、図面を参照しながら、本願発明の走行装置の一例としての自律走行型車両1の実施形態について詳説する。なお、以下の実施例の記載によって、この発明が限定されるものではない。
本願発明は、自律走行型車両1に限定されず、レーザーを用いて障害物を検知するものであれば、人が運転する車両であってもよい。
Hereinafter, an embodiment of an autonomous traveling vehicle 1 as an example of a traveling device of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, this invention is not limited by description of the following examples.
The present invention is not limited to the autonomous traveling vehicle 1 and may be a vehicle driven by a person as long as it detects an obstacle using a laser.
(実施形態1)
図1は、本願発明の実施形態1に係る自律走行型車両1を示す左側面図であり、図2は、図1の自律走行型車両1の平面図である。また、図3(A)は、実施形態1に係る自律走行型車両1における電動車台部10の概略構成を説明する右側面図であり、図3(B)は、図3(A)のB−B線矢視断面図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a left side view showing an autonomous traveling vehicle 1 according to Embodiment 1 of the present invention, and FIG. 2 is a plan view of the autonomous traveling vehicle 1 of FIG. FIG. 3A is a right side view illustrating a schematic configuration of the electric chassis 10 in the autonomous traveling vehicle 1 according to the first embodiment, and FIG. 3B is a diagram of B in FIG. FIG.
本願発明の実施形態1に係る自律走行型車両1は、主として、電動車台部10と、電動車台部10上に設けられた昇降機構部50と、昇降機構部50の先端部に設けられた撮像部としての監視カメラ60を備える。 The autonomous traveling vehicle 1 according to the first embodiment of the present invention mainly includes an electric chassis 10, an elevating mechanism 50 provided on the electric chassis 10, and an imaging provided at the tip of the elevating mechanism 50. A surveillance camera 60 as a unit is provided.
さらに詳しくは、電動車台部10の前端部上には距離検出部12が設けられ、電動車台部10の後端部上にはWi‐Fiアンテナ71および警告灯72が設けられ、電動車台部10の左右側面および後端面にはCCDカメラ73が設けられ、昇降機構部50の監視カメラ60の後方位置にはGPSアンテナ74が設けられている。 More specifically, a distance detection unit 12 is provided on the front end of the electric chassis 10, and a Wi-Fi antenna 71 and a warning lamp 72 are provided on the rear end of the electrical chassis 10. CCD cameras 73 are provided on the left and right side surfaces and the rear end surface, and a GPS antenna 74 is provided at a position behind the monitoring camera 60 of the lifting mechanism 50.
距離検出部12は、移動する前方領域や路面の状態を確認する機能を有し、光を出射する発光部と、光を受光する受光部と、前記前方空間の所定の複数の測点SPに向けて前記光が出射されるように、光の出射方向を走査させる走査制御部とを備える。
距離検出部12としては、所定の距離測定領域内の2次元(2D)空間または3次元(3D)空間にレーザーを出射し、前記距離測定領域内の複数の測点における距離を測定するLIDAR(Light Detection and Ranging、あるいはLaser Imaging Detection and Ranging:ライダー)を用いることができる。
The distance detection unit 12 has a function of confirming a moving front region and a road surface state. The distance detection unit 12 has a light emitting unit that emits light, a light receiving unit that receives light, and a plurality of predetermined measurement points SP in the front space. And a scanning control unit that scans the light emitting direction so that the light is emitted toward the head.
The distance detector 12 emits a laser to a two-dimensional (2D) space or a three-dimensional (3D) space in a predetermined distance measurement region, and measures LIDAR (a distance at a plurality of measurement points in the distance measurement region). Light Detection and Ranging or Laser Imaging Detection and Ranging (rider) can be used.
制御ユニット100は、自律走行型車両1の有する走行機能や監視機能などを実行する部分であり、例えば制御部(走行制御部および安全制御部)、障害物検知部、人検知部、指示認識部、通信部、指示実行部、記憶部などから構成される。 The control unit 100 is a part that executes a traveling function, a monitoring function, and the like that the autonomous traveling vehicle 1 has, such as a control unit (travel control unit and safety control unit), an obstacle detection unit, a human detection unit, and an instruction recognition unit. A communication unit, an instruction execution unit, a storage unit, and the like.
自律走行型車両1は、走行すべき領域の地図情報と移動経路情報とを予め記憶し、監視カメラ60、距離検出部12およびGPS(Global Positioning System)から取得した情報を利用して、障害物を避けながら、所定の経路を走行するよう構成されている。
実施形態1において、距離検出部12は、2次元(2D)空間にレーザーを出射して測点SPまでの距離を測定するが、3次元(3D)空間にレーザーを出射するものであってもよい。
The autonomous vehicle 1 stores in advance map information and travel route information of an area to be traveled, and uses information acquired from the monitoring camera 60, the distance detector 12 and GPS (Global Positioning System) to obstruct the obstacle. The vehicle is configured to travel on a predetermined route while avoiding the above.
In the first embodiment, the distance detection unit 12 emits a laser in a two-dimensional (2D) space and measures the distance to the measuring point SP. However, even if the distance detector 12 emits a laser in a three-dimensional (3D) space. Good.
自律走行型車両1は、監視カメラ60や距離検出部12等を利用して、電動車台部10の進行方向前方の状態を確認しながら自走する。例えば、前方に、障害物や段差等が存在することを検出した場合には、障害物に衝突することなどを防止するために、静止、回転、後退、前進等の動作を行って進路を変更する。 The autonomously traveling vehicle 1 uses the monitoring camera 60, the distance detection unit 12, and the like to travel on its own while confirming the state in the forward direction of the electric chassis 10. For example, when it is detected that there are obstacles, steps, etc. ahead, the course is changed by performing operations such as stationary, rotating, retreating and moving forward to prevent collision with the obstacles. To do.
次に、図3(A)および(B)を参照しながら自律走行型車両1の走行に関係する構成を説明する。なお、図3(A)において右側の前輪21および後輪22を2点鎖線で示し、図3(B)において後述するスプロケット21b、22b、31b、32bを点線で示している。 Next, a configuration related to traveling of the autonomous traveling vehicle 1 will be described with reference to FIGS. 3 (A) and 3 (B). In FIG. 3A, the right front wheel 21 and the rear wheel 22 are indicated by two-dot chain lines, and in FIG. 3B, sprockets 21b, 22b, 31b, and 32b described later are indicated by dotted lines.
<電動車台部10の説明>
電動車台部10は、車台本体11と、車台本体11の前後左右に設けられた4つの車輪と、4つの車輪のうち少なくとも前後一方側の左右一対の車輪を個別に回転駆動する2つの電動モータ41R、41Lと、2つの電動モータ41R、41Lに電力を供給するバッテリ40と、距離検出部12と、制御ユニット100とを備える。
<Description of the electric chassis unit 10>
The electric chassis unit 10 includes a chassis body 11, four wheels provided on the front, rear, left and right of the chassis body 11, and two electric motors that individually rotate and drive at least one pair of left and right wheels on the front and rear sides of the four wheels. 41R, 41L, a battery 40 that supplies power to the two electric motors 41R, 41L, a distance detector 12, and a control unit 100.
実施形態1に係る場合、図3(A)(B)に示すように、電動車台部10は矢印A方向に前進するため、矢印A側の左右の車輪が前輪21、31であり、残りの左右の車輪が後輪22、32であり、左右の前輪21、31が2つの電動モータ41R、41Lにて個別に駆動制御される。
図3(B)において、前輪21、31および後輪22、32はそれぞれ、接地中心点G21、G31およびG22、G32を有する。
また、バッテリ40は、車台本体11の収容スペース16内に収納される。
In the case of the first embodiment, as shown in FIGS. 3A and 3B, since the electric chassis 10 moves forward in the direction of arrow A, the left and right wheels on the arrow A side are the front wheels 21 and 31, and the remaining The left and right wheels are the rear wheels 22 and 32, and the left and right front wheels 21 and 31 are individually driven and controlled by the two electric motors 41R and 41L.
In FIG. 3 (B), the front wheels 21 and 31 and the rear wheels 22 and 32 have grounding center points G 21 and G 31 and G 22 and G 32 , respectively.
The battery 40 is stored in the storage space 16 of the chassis main body 11.
なお、図3(A)(B)では、単に電動車台部10を構成する各構成部およびそれらの配置を説明するものであるため、図3(A)(B)で示された電動車台部10の各構成部の大きさや間隔等は図1および図2に示された電動車台部10と必ずしも一致するものではない。 3 (A) and 3 (B) merely illustrate the components constituting the electric chassis 10 and their arrangement, the electrical chassis shown in FIGS. 3 (A) and 3 (B). The size, interval, and the like of each component 10 do not necessarily match the electric chassis 10 shown in FIGS. 1 and 2.
車台本体11において、前面13と後面14には、バンパー17f、17rが取り付けられると共に、右側面12Rと左側面12Lには帯状のカバー18が設置され、車台本体11の前後方向に沿って延びている。カバー18の下側には、前輪21、31および後輪22、32をそれぞれ回転支持する車軸21a、31aおよび車軸22a、32aが設けられている。前輪21、31の車軸21a、31aは同一の第1軸心P1上に配置されると共に、後輪22、32の車軸22a、32aは同一の第2軸心P2上に配置されている。
なお、各車軸21a、31a、22a、32aは、動力伝達部材によって結合されない場合は、独立して回転可能となっている。
In the chassis main body 11, bumpers 17 f and 17 r are attached to the front surface 13 and the rear surface 14, and a band-shaped cover 18 is installed on the right side surface 12 R and the left side surface 12 L, and extends along the front-rear direction of the chassis body 11. Yes. Below the cover 18 are provided axles 21a, 31a and axles 22a, 32a that rotatably support the front wheels 21, 31 and the rear wheels 22, 32, respectively. Axle 21a of the front wheels 21 and 31, 31a are disposed while being disposed on the first axis P 1 same axle 22a of the rear wheel 22 and 32, 32a in the second over center axis P 2 identical .
Each axle 21a, 31a, 22a, 32a is independently rotatable when not coupled by a power transmission member.
右および左のそれぞれ一対の前輪21、31と後輪22、32は、動力伝達部材であるベルト23、33によって連動する。具体的には、右側の前輪21の車軸21aにはスプロケット21bが設けられ、後輪22の車軸22aにはスプロケット22bが設けられる。また、前輪21のスプロケット21bと後輪22のスプロケット22bとの間には、例えばスプロケット21b、22bと歯合する突起を内面側に設けたベルト23が巻架されている。同様に、左側の前輪31の車軸31aにはスプロケット31bが設けられると共に、後輪32の車軸32aにはスプロケット32bが設けられており、前輪31のスプロケット31bと後輪32のスプロケット32bとの間には、ベルト23と同様の構造を持つベルト33が巻架されている。 The pair of right and left front wheels 21 and 31 and rear wheels 22 and 32 are interlocked by belts 23 and 33 which are power transmission members. Specifically, a sprocket 21 b is provided on the axle 21 a of the right front wheel 21, and a sprocket 22 b is provided on the axle 22 a of the rear wheel 22. Further, between the sprocket 21b of the front wheel 21 and the sprocket 22b of the rear wheel 22, for example, a belt 23 provided with protrusions that mesh with the sprockets 21b and 22b is wound. Similarly, a sprocket 31b is provided on the axle 31a of the left front wheel 31, and a sprocket 32b is provided on the axle 32a of the rear wheel 32. A belt 33 having the same structure as the belt 23 is wound around the belt.
したがって、右と左の前輪と後輪(21と22、31と32)は、ベルト(23、33)によって連結駆動されるので、一方の車輪を駆動すればよい。実施形態1では、前輪21、31を駆動する場合を例示している。一方の車輪21、31を駆動輪とした場合に、他方の車輪22、32は、動力伝達部材であるベルト23、33によってスリップすることなく駆動される従動輪として機能する。
前輪と後輪とを連結駆動する動力伝達部材としては、スプロケット21b、31bとこのスプロケット21b、31bに歯合する突起を設けたベルト23、33を用いるほか、例えば、スプロケット21b、31bとこのスプロケット21b、31bに歯合するチェーンを用いてもよい。さらに、スリップが許容できる場合は、摩擦の大きなプーリーとベルト23、33を動力伝達部材として用いてもよい。ただし、駆動輪と従動輪の回転数が同じとなるように動力伝達部材を構成する。
図3(A)と(B)では、前輪(21、31)が駆動輪に相当し、後輪(22、32)が従動輪に相当する。
Accordingly, the right and left front wheels and the rear wheels (21 and 22, 31 and 32) are connected and driven by the belts (23 and 33), and therefore, one of the wheels may be driven. In the first embodiment, the front wheels 21 and 31 are driven. When one wheel 21 and 31 is a driving wheel, the other wheel 22 and 32 functions as a driven wheel that is driven without slipping by belts 23 and 33 that are power transmission members.
As a power transmission member for connecting and driving the front wheel and the rear wheel, in addition to the sprockets 21b and 31b and the belts 23 and 33 provided with protrusions meshing with the sprockets 21b and 31b, for example, the sprockets 21b and 31b and the sprockets are used. Chains that mesh with 21b and 31b may be used. Furthermore, if slip is acceptable, a pulley having a large friction and the belts 23 and 33 may be used as a power transmission member. However, the power transmission member is configured so that the rotational speeds of the driving wheel and the driven wheel are the same.
3A and 3B, the front wheels (21, 31) correspond to drive wheels, and the rear wheels (22, 32) correspond to driven wheels.
車台本体11の底面15の前輪側には、右側の前後輪21、22を駆動するための電動モータ41Rと、左側の前後輪31、32を駆動するための電動モータ41Lの2つのモータが設けられている。右側の電動モータ41Rのモータ軸42Rと右側の前輪21の車軸21aとの間には、動力伝達機構としてギアボックス43Rが設けられている。同様に、左側の電動モータ41Lのモータ軸42Lと左側の前輪31の車軸31aとの間には、動力伝達機構としてギアボックス43Lが設けられている。ここでは、2つの電動モータ41R、41Lは車台本体11の進行方向(矢印A方向)の中心線CLに対して左右対称となるように並列配置されており、ギアボックス43R、43Lもそれぞれ電動モータ41R、41Lの左右外側に配設されている。 Two motors, an electric motor 41R for driving the right front and rear wheels 21 and 22 and an electric motor 41L for driving the left front and rear wheels 31 and 32, are provided on the front wheel side of the bottom surface 15 of the chassis body 11. It has been. A gear box 43R is provided as a power transmission mechanism between the motor shaft 42R of the right electric motor 41R and the axle 21a of the right front wheel 21. Similarly, a gear box 43L is provided as a power transmission mechanism between the motor shaft 42L of the left electric motor 41L and the axle 31a of the left front wheel 31. Here, the two electric motors 41R and 41L are arranged in parallel so as to be symmetrical with respect to the center line CL in the traveling direction (arrow A direction) of the chassis body 11, and the gear boxes 43R and 43L are also respectively electric motors. 41R and 41L are disposed on the left and right outer sides.
ギアボックス43R、43Lは、複数の歯車や軸などから構成され、電動モータ41R、41Lからの動力をトルクや回転数、回転方向を変えて出力軸である車軸21a、31aに伝達する組立部品であり、動力の伝達と遮断を切替えるクラッチを含んでいてもよい。なお、一対の後輪22、32はそれぞれ軸受44R、44Lによって軸支されており、軸受44R、44Lはそれぞれ車台本体11の底面15の右側面12R、左側面12Lに近接させて配設されている。 The gear boxes 43R and 43L are composed of a plurality of gears, shafts, and the like, and are assembly parts that transmit the power from the electric motors 41R and 41L to the axles 21a and 31a that are output shafts by changing the torque, the rotation speed, and the rotation direction. Yes, it may include a clutch that switches between transmission and disconnection of power. The pair of rear wheels 22 and 32 are pivotally supported by bearings 44R and 44L, respectively, and the bearings 44R and 44L are disposed close to the right side surface 12R and the left side surface 12L of the bottom surface 15 of the chassis body 11, respectively. Yes.
以上の構成により、進行方向右側の前後輪21、22と、左側の前後輪31、32とは、独立して駆動することが可能となる。すなわち、右側の電動モータ41Rの動力はモータ軸42Rを介してギアボックス43Rに伝わり、ギアボックス43Rによって回転数、トルクあるいは回転方向が変更されて車軸21aに伝達される。そして、車軸21aの回転によって前輪21が回転するとともに、車軸21aの回転は、スプロケット21b、ベルト23、および、スプロケット22bを介して後方の車軸22aに伝わり、後輪22を回転させることになる。左側の電動モータ41Lからの前輪31および後輪32への動力の伝達については上記した右側の動作と同様である。 With the above configuration, the right and left front and rear wheels 21 and 22 and the left and right front and rear wheels 31 and 32 can be driven independently. That is, the power of the right electric motor 41R is transmitted to the gear box 43R via the motor shaft 42R, and the rotational speed, torque, or rotational direction is changed by the gear box 43R and transmitted to the axle 21a. Then, the front wheel 21 is rotated by the rotation of the axle 21a, and the rotation of the axle 21a is transmitted to the rear axle 22a via the sprocket 21b, the belt 23, and the sprocket 22b, thereby rotating the rear wheel 22. Transmission of power from the left electric motor 41L to the front wheels 31 and the rear wheels 32 is the same as the operation on the right side described above.
<本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の流れ>
次に、図4〜図10に基づき、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の流れについて説明する。
図4は、本願発明の実施形態1に係る自律走行型車両1のLIDARの検知エリアSAの一例を示す説明図である。また、図5は、図4の検知エリアSAの一部ARを拡大した部分拡大図である。また、図6は、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
<Flow of Obstacle Detection Processing According to Embodiment 1 of the Present Invention>
Next, based on FIGS. 4-10, the flow of the obstruction detection process which concerns on Embodiment 1 of this invention is demonstrated.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the LIDAR detection area SA of the autonomous vehicle 1 according to the first embodiment of the present invention. FIG. 5 is a partially enlarged view in which a part AR of the detection area SA in FIG. 4 is enlarged. FIG. 6 is a flowchart showing the flow of obstacle detection processing according to Embodiment 1 of the present invention.
図4において、自律走行型車両1から予め定められた検知エリアSA内の障害物OB1およびOB2が検知された例を示す。
ここで、障害物OB1またはOB2が停止ラインSLの範囲内に入ったとき、自律走行型車両1は停止するものとする。
FIG. 4 shows an example in which obstacles OB1 and OB2 in a predetermined detection area SA are detected from the autonomous vehicle 1.
Here, it is assumed that the autonomously traveling vehicle 1 stops when the obstacle OB1 or OB2 enters the range of the stop line SL.
図5に示すように、予め定められた周波数ごとにレーザー光LLを水平に走査することで、ピッチ角度PAごとに測点SPを検出する。
実施形態1において、レーザー光LLは、床面からの高さ約70cmの水平面上に照射され、約25mまでの障害物OBを検知する。
As shown in FIG. 5, the point SP is detected for each pitch angle PA by horizontally scanning the laser beam LL for each predetermined frequency.
In the first embodiment, the laser beam LL is irradiated on a horizontal plane having a height of about 70 cm from the floor surface, and detects an obstacle OB up to about 25 m.
次に、図6に基づき、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の具体的な流れを説明する。 Next, a specific flow of the obstacle detection process according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
図6のステップS1において、制御ユニット100は、レーザー光LLを走査する(ステップS1)。 In step S1 of FIG. 6, the control unit 100 scans the laser beam LL (step S1).
次に、図6のステップS2において、制御ユニット100は、測点SPが検知されたか否かを判定する(ステップS2)。
具体的には、発光部からのレーザー光LLが対象に当たり、当該対象から反射された反射光を受光部が受光したとき、制御ユニット100は、当該対象に当たった地点に測点SPが検知されたものとする。
また、制御ユニット100は、発光部から対象に反射され、受光部に受光するまでのレーザー光LLの往復に要する時間に基づき、測点SPまでの距離Lを算出する。
また、制御ユニット100は、距離検出部12から各測点SPまでの距離Lも記憶部に記憶させる。
Next, in step S2 of FIG. 6, the control unit 100 determines whether or not the measurement point SP is detected (step S2).
Specifically, when the laser beam LL from the light emitting unit hits the target and the light receiving unit receives the reflected light reflected from the target, the control unit 100 detects the point SP at the point where the target hits the target. Shall be.
Further, the control unit 100 calculates the distance L to the measuring point SP based on the time required for the reciprocation of the laser light LL until it is reflected from the light emitting unit and received by the light receiving unit.
The control unit 100 also stores the distance L from the distance detection unit 12 to each measurement point SP in the storage unit.
ステップS2において、測点SPが検知されなかった場合(ステップS2の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップS1の処理を繰り返す(ステップS1)。 In step S2, when the measurement point SP is not detected (when the determination in step S2 is No), the control unit 100 repeats the process of step S1 (step S1).
一方、測点SPが検知された場合(ステップS2の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップS3において、当該測点SPが孤立点IPか否かを判定する(ステップS3)。 On the other hand, when the measurement point SP is detected (when the determination in step S2 is Yes), the control unit 100 determines in step S3 whether or not the measurement point SP is an isolated point IP (step S3).
ここで、ある測点SP1が孤立点IPか否かは、測点SP1から予め定められた距離の範囲内にその他の測点SP2が存在するか否かで判定する。
具体的には、1ピッチ隣接する測点SP1および測点SP2までの距離L1およびL2を比較して、それらの距離の差LD=|L1−L2|が予め定められた距離の範囲内にあるか否かで判定する。
測点SP1から予め定められた距離の範囲内にその他の測点SP2が存在しない場合、制御ユニット100は、測点SP1を孤立点IPと判定する。
図5においては、孤立点IP1およびIP2が検知されている。
Here, whether there survey point SP 1 Do isolated point IP, determines on whether other stations SP 2 is present within a predetermined distance from stations SP 1.
Specifically, 1 compares the pitch adjacent measurement points SP 1 and measurement point SP distance L1 and L2 of up to 2, the difference in the distances LD = | L1-L2 | is within the predetermined distance It is determined by whether or not
If within the predetermined distance from stations SP1 other stations SP 2 does not exist, the control unit 100 determines that an isolated point IP the survey point SP 1.
In FIG. 5, isolated points IP 1 and IP 2 are detected.
ステップS3において、測点SPが孤立点IPと判定された場合(ステップS3の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップS4において、当該測点SPをノイズと判定する(ステップS4)。
このようにして、雨や霧、雪などの粒子がレーザー光LLによって検知されたとしても、ノイズとして検知対象から除外される。
When the measurement point SP is determined to be the isolated point IP in Step S3 (when the determination in Step S3 is Yes), the control unit 100 determines that the measurement point SP is noise in Step S4 (Step S4).
In this way, even if particles such as rain, fog, and snow are detected by the laser light LL, they are excluded from the detection target as noise.
一方、ステップS3において、当該測点SPが孤立点IPでないと判定された場合(ステップS3の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップS5において、予め定められた距離の範囲内にある測点SP1、SP2等からなる測点SPの集合に目印(ラベルLB)をつけ、そのサイズを計算する(ステップS5)。 On the other hand, when it is determined in step S3 that the measurement point SP is not the isolated point IP (when the determination in step S3 is No), the control unit 100 is within the predetermined distance range in step S5. A mark (label LB) is attached to a set of the measurement points SP including the measurement points SP1, SP2, etc., and the size is calculated (step S5).
図5の例において、6つの孤立していない測点SPの集合が検知されており、ラベルLBがつけられている。 In the example of FIG. 5, a set of six non-isolated measuring points SP is detected and labeled LB.
次に、図6のステップS6において、制御ユニット100は、当該ラベルLBのサイズが予め定められた基準値以上か否かを判定する(ステップS6)。 Next, in step S6 of FIG. 6, the control unit 100 determines whether or not the size of the label LB is equal to or larger than a predetermined reference value (step S6).
実施形態1において、制御ユニット100は、次式に基づいて、ラベルサイズLSを計算する。
ラベルサイズLS=距離値L×tan(ピッチ角度PA)×測点SP数
In the first embodiment, the control unit 100 calculates the label size LS based on the following equation.
Label size LS = distance value L × tan (pitch angle PA) × number of measuring points SP
例えば、ピッチ角度PAが1°の場合に、距離100mmの位置に6点の測点SPの集合にラベルがつけられた場合、そのラベルサイズLSは、
LS=100×0.0175×6=10.5
となる。
For example, when the pitch angle PA is 1 °, and a label is attached to a set of six measurement points SP at a distance of 100 mm, the label size LS is
LS = 100 × 0.0175 × 6 = 10.5
It becomes.
ステップS6において、ラベルLBのサイズが予め定められた基準値以上の場合(ステップS6の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップS7において、当該ラベルLBが検知対象ラベルと判定する(ステップS7)。
その後、制御ステップ100は、ステップS9の判定を行う(ステップS9)。
In step S6, when the size of the label LB is equal to or larger than a predetermined reference value (when the determination in step S6 is Yes), the control unit 100 determines in step S7 that the label LB is a detection target label (step S6). S7).
Thereafter, the control step 100 makes a determination in step S9 (step S9).
一方、ラベルLBのサイズが予め定められた基準値以上でない場合(ステップS6の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップS8において、当該ラベルLBが非検知対象ラベルと判定する(ステップS8)。
その後、制御ステップ100は、ステップS9の判定を行う(ステップS9)。
On the other hand, when the size of the label LB is not equal to or larger than a predetermined reference value (when the determination in step S6 is No), the control unit 100 determines in step S8 that the label LB is a non-detection target label (step S8). ).
Thereafter, the control step 100 makes a determination in step S9 (step S9).
次に、ステップS9において、制御ユニット100は、検知エリアSAまたは停止ラインSL内に検知対象ラベルが入ったか否かを判定する(ステップS9)。
検知エリアSAまたは停止ラインSL内に検知対象ラベルが入った場合(ステップS9の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップS11において、自律走行型車両1を減速または停止させる(ステップS11)。
Next, in step S9, the control unit 100 determines whether or not a detection target label has entered the detection area SA or the stop line SL (step S9).
When the detection target label enters the detection area SA or the stop line SL (when the determination in step S9 is Yes), the control unit 100 decelerates or stops the autonomous traveling vehicle 1 in step S11 (step S11). .
例えば、制御ユニット100は、検知エリアSA内に検知対象ラベルが入った場合に、自律走行型車両1を減速させ、停止ラインSL内に検知対象ラベルが入った場合に、自律走行型車両1を停止させる。 For example, the control unit 100 decelerates the autonomous traveling vehicle 1 when the detection target label enters the detection area SA, and depresses the autonomous traveling vehicle 1 when the detection target label enters the stop line SL. Stop.
その後、制御ユニット100は、ステップS1の処理を繰り返す(ステップS1)。 Thereafter, the control unit 100 repeats the process of step S1 (step S1).
<本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例>
次に、図7〜図13に基づき、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例について説明する。
図7〜図9は、本願発明の実施形態1に係る障害物検知処理の一例を示す説明図である。図7〜図9において、(A)は、距離検知部12によって検知された測点SPの一例であり、(B)は、測点SPの距離および隣接する測点SP間の距離の差の関係を示す表である。また、図10は、本願発明の実施形態1に係る距離検出部12の検知結果の一例を示す説明図である。また、図11は、測点SPの距離と閾値Thとの関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。また、図12は、本願発明の実施形態1の障害物検知処理の一例を示す説明図である。また、図13は、測点SPの距離と閾値Thとの関係を示す閾値テーブルの一例を示すグラフである。
<Example of Obstacle Detection Processing According to Embodiment 1 of the Present Invention>
Next, an example of the obstacle detection process according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
7-9 is explanatory drawing which shows an example of the obstruction detection process which concerns on Embodiment 1 of this invention. 7 to 9, (A) is an example of the measurement point SP detected by the distance detection unit 12, and (B) is a difference between the distance of the measurement point SP and the distance between the adjacent measurement points SP. It is a table | surface which shows a relationship. Moreover, FIG. 10 is explanatory drawing which shows an example of the detection result of the distance detection part 12 which concerns on Embodiment 1 of this invention. FIG. 11 is a graph showing an example of a threshold value table showing the relationship between the distance of the measuring point SP and the threshold value Th. Moreover, FIG. 12 is explanatory drawing which shows an example of the obstruction detection process of Embodiment 1 of this invention. FIG. 13 is a graph showing an example of a threshold value table showing the relationship between the distance of the measuring point SP and the threshold value Th.
図7(A)に示すように、複数の測点SPが測距センサによって検知された場合、制御ユニット100は、各測点SPの距離Lnを記憶部に記憶させる。
ここで、図7(B)の表の「index」は、図7(A)の各測点SPのindexに対応し、図7(B)の表の「distance」は、各測点SPの距離Lnを示す。
As shown in FIG. 7A, when a plurality of measurement points SP are detected by the distance measurement sensor, the control unit 100 stores the distance Ln of each measurement point SP in the storage unit.
Here, “index” in the table of FIG. 7B corresponds to the index of each station SP in FIG. 7A, and “distance” in the table of FIG. 7B represents each station SP. It shows the distance L n.
図7の例において、測点SPnの距離は「3010」(単位はmm。以下同じ)、測点SPn+1の距離は「3000」、測点SPn+2の距離は「3010」である。 In the example of FIG. 7, the distance of the station SP n is “3010” (unit is mm, the same applies hereinafter), the distance of the station SP n + 1 is “3000”, and the distance of the station SP n + 2 is “3010”.
次に、制御ユニット100は、各測点SPの距離から隣接する測点SP間の距離の差を求める。
図8(B)において、測点SPnと測点SPn+1の距離の差LDnは「10」、測点SPn+1の測点SPn+2の距離の差LDn+1は「10」、測点SPn+1と測点SPn+3の距離の差LDn+2は「10」であり、それぞれ表の「index」のn、n+1、n+2の項目に記載されている。
Next, the control unit 100 obtains a difference in distance between adjacent measurement points SP from the distance of each measurement point SP.
In FIG. 8 (B), the difference LD n of the distance measurement point SP n and stations SP n + 1 is "10", the difference LD n + 1 of the distance measurement point SP n + 1 measurement point SP n + 2 is "10", measurement point SP The distance difference LD n + 2 between n + 1 and the measuring point SP n + 3 is “10”, and is described in the items “n”, “n + 1”, and “ n + 2 ” of “index” in the table, respectively.
次に、制御ユニット100は、各測点SPの距離の差LDが予め定められた閾値Thよりも大きいか否かを判定し、閾値Thよりも大きい測点SPを境界点として記憶部に記憶させる。 Next, the control unit 100 determines whether or not the distance difference LD of each measurement point SP is larger than a predetermined threshold value Th, and stores the measurement point SP larger than the threshold value Th as a boundary point in the storage unit. Let
図9(B)の表において、閾値Thを20とした場合、当該閾値Thよりも大きい距離の差LDを丸印で囲んでいる。
図9(B)の例では、距離の差「2020」(n+3)、「4000」(n+4)、「2800」(n+6)、「3300」(n+7)および「1990」(n+8)が閾値Thよりも大きいため、これらに対応する測点SPn+3、SPn+4、SPn+6、SPn+7およびSPn+8がラベルの境界点となる。
In the table of FIG. 9B, when the threshold Th is 20, the distance difference LD larger than the threshold Th is circled.
In the example of FIG. 9B, the distance differences “2020” (n + 3), “4000” (n + 4), “2800” (n + 6), “3300” (n + 7), and “1990” (n + 8) are from the threshold Th. Therefore, the measurement points SP n + 3 , SP n + 4 , SP n + 6 , SP n + 7 and SP n + 8 corresponding to these are the boundary points of the labels.
その結果、図9(A)に示すように、測点SPn〜SPn+3の集合、測点SPn+5およびSPn+6の集合、測点SPn+9〜SPn+10の集合にそれぞれラベルLB1〜LB3がつけられ、その他の測点SPn+4、SPn+7、SPn+8がそれぞれ孤立点IPn+4、IPn+7、IPn+8と判定される。 As a result, as shown in FIG. 9 (A), labels LB1 to LB3 are attached to the set of station points SP n to SP n + 3 , the set of station points SP n + 5 and SP n + 6 , and the group of station points SP n + 9 to SP n + 10 , respectively. The other measurement points SP n + 4 , SP n + 7 , SP n + 8 are determined as isolated points IP n + 4 , IP n + 7 , IP n + 8 , respectively.
図10は、本願発明の実施形態1に係る距離検出部12の検知結果の一例を示す。
図10において、中央の四角い枠は、自律走行型車両1を示す。
また、自律走行型車両1の周囲を囲む逆U字状の枠は、障害物が枠内に入ったら自律走行型車両1を停止させる目安となるラインを示す停止ラインSLである。
また、停止ラインSLの周囲を囲む細長い逆U字状の縦長の枠は、障害物が枠内に入ったら自律走行型車両1を減速させる目安となるラインを示す減速ラインRLである。
FIG. 10 shows an example of the detection result of the distance detection unit 12 according to the first embodiment of the present invention.
In FIG. 10, the central square frame indicates the autonomous traveling vehicle 1.
Further, the inverted U-shaped frame surrounding the periphery of the autonomous traveling vehicle 1 is a stop line SL indicating a line that serves as a guide for stopping the autonomous traveling vehicle 1 when an obstacle enters the frame.
Further, a long and thin inverted U-shaped frame surrounding the stop line SL is a deceleration line RL indicating a line serving as a reference for decelerating the autonomous vehicle 1 when an obstacle enters the frame.
図10の右上の部分で直線状に連なった測点SPの集合WLは壁である。
一方、自律走行型車両1のすぐ前方にも、測点SPの集合FGが確認できるが、これは霧がレーザー光を反射することによって生じたノイズである。
A set WL of the measurement points SP connected in a straight line in the upper right part of FIG. 10 is a wall.
On the other hand, a set FG of the measurement points SP can be confirmed immediately in front of the autonomous vehicle 1, but this is noise generated by the reflection of the laser beam by the fog.
一般に、雨や霧、雪などの粒子は、近距離ほどレーザー光を反射して距離検知部12に検知される傾向がある。
それゆえ、制御ユニット100がこれらの粒子に起因する検知測点SPの集合を障害物と誤判定して、自律走行型車両1が停止してしまうおそれがある。
In general, particles such as rain, fog, and snow tend to be detected by the distance detector 12 by reflecting laser light as the distance is shorter.
Therefore, the control unit 100 may erroneously determine the set of detected measurement points SP caused by these particles as an obstacle, and the autonomous traveling vehicle 1 may stop.
この問題は、図11に示すように、ラベル閾値Thを一定値(=20)に固定した場合に特に生じやすい。
そこで、このような問題を解決するため、実施形態1では、測点SPの距離Lに依存して変動する閾値Thを採用する。
This problem is particularly likely to occur when the label threshold Th is fixed to a constant value (= 20) as shown in FIG.
Therefore, in order to solve such a problem, the threshold value Th that varies depending on the distance L of the measuring point SP is adopted in the first embodiment.
具体的な手法としては、予め定められた距離以下の測点SPについては、閾値Thを小さく設定する。 As a specific method, the threshold Th is set to be small for the measurement points SP that are equal to or smaller than a predetermined distance.
図12は、距離4m超の測点SPについては、閾値Thを20にする一方で、距離4m以下の測点SPについては、閾値Thを8にした例を示す。 FIG. 12 shows an example in which the threshold Th is set to 20 for a station SP with a distance of more than 4 m, while the threshold Th is set to 8 for a station SP with a distance of 4 m or less.
図12(B)の表において、距離4m以下の測点SPの判定について、閾値Thを8としたため、図9の例ではひっかからなかった距離の差「10」(n、n+1、n+2)に対応する測点SPn、SPn+1、SPn+2も境界点となる。 In the table of FIG. 12B, the threshold Th is set to 8 for the determination of the measuring point SP with a distance of 4 m or less, and therefore corresponds to the distance difference “10” (n, n + 1, n + 2) that was not detected in the example of FIG. The measurement points SP n , SP n + 1 and SP n + 2 to be used are also boundary points.
その結果、図12(A)に示すように、測点SPn〜SPn+3の集合のラベルLB1が外され、ラベルLB1を構成していた測点SPn〜SPn+3がそれぞれ孤立点IPn〜IPn+3と判定される。 As a result, as shown in FIG. 12 (A), measurement points SP n labels LB1 set of to SP n + 3 is removed, stations SP n to SP n + 3 is an isolated point, respectively IP n ~ which constituted the label LB1 It is determined as IP n + 3 .
このように、予め定められた距離で閾値Thを固定せず、距離Lに依存して変動させることにより、雨や霧、雪などの特定のノイズが障害物と誤認されることを防止できる。 As described above, by not changing the threshold Th at a predetermined distance and changing the threshold Th depending on the distance L, it is possible to prevent a specific noise such as rain, fog, and snow from being mistaken as an obstacle.
また、図13に示すように、測点SPの距離に応じて段階的に閾値Thを変化させてもよい。
図13においては、測点SPの距離が近いほど、閾値Thが小さく変化しているが、逆に、測点SPの距離が近いほど、閾値Thが大きく変化するようにしてもよい。
また、任意の距離で閾値Thが小さく、または大きくなるようにしてもよい。
Further, as shown in FIG. 13, the threshold value Th may be changed stepwise according to the distance of the measuring point SP.
In FIG. 13, the threshold value Th changes smaller as the distance between the measurement points SP is shorter. Conversely, the threshold value Th may change more as the distance between the measurement points SP is shorter.
Further, the threshold Th may be made small or large at an arbitrary distance.
例えば、霧の場合、特に、700mmの距離の霧がレーザー光LLに反射されやすく、この距離に帯状の測点SPが検知されやすいという特性が知られている。
そこで、700mmの距離において、検知される霧の粒子間の平均的な間隔よりも閾値Thが小さい閾値テーブルを採用することにより、霧のノイズが検知されにくくなるため、効率的な障害物検知処理が実現できる。
For example, in the case of fog, in particular, a characteristic is known that a fog with a distance of 700 mm is easily reflected by the laser beam LL, and a strip-shaped measuring point SP is easily detected at this distance.
Therefore, by adopting a threshold table having a threshold Th smaller than the average interval between the detected fog particles at a distance of 700 mm, fog noise is less likely to be detected. Can be realized.
なお、上記の障害物判定方法を実行させる障害物判定プログラムを自律走行型車両1の走行制御システム(管理サーバー等)に実行させるようにしてもよい。 In addition, you may make it make the traveling control system (management server etc.) of the autonomous traveling vehicle 1 perform the obstacle determination program which performs said obstacle determination method.
このようにすることで、より細かい閾値の設定が可能となるため、より柔軟に雨や霧、雪などの特定のノイズが障害物と誤認されることを防止できる。 In this way, a finer threshold value can be set, so that it is possible to prevent a specific noise such as rain, fog, and snow from being mistaken as an obstacle more flexibly.
(実施形態2)
次に、図14〜図17に基づき、本願発明の実施形態2に係る障害物検知処理の一例について説明する。
図14は、ラベルの手前に孤立点が存在する場合のレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す図5対応図である。また、図15は、図14の1つ前のフレームにおけるレーザー光の走査によって検出された測点の一例を示す説明図である。また、図16は、本願発明の実施形態2に係る距離検出部の検知結果の一例を示す説明図である。また、図17は、本願発明の実施形態2に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
(Embodiment 2)
Next, based on FIGS. 14-17, an example of the obstruction detection process which concerns on Embodiment 2 of this invention is demonstrated.
FIG. 14 is a diagram corresponding to FIG. 5 illustrating an example of a measurement point detected by scanning with laser light when an isolated point exists in front of the label. FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example of a measurement point detected by scanning with laser light in the previous frame of FIG. Moreover, FIG. 16 is explanatory drawing which shows an example of the detection result of the distance detection part which concerns on Embodiment 2 of this invention. FIG. 17 is a flowchart showing the flow of obstacle detection processing according to Embodiment 2 of the present invention.
実施形態1において、制御ユニット100は、予め定められた基準値を参照して、ラベルLBのサイズが検知対象ラベルか否かを判定した(図6のステップS6〜S8参照)。
しかしながら、ラベルLBのサイズのみから検知対象ラベルか否かを判定すると、図14に示すように、孤立点IPの存在によってラベルLBが2つのラベルLB1およびLB2に分割された場合に誤検知を生じるおそれがある。
In the first embodiment, the control unit 100 refers to a predetermined reference value and determines whether or not the size of the label LB is a detection target label (see steps S6 to S8 in FIG. 6).
However, if it is determined whether or not the label is a detection target label based only on the size of the label LB, a false detection occurs when the label LB is divided into two labels LB1 and LB2 due to the presence of the isolated point IP as shown in FIG. There is a fear.
図16は、本願発明の実施形態1に係る距離検出部12の検知結果の一例を示す。
同心円は、中央の自律走行型車両1からの距離(ピッチ幅1m)の目安を示す。
図16に示すように、自律走行型車両1の左側6m付近には、直線状の壁WLが検知されている。
一方、自律走行型車両1の右側5〜6m付近にも車CARが検知されているが、実際には一台の車が手前に点在する雪SNの影響により、分割されて検知されている。
分割された車CARの1つの断片の大きさは、約1.7mである。
FIG. 16 shows an example of the detection result of the distance detection unit 12 according to the first embodiment of the present invention.
A concentric circle shows the standard of the distance (pitch width 1m) from the center autonomous vehicle 1.
As shown in FIG. 16, a straight wall WL is detected near the left side 6 m of the autonomous vehicle 1.
On the other hand, the car CAR is also detected in the vicinity of 5 to 6 m on the right side of the autonomously traveling vehicle 1, but in reality, it is detected in a divided manner due to the influence of the snow SN in which one car is scattered in front. .
The size of one piece of the divided car CAR is about 1.7 m.
図16の例では、分割された車CARの断片が検知されているが、図14に示すように、孤立点IPの存在によって分割されたラベルLB1およびLB2のサイズが予め定められた基準値よりも小さい場合、ラベルLB1およびLB2が非検知対象ラベルと判定されるおそれがある。 In the example of FIG. 16, a fragment of the divided car CAR is detected. As shown in FIG. 14, the sizes of the labels LB1 and LB2 divided by the presence of the isolated point IP are based on a predetermined reference value. Is also small, labels LB1 and LB2 may be determined as non-detection target labels.
このように、障害物の手前に霧などが発生すると、後方にある障害物が非検知対象となって検知されなくなる問題がある。 As described above, when fog or the like is generated in front of an obstacle, there is a problem that an obstacle behind is not detected as an object to be detected.
そこで、このような問題を回避すべく、実施形態2では、1フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあったか否かを判定することにより、一時的なノイズの影響を除外する。 Therefore, in order to avoid such a problem, in the second embodiment, the influence of temporary noise is excluded by determining whether or not there is a detection target label at the same position one frame before.
図17は、本願発明の実施形態2に係る障害物検知処理の流れを示すフローチャートである。
図17のステップS11〜S17およびS19〜S21の処理はそれぞれ、図6のステップS1〜S7およびS8〜S10の処理に対応するため、説明を省略する。
ここでは、図6に説明のないステップS18の判定について説明する。
FIG. 17 is a flowchart showing a flow of obstacle detection processing according to Embodiment 2 of the present invention.
The processes in steps S11 to S17 and S19 to S21 in FIG. 17 correspond to the processes in steps S1 to S7 and S8 to S10 in FIG.
Here, the determination in step S18 not described in FIG. 6 will be described.
図17のステップS16において、ラベルLBのサイズが予め定められた基準値以上でない場合(ステップS16の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップS18において、ラベルLBのサイズが予め定められた下限値以上かつ1フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあったか否かを判定する(ステップS18)。 In step S16 of FIG. 17, when the size of the label LB is not equal to or larger than a predetermined reference value (when the determination in step S16 is No), the control unit 100 determines the size of the label LB in step S18. It is determined whether there is a detection target label at the same position more than the lower limit value and one frame before (step S18).
ラベルLBのサイズが予め定められた下限値以上かつ1フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがあった場合(ステップS18の判定がYesの場合)、制御ユニット100は、ステップ17において、当該ラベルLBが検知対象ラベルと判定する(ステップS17)。
一方、ラベルLBのサイズが予め定められた下限値以上かつ1フレーム前に同じ位置に検知対象ラベルがなかった場合(ステップS18の判定がNoの場合)、制御ユニット100は、ステップ19において、当該ラベルLBが非検知対象ラベルと判定する(ステップS19)。
When the size of the label LB is equal to or larger than a predetermined lower limit and there is a detection target label at the same position one frame before (when the determination in step S18 is Yes), the control unit 100 determines that the label LB in step 17 Is determined as a detection target label (step S17).
On the other hand, if the size of the label LB is equal to or larger than the predetermined lower limit and there is no detection target label at the same position one frame before (when the determination in step S18 is No), the control unit 100 The label LB is determined to be a non-detection target label (step S19).
なお、実施形態1では、1フレーム前を参照しているが、1フレーム前に限られず、任意の過去の1フレーム(例えば、2フレーム前や5フレーム前など)または任意の過去の複数のフレーム(例えば、1〜5フレーム前など)を参照するようにしてもよい。
また、ステップS18の判定においては、孤立点を除外するため、ラベルLBのサイズが予め定められた下限値以上という条件を入れている。
In the first embodiment, the previous frame is referred to. However, the frame is not limited to the previous frame, and any past frame (for example, 2 frames or 5 frames before) or any past frames. (For example, 1 to 5 frames before) may be referred to.
In the determination in step S18, a condition that the size of the label LB is equal to or larger than a predetermined lower limit value is included in order to exclude isolated points.
実施形態2において、レーザー光LLの走査の周波数は15Hz、1フレーム約66.7msであるため、自律走行型車両1が低速で走行する場合は、1フレームの間に自律走行型車両1が変位することによる影響は無視できるものと考えられる。 In the second embodiment, since the scanning frequency of the laser beam LL is 15 Hz and one frame is approximately 66.7 ms, when the autonomous traveling vehicle 1 travels at a low speed, the autonomous traveling vehicle 1 is displaced during one frame. The effects of doing so are considered negligible.
しかしながら、自律走行型車両1が高速で走行する場合や、障害物も移動する場合は、1フレームの間に検知対象ラベルが変位するため、実施形態1においては、「同じ位置」の範囲を広くとっている。 However, when the autonomous traveling vehicle 1 travels at a high speed or an obstacle moves, the detection target label is displaced during one frame. Therefore, in the first embodiment, the range of “same position” is widened. I'm taking it.
それゆえ、「同じ位置」の範囲をどの程度広くとるべきか否かは、状況に応じて適宜変更してもよい。
また、自律走行型車両1の走行速度および方向を考慮して、「同じ位置」の範囲を適宜ずらすようにしてもよい。
Therefore, how much the range of the “same position” should be set may be appropriately changed according to the situation.
Further, the range of “same position” may be appropriately shifted in consideration of the traveling speed and direction of the autonomous traveling vehicle 1.
なお、上記の障害物判定方法を実行させる障害物判定プログラムを自律走行型車両1の走行制御システム(管理サーバー等)に実行させるようにしてもよい。 In addition, you may make it make the traveling control system (management server etc.) of the autonomous traveling vehicle 1 perform the obstacle determination program which performs said obstacle determination method.
このように、測点SP間の距離の差から、各測点SPが孤立点IPか否かを判定し、孤立点IPでない場合は、測点SPの集合にラベルLBをつけてそのサイズを評価し、過去の任意のフレームの情報を参照して、当該ラベルLBが検知対象ラベルか否かを判定することにより、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズと障害物とを効率よく判別することが可能となる。 In this way, it is determined whether or not each point SP is an isolated point IP from the difference in distance between the point SPs. If the point SP is not an isolated point IP, the label LB is attached to the set of the point SPs and the size is set. Evaluate and refer to the information of any past frame to determine whether the label LB is a detection target label, thereby efficiently discriminating noise and obstacles created by particles such as rain, fog, and snow It becomes possible to do.
(実施形態3)
実施形態1においては、測点SPの距離に応じて閾値Thを変化させていたが、このような測点SPの距離に応じた閾値Thの変化は雨や霧、雪などの悪天候のときのみに有効であり、天気の良いときまで、測点SPの距離に応じて閾値Thを変化させる必要はない。
(Embodiment 3)
In the first embodiment, the threshold Th is changed according to the distance of the station SP. However, the change of the threshold Th according to the distance of the station SP is only in the case of bad weather such as rain, fog, and snow. It is not necessary to change the threshold Th according to the distance of the measuring point SP until the weather is fine.
また、実施形態2においては、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズの影響により障害物が検知されない問題を解決すべく、過去の任意のフレームの情報を参照して、測点SPの集合が障害物か否かを判定していたが、天気の良いときは、雨や霧、雪などの粒子がつくるノイズの影響がなくなる。 Further, in the second embodiment, in order to solve the problem that an obstacle is not detected due to the influence of noise generated by particles such as rain, fog, and snow, a set of measurement points SP is referred to by referring to information of an arbitrary past frame. However, when the weather is fine, the influence of noise generated by particles such as rain, fog, and snow is eliminated.
そこで、実施形態3においては、自律走行型車両1の走行領域の天候や降水状態に応じて測点SPの集合が障害物であるか否かを判定する。 Therefore, in the third embodiment, it is determined whether or not the set of the measurement points SP is an obstacle according to the weather and precipitation state of the traveling region of the autonomous traveling vehicle 1.
具体的には、監視カメラ60やCCDカメラ73等によって得られた画像を解析して得られた天候情報を取得し、天候に応じた閾値テーブルを採用する。 Specifically, weather information obtained by analyzing images obtained by the monitoring camera 60, the CCD camera 73, and the like is acquired, and a threshold table corresponding to the weather is employed.
また、天気予報によって取得された天候情報に応じて閾値テーブルを切り替えるようにしてもよく、また、ユーザーが手動によって閾値テーブルを切り替えるようにしてもよい。 Further, the threshold table may be switched according to the weather information acquired by the weather forecast, or the threshold table may be manually switched by the user.
また、雨や霧、雪などの違いだけでなく、霧の濃さ(濃霧か否か)、草や沼の多い地域か否かに応じて対応する閾値テーブルを細かく切り替えるようにしてもよい。 In addition, the threshold table corresponding to not only differences in rain, fog, snow, etc., but also depending on whether the fog is dense (whether it is dense fog) or an area with a lot of grass or swamp may be switched.
例えば、監視カメラ60が雨を検知した場合、制御ユニット100は、雨に対応した閾値テーブルを採用して障害物検知処理を行う。
また、天候が雨から雪や霧に変わったことを監視カメラ60が検知した場合、制御ユニット100は、雪や霧に対応した閾値テーブルに切り替えて障害物検知処理を行う。
For example, when the monitoring camera 60 detects rain, the control unit 100 employs a threshold table corresponding to rain to perform obstacle detection processing.
Further, when the monitoring camera 60 detects that the weather has changed from rain to snow or fog, the control unit 100 performs an obstacle detection process by switching to a threshold table corresponding to snow or fog.
また、同じ霧であっても、濃霧が検知された場合、制御ユニット100は、濃霧に対応した閾値テーブルに切り替えるようにしてもよい。 In addition, even when the fog is the same, when the dense fog is detected, the control unit 100 may switch to the threshold value table corresponding to the dense fog.
また、地域情報から走行領域が草の密生領域であることが判明した場合は、制御ユニット100は、草の密生度に応じて閾値テーブルを切り替えるようにしてもよい。 In addition, when it is determined from the area information that the travel area is a grass dense area, the control unit 100 may switch the threshold table according to the grass density.
また、走行領域が、沼地が多く、霧の発生しやすい領域である場合、制御ユニット100は、沼地および霧に対応した閾値テーブルに切り替えるようにしてもよい。 Moreover, when the traveling region is a region where there are many swamps and fog is likely to occur, the control unit 100 may switch to a threshold table corresponding to the swamps and fog.
また、測点SPの距離に応じた閾値Thの変化の度合いを自律走行型車両1の走行領域の天候情報、降水状態、地域情報に応じて変化させるようにしてもよい。
例えば、走行領域が、沼地が多く、霧雨の発生しやすい領域である場合、霧雨のノイズの影響を低減すべく、霧雨のノイズの影響が大きく現れる距離の範囲内の閾値Thを小さくするようにしてもよい。
In addition, the degree of change in the threshold Th according to the distance of the measuring point SP may be changed according to the weather information, the precipitation state, and the region information of the traveling region of the autonomous traveling vehicle 1.
For example, when the travel region is a region where there are many swamps and drizzle is likely to occur, the threshold value Th within the range of the distance at which the drizzle noise effect is large is reduced in order to reduce the drizzle noise effect. May be.
このようにすれば、自律走行型車両1の走行領域の天候情報、降水状態、地域情報に応じた、より適切な障害物検知処理が可能となる。 In this way, more appropriate obstacle detection processing according to the weather information, precipitation state, and regional information of the travel region of the autonomous vehicle 1 can be performed.
(実施形態4)
実施形態4において、電動モータ41R、41Lの回転角度に基づくエンコード信号をカウンタによりカウントする。
自律走行型車両1が直進する場合、前輪22、32の回転角度はカウンタにより計測されたカウント数CNに比例する。
それゆえ、前輪22、32と床面との間にすべりの影響が全くない場合、自律走行型車両1の走行距離は、前輪22、32の回転角度と比例関係にあるので、カウント数CNから筐体2の走行距離を見積もることができる。
(Embodiment 4)
In the fourth embodiment, encode signals based on the rotation angles of the electric motors 41R and 41L are counted by a counter.
When the autonomous vehicle 1 goes straight, the rotation angle of the front wheels 22 and 32 is proportional to the count number CN measured by the counter.
Therefore, when there is no slip effect between the front wheels 22 and 32 and the floor surface, the travel distance of the autonomous vehicle 1 is proportional to the rotation angle of the front wheels 22 and 32. The travel distance of the housing 2 can be estimated.
また、電動モータ41Rおよび41Lの回転角度にそれぞれ基づくエンコード信号のカウント数CNRおよびCNLの差から自律走行型車両1の回転角度を見積もることもできる。 It is also possible to estimate the rotation angle of the autonomous traveling vehicle 1 from the difference between the counts CNR and CNL of the encode signals based on the rotation angles of the electric motors 41R and 41L, respectively.
実施形態4においては、エンコード信号のカウント数CNに基づき、自律走行型車両1の進路を予測し、その予測に基づき、自律走行型車両1の周囲の測点SPの位置の変化を考慮して、障害物検知処理を行うようにしてもよい。 In the fourth embodiment, the path of the autonomous traveling vehicle 1 is predicted based on the count number CN of the encode signal, and changes in the positions of the measurement points SP around the autonomous traveling vehicle 1 are considered based on the prediction. The obstacle detection process may be performed.
このようにすれば、自律走行型車両1が高速移動する場合や、測距センサのレーザー光LLの走査周波数が小さい場合であっても、適切な障害物検知処理が可能となる。 In this way, even when the autonomous traveling vehicle 1 moves at a high speed or when the scanning frequency of the laser light LL of the distance measuring sensor is low, an appropriate obstacle detection process can be performed.
この発明の好ましい態様には、上述した複数の態様のうちの何れかを組み合わせたものも含まれる。
前述した実施の形態の他にも、この発明について種々の変形例があり得る。それらの変形例は、この発明の範囲に属さないと解されるべきものではない。この発明には、請求の範囲と均等の意味および前記範囲内でのすべての変形とが含まれるべきである。
Preferred embodiments of the present invention include combinations of any of the plurality of embodiments described above.
In addition to the embodiments described above, there can be various modifications of the present invention. These modifications should not be construed as not belonging to the scope of the present invention. The present invention should include the meaning equivalent to the scope of the claims and all modifications within the scope.
1:自律走行型車両、 10:電動車台部、 11:車台本体、 12:距離検出部、 12R:右側面、 12L:左側面、 13:前面、 14:後面、 15:底面、 16:収容スペース、 17f,17r:バンパー、 18:カバー、 21,31:前輪、 21a,22a,31a,32a:車軸、 21b,22b,31b,32b:スプロケット、 22,32:後輪、 23,33:ベルト、 31Wa,32Wa:車輪本体、 31Wb,32Wb:タイヤ、 40:バッテリ、 41R,41L:電動モータ、 42R,42L:モータ軸、 43R,43L:ギアボックス、 44R,44L:軸受、 50:昇降機構部、 52:ブーム、 53:平衡部、 60:監視カメラ、 71:Wi‐Fiアンテナ、 72:警告灯、 73:CCDカメラ、 74:GPSアンテナ、 100:制御ユニット、 A,B:矢印、 AR:一部、 CL:中心線、 CN,CNR,CNL:カウント数、 CP:中心点、 CR:円形、 G21,G31,G22,G32:接地中心点、 IP,IP1,IP2:孤立点、 L,L1,L2,Ln:距離、 LB,LB1,LB2,LB3:ラベル、 LD,LDn,LDn+1,LDn+2:距離の差、 LL:レーザー光、 LS:ラベルサイズ、 MP:中間点、 OB,OB1,OB2:障害物、 P1:第1軸心、 P2:第2軸心、 PA:ピッチ角度、 R:半径、 SA:検知エリア、 SL:停止ライン、 SP,SP1,SP2,SPn〜SPn+8:測点、 Th:閾値 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1: Autonomous traveling vehicle, 10: Electric chassis part, 11: Main part of a chassis, 12: Distance detection part, 12R: Right side surface, 12L: Left side surface, 13: Front surface, 14: Rear surface, 15: Bottom surface, 16: Housing space 17f, 17r: bumper, 18: cover, 21, 31: front wheel, 21a, 22a, 31a, 32a: axle, 21b, 22b, 31b, 32b: sprocket, 22, 32: rear wheel, 23, 33: belt, 31Wa, 32Wa: wheel main body, 31Wb, 32Wb: tire, 40: battery, 41R, 41L: electric motor, 42R, 42L: motor shaft, 43R, 43L: gear box, 44R, 44L: bearing, 50: lifting mechanism, 52: Boom, 53: Equilibrium, 60: Surveillance camera, 71: Wi-Fi antenna, 72: Warning light, 73: CCD camera, 7 4: GPS antenna, 100: Control unit, A, B: Arrow, AR: Part, CL: Center line, CN, CNR, CNL: Count number, CP: Center point, CR: Circular, G 21 , G 31 , G 22 , G 32 : grounding center point, IP, IP 1 , IP 2 : isolated point, L, L1, L2, Ln: distance, LB, LB1, LB2, LB3: label, LD, LD n , LD n + 1 , LD n + 2: difference in distance, LL: laser light, LS: label size, MP: midpoint, OB, OB1, OB2: obstacle, P 1: the first axis, P 2: the second axis, PA: pitch angle , R: radius, SA: detection area, SL: stop line, SP, SP 1 , SP 2 , SP n to SP n + 8 : station, Th: threshold
Claims (13)
前記筐体を走行させる走行駆動部と、
前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、
前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、
前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、
前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置。 A housing,
A travel drive unit that travels the housing;
A refusal sensor that scans around the housing;
A storage unit for storing a distance to a measuring point indicating a position of a target detected by the refusal sensor;
When a plurality of the measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, the size of the measurement point set including the plurality of measurement points whose difference in distance is smaller than a predetermined threshold value When the size is equal to or larger than a predetermined reference value, an obstacle determination unit that determines the measurement point set as one obstacle,
The travel device according to claim 1, wherein the threshold value varies depending on a distance of the measurement point.
前記筐体を走行させる走行駆動部と、
前記筐体の周囲を走査する測拒センサと、
前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶部と、
前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定部とを備え、
前記記憶部は、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、
前記障害物判定部は、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置。 A housing,
A travel drive unit that travels the housing;
A refusal sensor that scans around the housing;
A storage unit for storing a distance to a measuring point indicating a position of a target detected by the refusal sensor;
When a plurality of the measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, the size of the measurement point set including the plurality of measurement points whose difference in distance is smaller than a predetermined threshold value When the size is equal to or larger than a predetermined reference value, an obstacle determination unit that determines the measurement point set as one obstacle,
The storage unit stores position information of obstacles detected in the past,
The obstacle determination unit detects an obstacle at substantially the same position by scanning at a predetermined time in the past even if the size is less than the reference value and the size is not less than a predetermined lower limit value. If it is, the traveling device is characterized in that the station set is determined as an obstacle.
前記障害物判定部は、前記閾値テーブルを参照して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定する請求項1〜4のいずれか1つに記載の走行装置。 The storage unit stores a threshold table indicating a relationship between the distance between the measurement points and a threshold,
The travel device according to any one of claims 1 to 4, wherein the obstacle determination unit determines whether or not the measurement point set is an obstacle with reference to the threshold value table.
前記記憶部は、前記天候情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、
前記障害物判定部は、前記天候情報に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項1〜5のいずれか1つに記載の走行装置。 A weather information acquisition unit for acquiring weather information of a traveling region around the housing;
The storage unit stores a plurality of threshold tables according to the weather information,
The travel device according to claim 1, wherein the obstacle determination unit switches the threshold table according to the weather information.
前記記憶部は、前記降水状態に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、
前記障害物判定部は、前記降水状態に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項1〜6のいずれか1つに記載の走行装置。 Further comprising a detection sensor for detecting a precipitation state in a running area around the housing;
The storage unit stores a plurality of threshold tables according to the precipitation state,
The travel device according to any one of claims 1 to 6, wherein the obstacle determination unit switches the threshold value table according to the precipitation state.
前記記憶部は、前記地域情報に応じた複数の閾値テーブルを記憶し、
前記障害物判定部は、前記地域情報に応じて前記閾値テーブルを切り替える請求項1〜7のいずれか1つに記載の走行装置。 A region information acquisition unit that acquires region information of a traveling region around the housing;
The storage unit stores a plurality of threshold tables according to the area information,
The travel device according to claim 1, wherein the obstacle determination unit switches the threshold value table according to the area information.
前記障害物判定部は、前記進路予測に基づき予測される前記複数の測点の位置の変化を考慮して、前記測点集合が障害物であるか否かを判定する請求項1〜8のいずれか1つに記載の走行装置。 A route prediction unit that performs a route prediction based on the speed and direction of the housing;
9. The obstacle determination unit according to claim 1, wherein the obstacle determination unit determines whether or not the station set is an obstacle in consideration of a change in position of the plurality of station points predicted based on the course prediction. The traveling device according to any one of the above.
前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、
前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、
前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置の障害物判定方法。 An obstacle determination method for a traveling device including a distance measuring sensor that scans the surroundings,
A storage step of storing a distance to a measuring point indicating a position of a target detected by the refusal sensor;
When a plurality of the measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, the size of the measurement point set including the plurality of measurement points whose difference in distance is smaller than a predetermined threshold value And when the size is equal to or larger than a predetermined reference value, an obstacle determination step of determining the measurement point set as one obstacle,
The obstacle determination method for a traveling device, wherein, in the obstacle determination step, the threshold value varies depending on a distance of the measurement point.
前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、
前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを有し、
前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、
前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置の障害物判定方法。 An obstacle determination method for a traveling device including a distance measuring sensor that scans the surroundings,
A storage step of storing a distance to a measuring point indicating a position of a target detected by the refusal sensor;
When a plurality of the measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, the size of the measurement point set including the plurality of measurement points whose difference in distance is smaller than a predetermined threshold value And when the size is equal to or larger than a predetermined reference value, an obstacle determination step of determining the measurement point set as one obstacle,
In the storing step, position information of obstacles detected in the past is stored,
In the obstacle determination step, even if the size is less than the reference value, the size is equal to or larger than a predetermined lower limit value, and an obstacle is detected at substantially the same position by scanning at a predetermined time in the past. If so, the obstacle determination method for the traveling device is characterized in that the measurement point set is determined as an obstacle.
前記走行制御システムのプロセッサに、
前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、
前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、
前記障害物判定ステップにおいて、前記閾値は、前記測点の距離に応じて異なることを特徴とする走行装置の障害物判定プログラム。 An obstacle determination program executed by a traveling control system of a traveling device provided with a distance measuring sensor that scans the surroundings,
In the processor of the traveling control system,
A storage step of storing a distance to a measuring point indicating a position of a target detected by the refusal sensor;
When a plurality of the measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, the size of the measurement point set including the plurality of measurement points whose difference in distance is smaller than a predetermined threshold value When the size is equal to or larger than a predetermined reference value, an obstacle determination step for determining the measurement point set as one obstacle is executed,
In the obstacle determination step, the threshold value is different according to the distance of the measuring point.
前記走行制御システムのプロセッサに、
前記測拒センサによって検知された対象の位置を示す測点までの距離を記憶する記憶ステップと、
前記測距センサから予め定められた距離の範囲内に複数の前記測点が検知された場合、前記距離の差が予め定められた閾値よりも小さい前記複数の測点からなる測点集合のサイズを推定し、前記サイズが予め定められた基準値以上の場合、前記測点集合を1つの障害物と判定する障害物判定ステップとを実行させ、
前記記憶ステップにおいて、過去に検知された障害物の位置情報を記憶し、
前記障害物判定ステップにおいて、前記サイズが前記基準値未満であっても、前記サイズが予め定められた下限値以上であり、過去の予め定められた時点の走査で略同一位置に障害物が検知されていた場合、前記測点集合を障害物と判定することを特徴とする走行装置の障害物判定プログラム。 An obstacle determination program executed by a traveling control system of a traveling device provided with a distance measuring sensor that scans the surroundings,
In the processor of the traveling control system,
A storage step of storing a distance to a measuring point indicating a position of a target detected by the refusal sensor;
When a plurality of the measurement points are detected within a predetermined distance range from the distance measurement sensor, the size of the measurement point set including the plurality of measurement points whose difference in distance is smaller than a predetermined threshold value When the size is equal to or larger than a predetermined reference value, an obstacle determination step for determining the measurement point set as one obstacle is executed,
In the storing step, position information of obstacles detected in the past is stored,
In the obstacle determination step, even if the size is less than the reference value, the size is equal to or larger than a predetermined lower limit value, and an obstacle is detected at substantially the same position by scanning at a predetermined time in the past. If it is, an obstacle determination program for a traveling device, wherein the station set is determined as an obstacle.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018019306A JP2019139304A (en) | 2018-02-06 | 2018-02-06 | Travel device, obstacle determination method of travel device and obstacle determination program of travel device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018019306A JP2019139304A (en) | 2018-02-06 | 2018-02-06 | Travel device, obstacle determination method of travel device and obstacle determination program of travel device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019139304A true JP2019139304A (en) | 2019-08-22 |
Family
ID=67693920
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018019306A Pending JP2019139304A (en) | 2018-02-06 | 2018-02-06 | Travel device, obstacle determination method of travel device and obstacle determination program of travel device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2019139304A (en) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111907727A (en) * | 2020-06-17 | 2020-11-10 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | Method for selecting outline measurement points of airplane wing framework |
CN112816985A (en) * | 2019-11-18 | 2021-05-18 | 现代摩比斯株式会社 | Rear cross-collision detection system and method |
JP2021178691A (en) * | 2020-05-11 | 2021-11-18 | 株式会社Ihi | Landing device |
JP2022008107A (en) * | 2020-06-24 | 2022-01-13 | 株式会社東芝 | Facility failure prediction system, facility failure prediction method, and, facility failure prediction program |
JP2022012512A (en) * | 2020-07-01 | 2022-01-17 | トヨタ自動車株式会社 | In-vehicle drive recorder device |
CN115437365A (en) * | 2022-03-16 | 2022-12-06 | 北京罗克维尔斯科技有限公司 | Obstacle identification method, device, equipment and computer readable storage medium |
JP2023005114A (en) * | 2021-06-28 | 2023-01-18 | 株式会社クボタ | Work support system |
CN115880946A (en) * | 2023-01-06 | 2023-03-31 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | Following alarm method, device, equipment and storage medium |
JP2023048741A (en) * | 2021-09-28 | 2023-04-07 | 株式会社豊田自動織機 | Obstacle detection device |
-
2018
- 2018-02-06 JP JP2018019306A patent/JP2019139304A/en active Pending
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112816985A (en) * | 2019-11-18 | 2021-05-18 | 现代摩比斯株式会社 | Rear cross-collision detection system and method |
CN112816985B (en) * | 2019-11-18 | 2024-04-26 | 现代摩比斯株式会社 | Rear cross-collision detection system and method |
JP7449163B2 (en) | 2020-05-11 | 2024-03-13 | 株式会社Ihi | unloading equipment |
JP2021178691A (en) * | 2020-05-11 | 2021-11-18 | 株式会社Ihi | Landing device |
CN111907727A (en) * | 2020-06-17 | 2020-11-10 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | Method for selecting outline measurement points of airplane wing framework |
CN111907727B (en) * | 2020-06-17 | 2022-04-08 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | Method for selecting outline measurement points of airplane wing framework |
JP2022008107A (en) * | 2020-06-24 | 2022-01-13 | 株式会社東芝 | Facility failure prediction system, facility failure prediction method, and, facility failure prediction program |
JP7512230B2 (en) | 2020-06-24 | 2024-07-08 | 株式会社東芝 | Equipment failure prediction system, equipment failure prediction method, and equipment failure prediction program |
JP2022012512A (en) * | 2020-07-01 | 2022-01-17 | トヨタ自動車株式会社 | In-vehicle drive recorder device |
JP7338569B2 (en) | 2020-07-01 | 2023-09-05 | トヨタ自動車株式会社 | In-vehicle drive recorder device |
JP2023005114A (en) * | 2021-06-28 | 2023-01-18 | 株式会社クボタ | Work support system |
JP7482838B2 (en) | 2021-06-28 | 2024-05-14 | 株式会社クボタ | Work Support System |
JP2023048741A (en) * | 2021-09-28 | 2023-04-07 | 株式会社豊田自動織機 | Obstacle detection device |
JP7567738B2 (en) | 2021-09-28 | 2024-10-16 | 株式会社豊田自動織機 | Obstacle Detection Device |
CN115437365A (en) * | 2022-03-16 | 2022-12-06 | 北京罗克维尔斯科技有限公司 | Obstacle identification method, device, equipment and computer readable storage medium |
CN115880946A (en) * | 2023-01-06 | 2023-03-31 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | Following alarm method, device, equipment and storage medium |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2019139304A (en) | Travel device, obstacle determination method of travel device and obstacle determination program of travel device | |
US10324471B2 (en) | Autonomous traveling apparatus | |
US11567197B2 (en) | Automated object detection in a dusty environment | |
JP6677516B2 (en) | Autonomous traveling device | |
JP6132659B2 (en) | Ambient environment recognition device, autonomous mobile system using the same, and ambient environment recognition method | |
JP2017123065A (en) | Autonomous travelling device | |
US6169572B1 (en) | Object recognizing apparatus for vehicle and the method thereof | |
CN110610620B (en) | Mobile device, mobile control method, mobile control program, and recording medium | |
JP2016224854A (en) | Autonomous travel device | |
JP6875790B2 (en) | Distance measuring device and traveling device | |
US9995827B2 (en) | Mobile vehicle | |
CN106155066B (en) | Carrier capable of detecting road surface obstacle and carrying method | |
CN102782600A (en) | Autonomous moving object and control method | |
JP7227022B2 (en) | Movement device and movement control method | |
JP2017068439A (en) | Autonomous traveling system | |
JP5390419B2 (en) | Automated guided vehicle | |
KR20170015107A (en) | Automatic driving vehicle and automatic driving system with the same | |
JP6691743B2 (en) | Autonomous traveling device | |
JP4745150B2 (en) | Mobile robot | |
JP2017142667A (en) | Travel device | |
JP6706072B2 (en) | Traveling device | |
JP2008009927A (en) | Mobile robot | |
CN112306053B (en) | Unmanned vehicle control method | |
JP6886237B2 (en) | Mobile | |
US20230419536A1 (en) | Determination of Changes in Autonomous Vehicle Location Under Adverse Weather Conditions |