地图生成方法、移动机器人以及地图生成系统技术方案

本公开涉及地图生成方法、移动机器人以及地图生成系统。在第1区域移动并具备第1传感器以及第2传感器的第1移动机器人进行地图生成方法，从所述第1传感器取得第1信息，从所述第2传感器取得第2信息，从设置于所述第1区域的第3传感器取得第3信息，取得基于所述第1信息和所述第2信息计算出的表示所述第2传感器的检测区域即第2区域的第4信息，取得基于所述第3信息计算出的表示所述第3传感器的检测区域即第3区域的第5信息，在基于所述第4信息和所述第5信息判断为存在所述第2区域与所述第3区域重叠的区域即第4区域的情况下，针对所述第4区域中的包含所述第1物体的第5区域，更新所述第1区域的地图信息。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及地图生成方法、移动机器人以及地图生成系统。
技术介绍
机器人技术是以人不能进入的环境中的探查或替代人来工作的自动化为目的而发展起来的。近年来，正在销售一边在家庭内移动一边进行打扫的移动机器人等，移动机器人进入了人类生活中能切身感受到的领域。在这样的移动机器人中，为了决定移动路线，移动机器人自身需要正确地识别自身的位置以及姿势、周边环境。作为推定自身位置以及制作地图的技术，已知有SLAM(SimultaneousLocationAndMapping，即时定位与地图构建)技术。在SLAM技术中，使用移动机器人所具备的检测位置以及姿势的变化量的内部传感器和移动机器人所具备的获得相对于周边环境的相对信息的外部传感器。在SLAM技术中，通过使用这些传感器，即使不预先向移动机器人提供地图信息，也能够结合自身的位置以及姿势的推定来制作周边的地图。SLAM技术主要反复进行两个处理。第1处理是如下处理：根据由内部传感器取得的信息来预测移动机器人当前的位置以及姿势，基于预测出的位置以及姿势和过去制作的地图信息，预测移动机器人相对于周边环境的相对信息。第2处理是如下处理：基于通过第1处理预测出的相对信息和由外部传感器得到的实际的相对于周边环境的相对信息来计算似然度。根据计算出的似然度来决定内部传感器和外部传感器的可靠度的权重，更新移动机器人当前的自身位置及姿势和地图信息。另外，作为实现存在地图变化的环境中的自主移动的方法，公开了专利文献1。专利文献1所公开的自主行驶车，通过使用激光束或摄像头等传感器来推定相对于对象物的自身位置及姿势，算出自主行驶车自身是否能够行驶。并且，专利文献1所公开的自主行驶车，基于算出的自主行驶车自身是否能够行驶和通过飞行器取得的是否能够行驶，进行自主行驶车是否能够行驶的判断。现有技术文献专利文献1：日本特开2011-108084号公报
技术实现思路
专利技术要解决的技术问题在进行探查或替代人来工作的移动机器人中，除了判断是否能够行驶之外，还希望生成精度更高的地图。然而，在专利文献1所公开的自主行驶车中，对于生成精度更高的地图这一点并没有进行研究。本公开提供一种能够生成精度更高的地图的地图生成方法、移动机器人以及地图生成系统。用于解决问题的技术方案本公开涉及的第1技术方案的地图生成方法，是在第1区域移动并具备第1传感器以及第2传感器的第1移动机器人进行的地图生成方法，所述地图生成方法包括：从所述第1传感器取得第1信息，所述第1信息包括表示所述第1移动机器人的移动量的信息；从所述第2传感器取得第2信息，所述第2信息包括表示从位于所述第1移动机器人的观测区域的第1物体到所述第1移动机器人的距离的信息；从设置于所述第1区域的第3传感器取得第3信息，所述第3信息包括所述第3传感器的观测区域中的影像信息；取得基于所述第1信息和所述第2信息计算出的表示所述第2传感器的检测区域即第2区域的第4信息；取得基于所述第3信息计算出的表示所述第3传感器的检测区域即第3区域的第5信息；基于所述第4信息和所述第5信息，判断是否存在所述第2区域与所述第3区域重叠的区域即第4区域；在判断为存在所述第4区域的情况下，针对所述第4区域中的包含所述第1物体的第5区域，更新预先保存在所述第1移动机器人中的所述第1区域的地图信息。本公开涉及的第2技术方案的地图生成方法，是在第1区域移动并具备第1传感器以及第2传感器的第1移动机器人进行的地图生成方法，所述地图生成方法包括：从所述第1传感器取得第1信息，所述第1信息包括表示所述第1移动机器人的移动量的信息；从所述第2传感器取得第2信息，所述第2信息包括表示从位于所述第1移动机器人的观测区域的第1物体到所述第1移动机器人的距离的信息；从设置于所述第1区域的第3传感器取得第3信息，所述第3信息包括所述第3传感器的观测区域中的影像信息；取得基于所述第1信息和所述第2信息计算出的表示所述第2传感器的检测区域即第2区域的第4信息；取得基于所述第3信息计算出的表示所述第3传感器的检测区域即第3区域的第5信息；基于所述第4信息、所述第5信息和预先保存在所述第1移动机器人中的所述第1区域的地图信息，判断位于第4区域的第2物体是否从第1位置变化到第2位置，所述第4区域处于所述第2区域外且包含在所述第3区域中；在判断为所述第2物体从所述第1位置变化到所述第2位置的情况下，针对所述第4区域，更新所述第1区域的地图信息。专利技术的效果根据本公开，能够生成精度更高的地图。附图说明图1是本公开的实施方式1涉及的地图生成系统的概略构成图。图2是表示本公开的实施方式1涉及的移动机器人的构成的框图。图3是方差的定义的说明图。图4是表示本公开的实施方式1中的环境传感器的构成的框图。图5是表示本公开的实施方式1涉及的移动机器人以及环境传感器的工作的一例的图。图6是表示本公开的实施方式1涉及的地图生成方法的流程图。图7A是表示本公开的实施方式1涉及的移动机器人以及环境传感器的工作的一例的图。图7B是表示本公开的实施方式1涉及的移动机器人以及环境传感器的工作的一例的图。图8是表示本公开的实施方式1涉及的另一地图生成方法的流程图。标号说明100地图生成系统110网络200移动机器人201检测区域210机器人侧通信部220内部传感器230外部传感器240坐标转换部250自身位置及姿势推定部260似然度计算部270地图信息更新部280地图信息记录部301、302、303环境传感器311、312、313检测区域321环境信息取得部331环境传感器通信部400对象物401区域500壁面具体实施方式(1)本公开涉及的第1技术方案的地图生成方法，是在第1区域移动并具备第1传感器以及第2传感器的第1移动机器人进行的地图生成方法，所述地图生成方法包括：从所述第1传感器取得第1信息，所述第1信息包括表示所述第1移动机器人的移动量的信息；从所述第2传感器取得第2信息，所述第2信息包括表示从位于所述第1移动机器人的观测区域的第1物体到所述第1移动机器人的距离的信息；从设置于所述第1区域的第3传感器取得第3信息，所述第3信息包括所述第3传感器的观测区域中的影像信息；取得基于所述第1信息和所述第2信息计算出的表示所述第2传感器的检测区域即第2区域的第4信息；取得基于所述第3信息计算出的表示所述第3传感器的检测区域即第3区域的第5信息；基于所述第4信息和所述第5信息，判断是否存在所述第2区域与所述第3区域重叠的区域即第4区域；在判断为存在所述第4区域的情况下，针对所述第4区域中的包含所述第1物体的第5区域，更新预先保存在所述第1移动机器人中的所述第1区域的地图信息。通过如此构成，在移动机器人的外部传感器的检测区域与环境传感器的检测区域重叠的区域中，能够更新移动机器人的地图信息。因此，能够生成精度更高的地图。(2)在上述技术方案中，所述地图生成方法还可以包括：基于所述第1信息和所述第2信息，推定表示所述第1移动机器人的当前位置和姿势的第6信息，所述第4信息基于所述第6信息来计算。通过如此构成，能够提高与移动机器人的外部传感器的检测区域和环境传感器的检测区域重叠的区域相关的地图信息的可靠度。因此，能够生成精度更高的地图。(3)在上述技术方案中，可以通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地图生成方法，是在第1区域移动并具备第1传感器以及第2传感器的第1移动机器人进行的地图生成方法，所述地图生成方法包括：从所述第1传感器取得第1信息，所述第1信息包括表示所述第1移动机器人的移动量的信息；从所述第2传感器取得第2信息，所述第2信息包括表示从位于所述第1移动机器人的观测区域的第1物体到所述第1移动机器人的距离的信息：从设置于所述第1区域的第3传感器取得第3信息，所述第3信息包括所述第3传感器的观测区域中的影像信息；取得基于所述第1信息和所述第2信息计算出的表示所述第2传感器的检测区域即第2区域的第4信息；取得基于所述第3信息计算出的表示所述第3传感器的检测区域即第3区域的第5信息；基于所述第4信息和所述第5信息，判断是否存在所述第2区域与所述第3区域重叠的区域即第4区域；在判断为存在所述第4区域的情况下，针对所述第4区域中的包含所述第1物体的第5区域，更新预先保存在所述第1移动机器人中的所述第1区域的地图信息。

【技术特征摘要】
2015.07.09 JP 2015-1379311.一种地图生成方法，是在第1区域移动并具备第1传感器以及第2传感器的第1移动机器人进行的地图生成方法，所述地图生成方法包括：从所述第1传感器取得第1信息，所述第1信息包括表示所述第1移动机器人的移动量的信息；从所述第2传感器取得第2信息，所述第2信息包括表示从位于所述第1移动机器人的观测区域的第1物体到所述第1移动机器人的距离的信息：从设置于所述第1区域的第3传感器取得第3信息，所述第3信息包括所述第3传感器的观测区域中的影像信息；取得基于所述第1信息和所述第2信息计算出的表示所述第2传感器的检测区域即第2区域的第4信息；取得基于所述第3信息计算出的表示所述第3传感器的检测区域即第3区域的第5信息；基于所述第4信息和所述第5信息，判断是否存在所述第2区域与所述第3区域重叠的区域即第4区域；在判断为存在所述第4区域的情况下，针对所述第4区域中的包含所述第1物体的第5区域，更新预先保存在所述第1移动机器人中的所述第1区域的地图信息。2.根据权利要求1所述的地图生成方法，所述地图生成方法还包括：基于所述第1信息和所述第2信息，推定表示所述第1移动机器人的当前位置和姿势的第6信息，所述第4信息基于所述第6信息来计算。3.根据权利要求1所述的地图生成方法，通过更新表示所述第1物体的位置的第1位置信息的可靠度，更新所述第1区域的地图信息。4.根据权利要求3所述的地图生成方法，通过将所述第1位置信息的第1方差值更新为比所述第1方差值小的第2方差值，更新所述第1位置信息的可靠度。5.根据权利要求1所述的地图生成方法，所述第3传感器配置在所述第1区域，所述第1区域的地图信息通过第1坐标系来表现，所述第5信息通过第2坐标系来表现，所述地图生成方法还包括：将所述第2坐标系转换成所述第1坐标系。6.根据权利要求1所述的地图生成方法，所述第3传感器设置于与所述第1移动机器人不同的第2移动机器人，所述第1区域的地图信息通过第1坐标系来表现，所述第5信息通过所述第2移动机器人的第2坐标系来表现，所述地图生成方法还包括：将所述第2坐标系转换成所述第1坐标系。7.一种地图生成方法，是在第1区域移动并具备第1传感器以及第2传感器的第1移动机器人进行的地图生成方法，所述地图生成方法包括：从所述第1传感器取得第1信息，所述第1信息包括表示所述第1移动机器人的移动量的信息；从所述第2传感器取得第2信息，所述第2信息包括表示从位于所述第1移动机器人的观测区域的第1物体到所述第1移动机器人的距离的信息；从设置于所述第1区域的第3传感器取得第3信息，所述第3信息包括所述第3传感器的观测区域中的影像信息；取得基于所述第1信息和所述第2信息计算出的表示所述第2传感器的检测区域即第2区域的第4信息；取得基于所述第3信息计算出的表示所述第3传感器的检测区域即第3区域的第5信息；基于所述第4信息、所述第5信息和预先保存在所述第1移动机器人中的所述第1区域的地图信息，判断位于第4区域的第2物体是否从第1位置变化到第2位置，所述第4区域处于所述第2区域外且包含在所述第3区域中；在判断为所述第2物体从所述第1位置变化到所述第2位置的情况下，针对所述第4区域，更新所述第1区域的地图信息。8.根据权利要求7所述的地图生成方法，所述地图生成方法还包括：基于所述第1信息和所述第2信息，推定表示所述第1移动机器人的当前位置和姿势的第6信息，所述第4信息基于所述第6信息来计算。9.根据权利要求7所述的地图生成方法，通过更新表示所述第2物体的位置的第1位置信息的可靠度，更新所述第4区域的地图信息。10.根据权利要求9所述的地图生成方法，通过将所述第1位置信息的第1方差值更新为比所述第1方差值大的第2方差值，更新所述第1位置信息的可靠度。11.根据权利要求10所述的地图生成方法，与从所述第1位置向所述第2位置的变化量相应地，使所述第2方差值比所述第1方差值大。12.根据权利要求8所述的地图生成方法，在所述第1移动机器人的当前位置不位于所述第3区域、且所述第2区域与所述第3区域不重叠的情况下，针对所述第4区域，更新所述第1区域的地图信息。13.根据权利要求7所述的地图生成方法，所述第3传感器配置在所述第1区域，所述第1区域的地图信息通过第1坐标系来表现，所述第5信息通过第2坐标系来表现，所述地图生成方法还包括：将所述第2坐标系转换成所述第1坐标系。14.根据权利要求7所述的地图生成方法，所述第3传感器设置于与所述第1移动机器人不同的第2移动机器人，所述第1区域的地图信息通过第1坐标系来表现...

【专利技术属性】
技术研发人员：竹内一真，中田洋平，齐藤雅彦，原田尚幸，松井修平，若杉健介，
申请(专利权)人：松下电器美国知识产权公司，
类型：发明
国别省市：美国;US