【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は移動ロボット制御方式に係わり、特に月面や火星等惑星上の複数の地点間を結び、これらの間を連続的に移動しながら探査する無人移動探査機（移動ロボット）の制御方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】人工衛星が打ち上げられて以来、宇宙開発のために着々と成果が上げられ、長期間の宇宙滞在、
有人宇宙ステーションの建設、月面着陸、宇宙船の再利用が可能となってきている。 このため、有人宇宙旅行、
宇宙基地建設等は現実的になりつつある。 かかる将来の有人ミッション（有人宇宙旅行、宇宙基地構築等）のためには、予め月面や火星等を探査して詳細な地形図の作成、鉱物資源の分布、水資源の存在／不存在の確認、環境データ（大気圧、温度、宇宙線等）の取得、
月や惑星資源の利用実験の実施等を行う必要がある。
そこで、月面や火星等の地表上に無人の移動探査機（移動ロボットという）を着陸させ、複数の地点間を連続的に移動しながら上記〜の作業を行って月面や火星の探査を行う必要がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、無人の移動ロボットにより月面や惑星等を探査させるには、移動ロボットを出発地点から目的地点まで障害物を回避しながら走行させ、かつ、走行させながら詳細な地形図を作成したり、砂や岩石を採集して物理的、科学的特性分析を行わせる必要がある。 以上から本発明の目的は、移動ロボットを出発地点から目的地点まで障害物を回避しながら走行させることができる移動ロボット制御方式を提供することである。 本発明の別の目的は、移動ロボットを走行させながら高精度の地形図を作成できる移動ロボット制御方式を提供することである。 本発明の更に別の目的は、移動ロボットの位置を高い精度で測定でき、
結果的に高精度の地形図や走行経路の決定ができる移動ロボット制御方式を提供することである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明図である。 １１は探査しようとする月面等の地形図データを管理する地図管理部、２１は移動ロボットに搭載した第１のセンサを用いて該移動ロボットの位置や方位（姿勢）を推定する位置姿勢推定部、３１は移動ロボットに搭載した第２のセンサを用いて移動ロボット周辺の詳細地形図を生成する詳細地形図作成部、４１は概略地形図と計測した詳細地形図を参照して全体の地形図を高精度化して地図管理部に記憶する地形図高精度化部、５
１は予め得られている月面の概略地形図に基づいて移動ロボットの概略経路を計画する概略経路計画部、６１は詳細な地形図及び概略経路を考慮して移動ロボットの詳細な経路計画を行う詳細経路計画部、７１は詳細経路に沿って移動ロボットを走行させる走行計画（走行速度、
ステアリング角の決定等）を行う走行計画部、８１は走行計画に基づいて移動ロボットを移動させる走行制御部である。

【０００５】

【作用】位置姿勢推定部２１は移動ロボットに搭載した第１のセンサ（航法センサ、遠方計測センサ）を用いて移動ロボットの位置を計測し、詳細地形図作成部３１は第２のセンサである近傍計測センサを用いて移動ロボット周辺の詳細地形図を作成する。 詳細地形図が得られると、地形図高精度化部４１は地図管理部１１に記憶されている概略地形図と該詳細地形図をマッチングさせて全体の概略地形図の該当部分を高精度化し、地図管理部１
１に格納する。 又、概略経路計画部５１は、予め観測衛星を用いて得られている月面等の全体の概略地形図（地図管理部１１に記憶されている）に基づいて概略経路を計画し、詳細経路計画部６１は詳細地形図が得られれば、該詳細地形図と概略経路を用いて概略地形図になかった障害物等を回避するように移動ロボットの詳細経路を計画し、走行計画部７１は該詳細経路に沿って移動ロボットを走行させる走行計画（時間・速度特性、時間・
ステアリング角特性の決定等）を行い、走行制御部８１
は該走行計画に基づいて移動ロボットを移動させる。
尚、移動につれて詳細地形図が得られる毎に上記制御を繰り返す。 又、移動しながら適所で岩石や砂を採集する。 以上のようにすれば、概略地形図では検出できなかった障害物を回避しながら移動ロボットを出発地点から目的地点まで走行させることができ、しかも移動しながら地形図を高精度化することができる。

【０００６】又、絶対座標系で表現された概略地形図の一部分と相対座標系で表現された詳細地形図が重なるように座標変換マトリックスを求め、該座標変換マトリックスを用いて詳細地形図データを絶対座標系に変換して地図管理部に記憶するようにすれば、走行しながら高精度の地形図を作成することができる。 更に、概略地形図データに地形的に特徴のある複数の地形点（山の頂上やクレータの淵等）の絶対位置座標を持たせておくと共に、移動ロボットから見た所定の２つの特徴的地形点の相対方位θ ₀ ，θ ₁を遠方計測センサを用いて観測すると共に、航法センサを用いて移動ロボットの絶対方位Θを計測し、２つの特徴的地形点の絶対座標（ｘ ₀ ，ｙ ₀ ），
（ｘ ₁ ，ｙ ₁ ）と相対方位θ ₀ ，θ ₁と絶対方位Θを用いて移動ロボットの絶対座標系における位置（Ｘ，Ｙ）を求めるようにすれば、移動ロボットの位置を高精度で測定でき、結果的に高精度の地形図や走行経路の決定ができる。

【０００７】

【実施例】

(a) 移動ロボットの自律走行の検討 移動ロボット（月面又は惑星移動探査機）を自律的に走行制御するためには、一般的に考えてSensing-Planning
-Actionの３つの機能を必要とする。 すなわち、周囲の状況を把握し(Sensing)、それに適合する走行経路を計画し(Planning)、その計画に従って探査機をリアルタイム制御する(Action)。 又、障害物検知や経路計画に使用する地図の管理なども重要な構成要素となる。

【０００８】 既知情報の評価自律走行を行う場合には、衛星等で観測される地形図（概略地形図）の精度並びに航法系から得られる自己位置情報の精度が大きく影響する。 衛星により得られる概略地形図の空間分解能は１０ｍ、高さ分解能は４〜２０
ｍ程度である。 又、移動ロボットに搭載される慣性航法装置、スターセンサ、太陽センサから位置姿勢情報が計測されるが、ジャイロ・加速度計を用いる慣性航法装置が、加速度分力が多く発生する不整地走行においてどれだけの精度を維持できるかは不明であり、１時間の走行で１００ｍ以上の誤差が生じることも考えられる。 又、
スターセンサ、太陽センサを用いても、位置の分解能は数十〜数百ｍ程度である。 しかし、角度分解能は０．０
０５ ⁰以下の高分解能が期待できる。 従って、航法センサによる自己位置姿勢分解能は位置について数十〜数百ｍ、角度について０．１ ⁰以下と考えられる。

【０００９】 環境計測機能の概略検討自律走行系は以下の２つの機能(a) 予め定められたサブゴールを経由して目標地点まで到達する、(b) 詳細な地形図を作成する、を果たさなければならない。 前者のためには、衛星から得られた絶対座標系で表現された概略地形図において移動ロボットの位置・姿勢を１００ｍ以下の分解能で求める機能が必要になる。 慣性航法装置の分解能が仮りに高いとしても、得られるのは相対的な位置・姿勢のみであり、この要求を満たさない。 又、スターセンサ、太陽センサの位置分解能は数十〜数百ｍと不明確である。 従って、画像を使い位置・姿勢を推定する機能を考慮する必要がある。 具体的には、遠方の地形を観測し、概略地形図と比較する方法が考えられる。 ここではこの機能を遠方計測機能と呼び、遠方の地形を観測するセンサを遠方計測センサという。 遠方計測では、方式にもよるが５０ｍ程度での位置計測が可能である。

【００１０】又、走行の際、障害物に衝突したり、溝にはまったりすることがないように比較的近傍を計測する必要もある。 ここでは、これを近傍計測機能と呼び、近傍を計測するセンサを近傍計測センサという。 近傍計測では、絶対位置等を求める必要はなく、移動ロボットに相対的な座標系での計測結果が得られればよい。 (a)の「目標地点まで到達する」ためには、上記機能で十分と考えられる。 しかし、(b)の「詳細な地形図を作成する」ためには、絶対座標系での位置・姿勢を更に正確に求めなければならない。 １ｍオーダの地形図作成を目指すならば、位置の推定精度も１ｍが要求される。 遠方計測による位置推定分解能５０ｍでは、この要求を満たさない。 従って、別の方法で、移動ロボットの絶対位置・
姿勢を精度良く求める機能が必要である。 可能性としては、近傍計測結果と概略地形図をマッチングして位置を逆算する方法が考えられる。 ただし、１回の計測範囲がたとえば４０ｍ四方であるとすると、１０ｍ間隔の概略地図を１６点（４点×４点）しか含まない。 概略地形図の高さ分解能も考えあわせると、果たして安定に位置・
姿勢を求められるかが疑問である。 従って、隣接する近傍地形図同士を融合し範囲を広げた上で、概略地形図と比較する等の工夫が必要である。 機能構成以上の検討により、自律走行系に要求される機能は下表に示すとおりである。

【００１１】

【表１】

【００１２】環境計測機能としては、前述の遠方計測機能と近傍計測機能の両方を設ける。 そして、遠方計測では、絶対座標における位置・姿勢の推定を行う。 又、近傍計測では移動ロボットから見た周囲の地形図を詳細に計測する。 その結果は予め得られている概略地形図と比較され、地形図を高精度化するために利用される。 この処理の副産物として、移動ロボットの位置・姿勢がより高い精度で得られる。 尚、遠方計測で得られた位置姿勢推定結果を、この処理の初期値として利用し、処理の安定性を高めるようにする。 経路計画としては、概略経路計画と詳細経路計画の２つに機能分割する。 前者では遠方計測結果を利用したサブゴールへの大局的な誘導を制御する。 そして、後者では、近傍計測結果を利用して局所的な障害物回避を行う。 尚、概略経路計画機能では、
事前にオフラインで概略経路を計画したり、サブゴールを配置したりする機能も必要である。

【００１３】経路計画機能では、どのような経路を通るかだけ判断するが、実際に走行するためには、速度等の制御計画が必要となる。 又、移動ロボットが車輪型と仮定し、トレッド等が可変の場合は、地形に合わせた制御計画等が必要となる。 そこで、このような計画を行う機能として、走行計画機能を設ける。 走行制御機能は、実際に走行しながら、ステアリングや速度をリアルタイム制御する機能である。 又、障害物検知機能としては、環境計測機能で発見できなかった不意の障害物を発見する機能である。

【００１４】 走行の概略シナリオ走行は、予め設定されたランドマークを次々と通過していくように制御する。 サブゴール地点では、停止して、
遠方計測や航法センサによる位置・姿勢計測を行う。 この時、必ずしも高い精度でサブゴールに到達しているとは限らないので、計測によって求めた現在位置を使って概略経路（次のサブゴールの方位）を設定し直す必要がある。 移動中は、近傍計測・詳細経路計画を繰返し、近傍計測センサ（視覚センサ）で捕らえた障害物を回避しながら走行する。 その間、遠方計測による位置・姿勢計測を繰返し、次のサブゴールへ確実に到達するように制御する。 尚、障害物検知機能は常に動作し、視覚センサで捕らえられなかった障害物物を発見した場合は、停止するものとする。

【００１５】 サブゴール移動ロボットを安全に誘導するためには、サブゴールをどのような位置に設定するかが非常に重要な課題となる。 やみくもにサブゴールを配置すると、環境計測や経路計画の負担が大きくなり安全性と走行効率が低下する。 それを避けるためには、図２に示すように曲がる（移動ロボットの進行方向を変える）必要がある箇所には必ずサブゴールを設置し、サブゴール間は原則として直進できるようにすることが望ましい。 この方式により、走行中の処理の負担を減らすことができると同じに、大局的には袋小路を避けることができる。 又、目標経路からの大きな逸脱を避けることができる。 サブゴールの間隔は１Ｋｍ程度が妥当であるが、地形に応じて変えることも必要である。

【００１６】(b) 本発明の実施例構成図 図３は本発明の移動ロボット制御方式の全体の構成図、
図４は全体の概略制御の流れ図である。 尚、図３に示す各部は移動ロボット（例えば月面移動探査機）に搭載されているものである。 全体の構成図３において、１１は探査しようとする月面等の地形図データを絶対座標系で管理する地図管理部であり、当初は衛星等を使って得られた月面等の概略地形図のみが記憶されている。 概略地形図データには、地形的に特徴のある複数の地形点（山の頂上やクレータの淵等）の絶対位置座標が含まれている。 ２１は移動ロボットに搭載した第１のセンサ（航法センサ、遠方計測センサ）を用いて移動ロボットの絶対位置や方位を推定する位置姿勢推定部、２２、２３はそれぞれ第１のセンサを構成する航法センサ、遠方計測センサであり、航法センサ２２は移動ロボットの絶対方位Θを計測し、遠方計測センサ２３
は２つの地形的特徴地点（ランドマーク）の方位θ ₀ ，
θ ₁を観測する。 ３１は移動ロボットに搭載した第２のセンサ（近傍計測センサ）を用いて移動ロボット周辺の詳細地形図を相対座標系で作成する詳細地形図作成部、
３２は近傍計測センサ（視覚センサ）であり、光を対象物に照射し、反射して戻ってくるまでの時間から対象物までの距離を算出するもので、照射位置を水平、垂直方向にスキャンしながら距離を計測することにより対象物表面の全ポイントまでの距離を計測する。

【００１７】４１は地形図高精度化部であり、絶対座標系で表現された概略地形図の一部分に相対座標系で表現された詳細地形図が重なるように座標変換マトリックスを求め、該座標変換マトリックスを用いて詳細地形図データを絶対座標系に変換して高精度の地形図を作成する。 ５１は予め得られている月面等の概略地形図に基づいてサブゴールからサブゴールまでの移動ロボットの概略経路を計画する概略経路計画部、６１は詳細な地形図及び概略経路を考慮して移動ロボットの詳細な経路計画を行う詳細経路計画部、７１は詳細経路に沿って移動ロボットを走行させる走行計画（走行速度、ステアリング角の決定等）を行う走行計画部、８１は走行計画に基づいて移動ロボットを移動させる走行制御部、９１は障害物センサ、９２は障害物センサ出力に基づいて障害物を検出したことを走行制御部８１に通知する障害物検知部である。

【００１８】 全体の概略動作図４は移動ロボットの全体の概略動作説明図である。 移動ロボットを走行させるに先だって、位置姿勢推定部２
１は移動ロボットに搭載した第１のセンサ（航法センサ、遠方計測センサ）を用いて移動ロボットの現在位置を計測し、概略経路計画部５１に入力する（ステップ１
０１）。 すなわち、位置姿勢推定部２１は移動ロボットから見た所定の２つの特徴的地形点（ランドマーク：山の頂上やクレータの淵等）の相対方位θ ₀ ，θ ₁を遠方計測センサを用いて観測すると共に、航法センサを用いて移動ロボットの絶対方位Θを計測し、２つの特徴的地形点の絶対座標（ｘ ₀ ，ｙ ₀ ），（ｘ ₁ ，ｙ ₁ ）と相対方位θ
₀ ，θ ₁と絶対方位Θを用いて移動ロボットの絶対座標系における位置（Ｘ，Ｙ）を計測する。 概略経路計画部５
１は設定されているサブゴールと、出発位置（現在位置）と、予め衛星を用いて得られている月面等の概略地形図（地図管理部１１に記憶されている）に基づいてサブゴール迄の大局的な概略経路を計画する（ステップ１
０２）。

【００１９】ついで、詳細地形図作成部３１は第２のセンサである近傍計測センサを用いて移動ロボット周辺の詳細地形図を作成し、該詳細地形図を地形図高精度化部４１と詳細経路計画部６１に入力する（ステップ１０
３）。 地形図高精度化部４１は詳細地形図が入力されると、地図管理部１１に記憶されている概略地形図と該詳細地形図をマッチングさせて概略地形図の該当部分を高精度化して地図管理部１１に格納する（ステップ１０
４）。 すなわち、地形図高精度化部４１は絶対座標系で表現された概略地形図の一部分に相対座標系で表現された詳細地形図が重なるようにする座標変換マトリックスを求め、該座標変換マトリックスを用いて詳細地形図データを絶対座標系に変換して地図管理部１１に記憶する。 詳細経路計画部６１は移動ロボット周辺の詳細地形図が入力されると、該詳細地形図と概略経路計画部５１
より入力されている概略経路とを用いて移動ロボットの詳細経路を計画し、走行計画部７１に入力する（ステップ１０５）。 これにより、例えば、概略地形図になかった障害物等を回避するように詳細な経路が作成される。

【００２０】走行計画部７１は詳細経路に沿って移動ロボットを走行させる走行計画（時間・速度特性、時間・
ステアリング角特性の決定等）を行い（ステップ１０
６）、走行制御部８１は該走行計画に基づいて移動ロボットを走行制御する（ステップ１０７）。 走行中、近傍計測センサ３２で検知できなかった障害物（大きな岩、
溝等）が障害物センサ９１により検出されたか監視し（ステップ１０８）、障害物が検出されておらず、又、
サブゴールに到達してなければ、ステップ１０３に戻り前述の処理を繰り返す。 以上により、概略地形図にない障害物を回避しながら移動ロボットを出発地点からサブゴールに向けて走行させることができる。 又、移動ロボットの走行に従って周辺の詳細地形図が得られ、地形図高精度化部４１により地形図が高精度化されながら最終的にサブゴールに到達する（ステップ１０９）。 サブゴールに到達すれば、ステップ１０１に戻り、次のサブゴールへの制御が繰り返される。

【００２１】一方、ステップ１０８において、回避不能な障害物が検知されると一端停止し（ステップ１１
０）、その旨を遠隔地の移動ロボット制御センタに通知し、オペレータ指示に従う（ステップ１１１）。 オペレータは障害部を回避しながら移動ロボットを所定地点まで移動させる。 以後、該地点を出発地としてステップ１
０１以降の処理を実行する。 以下、図３の各部について説明する。

【００２２】 位置姿勢推定部図５は位置姿勢推定に関連する部分の構成図であり、２
１は位置姿勢推定部、２２は航法センサ、２３は遠方計測センサである。 航法センサ２２としては慣性航法装置やスターセンサ、太陽センサが用いられるが、図５には慣性航法装置が示されている。 ２２ａは移動ロボットの角加速度を検出するジャイロ、２２ｂは角加速度を二重積分して角度を求め、該角度を積算して基準方向からの移動ロボットの進行方位（絶対方位）Θを出力する角度演算部である。 この航法センサによれば進行方位Θを高精度に得ることができる。

【００２３】遠方計測センサ２３において、２３ａは遠方の風景を捕らえるカメラ、２３ｂはカメラを基準位置から所定角度回転（回転角度をθ _i1とする）させるカメラパン部、２３ｃはカメラで捕らえた風景画像を記憶する画像メモリ、２３ｄは画像メモリ内のランドマークＬ
Ｍ（山の頂上とする）の水平方向位置ｘ _Hに基づいて、
該ランドマークのカメラ視野内における方向（角度）θ
_i2を演算する視野内方向演算部、２３ｅはカメラ回転角度θ _i1とカメラ視野内角度θ _i2を加算し、移動ロボットの進行方向からランドマークまでの相対方位θ _i （＝θ
_i1 ＋θ _i2 ）を演算する対象物方位演算部である。 位置姿勢推定部２１は移動ロボットの進行方向を基準にして得られる２つのランドマークの相対方位と移動ロボットの進行方位（絶対方位）と各ランドマークの絶対座標（既知）とを用いて移動ロボットの絶対座標系における位置（Ｘ，Ｙ）を求める。 ランドマークとしては山の頂上やクレータの淵等を利用する。

【００２４】図６に示すように、移動ロボットＭＲＢの地図上での位置を（Ｘ，Ｙ）、姿勢（移動ロボットの進行方向）をΘ、ｉ個目のランドマークの地図上での位置を（ｘ _i ，ｙ _i ），移動ロボットの進行方向からランドマークまでの相対方位をθ _i 、移動ロボットからランドマークまでの距離をｄ _iとすると次式 ｘ _i ＝Ｘ＋ｄ _i・cos(Θ+θ _i ) ｙ _i ＝Ｙ＋ｄ _i・sin(Θ+θ _i ) の関係が成り立つ。 上式において、（ｘ _i ，ｙ _i ）は既知、θ _iは遠方計測センサ２３により観測され、またΘ
は航法センサ２２により計測される。

【００２５】２個のランドマークの計測結果（ｉ＝０，
１）から ｘ ₀ ＝Ｘ＋ｄ ₀・cos(Θ+θ ₀ ) ｙ ₀ ＝Ｙ＋ｄ ₀・sin(Θ+θ ₀ ) ｘ ₁ ＝Ｘ＋ｄ ₁・cos(Θ+θ ₁ ) ｙ ₁ ＝Ｙ＋ｄ ₁・sin(Θ+θ ₁ ) が成り立つ。 ｄ ₀ ，ｄ ₁を消去すると (y ₀ -Y)/(x ₀ -X)＝tan(Θ+θ ₀ ) (y ₁ -Y)/(x ₁ -X)＝tan(Θ+θ ₁ ) が得られる。 ここで、右辺は観測値から求めることができる。 従って、 tan(Θ+θ ₀ )＝Ａ tan(Θ+θ ₁ )＝Ｂ として上式を解けば、Ｘ，Ｙを求めることができる。 Ｘ＝｛(Ax ₀ -y ₀ )-(Bx ₁ -y ₁ )｝／(AB) (1) Ｙ＝｛B(Ax ₀ -y ₀ )-A(Bx ₁ -y ₁ )｝／(AB) (2) 以上から、位置姿勢推定部２１は、航法センサ２２より移動ロボットの進行方位（絶対方位）Θを入力されると共に、遠方計測センサ２３より各ランドマークの方位θ
₀ 、θ ₁が入力されると、(1)式及び(2)式を用いて移動ロボットの現在位置（Ｘ，Ｙ）を演算し、概略経路計画部５１と地形図高精度化部４１に入力する。 尚、各ランドマークの絶対座標値は地図管理部１１に予め設定されているから、着目している２つのランドマークの座標値（ｘ ₀ ，ｙ ₀ ），（ｘ ₁ ，ｙ ₁ ）を地図管理部１１より読み出して(1),(2)式の演算を行う。

【００２６】位置を推定する別な方法として、航法センサの情報を利用せず、Θを未知とする方法も考えられる。 しかし、カメラが微小に平行移動した時と、微小に回転した時とで、ランドマークの見え方が殆ど同じであることから、位置と姿勢を同じに推定しようとすると高い精度は期待できない。 一方、航法センサから得られる姿勢情報は高い精度を有している。 従って、その情報を利用し、位置だけを推定する本発明の位置推定方式が有効である。 位置の推定分解能ΔＲは、２個のランドマークの相対離角が９０ ⁰というよい条件のもとで、両者までの距離を等しくｄとした時、 ΔＲ≒δ＋ｄ・tanΔθ＋(√２)ｄ・tanΔΘ で近似できる。 ただし、δはランドマークの地図上での位置の分解能、δΘは移動ロボットの姿勢分解能、δθ
はランドマーク方位の観測分解能である。 例えば、Δθ
=ΔΘ＝０．１ ⁰ 、δ＝１０ｍ、ｄ＝１０Ｋｍの時、ΔＲ
＝５２ｍとなる。

【００２７】 近傍計測センサ近傍計測センサ（視覚センサ）３２として、ここではタイムオフライト方式を採用する。 タイムオフライト方式とは、図７に示すように移動ロボットＭＲＢに搭載した近傍計測センサ３２より光を対象物ＯＢＪに照射し、反射して戻ってくるまでの時間差から距離を算出する方式であり、広範囲にわたって計測するために光を二次元的に操作する。 このタイムオフライト方式としては、パルスレーザ光を用いて光の飛行時間を計測するレーダ方式や光強度を適当な周波数で変調して変調波の位相シフトを計測する位相差検出方式などがある。

【００２８】・レーダ方式 図８はレーダ方式の説明図であり、(a)は構成図、(b)は波形図である。 図８(a)において、３２ａはパルスレーザ発振部、３２ｂ,３２ｃはハーフミラー、３２ｄはパルスレーザを発射してから該パルスレーザが対象物ＯＢ
Ｊで反射して戻ってくるまでの時間を計時する計時回路、３２ｅは計時時間Ｔと光速度を用いて近傍計測センサ３２から対象物ＯＢＪまでの距離を演算する距離演算部である。 パルスレーザ３２ａより出力されたレーザ光の一部は、ハーフミラー３２ｂで反射して計時回路３２
ｄにスタートパルスとなって入力し、計時を開始させる。 又、パルスレーザ３２ａより出力されたレーザ光の残りはハーフミラー３２ｂ、ハーフミラー３２ｃを通過して対象物ＯＢＪに到達し、そこで反射してハーフミラー３２ｃに戻ってくる。 ハーフミラー３２ｃは該反射パルスを反射してストップパルスとして計時回路３２ｄに入力する。 以上により、レーザパルスを発射してから戻ってくるまでの時間Ｔが計測され、距離演算部３２ｅは次式 ｄ＝ｃ・Ｔ／２ （ただし、ｃは光速） により距離を演算する。

【００２９】・位相差検出方式 図９は位相差検出方式の説明図であり、(a)は構成図、
(b)は波形図である。 図９(a)において、３２ａ′は一定振幅のレーザ光（連続波）を出力するレーザ発振部、３
２ｂ′は正弦波状の信号を出力する発振回路、３２ｃ′
はレーザ光を正弦波信号で振幅変調して出力する振幅変調部、３２ｄ′はハーフミラー、３２ｅ′は送出レーザ光と受信レーザ光の位相差を検出する位相差検出回路である。 振幅変調部３２ｃ′でレーザ光の強度を正弦波状に振幅変調したレーザビームを対象物ＯＢＪに発射し、
対象物に当たって反射してくる波（受信レーザ光）と元の波（送出レーザ光）との位相差θを位相差検出回路３
２ｅ′で検出することによって光の飛行時間を計測して対象物までの距離を計測する。 この位相差検出方式によれば、レーダ方式に比較して連続する光信号の波形を計測するものであるため、ノイズの影響を受けにくく計測精度の上から優れている。

【００３０】 詳細地形図作成部近傍計測センサ３２より得られるデータは一般にセンサ座標系Ｘs−Ｙs−Ｚs（図７参照）の原点を中心にした極座標系で表現されている。 すなわち、近傍計測センサ３２より得られるデータは図１０に示すように対象物Ｏ
ＢＪ迄の距離ｄとレーザの発射方向（水平方向角α、垂直方向角β）で表現されている。 ところで、経路計画や高精度地形図作成は極座標形式のデータを用いるより、
基準面からの高さで表現されたデータを用いる方が処理がしやすい。 そこで、詳細地形図作成部３１に極座標系から移動式ロボットＭＲＢの真下位置を原点とするＸ−
Ｙ−Ｚ座標系（図７参照）に変換する座標変換マトリックスを予め設定しておく。 かかる状態において、近傍計測センサ３２から極座標データが入力されると、詳細地形図作成部３１は極座標形式のデータをＸ−Ｙ−Ｚ座標系に座標変換する。 これにより、対象物ＯＢＪの表面各ポイントの水平位置（ＸＹ座標値）と高さ（Ｚ座標値）
が得られる。 図１１は座標変換により得られたデータを直観的に理解するための摸式図であり、各ポイントをＸ
−Ｙ−Ｚ座標系にプロットしたものである。

【００３１】 地形図高精度化部地形図高精度化部４１は、図１２に示すように計測地点が異なる２つの地形データ（概略地形図ＭＰ１、詳細地形図ＭＰ２）から特徴の対を抽出し、その対から座標変換マトリックスを求めてマッチングさせる。 すなわち、
絶対座標系で表現された概略地形図ＭＰ１の一部分に、
計測された相対座標系で表現された詳細地形図ＭＰ２が重なるようにする座標変換マトリックスを求め、該座標変換マトリックスを用いて詳細地形図データを絶対座標系に変換して高精度の地形図を作成する。 地形図の特徴としては、地形表面の曲率を用いる。 これは、曲率が計測点の違いにより影響を受けないためであり、峰や谷、
穴などのエッジ部分では曲率が大きくなる。

【００３２】図１３は地形図高精度化部４１の処理の流れ図、図１３はその説明図である。 詳細地形図作成部３
１から入力された詳細地形図ＭＰ２の全地点についてＺ
方向の曲率を次式 ｜∂Ｚ／∂Ｘ｜＋｜∂Ｚ／∂Ｙ｜ により演算する（ステップ２０１）。 全地点の曲率計算が終了すれば、曲率が所定のスライス値より大きい地点を抽出する（ステップ２０２）。 図１４(b)の太実線部は曲率がスライス値より大きい地点を例示するが、実際の計測された詳細地形図ＭＰ２（図１４(a)）に一致していない。 ついで、抽出結果（曲率の大きな地点）を含むように領域Ａ１〜Ａ３に分割し（ステップ２０３）、
各領域Ａ１〜Ａ３の大きさ、特徴部分の長さ、曲率を抽出して記憶する（ステップ２０４、図１４(c)参照）。
以上により、峰や谷や穴等の領域とそれらの特徴が抽出されたことになる。

【００３３】詳細地形図ＭＰ２に付いての処理が終了すれば、移動ロボットの現在位置（Ｘ，Ｙ）及び姿勢（方位）を参照し、概略地形図ＭＰ１より現在位置周辺の概略地形図部分（図１４(a)の点線参照）を切り出し(ステップ２０５）、切り出した概略地形図ＭＰ１の全地点についてＺ方向の曲率を演算する（ステップ２０６）。 全地点の曲率計算が終了すれば、曲率が所定のスライス値より大きい地点を抽出する（ステップ２０７）。 図１４
(b)の太実線部は曲率がスライス値より大きい地点を例示するが、実際の概略地形図ＭＰ１（図１４(a)）に一致していない。 ついで、抽出結果（曲率の大きな地点）
を含むように領域Ａ１′〜Ａ３′に分割し（ステップ２
０８）、各領域Ａ１′〜Ａ３′の大きさ、特徴部分の長さ、曲率を抽出して記憶する（ステップ２０９、図１４
(c)参照）。

【００３４】以上により、概略地形図ＭＰ１に付いての処理が終了すれば、概略地形図の特徴が詳細地形図の特徴とマッチングするか判断し（ステップ２１０）、マッチングしなければ、切り出し位置を変えてステップ２０
５以降の処理を繰り返す。 概略地形図の特徴が詳細地形図の特徴とマッチングすれば、平行移動、回転移動により詳細地形図ＭＰ２が概略地形図ＭＰ１に重なるようにする座標変換マトリックスを求める（ステップ２１
１）。 尚、この座標変換マトリックスを求めるに際しては、移動ロボットの現在位置（Ｘ，Ｙ）が考慮される。
座標変換マトリックスが求まれば、計測されている詳細地形図データを該座標変換マトリックスで座標変換して絶対座標系の詳細地形図データを求めて地図管理部１１
に記憶する（ステップ２１２）。 以後、移動ロボットが移動する毎にミニの詳細地形図を求めて結合することにより絶対座標系の大きな詳細地形図が生成される。

【００３５】 経路計画概略経路と詳細経路の違いは解像度の違いだけであり、
概略経路計画部５１は荒い精度の地形図（概略地形図）
を用いて経路を生成するもので、ちょうど、地球上で1/
10,0000の地図の大まかなルートを作ることに相当する。 詳細経路計画部６１は詳細地形図を用いて経路を生成するもので、地球上で1/5000の地図で詳細なルートを作ることに相当する。 経路計画手法は概略経路計画、詳細経路計画とも同じである。 図１５は経路計画手法の説明図である。 この手法は領域や制約条件をポテンシャル関数で表す手法であり、障害物ＯＢＴとの距離が遠い程、値が低くなるポテンシャル関数φ ₁を仮想的に設定し、また、サブゴールＰ _Eに近い程値が低く、出発地Ｐ _S
に近い程値が高いポテンシャル関数φ ₂を設定する。 ついで、これら２つのポテンシャル関数を融合し、出発地Ｐsから所定距離の地点のうち融合ポテンシャルφの値が最小のポイントを探索し、ついで探索したポイントを基準にして所定距離の地点のうち融合ポテンシャル値が最小のポイントを探索し、以後順次同様の処理を繰り返し、求めたポイントをつなげて経路ＲＴとする。 すなわち、高い地点から低い地点に水が流れるように経路を求める。

【００３６】尚、詳細経路計画に際しては概略経路計画により生成された大局的な概略経路に沿って詳細経路が生成されるようにすると共に、概略地形図になかった障害物等を回避するように経路を生成する。 図１６は概略経路ＲＴ上に概略地形図になかった障害物ＯＢＴが存在する場合の詳細経路計画説明図であり、障害物ＯＢＴを回避するように詳細経路（点線参照）が作成される。 以上より、概略経路計画部５１は、設定されているサブゴールと、出発位置（現在位置）と、予め観測衛星を用いて得られている月面等の概略地形図に基づいて前記手法によりサブゴール迄の大局的な概略経路を作成し、詳細経路計画部６１は移動ロボット周辺の詳細地形図と概略経路計画部５１より入力されている概略経路とを用いて移動ロボットの詳細経路を作成する。

【００３７】 走行計画部走行計画部７１は詳細経路計画部６１より詳細経路データが入力されると、詳細経路に沿って移動ロボットを実際に走行させる走行計画（時間・速度特性、時間・ステアリング角特性の決定等）を行う。 図１７は車輪型の移動ロボットを例にした走行経路計画の説明図であり、
(a)は詳細経路ＲＴを示し、(b)は時間・速度特性図を示し、(c)は時間・ステアリング角特性図を示す。 詳細経路ＲＴは直線経路ＲＴ１，ＲＴ３、曲線経路ＲＴ２を有している。 直線経路ＲＴ１の初めでは高速の一定速度Ｖ
₁まで加速して以後該速度で高速走行する。 曲線経路Ｒ
Ｔ２の近くにくると速度Ｖ ₂まで減速し、以後低速走行し、曲線経路を通過すると再び高速の一定速度Ｖ ₁まで加速し、以後サブゴールＰ _Eに近ずくまで高速走行し、
サブゴール近傍で減速して停止する。 以上のように、経路は直線と曲線で構成されているから、複雑な経路であっても上記と同様な基準により時間・速度の関係を決定する。 又、ステアリング角は決められた経路に沿って移動ロボットが移動するように時間に対応させて決定する。

【００３８】走行制御部８１は走行計画で決定された時間・速度特性及び時間・ステアリング角特性通りに移動ロボットを走行させるようにサーボ制御を行い、サブゴールに向けて移動させる。 以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。

【００３９】

【発明の効果】以上本発明によれば、概略地形図では検出できなかった障害物を回避しながら移動ロボットを出発地点から目的地点まで走行させることができ、又、走行させながら高精度地形図を得ることができる。 又、本発明によれば、絶対座標系で表現された概略地形図の一部分と相対座標系で表現された詳細地形図が重なるように座標変換マトリックスを求め、該座標変換マトリックスを用いて詳細地形図データを絶対座標系に変換して地図管理部に記憶するようにしたから、走行しながら高精度の地形図を作成することができる。

【００４０】更に、本発明によれば、概略地形図データに地形的に特徴のある複数の地形点（山の頂上やクレータの縁等）の絶対位置座標を持たせておくと共に、移動ロボットの進行方向から所定の２つの特徴的地形点までの相対方位θ ₀ ，θ ₁を遠方計測センサを用いて観測すると共に、航法センサを用いて移動ロボットの絶対方位Θ
を計測し、２つの特徴的地形点の絶対座標（ｘ ₀ ，
ｙ ₀ ），（ｘ ₁ ，ｙ ₁ ）と相対方位θ ₀ ，θ ₁と絶対方位Θ
を用いて移動ロボットの絶対位置（Ｘ，Ｙ）を求めるようしたから、移動ロボットの位置を高精度で測定でき、
結果的に高精度の地形図や走行経路の決定ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図である。

【図２】サブゴール設定説明図である。

【図３】本発明の実施例構成図である。

【図４】全体の概略動作説明フロー図である。

【図５】位置姿勢推定に関連する部分の構成図である。

【図６】位置演算法説明図である。

【図７】近傍計測センサの原理説明図である。

【図８】レーダ方式の説明図である。

【図９】位相差検出方式の説明図である。

【図１０】極座標データの説明図である。

【図１１】Ｘ−Ｙ−Ｚ座標系データの説明図である。

【図１２】地形図高精度化処理の概略説明図である。

【図１３】地形図高精度化部の処理の流れ図である。

【図１４】地形図高精度化処理の説明図である。

【図１５】経路計画法の説明図である。

【図１６】障害物を回避する詳細経路計画説明図である。

【図１７】走行計画の説明図である。

【符号の説明】 １１・・地図管理部 ２１・・位置姿勢推定部 ３１・・詳細地形図作成部 ４１・・地形図高精度化部 ５１・・概略経路計画部 ６１・・詳細経路計画部 ７１・・走行計画部 ８１・・走行制御部