[发明专利]机器人系统以及地图更新方法在审

专利信息
申请号: 201410698431.X 申请日: 2011-10-24
公开(公告)号: CN104406581A 公开(公告)日: 2015-03-11
发明(设计)人: 藤本敬介;木村宣隆;守屋俊夫 申请(专利权)人: 株式会社日立制作所
主分类号: G01C21/00 分类号: G01C21/00;G09B29/00
代理公司: 永新专利商标代理有限公司 72002 代理人: 胡建新;朴勇
地址: 日本*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 机器人 系统 以及 地图 更新 方法
【说明书】:

本申请是申请日为2011年10月24日,申请号为201110324396.1,发明名称为“机器人系统以及地图更新方法”的原申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及自主移动机器人所参照的环境地图的更新方法以及机器人系统。

背景技术

参照表示机器人的移动顺序的路径,求出从机器人的当前位置姿势起的移动控制,从而进行机器人的自主移动。例如,根据专利文献1,通过基于所设定的移动路径数据的移动控制,机器人能够进行到达目的地为止的自主移动的基本动作。在专利文献1中,在表示空间内的存在物的几何状况的环境地图上生成机器人移动的路径,根据机器人的当前位置姿势进行移动控制。这里,通过将利用距离传感器等测量出的周围形状与该环境地图进行几何学组合,来估计机器人的位置姿势。

作为环境地图,例如,将机器人移动的空间分割成二维的格子状,赋予在与由格子包围的各小区对应的该空间的区域内是否存在物体的信息。作为环境地图的生成技术,在专利文献2中公开了如下技术:一边移动激光距离传感器,一边生成和/或显示传感器移动的周围的环境地图作为图像。

这里,在实际的应用场合中,在多数情况下,空间内的物体的配置或形状随时间而变化。因此,过去生成的环境地图与当前空间内的存在物的状态不同。该情况下,无法进行所述机器人位置姿势估计用的所述几何学组合。由此,为了在环境形状变化的状况下运用自主移动机器人,需要伴随物体的配置或形状的变更来更新环境地图,以使得实际的存在物的状态与环境地图一致。

作为环境地图的更新技术,在专利文献3中公开了防止通过包含误识别的低精度的地图来更新环境地图的技术。并且,在专利文献4中公开了如下技术:消除了地图生成时的地图形状的不匹配,进而,能够进行局部的环境地图更新。具体而言,生成表示独立空间的一部分区域的局部地图,以操作员设定的连接点为基准将该局部地图与过去的环境地图连接起来,从而更新地图。

【专利文献1】日本特开2009-291540

【专利文献2】日本特开2005-326944

【专利文献3】日本特开2009-169845

【专利文献4】日本特开2010-92147

这些地图更新手段在过去的环境地图上改写新测量的形状,作为基准的过去的环境地图的形状中包含的误差(以下将与实际形状之间的差异作为环境地图的误差)会影响组合新的测量数据时的精度。因此,在更新后的环境地图中产生新的误差,由此,反复进行更新处理,误差蓄积,地图的精度降低。

在专利文献3中,将机器人测量的周围的形状与环境地图进行几何学组合,在环境地图中反映存在变更的被测量区域,从而进行环境地图的更新。此时,环境地图中表现的形状与实际形状不完全一致,所以,产生组合误差。由于该影响,在环境地图内的改写更新后的区域内产生新的误差。由此,反复进行上述更新时,环境地图的误差蓄积。

在专利文献4中,在结合过去的环境地图和新测量而得到的新的环境地图时,以在两个环境地图共有的区域内设定的连接点为基准,更新环境地图。但是,两个环境地图分别具有误差,所以,在以在两个环境地图上设定的连接点为基准而得到的更新后的环境地图中,相对于过去的环境地图产生新的误差。其结果,反复进行更新时,误差蓄积。

发明内容

与此相对,根据本发明的目的,提供能够在确保过去的环境地图的精度的状态下进行更新处理而不会在环境地图中蓄积误差的移动机器人、机器人系统、地图更新方法。

作为用于解决上述课题的本发明的特征的一例,能够在空间内移动的移动机器人或机器人系统具有:存储部,存储表示过去时点的空间几何信息的环境地图;传感部,能够测量机器人周围的存在物的形状;以及测量部位计算部,计算所述传感部测量出的部位,其特征在于,所述存储部具有如下功能:将多个由预先设定的所述环境地图中的规定区域的形状信息与所述环境地图上的该规定区域的属性成对地存储多个,所述移动机器人或机器人系统还具有:属性读出部,对所述环境地图与存储在所述存储部中的规定区域进行比较,读出与该规定区域对应的所述属性;以及环境地图更新部,按照所述测量部位计算部计算出的测量部位中的由所述属性读出部读出的所述属性,更新所述环境地图。

能够进行环境地图的更新处理而不会引起误差的蓄积。由此,即使反复进行更新处理,环境地图的精度也不会降低。

附图说明

图1是示出机器人系统的全体结构的图。

图2是示出机器人系统的动作流程图的图。

图3是示出机器人的动作的图。

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