JP7192563B2

JP7192563B2 - 自律移動ロボット

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Publication number: JP7192563B2
Application number: JP2019029813A
Authority: JP
Inventors: 薪雄鈴木; 艶艶楊
Original assignee: Sintokogio Ltd
Current assignee: Sintokogio Ltd
Priority date: 2019-02-21
Filing date: 2019-02-21
Publication date: 2022-12-20
Anticipated expiration: 2039-02-21
Also published as: JP2020135561A

Description

本発明は、自律移動ロボットに関する。

医療施設や介護施設などに代表される施設においては、昼間は多くの職員が施設内を行き来しており、施設内で不具合が発生した対象者を職員が迅速に発見することが可能である。一方、夜間は宿直担当職員が一定時間間隔で施設内を定期巡回することにより不具合の発見に努めている。

このような状況を補うために、施設内の所定の位置にカメラを設置し、該カメラが撮像した画像（静止画像又は動画像）を職員が待機している居室に転送するシステムが採用されている。

しかしながら、上述したシステムにおいて、カメラの死角に存在する対象者を画像で発見することは困難である。例えば、宿直担当職員の巡回時間間隔が１時間の場合、巡回直後にカメラの死角で転倒したり徘徊している対象者を発見するのは、次の１時間後になってしまう場合がある。

かかる状況を改善すべく、施設内を自動巡回する自律移動ロボットを利用することができる。このような自律移動ロボットには、施設内に転倒者がいる場合、これを適切に発見すると共に、転倒者が存在していることを示す情報を出力する（例えば、職員に通知する）ことが要求される。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、測域センサと物体検知カメラとを用いて、転倒者を適切に発見すると共に、転倒者が存在していることを示す情報を出力することが可能な自律移動ロボットを実現することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の態様１に係る自律移動ロボットは、フロア上を自動巡回する自律移動ロボットであって、前記フロアを撮影するカメラと、前記フロアから特定の高さに存在する障害物を検知するセンサと、前記カメラにより撮影された画像、及び、前記センサの出力信号を参照して、当該自律移動ロボットを制御するコントローラと、を備え、前記コントローラは、人間を障害物として検知しているか否かを判断する処理を実行し、前記画像に人間が被写体として含まれている場合、且つ、前記センサが前記人間を障害物として検知していない場合、転倒者が存在していることを示す情報を出力する処理を実行する、構成である。

上記の構成によれば、施設内のフロア上に転倒者が存在しているか否かを適切に判断することができる。そして、転倒者が存在していることを示す情報を適切に出力することができる。

本発明の態様２に係る自律移動ロボットは、上記の態様１において、前記画像は、一人以上の人間を被写体として含み、前記コントローラは、前記画像を参照して、前記カメラに最も近い人間の前記画像内の座標情報を特定する処理と、前記座表情報を参照して、前記センサが前記カメラに最も近い人間を検知したか否かを判定する処理と、前記センサが前記カメラに最も近い人間を検知した場合、前記カメラに最も近い人間に追従して当該自律移動ロボットを走行させる処理と、を更に実行する、構成としてもよい。

上記の構成によれば、自律移動ロボットは施設内のフロア上を徘徊する対象者に追従して走行することができる。

本発明の態様３に係る自律移動ロボットは、上記の態様２において、前記コントローラは、前記判定する処理において、前記センサが前記座標情報が表す位置に人間の脚部に相当する特定のサイズの障害物を検知したときに、前記センサが前記カメラに最も近い人間を検知したと判定する、構成としてもよい。

上記の構成によれば、カメラの前に存在する人間が追従対象者であるか否かを判断することができる。

本発明の態様４に係る自律移動ロボットは、上記の態様１～３までの何れか１項において、前記コントローラは、前記カメラにより撮影した画像、及び、前記センサの出力信号を取得する少なくとも１つの入力インタフェースと、予め定められたプログラムに従って前記各処理を実行する少なくとも１つのプロセッサと、前記プログラムを格納した少なくとも１つのメモリと、を備えている、構成としてもよい。

上記の構成によれば、自律移動ロボットに搭載されたコントローラにより各種処理を実行することができる。

本発明の態様５に係る制御方法は、フロア上を自動巡回する自律移動ロボットを制御する制御方法であって、カメラを用いて前記フロアを撮影する工程と、センサを用いて前記フロアから特定の高さに存在する障害物を検知する工程と、前記カメラにより撮影された画像、及び、前記センサの出力信号を参照して、当該自律移動ロボットを制御する工程と、を含み、前記制御する工程は、前記画像に人間が被写体として含まれている場合、且つ、前記センサが前記人間を障害物として検知していない場合、転倒者が存在していることを示す情報を出力する処理を含む、方法である。

上記の構成によれば、施設内のフロア上に転倒者が存在しているか否か判断する制御をすることができる。

本発明の態様６に係る自律移動ロボットを制御する制御プログラムであって、前記コントローラに前記各処理を実行させることを特徴とする制御プログラムは、上記の態様１～４の何れか１項において、請求項１～４の何れか１項に記載の自律移動ロボットを制御する制御プログラムであって、前記コントローラに前記各処理を実行させる構成としてもよい。

上記の構成によれば、前記制御方法と同様の効果を奏する。

本発明によれば、上記の構成によれば、施設内のフロア上に転倒者が存在しているか否か判断することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る自律移動ロボットが備えている主要な構成を模式的に示す概略図である。本発明の一実施形態に係る自律移動ロボットが施設内を見回っている様子を模式的に示す斜視図である。本発明の一実施形態に係る自律移動ロボットが備えている第１の制御部の機能ブロック図である。図３に示した第１の制御部が実行する対象者の座標情報を抽出する方法のフローチャートである。図３に示した第１の制御部が実行する対象者の座標情報を抽出する態様を模式的に示す概略図である。本発明の一実施形態に係る自律移動ロボットが備えている第２の制御部の機能ブロック図である。図６に示した第２の制御部が実行する、フロアから所定の高さに対象者が存在するか否かを判断する方法のフローチャートである。図６に示した第２の制御部が実行する、フロアから所定の高さに対象者が存在するか否かを検知する態様を模式的に示す概略図である。本発明の一実施形態に係る自律移動ロボットが備えている第３の制御部の機能ブロック図である。図９に示した第３の制御部が実行する自律移動ロボットを駆動させる方法のフローチャートである。本発明の一実施形態に係る自律移動ロボットが備えている主要なハードウェア構成を模式的に示す概略図である。

本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット１０について、図１～図１０を参照して説明する。自律移動ロボット１０は、医療施設や介護施設などの職員に代わって施設内の見回りを実施する介護医療用の自律移動ロボットであって、徘徊している施設利用者や、動けない状態になっている施設利用者（すなわちフロア上に倒れている施設利用者）を検出可能な自走式の自律移動ロボットである。

（自律移動ロボット１０の主要構成）
図１は、自律移動ロボット１０の主なハードウェア構成を示したブロック図である。図１に示すように、自律移動ロボット１０は、少なくとも第１のコントローラ１１と、第２のコントローラ１２と、第３のコントローラ１３と、カメラ１４と、測域センサ１５と、駆動装置１６と、通信インタフェース１７とを備えている。別の好ましい実施形態では、第１のコントローラ１１と、第２のコントローラ１２と、第３のコントローラ１３とを一つの制御部として構成することができる。

第１のコントローラ１１はカメラ１４を制御し、第２のコントローラ１２は通信インタフェース１７および測域センサ１５を制御し、第３のコントローラ１３は駆動装置１６を制御する。第１のコントローラ１１による制御結果は、第２のコントローラ１２に送信され、第２のコントローラ１２による制御結果は第３のコントローラ１３に送信される。

第２のコントローラ１２により、通信インタフェース１７は、ビーコン１８と無線通信し、ビーコン信号を受信することができる。ビーコン１８は、任意のビーコンであってよく、例えばＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）ビーコンなどが好ましい。更に第２のコントローラ１２により、通信インタフェース１７は、携帯端末１９と無線通信し、自律移動ロボット１０の情報を送信することができる。携帯端末１９は、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末など任意の携帯端末であってよい。

（自律移動ロボット１０の実装態様）
図２は、本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット１０が施設内を見回っている様子を模式的に示す斜視図である。図２では、自律移動ロボット１０が、フロアＦ上に倒れている施設利用者Ｐ_０を検知した様子を模式的に示している。

図２に示すように、自律移動ロボット１０は、施設のフロアＦのうえに載置されている。自律移動ロボット１０は、駆動機構１６を用いて施設内を自走することができる。

図２において、フロアＦの表面に沿った平面をｘｙ平面と定め、フロアＦの表面の法線方向のうち当該表面から天頂へ向かう方向をｚ軸正方向と定める。また、図２に示すように、自律移動ロボット１０の前進方向をｘ軸正方向と定める。また、ｘｙ平面に含まれる方向のうち、上述したｘ軸正方向及びｚ軸正方向とともに右手系の直交座標系を構成する方向をｙ軸正方向と定める。

自律移動ロボット１０は、図２に示すように、その上端部が半球状に丸められた略円柱状の形状を有する。自律移動ロボット１０の筐体は、カメラ１４、測域センサ１５および通信インタフェース１７を含む入力機構と、駆動装置１６を含む出力機構と、これらの入出力機構を制御する制御部とを収容している。

なお、図２には、上記の入出力機構のうちカメラ１４のみを図示し、それ以外のハードウェアの図示は省略している。また、自律移動ロボット１０の筐体の内部構造についても、その図示を省略している。上記入出力機構以外に、例えばカメラ１４の隣に赤外線ランプなどを搭載することもできる。この赤外線ランプを点灯させ、カメラ１４に赤外線領域まで撮像できるカメラを用いて、低照度下でも人間を撮影することもできる。

カメラ１４および測域センサ１５は、図２に例示した自律移動ロボット１０の筐体の表面に露出した様態で配置されている。カメラ１４および測域センサ１５は、自律移動ロボット１０の筐体の表面の任意の場所に配置されることができるが、自律移動ロボット１０の前進方向正面に配置されていることが好ましい。

（オブジェクト判定）
図３は、本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット１０が備えている第１のコントローラ１１の主要な構成を示す機能ブロック図である。図４は、図３に示した第１の制御部が実行するオブジェクトの座標情報１４２を抽出する方法のフローチャートである。

図３に示すように、第１のコントローラ１１は、少なくとも第１の入力部１１１と、オブジェクト検出部１１２と、第１の判定部１１３と、第１の抽出部１１４と、第１の出力部１１５とを備えている。

自律移動ロボット１０は、巡回走行しながら、第１のコントローラ１１により、上述のカメラ１４にて施設内を撮影する（Ｓ１１１）。第１の入力部１１１は、上述のカメラ１４にて撮影された画像情報１４１を受信する。オブジェクト検出部１１２は、当該受信した画像情報１４１からオブジェクトを検出する（Ｓ１１２）。具体的には、オブジェクト検出では、画像情報１４１に含まれている被写体を検出する。

第１の判定部１１３では、検出された被写体に人間が含まれているか否か判定する（Ｓ１１３）。第１の判定部１１３による被写体の種類判定処理についての具体的手法は本実施形態を限定するものではなく、例えば以下のような機械学習的手法の何れかまたはそれらの組み合わせを用いることができる。

・サポートベクターマシン（SVM: Support Vector Machine）
・クラスタリング（Clustering）
・帰納論理プログラミング（ILP: Inductive Logic Programming）
・遺伝的アルゴリズム（GP: Genetic Programming）
・ベイジアンネットワーク（BN: Bayesian Network）
・ニューラルネットワーク（NN: Neural Network）
ニューラルネットワークを用いる場合、入力される画像情報１４１をニューラルネットワークへのインプット用に予め加工して用いるとよい。このような加工には、データの１次元的配列化、または多次元的配列化に加え、例えば、データオーギュメンテーション（Data Augmentation）等の手法を用いることができる。

また、ニューラルネットワークを用いる場合、畳み込み処理を含む畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）を用いてもよいし、再帰的処理を含むリカレントニューラルネットワーク（RNN: Recurrent Neural Network）を用いてもよい。ＣＮＮを用いる場合、より具体的には、ニューラルネットワークに含まれる１又は複数の層（レイヤ）として、畳み込み演算を行う畳み込み層を設け、当該層に入力される入力データに対してフィルタ演算（積和演算）を行う構成としてもよい。またフィルタ演算を行う際には、パディング等の処理を併用したり、適宜設定されたストライド幅を採用したりしてもよい。

また、ニューラルネットワークとして、数十～数千層に至る多層型又は超多層型のニューラルネットワークを用いてもよい。

また、第１の判定部１１３による被写体の種類判定処理に用いられる機械学習は、教師あり学習であってもよいし、教師なし学習であってもよい。

上記被写体の種類判定処理に用いられるプログラムおよび／またはデータは、自律移動ロボット１０内の記憶部（図示せず）に格納されることが好ましいが、外部の記憶手段に格納されてもよい。

（オブジェクト座標抽出）
第１の判定部１１３による被写体の種類判定処理により、画像情報１４１に一人以上の人間が含まれていると判断された場合（Ｓ１１３でＹＥＳ）、第１の抽出部１１４は、カメラ１４に最も近い人間の画像情報１４１中の座標を抽出する（Ｓ１１４）。画像情報１４１に人間が含まれていると判断されなかった場合（Ｓ１１３でＮＯ）、引き続きカメラ１４による撮影を継続する（Ｓ１１１）。画像情報１４１の取得の周期は任意に設定することができるが、１００ｍｓ～２００ｍｓのリフレッシュレートで画像情報１４１を取得することが好ましい。

図５は、図３に示した第１の制御部が実行するオブジェクトの座標情報１４２を抽出する態様を模式的に示す概略図である（図５は模式的に示した概念図であり、３次元図ではない）。図５の下部に示した自律移動ロボット１０は頂部から見た平面図として示してあり、自律移動ロボット１０に搭載されたカメラ１４により撮影された画像情報１４１は正面図として示した模式図である。自律移動ロボット１０に搭載されたカメラ１４により撮影された画像情報１４１は、２次元座標（ｘ_ｓ，ｙ_ｓ）により特定することができる。オブジェクトとしてカメラ１４に最も近い人間の２次元座標を抽出し（Ｓ１１４）、当該座標情報１４２を第２のコントローラ１２に出力する（Ｓ１１５）。第２のコントローラ１２に出力する座標情報１４２は、オブジェクトとしてカメラ１４に最も近い人間の２次元座標のうち、ｘ_ｓ軸方向の座標情報１４２だけであってもよい。

（障害物検知）
自律移動ロボット１０は、巡回走行しながら、測域センサ１５によって施設内の障害物を検知する。測域センサ１５は、自律移動ロボット１０の筐体の表面の任意の場所に配置されることができるが、フロアＦから高さ３５ｃｍ程度の水平面を測定できるように配置されることが好ましい。小学生などの子ども専用の施設であれば、フロアＦから高さ３０ｃｍ程度の水平面を測定できるように配置されることが好ましい。測域センサ１５は、例えば、北陽電機株式会社製のＵＳＴ－１０ＬＸのようなレーザ方式の測域センサを採用することができる。

測域センサ１５により施設内の障害物を検知した様子を図８に模式的に示す。図８は、ｚ軸正方向からフロアＦ面を臨む平面図である。フロアＦ表面からｚ軸方向＋３５ｃｍの高さであって、自律移動ロボット１０の筐体に搭載された測域センサ１５の位置を原点とし、自律移動ロボット１０の前進方向をｘ軸とした。図８において、障害物は小さな丸印によって表示されている。好ましい実施形態では、図８に示すように、測域センサ１５は走査角度±１１５°で障害物を検知する。また、０．０６ｍ～１０ｍ程度の検出距離であることが好ましい。走査時間は２５ｍｓであることが好ましい。角度分解能は０．２５度程度が好ましい。これらの値に限定されることなく、測域センサ１５は、任意の検出距離、走査角度、走査時間、角度分解能を有することができる。

（オブジェクトとの相対距離判断）
図６は、本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット１０が備えている第２のコントローラ１２の機能ブロック図である。図７は、図６に示した第２のコントローラ１２が実行する、フロアＦ表面からｚ軸方向へ所定の高さに対象者Ｐが存在するか否かを判断する方法のフローチャートである。

図６に示すように、第２のコントローラ１２は、少なくとも第２の入力部１２１と、第２の判定部１２３と、変換部１２５と、第２の抽出部１２６と、第２の出力部１２９とを備えている。第２の入力部１２１は、少なくとも第１の出力部１１５と、測域センサ１５と、ビーコン１８とからの出力情報を受信する。

上述したとおり、オブジェクトが人間である場合、当該オブジェクトの座標情報１４２が第１の出力部１１５から出力された場合（Ｓ１１５）、第２の入力部１２１は当該座標情報１４２を受信する。当該オブジェクトに相当する人間が、施設の職員である場合、当該職員はビーコン１８を所持しており、当該ビーコン１８はビーコン信号を発信している。

第２の入力部１２１は、所定の距離内に存在する当該ビーコン信号を受信する。第２の入力部１２１が、座標情報１４２を受信し、且つ、ビーコン信号も受信している場合、第２の判定部１２３は、当該オブジェクトに相当する人間が施設の職員であると判断する（Ｓ１２１でＮＯ）。第２の入力部１２１が座標情報１４２を受信していない場合（Ｓ１２１でＮＯ）、座標情報１４２を受信するまで、Ｓ１２１のステップを繰り返す。一方、第２の入力部１２１が、座標情報１４２を受信し、且つ、ビーコン信号を受信していない場合、第２の判定部１２３は、オブジェクトに相当する人間が施設の職員でないと判断する（Ｓ１２１でＹＥＳ）。

第２の判定部１２３により、オブジェクトに相当する人間が施設の職員でないと判断された場合（Ｓ１２１でＹＥＳ）、第２のコントローラ１２は、測域センサ１５から測域データ１４４を取得する（Ｓ１２４）。変換部１２５は、図５に示すように、座標情報１４２を自律移動ロボット１０の座標系の方向角情報に変換する（Ｓ１２５）。本実施形態では、自律移動ロボット１０の座標系とは、ｘｙ平面において自律移動ロボット１０の筐体に搭載された測域センサ１５の位置を原点とした極座標系であることが好ましい。具体的には、座標情報１４２のｘ_ｓ軸方向の最大値と最小値を、自律移動ロボット１０の座標系の方向角１５２ａと１５２ｂとに変換する。したがって、自律移動ロボット１０の座標系にてオブジェクトに相当する人間が存する挟角は方向角１５２ａと方向角１５２ｂとの間の挟角となる。

次いで、第２の抽出部１２６は、方向角１５２ａと方向角１５２ｂとの間の挟角において、測域センサ１５による測域データ１４４から最近位点を抽出する（Ｓ１２６）。本実施形態では、方向角１５２ａと方向角１５２ｂとの間の挟角において、予め定められた特定の範囲に含まれる幅を有する障害物として検知される対象の最近位点を抽出する。上記特定の範囲は任意に設定することができるが、好ましい実施形態では１０ｃｍ～１５ｃｍ程度と設定することができる。障害物として検知される人間がフロアＦ上に立っている場合、フロアＦからｚ軸方向に３５ｃｍ程度の位置では、当該人間の脚が障害物として検知される。上記特定の範囲を１０ｃｍ～１５ｃｍ程度と設定することにより、当該障害物は人間の脚であると判断することができるからである。図５では、最近位点を人間の脚の位置１４５として抽出した様子を示す。

なお、上記特定の範囲（例えば、１０ｃｍ～１５ｃｍ）の上限値（例えば、１５ｃｍ）を超える幅を有する障害物を検知対象に加えてもよい。これにより、フロアＦ上に立っている人間だけでなく、フロアＦ上に座っている、又は、うずくまっている対象者Ｐ_１を検知することが可能になる。

好ましい実施形態では、上記障害物の検知に加え、画像情報１４１におけるオブジェクトの座標情報１４２のアスペクト比（ｘ_ｓとｙ_ｓとの比）が略１：１、ないし、ｘ_ｓ＞ｙ_ｓであれば人間が座っている、もしくは、うずくまっていると判断することもできる。一方、オブジェクトの座標情報１４２のアスペクト比（ｘ_ｓとｙ_ｓとの比）が図５に示した例のようにｘ_ｓ＜ｙ_ｓであれば人間が立っていると判断することもできる。

図５の人間の脚の位置１４５のような最近位点が抽出できなかった場合（Ｓ１２７でＮＯ）、第２の出力部１２９は、転倒者情報を出力する（Ｓ１２８）。オブジェクトとしてカメラ１４に最も近い人間の２次元座標が抽出されており、且つ、ビーコン信号が受信されていない場合であるため、職員以外の人間が自律移動ロボット１０の進行方向に存在している。ただし、フロアＦから高さ３５ｃｍ程度の位置には当該人間が検出できないことから、当該人間はフロアＦ上に転倒していることが想定される。

図５の人間の脚の位置１４５のような最近位点が抽出できた場合（Ｓ１２７でＹＥＳ）、第２の抽出部１２６は追従目標位置情報を生成し、第２の出力部１２９は当該追従目標位置情報を第３の制御部に出力する（Ｓ１２９）。例えば、図５の人間の脚の位置１４５のような最近位点が抽出できた場合、測域センサ１５から当該最近位点までの最短距離を示すライン１５３による距離ｒと角度θを追従目標位置情報（ｒ，θ）とすることができる。当該追従目標位置情報（ｒ，θ）は、自律移動ロボット１０を基準とした相対的な位置情報であり、絶対座標ではないことが好ましい。ｒは５ｍ以内であることが好ましい。追従目標位置情報の特定は極座標に限定されず、通常のｘｙ直交座標系によって特定することも可能である。

別の好ましい実施形態では、通信インタフェース１７は、第２の出力部１２９から出力された転倒者情報（Ｓ１２８）を、宿直担当者の携帯端末１９に送信する。更に別の好ましい実施形態では、測域センサ１５及び／又はカメラ１４からの情報に基づいて、人間が座っている、もしくは、うずくまっていると判断した場合、通信インタフェース１７は、人間が座っている、もしくは、うずくまっている情報を、宿直担当者の携帯端末１９に送信する。

更に別の好ましい実施形態では、第２の出力部１２９が追従目標位置情報を第３の制御部に出力する場合、通信インタフェース１７は、自律移動ロボット１０の現在位置情報を宿直担当者の携帯端末１９に送信する。

（徘徊者追従）
図９は、本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット１０が備えている第３のコントローラ１３の機能ブロック図である。図１０は、図９に示した第３のコントローラ１３が実行する自律移動ロボット１０を駆動する方法のフローチャートである。

図９に示すように、第３のコントローラ１３は、少なくとも第３の入力部１３１と、第３の判定部１３２と、第３の出力部１３３とを備えている。第３の入力部１３１は、少なくとも第２の出力部１２９からの出力情報を受信する。

上述したとおり、第２の出力部１２９は追従目標位置情報を出力し（Ｓ１２９）、第３の入力部１３１は、当該追従目標位置情報を受信する。

第３の判定部１３２は、人追従モードか否か判定する（Ｓ１３１）。好ましい実施形態では、自律移動ロボット１０が対象者Ｐに追従して移動するか、追従することなく従来通り巡回移動するか、事前に設定しておくことができる。第３の判定部１３２は、当該設定情報を参照して、人追従モードか否か判定する（Ｓ１３１）。当該事前に設定した情報は、自律移動ロボット１０内の記憶部（図示せず）に格納されることが好ましいが、外部の記憶手段に格納されてもよい。

別の好ましい実施形態では、通信インタフェース１７が、自律移動ロボット１０の現在位置情報を宿直担当者の携帯端末１９に送信する際に、人追従モードを実行するか否かの問い合わせ情報を併せて携帯端末１９に送信する。宿直担当者は当該問い合わせ情報に応じて、人追従モードを指定することができる。

人追従モードに設定されていない場合（Ｓ１３１でＮＯ）、人追従モードに設定されるまで、従来通り巡回移動する。人追従モードに設定されている場合（Ｓ１３１でＹＥＳ）、第３の判定部１３２は、第３の入力部１３１を介して追従目標位置情報が受信されているか否か判断する（Ｓ１３２）。第３の入力部１３１が追従目標位置情報を受信していない場合（Ｓ１３２でＮＯ）、追従目標位置情報を受信するまで従来通り巡回移動する。

第３の入力部１３１が追従目標位置情報を受信している場合（Ｓ１３２でＹＥＳ）、第３の出力部１３３は、追従移動情報を駆動装置１６に出力する（Ｓ１３３）。駆動装置１６は、ステアリング装置とモータとを包含する構成であることが好ましい。本実施形態では、左右独立二輪駆動方式を採用することができ、２つのモータで左右独立に駆動制御することができる。

好ましい実施形態では、追従移動情報は、追従目標位置情報に基づいて生成される。追従の対象者は、徘徊している可能性が高く、移動方向及び／又は移動速度が一定ではない。追従移動情報は、追従目標位置情報に基づいて当該追随の対象者と一定の距離を保ちつつ自律移動ロボット１０が追従することができる進行方向情報とモータ回転情報とからなる。

（コントローラのハードウェア構成）
図１１は、本発明の一実施形態に係る自律移動ロボット１０が備えている主要なハードウェア構成を模式的に示す概略図である。図１１に示すように、自律移動ロボット１０は、少なくとも１つのコントローラ１３０を有する。コントローラ１３０は、図１の第１のコントローラ１１乃至第３のコントローラ１３に相当するハードウェア構成である。例えば、カメラ１４に関する情報を処理する第１のコントローラ１３０ａと、測域センサ１５および通信インタフェース１７に関する情報を処理する第２のコントローラ１３０ｂと、駆動装置１６に関する情報を処理する第３のコントローラ１３０ｃとのように複数の制御部に制御を分担させる構成としてもよい。

コントローラ１３０は、少なくとも入力インタフェース１３７、出力インタフェース１３８、プロセッサ１３５、メモリ１３６を備える。

入力インタフェース１３７から入力された情報の処理を実施するアルゴリズムを実行するプログラムは、メモリ１３６に格納される。当該メモリ１３６に格納されたプログラムをプロセッサ１３５にて実行することにより、入力された情報を処理することができる。当該処理された情報は出力情報として出力インタフェース１３８から出力される。出力インタフェース１３８から出力された情報により、駆動装置１６、通信インタフェース１７を制御することができる。

好ましい実施形態では、カメラ１４に関する情報を処理する第１のコントローラ１３０ａは、人間を障害物として検知しているか否かを判断する処理を実行する。第１のコントローラ１３０ａは、入力インタフェース１３７を介してカメラ１４から画像情報１４１を取得し、当該判断結果を、出力インタフェース１３８を介して第２のコントローラ１３０ｂに供給する。画像に人間が被写体として含まれている場合、且つ、測域センサ１５が人間を障害物として検知していない場合、第２のコントローラ１３０ｂは、転倒者が存在していることを示す情報を出力する処理を実行する。

具体的には、カメラ１４によって撮像された画像情報１４１が、一人以上の人間を被写体として含んでいる場合、第１のコントローラ１３０ａは、当該画像情報１４１を参照して、カメラ１４に最も近い人間の画像情報１４１内の座標情報１４２を特定する処理と、当該座表情報１４２を参照して、測域センサ１５がカメラ１４に最も近い人間を検知したか否かを判定する処理とを実行する。

例えば、第２のコントローラ１３０ｂは、判定する処理において、測域センサ１５が、座標情報１４２が表す位置に人間の脚部に相当する特定のサイズの障害物を検知したときに、測域センサ１５がカメラ１４に最も近い人間を検知したと判定する。

測域センサ１５がカメラ１４に最も近い人間を検知した場合、第２のコントローラ１３０ｂは、出力インタフェース１３８を介して追従対象者が存在していることを示す情報を出力する処理を実行する。第３のコントローラ１３０ｃは入力インタフェース１３７を介して当該出力された情報を取得する。当該出力された情報に基づいて、第３のコントローラ１３０ｃは、カメラ１４に最も近い人間に追従して当該自律移動ロボットを走行させる処理を実行する。

〔ソフトウェアによる実現例〕
自律移動ロボット１０の第１のコントローラ１１（特に、オブジェクト検出部１１２、第１の判定部１１３、第１の抽出部１１４）、第２のコントローラ１２（特に、第２の判定部１２３、変換部１２５、第２の抽出部１２６）、および、第３のコントローラ１３（特に、第３の判定部１３２）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、自律移動ロボット１０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１０自律移動ロボット
１３０コントローラ
１１、１３０ａ第１のコントローラ
１２、１３０ｂ第２のコントローラ
１３、１３０ｃ第３のコントローラ
１４カメラ
１５測域センサ
１６駆動機構
１７通信インタフェース
１８ビーコン
１９携帯端末
１１１第１の入力部
１１２オブジェクト検出部
１１３第１の判定部
１３８出力インタフェース
１１４第１の抽出部
１１５第１の出力部
１２１第２の入力部
１２３第２の判定部
１２５変換部
１２６第２の抽出部
１２９第２の出力部
１３１第３の入力部
１３２第３の判定部
１３３第３の出力部
１３７入力インタフェース
１３５プロセッサ
１３６メモリ
１４１画像情報
１４２座標情報
１４５人間の脚の位置
１５２ａ、１５２ｂ方向角

Claims

フロア上を自動巡回する自律移動ロボットであって、
前記フロアを撮影するカメラと、
前記フロアから特定の高さに存在する障害物を検知するセンサと、
前記カメラにより撮影された画像、及び、前記センサの出力信号を参照して、当該自律移動ロボットを制御するコントローラと、を備え、
前記画像は、人間を被写体として含み、
前記コントローラは、
前記画像を参照して、前記人間の前記画像内の座標情報を特定する処理と、
前記座標情報を参照して、前記センサが、前記座標情報が表す位置に人間を障害物として検知しているか否かを判断する処理と、
前記画像における前記人間の前記座標情報から得られるアスペクト比に基づいて、前記人間が、座っているまたはうずくまっているのか、立っているのかを判断する処理と、
を実行し、
前記画像に人間が被写体として含まれている場合、且つ、前記センサが前記人間を障害物として検知していない場合、転倒者が存在していることを示す情報を出力する処理を実行する、
ことを特徴とする自律移動ロボット。
前記コントローラは、
前記座標情報を特定する処理において、前記カメラに最も近い人間の前記画像内の座標情報を特定し、
前記人間を障害物として検知しているか否かを判断する処理において、前記センサが前記カメラに最も近い人間を検知したか否かを判断し、
前記センサが前記カメラに最も近い人間を検知した場合、前記カメラに最も近い人間に当該自律移動ロボットを追従させる処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動ロボット。
前記コントローラは、前記人間を障害物として検知しているか否かを判断する処理において、前記座標情報が表す位置に特定の範囲に含まれる幅を有する障害物を前記センサが検知したときに、前記センサが前記カメラに最も近い人間を検知したと判定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の自律移動ロボット。
前記コントローラは、
前記カメラにより撮影した画像、及び、前記センサの出力信号を取得する少なくとも１つの入力インタフェースと、
予め定められたプログラムに従って前記各処理を実行する少なくとも１つのプロセッサと、
前記プログラムを格納した少なくとも１つのメモリと、を備えている、
ことを特徴とする請求項１～３までの何れか１項に記載の自律移動ロボット。
フロア上を自動巡回する自律移動ロボットを制御する制御方法であって、
カメラを用いて前記フロアを撮影する工程と、
センサを用いて前記フロアから特定の高さに存在する障害物を検知する工程と、
前記カメラにより撮影された画像、及び、前記センサの出力信号を参照して、当該自律移動ロボットを制御する工程と、を含み、
前記画像は、人間を被写体として含み、
前記制御する工程は、
前記画像を参照して、前記人間の前記画像内の座標情報を特定する処理と、
前記座標情報を参照して、前記センサが、前記座標情報が表す位置に人間を障害物として検知しているか否かを判断する処理と、
前記画像における前記人間の前記座標情報から得られるアスペクト比に基づいて、前記人間が、座っているまたはうずくまっているのか、立っているのかを判断する処理と、
を含み、
前記画像に人間が被写体として含まれている場合、且つ、前記センサが前記人間を障害物として検知していない場合、転倒者が存在していることを示す情報を出力する処理を含む、
ことを特徴とする制御方法。
請求項１～４の何れか１項に記載の自律移動ロボットを制御する制御プログラムであって、前記コントローラに前記各処理を実行させることを特徴とする制御プログラム。