机器人管理系统、机器人管理终端、机器人管理方法和程序

摘要

本发明的目的在于：向机器人的管理者通知是否需要重新制作地图数据。机器人管理系统(1)具有：机器人(2)，其一边通过激光测量检测障碍物一边在路径上行进；机器人管理终端(3)，其存储地图数据(321)，向机器人(2)指示行进路径，该机器人管理系统的特征在于：正在路径上行进的机器人(2)向机器人管理终端(3)发送激光测量结果的传感器数据(324)，机器人管理终端(3)根据从机器人(2)发送的传感器数据(324)，沿着机器人(2)的行进路径，预测机器人(2)移动的将来的位置处的模拟传感器数据(325)，在模拟传感器数据(325)与地图数据(321)的不一致部分的比例大于预先设定的阈值的情况下，向用户通知再生成地图数据(321)。

说明书

技术领域

本发明涉及机器人管理系统、机器人管理终端、机器人管理方法和程序的技术。

背景技术

为了使机器人在环境内高效地移动，机器人需要知道自身在环境内的位置姿势。对于该位置姿势的推测，一般的方法是通过将由机器人的传感器得到的几何形状数据映射到预先设定的表示环境的几何形状的地图数据上，来推测机器人的位置姿势。在该位置姿势的推测中，假设了预先设定的地图数据与实际的环境(实际环境)一致，但根据机器人的使用环境，由于人、或其他机器人等使环境中的物体移动，可能导致在预先设定的地图数据与实际环境之间产生不一致。这样产生的地图数据与实际环境的不一致会导致机器人的地图数据与传感器数据之间的映射错误，即位置姿势的推测错误，造成机器人的自主移动失败。因此，需要重新制作机器人用的地图数据，使得消除地图数据与实际环境的不一致。

为了判断有无必要重新制作该地图数据，认为由机器人或其管理系统将在地图数据与实际环境之间产生的不一致部分可视化并向承担地图生成的机器人的管理者提示是有效的。

作为与该地图数据和实际环境的不一致部分的可视化相关的技术，例如可以列举非专利文献1的方法。在非专利文献1中，提出了以下的方法：对最新的传感器数据和过去的传感器数据进行比较，检测出地图的变化量，通过3DCG(3-Dimension Computer Graphics)来描绘点群，由此向机器人的管理者提示地图相对于过去的变化。

现有技术文献

非专利文献

非专利文献1：Henrik Andreasson，Martin Magnusson and Achim Lilienthal，“Has Something Changed Here？Autonomous Difference Detection for SecurityPatrol Robots”，Proceedings of the 2007 IEEE/RSJ International Conference onIntelligent Robots and Systems，pp.3429-3435，2007.

发明内容

发明要解决的课题

但是，在非专利文献1所记载的技术中，向机器人管理者提示过去与现在的地图数据之间的不一致的范围，但作为问题点，列举了该显示并不足以使机器人的管理者判断是否是与机器人的位置推测错误有关的很大的不一致，即是否需要重新制作地图数据。

鉴于这样的背景而提出了本发明，本发明的目的在于：向机器人的管理者通知是否需要地图数据的重新制作。

用于解决课题的手段

为了解决课题，本发明提供一种机器人管理系统，其包括：机器人，其一边通过测距传感器检测障碍物一边在路径上行进；机器人管理终端，其将地图数据存储在存储部中，向上述机器人指示行进路径，该机器人管理系统的特征在于，正在路径上行进的上述机器人向机器人管理终端发送上述测距传感器的测量结果，上述机器人管理终端根据从上述机器人发送的测量结果预测上述机器人移动的将来的位置处的测量结果，使得能够与上述地图数据进行对比，在上述预测的测量结果与上述地图数据的不一致部分的比例大于预先设定的阈值的情况下，向用户通知再生成上述地图数据。

关于其它解决方法，在实施方式中进行适当记载。

发明的效果

根据本发明，能够向机器人的管理者通知是否需要重新制作地图数据。

附图说明

图1是表示第一实施方式的机器人管理系统的结构例子的图。

图2是表示第一实施方式的机器人的硬件结构例子的图。

图3是表示第一实施方式的机器人管理终端的硬件结构的图。

图4是用于说明位置姿势数据和网格的种类的图，(a)表示位置姿势的说明，(b)表示网格的种类的说明。

图5是表示地图数据的例子的图。

图6是表示第一实施方式的机器人的处理步骤的流程图。

图7是表示第一实施方式的机器人管理终端的处理步骤的流程图。

图8是表示地图重新制作判断用地图数据的例子的图。

图9是表示警告画面的例子的图。

图10是表示第二实施方式的用于设定阈值的GUI画面的例子的图。

图11是表示第三实施方式的机器人的硬件结构例子的图。

具体实施方式

接着，适当地参考附图来详细说明用于实施本发明的方式(称为“实施方式”)。

[第一实施方式]

(系统结构)

图1是表示第一实施方式的机器人管理系统的结构例子的图。

机器人管理系统1具有相互通过无线LAN(局域网：Local Area Network)等进行无线通信的机器人2和机器人管理终端3。

机器人2具有距离传感器部21、位置姿势推测部22、路径跟踪控制部23、移动机构部24。

距离传感器部21具有以下的功能：通过激光测量与障碍物的距离，作为激光测量结果而生成传感器数据324。位置姿势推测部22具有以下的功能：根据从距离传感器部21取得的传感器数据324(测量结果)和从机器人管理终端3发送的地图数据321，推测机器人2自身的位置和姿势，生成推测位置姿势数据326，将传感器数据324、推测位置姿势数据326发送到机器人管理终端3。路径跟踪控制部23根据从位置姿势推测部22取得的推测位置姿势数据326、和从机器人管理终端3发送的路径数据323，控制移动机构部24来控制机器人2自身的移动，使得机器人2自身移动到目的地。对于位置姿势数据，将在后面参考图4进行说明。移动机构部24是用于进行机器人2的移动的机构。在本实施方式中，设想了以下这样的移动机构，即具备2个驱动轮和小脚轮(caster)作为移动机构部24，通过控制驱动轮的旋转角度的差来实现旋转，但只要能够得到在环境内进行移动的效果，也可以是船舶、飞机、飞行器、具备无限轨道的车辆、具备脚的机器人2等的移动机构。

机器人管理终端3具有地图重新制作判断部31、传感器数据模拟部32(预测部)、地图重新制作判断部33(判断部)、路径数据存储部323A、地图数据存储部321A、传感器数据存储部324A、机器人2的推测位置姿势数据存储部326A等。

路径数据存储部323A存储路径数据323，即预先记录了经由机器人管理终端3的键盘306(图3)等输入的机器人2在环境内通过时的位置和姿势的数据。传感器数据存储部324A存储从机器人2的距离传感器部21发送的数据(传感器数据324)。地图数据存储部321A存储地图数据321，它是预先设定的数据，是记录了机器人2自主移动的环境内的障碍物的几何形状的地图的数据。根据预先由机器人2在环境内进行巡视而收集到的传感器数据324，生成地图数据321。推测位置姿势数据存储部326A存储推测位置姿势数据326，它是由机器人2的位置姿势推测部22计算并发送到机器人管理终端3的数据。

地图重新制作判断用地图生成部31具有以下功能：根据传感器数据324、地图数据321、推测位置姿势数据326，生成用于生成在判断地图重新制作时使用的假设地图的地图重新制作判断用地图数据322。传感器数据模拟部32具有以下功能：通过根据路径数据323对机器人2移动时得到的传感器数据324进行模拟来进行预测，生成作为预测的激光测量结果的模拟传感器数据325。地图重新制作判断部33具有以下功能：根据地图重新制作判断用地图数据322和模拟传感器数据325，判断有无必要重新制作地图。

另外，在本实施方式中，将功能分为机器人2和机器人管理终端3，但也可以将机器人管理终端3内的全部或者一部分功能安装在机器人2上。

(机器人的硬件结构)

图2是表示第一实施方式的机器人的硬件结构例子的图。

机器人2具有处理器202、存储器203、无线LAN卡204、激光距离传感器205(测距传感器)、移动机构装置206、存储装置201、总线。

激光距离传感器205具有以下功能：照射激光，检测激光从障碍物的反射。传感器数据取得程序213利用来自该激光距离传感器205的数据，生成传感器数据324。另外，激光距离传感器205一边在水平180度方向扫描激光，一边通过测量照射的激光从障碍物反射而返回的时间来计算从传感器到障碍物的距离，由此测量2维水平面上的物体的几何形状。另外，也可以代替激光距离传感器205，而使用例如通过还在水平方向以外进行扫描来测量物体的3维几何形状的激光距离传感器、通过用多个照相机对用照相机摄影物体时的图像特征量进行三角测量来测量物体的3维几何形状的立体照相机等，只要是能够测量几何形状，该传感器的方式并没有限制。移动机构装置206相当于图1中的移动机构部24，因此在此省略说明。

存储装置201是HD(Hard Disk)、闪速存储器等非易失性存储装置，存储用于机器人2进行自主移动的程序和数据。程序包括OS(操作系统)211、全体控制程序212、传感器数据取得程序213、位置姿势推测程序214、移动机构控制程序215、承担与机器人管理终端3之间的数据收发的通信程序216。OS211和全体控制程序212是用于控制程序全体的程序。

通过将传感器数据取得程序213、位置姿势推测程序214、移动机构控制程序215分别展开到存储203中，由处理器202执行，来实现图1的距离传感器部21、位置姿势推测部22、路径跟踪控制部23。另外，通过将OS211、全体控制程序212和通信程序216从存储装置201展开到存储器203，由处理器202执行，来执行图6所示的处理。

进而，在存储装置201中存储有从机器人管理终端3发布的地图数据321、路径数据323、传感器数据324等。

(机器人管理终端的硬件结构)

图3是表示第一实施方式的机器人管理终端的硬件结构的图。

机器人管理终端3具有处理器302、存储器303、视频卡304、与视频卡304连接的显示器305(显示部)、键盘306(输入部)、无线LAN卡307、鼠标308(输入部)、存储装置301(存储部)、总线。

存储装置301是HD、闪速存储器等非易失性存储装置，存储用于判断地图的重新制作并显示警告的程序和数据。程序具有OS311、全体控制程序312、地图重新制作判断用地图生成程序313、传感器数据模拟程序314、地图重新制作判断程序315、显示程序316、通信程序317等。OS311和全体控制程序312是用于控制程序全体的程序。地图重新制作判断用地图生成程序313、传感器数据模拟程序314、地图重新制作判断程序315分别被展开到存储303中，由处理器302执行，由此实现图1的地图重新制作判断用地图生成部31、传感器数据模拟部32、地图重新制作判断部33。另外，OS311、全体控制程序312、显示程序316和通信程序317等也被从存储装置301展开到存储器303中，由处理器302执行，由此执行图7所示的处理。

显示程序316具有以下功能：依照地图重新制作的判断，经由视频卡304将重新制作的地方等信息描绘到显示器305上。通信程序317具有进行与机器人2的传感器数据324等的收发功能。

另外，在存储装置301中，存储有参照图1在上面说明了的地图数据321、地图重新制作判断用地图数据322、路径数据323、传感器数据324、模拟传感器数据325、机器人2的推测位置姿势数据326等。

另外，在图2和图3中，地图数据321、路径数据323、传感器数据324在机器人2和机器人管理终端3中是共用的数据，因此赋予相同的符号。

另外，在图2和图3中，可以用FPGA(Field Programmable Grid Array)、CPLD(Complex Programmable Logic Device)等可编程的硬件实现处理器202、302。另外，各程序、数据也可以从CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory)等存储介质进行转移，还可以经由网络从其他装置下载。另外，也可以与实施方式对应地对图2和图3所示的硬件、软件进行取舍选择。另外，对于机器人2和机器人管理终端3之间的通信设想了利用无线LAN，但也可以利用PHS(Personal Handy Phone)等其他通信方式。另外，也可以设为有线的通信。

进而，设想了机器人2和机器人管理终端3各个构成要素通过有线的通信线(总线)进行连接，但只要能够进行通信，也可以是无线。另外，只要能够进行通信，也可以物理地隔离这些构成要素中的特定的要素。

(位置姿势数据/网格的种类)

在此，参考图4，说明位置姿势数据和网格的种类。

图4是用于说明位置姿势数据和网格的种类的图，(a)表示位置姿势数据说明，(b)表示网格的种类的说明。

如图4(a)所示那样，在机器人2移动的环境中，例如定义了世界坐标等坐标系。位置表示该坐标系中的机器人2的坐标，在图4(a)中，(x1，y1)是位置。另外，姿势是指机器人2的方向，例如如图4(a)那样，用x轴与机器人2的方向的角度(θ1)来表示。

位置姿势数据是指该位置与姿势的组的数据(x1，y1，θ1)。

另外，如图4(b)所示那样，用预定大小的正方形的网格定义地图数据321(图1～图3)。如果机器人2照射激光401，则该激光401遇到障碍物402。这时，包含激光401遇到障碍物402的点的网格为占有网格412，激光401没有遇到障碍物402而向前前进的网格为非占有网格411。另外，从障碍物402开始往前激光401没有到达，因此从障碍物402开始往前为未知网格413。无论障碍物402是薄的板状，还是具有厚度的柱状，从障碍部402的表面往前都为未知网格413。

(处理例子)

接着，一边参照图2和图3，一边参考图5～图8说明本实施方式的机器人管理方法。

首先，说明本实施方式的地图的重新制作的通知的概要。在实际环境与预先设定的地图数据321之间产生的不一致部分是否对机器人2的移动产生障碍是基于机器人2沿着给定的路径移动时是否使用包含该不一致部分的传感器数据324进行位置姿势推测。在本实施方式中，该点为着眼点，机器人管理终端3在产生了某不一致部分时，在机器人2能够通过的各种路径中，对从机器人2得到的传感器数据324进行模拟，测量该不一致部分，预测是否能够进行位置姿势推测。然后，在不一致部分在1次的模拟传感器数据325中占多数的情况下，机器人管理终端3判断为产生位置姿势推测错误、有可能自主移动失败，并向机器人2的管理者通知需要重新制作地图数据321。在此，“1次的模拟传感器数据325”是指在假设了机器人2在路径上取得了位置姿势的情况下，在此处进行测量时应该得到的传感器数据，而并不是应该被认为是在路径上行进时得到的全部传感器数据。即，如果以图8为例子参考，则“1次的模拟传感器数据325”是指图8的符号810所示的传感器数据，而并不是对在假设了在路径502上行进时应该得到的全部传感器数据进行了累积的数据。即，在假设了在路径上行进时，在机器人2进行位置姿势推测的每个地方，都进行图7的步骤S205～S210的处理。

这样，通过模拟而预先求出怎样从路径上的机器人2测量不一致部分，能够预先判断不一致部分是否对机器人2的自主移动产生影响。由此，只在对自主移动产生影响的情况下，重新制作地图会比较好，从而减少地图数据321的重新制作次数。

根据这样的地图数据321的重新制作的通知的考虑方法，记述具体的处理。在此，记述以下这样的机器人管理系统1，即，使用表示由在实际环境内自主移动的车辆型机器人2测量的实际环境的几何形状的传感器数据324、预先赋予机器人2的路径数据323和地图数据321，判断地图数据321与实际环境之间有无不一致、和对该机器人2的位置姿势推测的影响，向管理者提示重新制作地图的时期和位置。

作为由以上的机器人2及其机器人管理终端3构成的机器人管理系统1的运用例子，表示在用图5的地图数据321表示的环境中，向具备激光距离传感器205(图2)的机器人2赋予路径501和路径502的例子。在此，作为在机器人2在路径501中移动的过程中由人放置了地图数据321中没有的障碍物511的情况下的地图重新制作的通知的例子，叙述这时由机器人2和机器人管理终端3分别进行的处理(图6和图7)。假设机器人2在路径501中行进后，返回到路径501的出发地点，在路径502上行进。

另外，在此，预先由机器人2在环境内巡视，根据收集到的传感器数据324，预先利用地图数据生成用的程序(未图示)，另外生成地图数据321，并作为机器人2的地图数据321和机器人管理终端3的地图数据321保存。另外，在路径数据323中，与时刻对应地记录有机器人2应该在地图上的位置姿势数据。将在后面说明符号521和符号324。

图6是表示第一实施方式的机器人的处理步骤的流程图。

首先，如果机器人2的全体控制程序212启动，则位置姿势推测程序214读入从机器人管理终端3发送的地图数据321(S101)。

进而，移动机构控制程序215读入从机器人管理终端3发送的路径数据323(S102)。

接着，利用激光距离传感器205进行环境的测量，传感器数据取得程序213取得测量数据，生成传感器数据324(S103)。

另外，位置姿势推测程序214根据传感器数据324与地图数据321的对照，推测机器人2的位置姿势(S104)，生成推测位置姿势数据326。作为对照的方法，设想利用被称为ICP(Iterative Closest Point)的方法。由此，位置姿势推测程序214使生成传感器数据324和地图数据321的点中的点间距离最短的点之间对应起来，使得对应起来的点间距离的总和最小，即根据传感器数据324和地图数据321的几何特征最重合时的传感器数据324和地图数据321，推测机器人2自身的相对位置姿势。在此，假设将通过ICP推测的地图数据321中的传感器数据324的位置姿势看作是机器人2的位置姿势。另外，在此，作为对照的方法设想利用ICP，但只要能够得到同样的效果，任何方法都可以。

另外，通信程序216经由无线LAN卡204，将传感器数据324和生成的推测位置姿势数据326发送到机器人管理终端3(S105)。这时，也可以只将传感器数据324发送到机器人管理终端3。

接着，移动机构控制程序215使用推测位置姿势数据326和在步骤S102中读入的路径数据323，进行用于跟踪机器人2的路径的移动机构控制(S106)。

然后，移动机构控制程序215使预先记录在路径数据323中的机器人2应该采取的位置姿势数据与推测位置姿势数据326的差消失地、进行移动机构装置206中的机器人2的车轮的旋转控制等，从而实现对路径的跟踪。

然后，全体控制程序212通过判断登记在路径数据323中的目的地的位置与推测位置姿势数据326的位置是否一致，来判断是否到达了目的地(S107)。

在步骤S107的结果是没有到达目的地的情况下(S107→“否”)，机器人2使处理返回到步骤S103。

在步骤S107的结果是到达了目的地的情况下(S107→“是”)，机器人2结束处理。

假设通过该路径跟踪控制，在机器人2移动到图5所示的地点521的过程中，在实际环境内，在地图数据321中放置了原本不存在的障碍物511，由到达了地点521的机器人2取得了传感器数据324。位置姿势推测程序214根据该传感器数据324，进行步骤S104的位置姿势的推测，推测的结果所得到的推测位置姿势数据326和传感器数据324在步骤S105中被发送到机器人管理终端3。通过图7说明接收到该数据的机器人管理终端3中的处理的流程。

图7是表示第一实施方式的机器人管理终端的处理步骤的流程图。

如果全体控制程序312启动，则首先地图重新制作判断用地图生成程序313读入存储装置301的地图数据321(S201)。

进而，传感器数据模拟程序314读入存储装置301的路径数据323(S202)。

接着，通信程序317经由无线LAN卡307接收在图6的步骤S105中从机器人2发送的传感器数据324和推测位置姿势数据326(S203)。分别将接收到的传感器数据324和推测位置姿势数据326暂时存储在存储装置301中。

接着，生成地图重新制作判断用地图生成程序313生成针对每个网格记录有占有/非占有/未知的状态的地图重新制作判断用地图数据322(S204)。通过将依照推测位置姿势数据326进行坐标变换为地图数据321的坐标系的传感器数据324合并到从地图数据321复制的地图数据上，而生成地图重新制作判断用地图数据322。

在将传感器数据324合并到该地图重新制作判断用地图数据322时，根据传感器与障碍物的位置姿势的关系，向各网格重新分配状态。分配的状态是在图4(b)中所述的占有/非占有/未知。

地图重新制作判断用地图生成程序313通过合并在图5的地点521得到的传感器数据324与地图数据321，来生成图8所示的地图重新制作判断用地图数据322。在图8的地图重新制作判断用地图数据322中，追加与新确定了障碍物的存在的占有状态的网格对应的区域830和、与障碍物的有无不明确的网格对应的区域831。在此，在地图数据321中原来就有的障碍物不动。

区域830、831为与地图数据321(图5)不一致的部分，但它是否导致机器人2的位置推测错误是基于机器人2的路径与在该路径上移动时预测的传感器数据(模拟传感器数据325)。将在后面说明符号801、810、820。

接着，传感器数据模拟程序314对机器人2在用地图重新制作判断用地图数据322表示的环境内沿着路径数据323进行移动时所得到的传感器数据324进行模拟(S205)。在此，传感器数据模拟程序314进行以下的模拟：在按照路径数据323上的机器人2应该采取的位置姿势，该机器人2通过激光进行扫描时，计算出该激光与障碍物相交的点的坐标(模拟传感器数据325)。另外，在该模拟中，传感器数据模拟部32将未知状态的网格假设为透过激光，取得激光的行进路径与占有状态的网格相交的点的传感器数据324。例如，在图8中，当前机器人2沿着路径502移动，采取符号801的位置姿势时的模拟传感器数据325为符号810那样。另外，该模拟传感器数据325被保存在机器人管理终端3的存储装置301中。

接着，地图重新制作判断用程序315对模拟传感器数据325中的有效部分进行判断(S206)。通过由地图重新制作判断程序315分别对模拟传感器数据325所成的点群(图8的符号810)的坐标，将该坐标与机器人2上的传感器位置连接起来的线段不通过不明状态的网格的情况看作为有效，将除此以外的情况看作为无效，来进行该判断。在图8的例子中，地图重新制作判断部33判断为通过模拟得到的传感器数据810中的符号820的模拟传感器数据(黑色部分)是无效部分，除此以外为有效部分。

另外，地图重新制作判断程序315判断1次模拟的模拟传感器数据325中的有效部分的比例是否比预先设定的阈值大(S207)。另外，如下这样进行这时的阈值的设定。首先，在生成地图数据321的时刻，地图重新制作判断程序315按照路径数据323，在确认了机器人2能够在环境内正常自主移动的基础上，计算出自主移动时按照时序得到的传感器数据324和推测位置姿势数据326，并保存。接着，地图重新制作判断程序315根据推测位置姿势数据326，将模拟传感器数据325变换为地图数据321的坐标系，求出模拟传感器数据325与地图数据321的占有状态的网格重合的比例。然后，地图重新制作判断程序315对每个自主移动中得到的传感器数据324求出该比例，求出其平均值，并乘以表示容许与其不一致的比例的系数，作为有效部分的判断用阈值。在本实施方式中，设想了以上那样的阈值的设定，但只要能够在判断是否需要重新制作地图时能够使用，也可以是其他方法。

在步骤S207的结果是有效部分相对于模拟传感器数据325全体的比例为预先设定的阈值以下的情况下(S207→“否”)，无效部分，即未知部分大，因此地图重新制作判断程序315看作是在机器人2上可能产生地图数据321与传感器数据324的对照错误，显示程序316在显示器305上与警告一起显示重新制作地图(地图数据321)的时期/位置(S208)，全体控制程序312判断该模拟位置(图8的符号801)是否是路径的最终(S209)。在此，时期例如是指是否应该立刻重新制作地图数据321等。关于显示的时期，假设预先设置在存储装置301中。另外，也可以不显示时期。通过显示程序316在当前的地图数据321和路径数据323上，用红色等警告色重叠地显示包含在步骤S204中求出的未知网格和在步骤S206判断为无效的部分的模拟传感器数据325、预见到会取得无效的传感器数据324的部分的路径，来进行警告的显示。例如，由显示程序316强调地显示图9的警告画面900中的符号901、模拟位置902。

在步骤S209的结果是模拟位置不是路径的最终的情况下(S209→“否”)，全体控制程序312使模拟位置前进1个，使处理返回到步骤S205。在此，“使模拟位置前进1个”是指使模拟位置向预先设定的测量时间后的路径上的位置姿势测量位置前进。

在步骤S209的结果是模拟位置是路径的最终的情况下(S209→“是”)，全体控制程序312使处理返回到步骤S203，接收下一个机器人2在环境内位置上的传感器数据324和推测位置姿势数据326。

另外，在步骤S207的结果是有效部分相对于传感器数据324全体的比例比预先设定的阈值大的情况下(S207→“是”)，全体控制程序312判断是否伴随着机器人2运用的结束而从键盘306输入了结束指令(S210)。

在步骤S210的结果是没有输入结束指令的情况下(S210→“否”)，全体控制程序312使处理前进到步骤S209。在步骤S210的结果是输入了结束指令的情况下(S210→“是”)，结束处理。

另外，在本实施方式中，机器人管理终端3在成为处理对象的机器人2行进的路径上进行模拟(S205～S210)，但并不只限于此，也可以对其他路径进行步骤S205～S210的处理。在此，作为成为模拟对象的路径，可以考虑其他的机器人2通过的路径、虽然不是当前时刻机器人通过的路径但是将来机器人2可能通过的路径等。

通过如此，可以对其它的机器人2通过的路径、将来机器人2可能通过的路径等进行判断是否需要重新制作地图数据321。

即，机器人管理终端3在模拟传感器数据325中，将与地图重新制作判断用地图数据322和地图数据321的差分部分相关的部分设为无效部分，将除此以外设为有效部分，通过判断有效部分相对于模拟传感器数据325的比例是否大于阈值，来判断模拟传感器数据325与地图数据321不一致部分的比例是否大于预先设定的阈值。

另外，在本实施方式中，使用传感器数据324计算有效部分的比例，但也可以使用网格。即，在步骤S207中，地图重新制作判断程序315也可以判断1次模拟中的未知网格相对于占有网格的比例是否超过了预先设定的阈值。即，也可以通过判断与地图数据321和地图重新制作判断用地图数据322的差分对应的网格的比例是否大于阈值，来判断模拟传感器数据325与地图数据321的不一致部分的比例是否大于预先设定的阈值。

根据第一实施方式，能够检测可能导致机器人2自主移动时位置姿势的推测错误的实际环境与地图数据321的不一致，并向机器人管理系统1的管理者通知预先设定的地图重新制作时期到来、以及应该重新制作的位置是哪里。

另外，在本实施方式中，设想了机器人2自主移动，但机器人2也可以由人远程操作。另外，在本实施方式中，作为地图数据321设想了2维数据，但也可以是3维数据。

另外，在本实施方式中，在步骤S105中，机器人2向机器人管理终端3发送传感器数据324、推测位置姿势数据326，但并不限于此，机器人2也可以只向机器人管理终端3发送传感器数据324。在该情况下，在机器人管理终端3侧进行传感器数据324与地图数据321的对照，计算出推测位置姿势数据326。

另外，在本实施方式中，与和地图数据321的不一致的检测无关地进行步骤S203～S209的处理，但并不只限于此，也可以仅在机器人管理终端3检测出与地图数据321的不一致时进行步骤S203～S209的处理。

[第二实施方式]

在第一实施方式中，作为阈值的求出方法，说明了预先使机器人2移动，根据这时得到的传感器数据324与地图数据321的对照结果决定阈值的方法。在第二实施方式中，记述使用机器人管理终端3上的GUI(Graphical UserInterface)，手动地设定阈值的方法。

图10是表示第二实施方式的用于设定阈值的GUI画面的例子的图。

在GUI画面1000中，显示地图数据321(图1～图3)和路径数据323(图1～图3)，机器人2的管理者使用鼠标308(图3)，指定矩形区域1001、1002等，对每个指定的矩形区域1001、1002设定阈值。例如，由于机器人2在卸载时在区域1002中停止，所以如果假设要求高精度地在该区域中检测出障碍物，则矩形区域1002中的阈值被设定得比矩形区域1001的高。另外，在行人多的地方、放置平板车等的地方的情况下，也可以提高该区域的阈值。另外，指定的区域的形状也可以是矩形以外的圆等任意形状。

根据第二实施方式，能够与环境的状况对应地灵活地设定阈值。

在图10的例子中，对分配用于通知地图重新制作的阈值的例子进行了记述，但也可以通过用鼠标308(图3)进行描绘而设定推测位置姿势时容许的误差。

例如，在图6的步骤S104中，根据ICP的对照来进行位置姿势的推测，但也可以将这时的传感器数据324与地图数据321之间的点间距离，即激光遇到物体的点和地图数据321的距离的总和的平均值设为阈值。另外，机器人管理终端3也可以对每个图10所示那样的区域设定该阈值，即传感器数据324与地图数据321之间的点间距离的总和的平均值。在该情况下，也可以在模拟传感器数据325与地图数据321之间的点间距离的总和的平均值大于设定的阈值的情况下，机器人管理终端3判断为位置姿势的推测错误大，向机器人2的管理者通知需要重新制作地图数据321。

另外，在此，使用了鼠标308作为指示设备，但只要是操纵杆、键盘306、触摸屏等能够承担同等作用的设备，就都可以使用。另外，作为进行阈值的指定的区域，作为例子设想了矩形区域，但只要是自由曲线等能够定义区域的方法，任何方法都可以。另外，以上以2维的例子进行了说明，但当然也可以是3维。

[第三实施方式]

在第一实施方式中，通过在机器人管理终端3的显示部上对检测出的不一致部分进行警告显示，来向机器人2的管理者进行通知。在此，说明使用机器人2所具备的显示装置向现场的人通知的例子。

图11是表示第三实施方式的机器人的硬件结构例子的图。

图11所示的机器人2a的结构是向图2的结构追加了方向转台207和向现场的操作者等提示不一致部分的投影仪208(指示显示部)的结构。在方向转台207上安装投影仪208，能够改变投影仪208的姿势、高度。在第一实施方式中，机器人2在图6的步骤S104中进行位置姿势的推测，将其结果发送到机器人管理终端3，由此在机器人管理终端3通过图7的步骤S204，生成图8所示那样的地图重新制作判断用地图数据322，但在第三实施方式中，机器人2a从机器人管理终端3接收图9所示那样的地图重新制作判断用地图数据322、警告画面900的数据，根据接收到的数据，控制方向转台207使得投影仪208朝向实际环境中的不一致部分，投影仪208向实际环境的不一致部分投影红色等警告色，向周围的人(现场的作业人员等)通知产生了不一致部分。另外，在该例子中，设想了利用投影仪208，但也可以使用灯、激光器等。另外，通过机器人2a在产生了不一致的部分原地旋转(不前后行进，在该处旋转)等，而根据机器人2a的运动，表示出在其周围产生了地图数据321与实际环境不一致。

另外，在机器人2具备图3所示的机器人管理终端3所示的结构的情况下，能够通过在机器人2a侧进行步骤S204～步骤S209的处理，在机器人2a侧生成地图重新制作判断用地图数据322和警告画面900的数据，控制方向转台207使得投影仪208朝向实际环境中的不一致部分，向不一致部分投影红色等警告色，向周围的人通知产生了不一致部分。

根据第三实施方式，不只是管理者，还能够向现场的作业人员等表示与地图数据321的不一致部分。

另外，理想的是本实施方式相关的机器人2是工厂内的运输机器人等，但也可以适用于监视机器人等巡视机器人。

对于地图数据231的再生成，可以通过正在路径中行进的机器人2暂时停止在路径中行进，而在障碍物附近巡视，来再生成地图数据321，也可以通过由与在路径中行进的机器人2不同的机器人2在环境内巡回，来再生成地图数据321。

另外，在本实施方式中，推测了机器人2每次进行移动都进行步骤S203～S209的处理，但例如也可以在机器人2移动了数次时，进行步骤S203～S209的处理，还可以每数秒进行步骤S203～S209的处理。

符号的说明

1机器人管理系统

2机器人

3机器人管理终端

21距离传感器部

22位置姿势推测部

23路径跟踪控制部

24移动机构部

31地图重新制作判断用地图生成部

32传感器数据模拟部(预测部)

33地图重新制作判断部(判断部)

201存储装置(机器人)

205激光距离传感器(测距传感器)

206移动机构装置

208投影仪(指示显示部)

212全体控制程序(机器人)

213传感器数据取得程序

214位置姿势推测程序

215移动机构控制程序

216通信程序(机器人)

301存储装置(机器人管理终端：存储部)

312全体控制程序(机器人管理终端)

313地图重新制作判断用地图生成程序

314传感器数据模拟程序

315地图重新制作判断程序

317通信程序

321地图数据

322地图重新制作判断用数据

323路径数据

324传感器数据(测量结果)

325模拟传感器数据(预测的测量结果)

326推测位置姿势数据