JP2015158844A - 自律走行台車 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の一見地に係る自律走行台車は、台車部と、走行部と、記憶部と、到達位置予測部と、補正速度算出部と、再現走行指令算出部と、を備える。走行部は、走行制御指令に従って台車部を走行させる。記憶部は、走行経路データを記憶する。走行経路データは、走行予定の走行経路上に設定された複数のサブゴール点と、複数のサブゴール点のそれぞれに到達する到達時刻と、複数のサブゴール点のそれぞれにおける台車部の走行速度と、を関連付けて記憶する。到達位置予測部は、再現走行モードの実行時に、走行速度と到達時刻に基づいて、台車部の予想到達位置を予測する。再現走行モードは、走行経路データに基づいて自律的に走行経路を走行する走行モードである。
補正速度算出部は、再現走行モードの実行時に、予想走行距離と必要走行距離とに基づいて、補正走行速度を算出する。予想走行距離は、台車部の現在位置と予想到達位置との間の距離である。必要走行距離は、到達目標サブゴール点まで到達するために必要な走行距離である。到達目標サブゴール点は、台車部が到達すべき目標点に対応するサブゴール点である。補正走行速度は、走行速度の補正速度である。再現走行指令算出部は、再現走行モードの実行時に、補正走行速度に基づいた再現走行制御指令を走行制御指令として算出する。
この場合、現在位置が走行経路データに記憶された現在位置に対応するサブゴール点からずれている場合、及び/又は、予想到達位置が到達目標サブゴール点に対応する位置からずれている場合でも、次の目標点(到達目標サブゴール点)に到達するまでに、これらのずれを低減できる。
この場合、必要走行距離は、現在サブゴール点と到達目標サブゴール点との間の距離であってもよい。現在サブゴール点は、自律走行経過時刻に対応する到達時刻に関連づけられたサブゴール点である。
これにより、走行経路データに記憶されているサブゴール点と、到達時刻と、走行速度とが適切に対応した値となっていない場合であっても、自律走行台車は教示された走行経路を忠実に再現走行できる。
これにより、自律走行台車が走行経路から外れた位置に存在していた場合に、自律走行台車に対して、走行経路誤差に基づいた走行経路へ合流するための回転を与えることができる。その結果、自律走行台車は、自律的に走行経路へと合流できる。
この場合、走行経路誤差は、仮想走行経路と直進到達予想点との距離であってもよい。これにより、自律走行台車が走行経路から外れた位置に存在している場合に、自律走行台車がより迅速に走行経路へ合流できる。
第2走行経路補正速度成分は、第2併進速度成分と第2定数との積として算出されてもよい。このとき、第2定数は、1と第1定数との差により決定される。また、第2走行経路補正速度成分は、第2走行速度のための走行経路補正速度成分である。
これにより、自律走行台車が走行経路から外れた位置に存在して、自律走行台車が自律的に走行経路に合流する場合に、走行経路誤差及び台車部(自律走行台車)が走行経路に対していずれの側にあるかに基づいて、走行経路へ合流するための回転を決定できる。
このとき、補正速度算出部は、目標姿勢角変化と予想姿勢角変化とに基づいて、補正回転速度成分を算出してもよい。目標姿勢角変化は、到達目標姿勢角まで回転するために必要な姿勢角変化である。到達目標姿勢角は、到達目標サブゴール点に関連づけられている姿勢角である。予想姿勢角変化は、予想姿勢角と現在姿勢角との差である。現在姿勢角は、現在位置における台車部の姿勢を表す姿勢角である。
これにより、再現走行モードの実行時に、走行曲率半径を算出する必要がなくなる。
教示データ作製部は、手動操作教示モードの実行時に、教示サブゴール点と、教示サブゴール点を取得した時の教示経過時刻とを、関連づけて記憶して走行経路データを作製する。これにより、操作者の操作により教示された走行経路を時間の概念も含めて走行経路データに記憶できる。
(1)自律走行台車の全体構成
まず、本実施形態に係る自律走行台車100の全体構成について、図1を用いて説明する。図1は、自律走行台車100の全体構成を示す図である。図1に示す本実施形態の自律走行台車100は、操作者の操作を自律走行台車100に教示し、教示された操作者の操作(教示された走行経路、時間の概念を含む動作)を再現する自律走行台車である。自律走行台車100は、台車部1と、走行部2と、検出部3と、操作部5と、制御部7と、を備える。
さらに、制御部7は、障害物及び壁などの位置情報に基づき、移動平面(走行環境)における自律走行台車100の位置を把握する。また、制御部7は、検出部3から得られる信号に基づいて、走行経路上、あるいは、走行経路に侵入してくる(と予測される)、走行の障害となる走行障害物を把握する。
なお、自律走行台車100の走行部2、検出部3、操作部5、及び制御部7の構成の詳細については、後述する。
次に、走行部2の構成について図1を用いて詳細に説明する。図1に示す本実施形態の走行部2は、「対向二輪差動型」と呼ばれる走行部である。従って、走行部2は、一対の主輪21a、21bと、2つのモータ23a、23bと、を有する。主輪21a、21bは、台車部1の略中央部の底部において、台車部1の進行方向の左右側に対向するように配置されている。
なお、モータ23a、23bとしては、たとえば、サーボモータ及び/又はブラシレスモータなどの電動モータを用いることができる。
次に、検出部3の構成について、図1を用いて説明する。検出部3は、前方検出器31と、後方検出器33と、を有する。前方検出器31は、自律走行台車100の前方にある障害物及び壁などを検出する。後方検出器33は、自律走行台車100の後方にある障害物及び壁などを検出する。また、前方検出器31と後方検出器33は、自律走行台車100と障害物及び壁などとの間の距離及び、自律走行台車100から見た障害物及び壁などが存在する方向に関する情報などを含む信号を出力する。これにより、検出部3は、自律走行台車100から見た障害物及び壁などの相対的な位置情報を、制御部7に出力できる。
次に、操作部5の構成について、図2を用いて説明する。図2は、操作部の構成を示す図である。操作部5は、操作ハンドル51a、51bと、設定部53と、表示部55と、インターフェース57と、筐体59と、を備える。
従って、インターフェース57としては、マイコンボードなどを用いることができる。マイコンボードは、例えば、操作ハンドル51a、51bの回動量、回転方向、及び設定部53における設定状態を電気信号に変換する信号変換器と、表示部55に情報を表示するための表示部駆動回路と、制御部7と信号を送受信するための通信インターフェースと、を備えている。
I.制御部の全体構成
次に、制御部7の全体構成について図3を用いて説明する。図3は、制御部の全体構成を示す図である。
なお、制御部7は、CPU(Central Processing Unit)と、ハードディスク装置と、ROM(Read Only Memory)と、RAM(Random Access Memory)と、記憶媒体読み出し装置などにより構成される記憶装置と、信号変換を行うインターフェースなどと、を備えたマイコンシステムなどにより実現できる。
制御部7は、教示データ作製部71と、位置推定部72と、記憶部73と、経過時刻計数部74と、モータ駆動部75と、障害物情報取得部76と、切替部77と、を有する。
ここで、上記の位置に関する情報は、走行予定の走行経路上に設定された通過すべき目標点である。従って、上記の位置に関する情報のことを、「サブゴール点」と呼ぶことにする。
なお、図3において、記憶部73に走行経路データ500が図示されている。また、走行経路データ500の詳細は、図11B、図11Cに図示されている(後述)。
これにより、自律走行台車100の姿勢が変化するような台車部1(自律走行台車100)の動作を走行経路データ500に記憶できる。
他のサブゴール点として、当該サブゴール点から所定の距離だけ離れた複数のサブゴール点を選択することにより、サブゴール点を取得した時の測定(推測)位置に誤差(ノイズ成分)が生じている場合でも、当該ノイズ成分を低減した適切な走行曲率半径ρを取得できる。
なお、経過時刻計数部74の詳細な構成及び動作については、後述する。
モータ駆動部75は、操作部5と信号送受信可能に接続され、手動操作教示モードの実行時には、操作部5の操作ハンドル51a、51bの回動量及び/又は回動方向に基づき、操作走行制御指令を作成する。そして、モータ駆動部75は、操作走行制御指令を走行制御指令として、モータ23a、23bを制御する。
これにより、台車部1(自律走行台車100)は、教示された走行経路を忠実に再現走行できる。なお、モータ駆動部75の詳細な構成及び動作については、後述する。
次に、経過時刻計数部74の構成について図5を用いて説明する。図5は、経過時刻計数部の構成を示す図である。経過時刻計数部74は、自律走行経過時刻計数部741と、教示経過時刻計数部743と、を有する。
自律走行経過時刻計数部741は、再現走行モードの実行時に、自律走行経過時刻を計数する。自律走行経過時刻とは、再現走行モードの開始時からの経過時刻である。
次に、モータ駆動部75の構成について、図6を用いて説明する。図6は、モータ駆動部の構成を示す図である。
モータ駆動部75は、駆動切替部751と、再現走行指令部753と、モータ制御部755と、操作走行制御指令算出部757と、を有する。
これにより、再現走行指令部753は、再現走行モードの実行時に、自律走行経過時刻と、走行経路データ500に記憶されているデータとに基づいて、再現走行制御指令を算出し、当該再現走行制御指令を駆動切替部751の端子fへ出力できる。
このため、モータ制御部755は、手動操作教示モードの実行時には、操作走行制御指令に基づいて(すなわち、操作走行制御指令を走行制御指令として)、再現走行モードの実行時には再現走行制御指令に基づいて(すなわち、再現走行制御指令を走行制御指令として)、モータ23a、23bを制御する。
そのため、モータ制御部755としては、フィードバック制御理論を用いたモータ制御装置などを用いることができる。
さらに、操作走行制御指令算出部757は、手動操作教示モードの実行時に、操作走行制御指令を教示データ作製部71に出力する。
この場合、モータ制御部755は、操作走行制御指令に示された数値と、モータ制御部755において予め決められているモータ23a、23bの最大回転速度との積により、モータ23a、23bの回転速度を決定できる。
次に、再現走行指令部753の構成について、図7を用いて説明する。図7は、再現走行指令部の構成を示す図である。
再現走行指令部753は、到達位置予測部7531と、補正速度算出部7533と、再現走行指令算出部7535と、を有する。
予想到達位置は、走行経路データ500に記憶されている走行速度と到達時刻に基づいて予測される位置である。すなわち、予想到達位置は、測定誤差による誤差が含まれている可能性のある走行経路データ500に記憶された走行速度と到達時刻をそのまま用いた場合に、台車部1(自律走行台車100)が到達すると予想される位置を表している。
なお、補正速度算出部7533における走行速度の補正方法については、後ほど詳しく説明する。
1.対向二輪差動型の走行部による走行原理
次に、本実施形態に係る自律走行台車100の動作について説明する。まず、対向二輪差動型の走行部2を備える自律走行台車100(台車部1)の走行原理について説明する。ここで、図8に示すように、台車部1(自律走行台車100)において、台車部1(自律走行台車100)の中心点Cと、主輪21aと主輪21bとの間の距離(車幅)2dを定義する。この場合、中心点Cから主輪21a又は21bまでの距離はdとなる。図8は、台車部(自律走行台車)の中心点と車幅の定義を示す図である。
一方、dΘにて表現される速度成分は、第1走行速度V1と第2走行速度V2との間に走行速度差を生じさせ台車部1を回転させる速度であることから、「回転速度成分VR」と呼ぶことにする。
なお、走行曲率半径ρを走行経路データ500に記憶していなくても、例えば、後述する方法により、走行経路データ500に記憶されたサブゴール点から、各サブゴール点における走行曲率半径(回転半径)ρを算出してもよい。
次に、本実施形態の自律走行台車100の動作について、図10Aを用いて説明する。図10Aは、自律走行台車の動作を示すフローチャートである。本実施形態においては、操作者が操作部5を操作して自律走行台車100を走行させて自律走行台車100に走行経路を教示させた上で、教示された走行経路を再現走行モードの実行時に再現走行する例を示す。
自律走行台車100において、まず、教示データ作製部71が、自律走行台車100を操作者が操作することにより自律走行台車100が通過した走行経路の走行経路データ500を取得し、記憶部73に記憶する(ステップS1)。
なお、ステップS1における走行経路データ500の取得方法については、後ほど詳しく説明する。
自律走行台車100が走行経路データ500に基づいて走行経路を自律的に再現走行するとき、補正速度算出部7533が、走行経路データ500に記憶された走行速度を逐次補正する(すなわち、補正走行速度を算出する)。そして、再現走行指令算出部7535が、補正された走行速度(補正走行速度)に基づいて再現走行制御指令を算出する。
次に、図10AのステップS1における、走行経路データ500の取得方法について、図10Bを用いて説明する。図10Bは、走行経路データの取得方法を示すフローチャートである。
これにより、操作者は、操作ハンドル51a、51bの回動量及び回動方向などを調整することにより、自律走行台車100を手動操作できる。
このとき、教示データ作製部71は、操作走行制御指令算出部757において算出された、操作者の操作による操作部5の回動量及び回動方向から算出される操作走行制御指令を、操作走行制御指令算出部757から受信する。そして、教示データ作製部71は、受信した操作走行制御指令を、教示速度として取得する。
走行経路データ単位500−kを記憶部73に記憶する際、すでにいくつかの走行経路データ単位が記憶部73に記憶され走行経路データ500(図11B)が形成されている場合には、今回作製した走行経路データ単位500−kは、記憶されている走行経路データ500の末尾に追加される。
一方、操作者の手動操作による走行経路の教示が継続していると判断した場合(ステップS18において、「No」の場合)、ステップS12に戻り、上記の走行経路データ単位500−kの生成と記憶とを継続する。これにより、教示データ作製部71は、走行経路の教示が継続している限り(すなわち、手動操作教示モードが実行されている限り)、走行経路データ単位500−kの生成と記憶とを継続できる。
図11Bに示す走行経路データ500においては、n+1個の走行経路データ単位、500−0、500−1、500−2、・・・、500−n−1、500−nが、実行順に紙面の上から下へ積み重なるように接続されている。
一方、所定の距離が大きすぎる場合は、走行曲率半径ρが走行経路データ500に示された走行経路を十分に表現できなくなる可能性があるためである。
また、上記のステップS19において、走行曲率半径ρを予め算出して走行経路データ500に記憶しておくことにより、再現走行モードの実行時に、走行曲率半径ρを算出する必要がなくなる。
I.再現走行の概略
次に、図10Aに示したフローチャートのステップS2における、自律走行台車100の再現走行について説明する。
まず、自律走行台車100に、上記にて作成した走行経路データ500に基づいて走行経路を再現走行させるため、走行モードを再現走行モードへ切り替える。走行モードの再現走行モードへの切替は、設定部53の操作により実行できる。
この結果、自律走行台車100は、走行経路データ500に記憶されている各データに誤差が含まれていても、教示された走行経路を忠実に再現走行できる。
次に、再現走行モードの実行時における走行速度の補正について説明する。本実施形態においては、(i)予想走行距離と必要走行距離とに基づく走行速度の補正と、(ii)走行経路へ合流するための走行速度の補正と、の2種類の一方又は両方の走行速度の補正が行われている。
まず、予想走行距離と必要走行距離とに基づく走行速度の補正について説明する。本実施形態において、予想走行距離と必要走行距離とに基づく補正には、図12Aに示す走行経路データ500に記憶されているサブゴール点(現在サブゴール点Pp及び到達目標サブゴール点PO)間の距離を必要走行距離とする場合と、図12Bに示す台車部1の現在位置Pと到達すべき目標点(到達目標サブゴール点POに対応)との間の距離を必要走行距離とする場合と、がある。
図12Aは、必要走行距離を現在サブゴール点と到達目標サブゴール点との間の距離とした時の走行速度の補正を模式的に示す図である。図12Bは、必要走行距離を現在位置と到達目標サブゴール点との間の距離とした時の走行速度の補正を模式的に示す図である。以下に、それぞれの場合についての走行速度の補正について説明する。
まず、走行経路データ500に記憶されたサブゴール点間の距離を必要走行距離とする場合の、走行速度の補正について図12Aを用いて説明する。図12Aにおいて示す例では、台車部1(自律走行台車100)の現在位置Pが、走行経路データ500に記憶されているサブゴール点のいずれか(現在サブゴール点Pp(後述))に対応する位置となっている場合について説明する。
これにより、例えば、自律走行台車100が障害物などを検出したため、台車部1(自律走行台車100)が停止又は減速しても、適切な現在サブゴール点を選択できる。
本実施形態においては、現在サブゴール点Ppが記憶されている走行経路データ単位500−pの、次の走行経路データ単位500−(p+1)に記憶されているサブゴール点に対応する位置を、台車部1が到達すべき目標点とする。すなわち、次の走行経路データ単位500−(p+1)に記憶されているサブゴール点を到達目標サブゴール点POとする。従って、上記の次の到達時刻TOは、走行経路データ単位500−(p+1)に記憶されている到達時刻となる。
次に、台車部1の現在位置Pと到達すべき目標点との距離を必要走行距離Lrとする場合の走行速度の補正について図12Bを用いて説明する。図12Bに示す例においては、台車部1が姿勢を変化させることなく走行(すなわち、直進)する場合の走行速度の補正について説明する。しかし、これに限られず、台車部1が回転走行する場合にも、以下に説明する補正は実行できる。
また、補正速度算出部7533は、現在の自律走行経過時刻に対応する到達時刻が記憶されている走行経路データ単位(図12Bに示す例においては、走行経路データ単位500−p)の次の走行経路データ単位500−(p+1)に記憶されているサブゴール点を到達すべき目標点(到達目標サブゴール点PO)とする。
そして、補正速度算出部7533は、必要走行距離Lrと予想走行距離Leとの比(第3の比)と、走行経路データ単位500−pに記憶された現在併進速度成分VCpとの積を、補正併進速度成分VC’として算出する。
上記の場合において、補正速度算出部7533は、予想到達位置PO’が到達目標サブゴール点POよりも進行方向手前に存在する場合にはDiffを加算し、予想到達位置PO’が到達目標サブゴール点POよりも進んだ位置に存在する場合にはDiffを減算する。
次に、再現走行モードの実行時に、台車部1(自律走行台車100)が走行予定の走行経路からずれているときに、台車部1(自律走行台車100)が当該走行経路に合流できるようにする走行速度の補正について説明する。
まず、走行経路誤差Dを仮想走行経路RVと台車部1の現在位置Pとの距離とする場合の走行経路へ合流するための走行速度の補正について、図12Cを用いて説明する。
なお、走行経路へ合流するための走行速度の補正を行う際、補正速度算出部7533は、まず、上記の予想走行距離Leと必要走行距離Lrとに基づく走行速度の補正方法により、補正併進速度成分VC’及び補正回転速度成分VR’を算出する。
例えば、図12Cに示す場合には、台車部1の現在位置が位置P2になったときに、現在サブゴール点がサブゴール点Ppからサブゴール点Pp+1に切り替わる。
これにより、自律走行経過時刻が到達時刻に対応する時刻となる毎に、当該到達時刻に関連づけられたサブゴール点にできるだけ近づきつつ、走行経路に合流できる。
これにより、第1走行速度V1及び/又は第2走行速度V2が最大速度以上、又は、最小速度以下となることなく、走行経路補正速度成分を算出できる。
一方、自律走行台車100が後退しているときは、自律走行台車100が走行経路の右側に存在する場合、走行経路誤差Dを正値とし、自律走行台車100が走行経路の左側に存在する場合には、走行経路誤差Dを負値とする。
次に、走行経路誤差を直進到達予想点P’と仮想走行経路RVとの距離とした場合の走行経路へ合流するための走行速度の補正について、図12Dを用いて説明する。
図12Dに示す走行経路へ合流するための走行速度の補正は、走行経路誤差を直進到達予想点P’(後述)と仮想走行経路RVとの距離とする以外は、上記において説明した走行経路へ合流するための走行速度の補正と同じである。
一方、自律走行台車100が後退しているとき、直進到達予想点P’は、台車部1の中心点Cから台車部1の後退方向へ所定の距離LP’だけ離れた点として予測される。
すなわち、到達位置予測部7531は、例えば、台車部1(自律走行台車100)が前進している際、台車部1が走行経路に近づいて位置P3に存在するときに、台車部1が位置P3における姿勢のまままっすぐ前進した場合、台車部1は走行経路を横切って走行経路の左側へと移動してしまうと予測していることになる。
その結果、位置P3以降において、走行経路の右側に存在する台車部1に、走行経路に沿って走行するような右回りの回転が与えられる。
また、台車部1(自律走行台車100)は、走行経路を中心として蛇行走行しながら漸次走行経路へと近づいていく場合もある。その結果、台車部1が走行経路に合流するまでに時間がかかる。
ここで、走行経路データ500に記憶された走行速度を補正した補正走行速度に基づいて再現走行制御指令が作成される効果を示すため、第1実施形態の自律走行台車100が、再現走行モードの実行時に、走行経路データ500に記憶された走行速度を補正することなく再現走行した場合の再現走行軌跡を比較例1として図15Aに示す。図15Aは、走行速度を補正することなく再現走行した例における再現走行軌跡を示す図である。
図15Aに示すように、走行経路データ500に記憶された走行速度を補正することなくそのまま用いて再現走行制御指令が算出された場合、自律走行台車100は、走行経路を再現走行するに従い、走行経路から外れた位置を再現走行するようになる。
次に、比較例2として、第1実施形態の自律走行台車100が、上記の走行経路誤差に基づく走行経路へ合流するための走行速度の補正を行わない場合の再現走行軌跡を図15Bに示す。図15Bは、走行経路誤差に基づく走行経路へ合流するための走行速度の補正を行わない例における再現走行軌跡を示す図である。
図15Bに示す比較例2の再現走行軌跡は、再現走行モードの開始時の台車部1(自律走行台車100)の位置が走行経路から外れている場合に、走行経路へ合流するための走行速度の補正を行わない場合の再現走行軌跡である。
上記第1実施形態の効果は下記のように記載できる。
自律走行台車100(自律走行台車の一例)は、台車部1(台車部の一例)と、走行部2(走行部の一例)と、記憶部73(記憶部の一例)と、到達位置予測部7531(到達位置予測部の一例)と、補正速度算出部7533(補正速度算出部の一例)と、再現走行指令算出部7535(再現走行指令算出部の一例)と、を備える。走行部2は、走行制御指令に従って台車部1を走行させる。記憶部73は、走行経路データ500(走行経路データの一例)を記憶する。走行経路データ500は、走行予定の走行経路上に設定された複数のサブゴール点(サブゴール点の一例)と、複数のサブゴール点のそれぞれに到達する到達時刻(到達時刻の一例)と、複数のサブゴール点のそれぞれにおける台車部1の走行速度(走行速度の一例)と、を関連付けて記憶する。到達位置予測部7531は、再現走行モード(再現走行モードの一例)の実行時に、走行速度と到達時刻に基づいて、台車部1の予想到達位置PO’(予想到達位置の一例)を予測する。再現走行モードは、走行経路データ500に基づいて自律的に走行経路を走行する走行モードである。
これにより、現在位置Pが走行経路データ500に記憶された現在位置に対応するサブゴール点(現在サブゴール点Pp)からずれている場合、及び/又は、予想到達位置PO’が到達目標サブゴール点POに対応する位置からずれている場合でも、次の目標点(到達目標サブゴール点)に到達するまでに、これらのずれを低減できる。
この場合、必要走行距離は、現在サブゴール点Pp(現在サブゴール点の一例)と到達目標サブゴール点POとの間の距離である。現在サブゴール点Ppは、自律走行経過時刻に対応する到達時刻に関連づけられたサブゴール点である。
これにより、走行経路データ500に記憶されているサブゴール点と、到達時刻と、走行速度とが適切に対応した値となっていない場合であっても、教示された走行経路を忠実に再現走行できる。
これにより、自律走行台車100が走行経路から外れた位置に存在していたとしても、自律走行台車100に対して、走行経路誤差Dに基づいた走行経路へ合流するための回転を与えることができる。その結果、自律走行台車100は、自律的に走行経路へと合流できる。
この場合、走行経路誤差Dは、仮想走行経路RVと直進到達予想点P1’、P2’、P3’、P4’との距離としている。これにより、自律走行台車100が走行経路から外れた位置に存在している場合に、より迅速に走行経路へ合流できる。
一方、第2走行経路補正速度成分VC22’(第2走行経路補正速度成分の一例)は、第2併進速度成分VC2と第2定数K2(第2定数の一例)との積として算出される。このとき、第2定数K2は、1と第1定数K1との差により決定される。また、第2走行経路補正速度成分VC22’は、第2走行速度V2のための走行経路補正速度成分である。
これにより、自律走行台車100が走行経路から外れた位置に存在して、自律走行台車100が自律的に走行経路に合流する場合に、走行経路誤差D及び台車部1(自律走行台車100)が走行経路に対していずれの側にあるかに基づいて、走行経路へ合流するための回転を決定できる。
このとき、補正速度算出部7533は、目標姿勢角変化Δθ(目標姿勢角変化の一例)と予想姿勢角変化Δθe(予想姿勢角変化の一例)とに基づいて、補正回転速度成分VR’を算出している。
目標姿勢角変化Δθは、到達目標姿勢角θO(到達目標姿勢角の一例)まで回転するために必要な姿勢角変化である。到達目標姿勢角θOは、到達目標サブゴール点POに関連づけられている姿勢角である。予想姿勢角変化Δθeは、予想姿勢角θO’と第2現在姿勢角θP2(現在姿勢角の一例)との差である。第2現在姿勢角θP2は、現在位置における台車部1の姿勢を表す角度である。
これにより、再現走行モードの実行時に、走行曲率半径ρを算出する必要がなくなる。
教示データ作製部71は、手動操作教示モードの実行時に、教示サブゴール点(xk,yk)(k=1,2,・・・)(教示サブゴール点の一例)と、教示サブゴール点(xk,yk)を取得した時の教示経過時刻Tk(k=1,2,・・・)(教示経過時刻の一例)とを、関連づけて記憶して走行経路データ500を作製する。これにより、操作者の操作により教示された走行経路を時間の概念も含めて走行経路データ500に記憶できる。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
(A)走行部についての他の実施形態
上記の第1実施形態の自律走行台車100において、走行部2は、一対の独立に回転可能な主輪21a、21bにより構成された対向二輪差動型の走行部であった。しかし、走行部2は、対向二輪差動型の走行部に限られない。例えば、走行部2は、オムニホイールにより構成された走行部であってもよい。
上記の第1実施形態の自律走行台車100において、走行経路データ500には姿勢角θが記憶されていた。しかし、これに限られず、自律走行台車において姿勢を再現する必要がない場合などは、走行経路データ500に姿勢角θを記憶しなくてもよい。
1 台車部
2 走行部
21a、21b主輪
23a、23bモータ
231a、231b エンコーダ
3 検出部
31 前方検出器
33 後方検出器
5 操作部
51a、51b操作ハンドル
53 設定部
55 表示部
57 インターフェース
59 筐体
7 制御部
71 教示データ作製部
72 位置推定部
73 記憶部
74 経過時刻計数部
741 自律走行経過時刻計数部
743 教示経過時刻計数部
75 モータ駆動部
751 駆動切替部
753 再現走行指令部
7531 到達位置予測部
7533 補正速度算出部
7535 再現走行指令算出部
755 モータ制御部
757 操作走行制御指令算出部
76 障害物情報取得部
77 切替部
8 補助輪部
8a、8b 補助車輪
9 取付部材
500 走行経路データ
500−k 走行経路データ単位
501−k 到達時刻記憶領域
503−k サブゴール点記憶領域
505−k 姿勢角記憶領域
507−k 教示速度記憶領域
509−k 走行曲率半径記憶領域
d 車幅の半分
C 中心点
D、D1、D2、D3、D4、・・・ 走行経路誤差
K1 第1定数
K2 第2定数
LP’ 所定の距離
Le 予想走行距離
Lr 必要走行距離
P 現在位置
P’、P1’、P2’、P3’、・・・ 直進到達予想点
PO 到達目標サブゴール点
PO’ 予想到達位置
Pi サブゴール点
Pp 現在サブゴール点
TO 次の到達時刻
Tp 到達時刻
V1 第1走行速度
V2 第2走行速度
VC 中心速度、併進速度成分
VC’、VC’’ 補正併進速度成分
VC1 第1併進速度成分
VC2 第2併進速度成分
VC21’ 第1走行経路補正速度成分
VC22’ 第2走行経路補正速度成分
VCp 現在併進速度成分
VR 回転速度成分
VR’ 補正回転速度成分
VRp 現在回転速度成分
d、e、f 端子
Δθ 目標姿勢角変化
Δθe 予想姿勢角変化
θ 姿勢角
θO 到達目標姿勢角
θO’ 予想姿勢角
θP2 第2現在姿勢角
θp1 第1現在姿勢角
ρ 走行曲率半径
ρp 現在走行曲率半径
Claims (13)
- 台車部と、
走行制御指令に従って前記台車部を走行させる走行部と、
走行予定の走行経路上に設定された複数のサブゴール点と、前記複数のサブゴール点のそれぞれに到達する到達時刻と、前記複数のサブゴール点のそれぞれにおける前記台車部の走行速度と、を関連付けて記憶した走行経路データを記憶する記憶部と、
前記走行経路データに基づいて自律的に前記走行経路を走行する再現走行モードの実行時に、前記走行速度と前記到達時刻に基づいて、前記台車部の予想到達位置を予測する到達位置予測部と、
前記再現走行モードの実行時に、前記台車部の現在位置と前記予想到達位置との間の予想走行距離と、前記台車部が到達すべき目標点に対応する到達目標サブゴール点まで到達するために必要な必要走行距離とに基づいて、前記走行速度の補正速度である補正走行速度を算出する補正速度算出部と、
前記再現走行モードの実行時に、前記補正走行速度に基づいた再現走行制御指令を前記走行制御指令として算出する再現走行指令算出部と、
を備える自律走行台車。 - 前記必要走行距離は、前記現在位置と前記到達目標サブゴール点との間の距離である、請求項1に記載の自律走行台車。
- 前記再現走行モードの開始時からの自律走行経過時刻を計数する自律走行経過時刻計数部をさらに備え、
前記必要走行距離は、前記自律走行経過時刻に対応する前記到達時刻に関連づけられた現在サブゴール点と前記到達目標サブゴール点との間の距離である、請求項1又は2に記載の自律走行台車。 - 前記走行部は、前記台車部の進行方向の左右側に対向するように配置され、それぞれが独立に回転可能な一対の主輪により構成され、
前記一対の主輪のそれぞれの速度である第1走行速度と第2走行速度のそれぞれは、前記台車部の中心速度を決定する併進速度成分と、前記台車部の回転を決定する回転速度成分とを含み、
前記補正速度算出部は、前記併進速度成分の補正速度である補正併進速度成分と、前記回転速度成分の補正速度である補正回転速度成分とを、前記補正走行速度として算出する、請求項1〜3のいずれかに記載の自律走行台車。 - 前記補正速度算出部は、さらに、前記走行経路と前記台車部とのずれを表す走行経路誤差に基づいて、前記走行経路に合流するための補正速度である走行経路補正速度成分を含む前記補正併進速度成分を算出する、請求項4に記載の自律走行台車。
- 前記走行経路誤差は、前記現在位置に対応する現在サブゴール点と前記到達目標サブゴール点とを結ぶ仮想走行経路と前記現在位置との距離である、請求項5に記載の自律走行台車。
- 前記到達位置予測部は、さらに、前記現在位置から直進することにより到達する直進到達予想点を予測し、
前記走行経路誤差は、前記現在位置に対応する現在サブゴール点と前記到達目標サブゴール点とを結ぶ直線にて表現される仮想走行経路と前記直進到達予想点との距離である、請求項5に記載の自律走行台車。 - 前記補正併進速度成分は、所定の割合にて第1併進速度成分と第2併進速度成分とに分割され、前記走行経路補正速度成分は、前記第2併進速度成分を用いて算出される、請求項5〜7のいずれかに記載の自律走行台車。
- 前記第1走行速度のための前記走行経路補正速度成分である第1走行経路補正速度成分は、前記第2併進速度成分と、前記走行経路誤差が増加するに従って0から1の数値範囲にて単調増加する関数により決定される第1定数との積として算出され、
前記第2走行速度のための前記走行経路補正速度成分である第2走行経路補正速度成分は、前記第2併進速度成分と、1と前記第1定数との差により決定される第2定数との積として算出される、請求項8に記載の自律走行台車。 - 前記走行経路データは、さらに、前記複数のサブゴール点のそれぞれにおける前記台車部の姿勢を表す姿勢角を、前記複数のサブゴール点のそれぞれに関連づけて記憶する、請求項4〜9のいずれかに記載の自律走行台車。
- 前記到達位置予測部は、さらに、前記予想到達位置における姿勢を表す予想姿勢角を予測し、
前記補正速度算出部は、前記到達目標サブゴール点に関連づけられている到達目標姿勢角まで回転するために必要な目標姿勢角変化と、前記予想姿勢角と前記現在位置における前記台車部の姿勢を表す現在姿勢角との差である予想姿勢角変化とに基づいて、前記補正回転速度成分を算出する、請求項10に記載の自律走行台車。 - 前記走行経路データは、さらに、前記台車部が前記サブゴール点のそれぞれを通過するときの走行曲率半径を、前記サブゴール点のそれぞれに関連づけて記憶し、
前記回転速度成分は、前記併進速度成分に対応する前記走行速度と前記走行曲率半径とに基づいて算出される、請求項4〜11のいずれかに記載の自律走行台車。 - 操作者の操作により前記走行経路データを教示する手動操作教示モードの実行時に、前記手動操作教示モードの開始時からの時刻である教示経過時刻を計数する教示経過時刻計数部と、
前記手動操作教示モードの実行時に、操作者の操作により通過した走行経路上の教示サブゴール点と、前記教示サブゴール点を取得した時の前記教示経過時刻と、を関連づけて記憶して前記走行経路データを作製する教示データ作製部と、
をさらに備える請求項1〜12のいずれかに記載の自律走行台車。
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017084113A (ja) * | 2015-10-28 | 2017-05-18 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラム |
CN106940561A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-07-11 | 上海大学 | 一种集装箱装卸用移动机器人控制***及方法 |
CN109189079A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-11 | 南京理工大学 | 基于gps定位的移动机器人导航控制方法 |
CN109947091A (zh) * | 2017-11-28 | 2019-06-28 | 丰田自动车株式会社 | 可移动体、调度***、服务器和调度可移动体的方法 |
KR102049760B1 (ko) * | 2018-11-21 | 2019-11-28 | 한국항공대학교산학협력단 | 자율 주행 이송체 관리 장치, 자율 주행 이송체 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
JP2020054320A (ja) * | 2018-10-04 | 2020-04-09 | 株式会社クボタ | 作業車両 |
KR20200042751A (ko) * | 2018-10-16 | 2020-04-24 | 한국철도기술연구원 | 자율 협업 기반의 열차 관제 방법 |
JP2020095531A (ja) * | 2018-12-13 | 2020-06-18 | 株式会社豊田自動織機 | 走行制御装置及び方法 |
KR20200101517A (ko) * | 2019-01-30 | 2020-08-28 | 한국자동차연구원 | 차량-도로인프라 정보융합 기반 자율협력주행 방법 및 시스템 |
WO2022075082A1 (ja) * | 2020-10-09 | 2022-04-14 | ソニーグループ株式会社 | 自律移動装置、制御方法、及びプログラム |
US11892852B2 (en) | 2019-08-29 | 2024-02-06 | Sony Group Corporation | Information processing apparatus and information processing method |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6263970B2 (ja) * | 2013-11-11 | 2018-01-24 | 村田機械株式会社 | 自律走行台車、及び、予定走行経路データのデータ構造 |
JP6340812B2 (ja) * | 2014-02-18 | 2018-06-13 | 村田機械株式会社 | 自律走行台車 |
JP6340824B2 (ja) * | 2014-02-25 | 2018-06-13 | 村田機械株式会社 | 自律走行台車 |
WO2017173553A1 (en) | 2016-04-08 | 2017-10-12 | A&K Robotics Inc. | Autoscrubber convertible between manual and autonomous operation |
JP6590270B2 (ja) * | 2016-05-16 | 2019-10-16 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
DE102016212009A1 (de) * | 2016-07-01 | 2018-01-04 | Ford Global Technologies, Llc | Verfahren zum Betrieb eines selbstfahrenden Kraftfahrzeugs und autonome Fahreinheit für ein selbstfahrendes Kraftfahrzeug |
IT201700073088A1 (it) * | 2017-06-29 | 2018-12-29 | Simec S R L | Metodo e sistema per il controllo e la movimentazione di un veicolo a guida automatica (agv) |
CA3027627C (en) | 2017-07-13 | 2021-08-10 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for trajectory determination |
DE102018111509A1 (de) * | 2018-05-14 | 2019-11-14 | Hako Gmbh | Verfahren zur Bestimmung einer Route für eine Bodenreinigungsmaschine |
JP7014133B2 (ja) * | 2018-11-09 | 2022-02-01 | オムロン株式会社 | 情報収集システム、情報収集方法、自走式ロボット、情報処理装置およびプログラム |
CN111413957B (zh) | 2018-12-18 | 2021-11-02 | 北京航迹科技有限公司 | 用于确定自动驾驶中的驾驶动作的***和方法 |
US11560153B2 (en) | 2019-03-07 | 2023-01-24 | 6 River Systems, Llc | Systems and methods for collision avoidance by autonomous vehicles |
US11294387B2 (en) | 2019-06-17 | 2022-04-05 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for training a vehicle to autonomously drive a route |
EP3989198A4 (en) | 2019-06-18 | 2023-07-19 | IHI Corporation | TRAVEL ITINERARY GENERATING DEVICE AND CONTROL DEVICE |
US11851844B2 (en) * | 2020-01-21 | 2023-12-26 | Caterpillar Inc. | Implement travel prediction for a work machine |
TWI738475B (zh) * | 2020-08-24 | 2021-09-01 | 安捷科股份有限公司 | 具自動學習校正機制的車輛前進後退偵測系統及方法 |
CN117452955B (zh) * | 2023-12-22 | 2024-04-02 | 珠海格力电器股份有限公司 | 清扫设备的控制方法、控制装置和清扫*** |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH02120908A (ja) * | 1988-10-31 | 1990-05-08 | Mazda Motor Corp | 移動車の経路誘導装置 |
JPH09292919A (ja) * | 1996-04-25 | 1997-11-11 | Yamaha Motor Co Ltd | 自動走行車両の走行制御装置 |
JP2007183109A (ja) * | 2006-01-04 | 2007-07-19 | Xanavi Informatics Corp | 交通情報表示方法及びナビゲーションシステム |
JP2007249631A (ja) * | 2006-03-16 | 2007-09-27 | Fujitsu Ltd | 折線追従移動ロボットおよび折線追従移動ロボットの制御方法 |
JP2008217296A (ja) * | 2007-03-02 | 2008-09-18 | Masahiro Watanabe | 交差点無停止走行制御方法 |
JP2013226905A (ja) * | 2012-04-25 | 2013-11-07 | Universal Tokki Kk | 航路保持制御装置及び船舶 |
WO2015129425A1 (ja) * | 2014-02-25 | 2015-09-03 | 村田機械株式会社 | 自律走行台車 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08326025A (ja) | 1995-05-31 | 1996-12-10 | Tokico Ltd | 清掃ロボット |
JP3943534B2 (ja) * | 1998-11-20 | 2007-07-11 | 富士通株式会社 | 案内用スクリプトを用いた移動時の時間調整装置,案内用スクリプトを用いた移動時の時間調整方法および移動時の時間調整プログラム記録媒体 |
JP4433618B2 (ja) | 2001-01-30 | 2010-03-17 | 日本電気株式会社 | ロボット制御装置、ロボットの制御方法及びロボット |
JP2004362022A (ja) | 2003-06-02 | 2004-12-24 | Toyota Motor Corp | 移動体 |
US8244469B2 (en) * | 2008-03-16 | 2012-08-14 | Irobot Corporation | Collaborative engagement for target identification and tracking |
US8229716B2 (en) * | 2010-01-05 | 2012-07-24 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Fast tracking methods and systems for air traffic modeling using a Monotonic Lagrangian Grid |
US8892251B1 (en) * | 2010-01-06 | 2014-11-18 | Irobot Corporation | System and method for autonomous mopping of a floor surface |
JP5560979B2 (ja) * | 2010-07-13 | 2014-07-30 | 村田機械株式会社 | 自律移動体 |
WO2013071150A1 (en) * | 2011-11-11 | 2013-05-16 | Bar Code Specialties, Inc. (Dba Bcs Solutions) | Robotic inventory systems |
US9392746B2 (en) * | 2012-02-10 | 2016-07-19 | Deere & Company | Artificial intelligence for detecting and filling void areas of agricultural commodity containers |
US20130278441A1 (en) * | 2012-04-24 | 2013-10-24 | Zetta Research and Development, LLC - ForC Series | Vehicle proxying |
US9255989B2 (en) * | 2012-07-24 | 2016-02-09 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Tracking on-road vehicles with sensors of different modalities |
US9958272B2 (en) * | 2012-08-10 | 2018-05-01 | Telogis, Inc. | Real-time computation of vehicle service routes |
-
2014
- 2014-02-25 JP JP2014033983A patent/JP6340824B2/ja active Active
-
2015
- 2015-02-06 DK DK15754460.2T patent/DK3112968T3/en active
- 2015-02-06 WO PCT/JP2015/053330 patent/WO2015129425A1/ja active Application Filing
- 2015-02-06 EP EP15754460.2A patent/EP3112968B1/en active Active
- 2015-02-06 US US15/119,792 patent/US9898009B2/en active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH02120908A (ja) * | 1988-10-31 | 1990-05-08 | Mazda Motor Corp | 移動車の経路誘導装置 |
JPH09292919A (ja) * | 1996-04-25 | 1997-11-11 | Yamaha Motor Co Ltd | 自動走行車両の走行制御装置 |
JP2007183109A (ja) * | 2006-01-04 | 2007-07-19 | Xanavi Informatics Corp | 交通情報表示方法及びナビゲーションシステム |
JP2007249631A (ja) * | 2006-03-16 | 2007-09-27 | Fujitsu Ltd | 折線追従移動ロボットおよび折線追従移動ロボットの制御方法 |
JP2008217296A (ja) * | 2007-03-02 | 2008-09-18 | Masahiro Watanabe | 交差点無停止走行制御方法 |
JP2013226905A (ja) * | 2012-04-25 | 2013-11-07 | Universal Tokki Kk | 航路保持制御装置及び船舶 |
WO2015129425A1 (ja) * | 2014-02-25 | 2015-09-03 | 村田機械株式会社 | 自律走行台車 |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10220847B2 (en) | 2015-10-28 | 2019-03-05 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control apparatus, vehicle control method, and vehicle control program |
JP2017084113A (ja) * | 2015-10-28 | 2017-05-18 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラム |
CN106940561A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-07-11 | 上海大学 | 一种集装箱装卸用移动机器人控制***及方法 |
CN106940561B (zh) * | 2017-02-20 | 2020-11-24 | 上海大学 | 一种集装箱装卸用移动机器人控制*** |
CN109947091A (zh) * | 2017-11-28 | 2019-06-28 | 丰田自动车株式会社 | 可移动体、调度***、服务器和调度可移动体的方法 |
JP7106419B2 (ja) | 2018-10-04 | 2022-07-26 | 株式会社クボタ | 作業車両 |
JP2020054320A (ja) * | 2018-10-04 | 2020-04-09 | 株式会社クボタ | 作業車両 |
KR102127916B1 (ko) | 2018-10-16 | 2020-06-29 | 한국철도기술연구원 | 자율 협업 기반의 열차 관제 방법 |
KR20200042751A (ko) * | 2018-10-16 | 2020-04-24 | 한국철도기술연구원 | 자율 협업 기반의 열차 관제 방법 |
CN109189079B (zh) * | 2018-11-05 | 2021-07-23 | 南京理工大学 | 基于gps定位的移动机器人导航控制方法 |
CN109189079A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-11 | 南京理工大学 | 基于gps定位的移动机器人导航控制方法 |
KR102049760B1 (ko) * | 2018-11-21 | 2019-11-28 | 한국항공대학교산학협력단 | 자율 주행 이송체 관리 장치, 자율 주행 이송체 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
JP2020095531A (ja) * | 2018-12-13 | 2020-06-18 | 株式会社豊田自動織機 | 走行制御装置及び方法 |
JP7205206B2 (ja) | 2018-12-13 | 2023-01-17 | 株式会社豊田自動織機 | 走行制御装置及び方法 |
KR20200101517A (ko) * | 2019-01-30 | 2020-08-28 | 한국자동차연구원 | 차량-도로인프라 정보융합 기반 자율협력주행 방법 및 시스템 |
KR102303716B1 (ko) | 2019-01-30 | 2021-09-23 | 한국자동차연구원 | 차량-도로인프라 정보융합 기반 자율협력주행 방법 및 시스템 |
US11892852B2 (en) | 2019-08-29 | 2024-02-06 | Sony Group Corporation | Information processing apparatus and information processing method |
WO2022075082A1 (ja) * | 2020-10-09 | 2022-04-14 | ソニーグループ株式会社 | 自律移動装置、制御方法、及びプログラム |
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